根据《中华人民共和国政府采购法》等有关规定，现对基于贝叶斯框架的青海东北部滑坡区滑坡易发性评价采购项目进行其他招标，欢迎合格的供应商前来投标。
项目名称：基于贝叶斯框架的青海东北部滑坡区滑坡易发性评价采购项目
项目编号：XNZX2026-WT04-06
项目联系方式：
项目联系人：李先生
项目联系电话：17683705713
采购单位联系方式：
采购单位：中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心
采购单位地址：青海省西宁市城中区奉青路2号
采购单位联系方式：袁先生，0971-6235131
一、采购项目内容
一、主要工作内容
1.青海东北部滑坡区滑坡复活驱动因子识别与指标体系构建，基于Landsat/Sentinel？2影像反演NDVI、SAVI等植被指数表征植被退化程度；通过野外采样获取土壤碎裂粒径分布与结构稳定性指数，结合无人机DEM差分提取滑坡堆积体厚度、坡度等特征。整合DEM地形数据（坡度、LS因子、TWI）、土壤理化数据（黏粒含量、pH、容重）、气象数据（年降雨量、最大60min降雨强度）及土地利用数据，补充距断层距离、距水系距离等关键因子。
2.贝叶斯-机器学习融合模型构建，主要基于INLA-SPDE框架构建高斯随机场，离散化空间域并量化空间依赖效应，将机器学习预测结果作为先验信息融入贝叶斯模型，形成“非线性预测+空间效应校正”的融合结构，增强对空间异质性的刻画。
3.模型解释与不确定性量化，主要通过SHAP方法生成摘要图、依赖图，量化全局因子重要性（如植被退化、土壤碎裂化的贡献权重）与局部样本的因子影响机制，揭示关键因子的交互效应。
二、主要工作量
1.确定研究区，获取并处理多时相遥感影像不少于4景，完成2期无人机航拍、高精度DEM生成及30个野外点的土壤样品采集与实验室测试。
2.生成并处理约20-30个初始环境因子图层，完成基于Boruta、VIF及Pearson分析的因子筛选，通过INLA模型迭代优化，确定最终评价指标。
3.完成RF、GBM、XGBoost等基础模型的训练与贝叶斯优化调参，构建并求解INLA-SPDE贝叶斯空间融合模型，训练堆叠集成模型。
二、开标时间：2026年05月22日 09:30
三、其它补充事宜
开标时间可向后推迟，具体时间由采购需求人确定。
四、预算金额：
预算金额：8.000000 万元（人民币）