[發明專利]一種地質災害解譯方法、裝置、終端設備

有效

• 申請號: 202010422537.2
• 申請日: 2020-05-19
• 公開（公告）號: CN111340012B
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 韓偉
• 申請（專利權）人: 北京數字綠土科技有限公司;深圳綠土智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06K9/46;G06T17/05
• 代理公司: 北京繪聚高科知識產權代理事務所(普通合伙) 11832
• 代理人: 郭士磊

本發明公開了一種地質災害解譯方法、裝置，方法包括獲取當前地質災害發生區域的三維點云數據；對三維點云數據進行過濾處理，過濾當前地質災害發生區域的三維點云數據中的障礙物點云數據，并提取地面點的點云數據，利用地面點的點云數據生成當前數字高程模型；對當前地質災害發生區域的地形特征進行提取，具體包括提取坡度、坡向、曲率、地面粗糙度、山脊線、山谷線、鞍部、坡頂坡底線、傾向傾角的地形特征；基于深度學習算法模型對提取的當前地質災害發生區域的地形特征進行分析識別，識別出目標地質災害地形特征，并確定地質災害類型和區域范圍。本發明提供的地質災害解譯方法可實現對高效率對地質災害類型和區域范圍進行識別確定。

技術領域

本發明涉及巡檢處理技術領域，尤其涉及一種地質災害解譯方法、裝置、終端設備。

背景技術

地質災害解譯主要是對發生地質災害區域進行災害類別和范圍進行識別和標記。傳統的地質災害解譯方式主要是以航空光學遙感影像為主，通過采用無人機遙感技術，得到相應的影像數據，再提取災區地質狀況的二維和三維圖像；然后針對災區的地質條件、氣候預測還有植被破壞程度等方面的內容予以專題圖繪制，最后采用人眼目視解譯及空間分析軟件對地質災害類別和范圍進行識別和標記。

很顯然，這種傳統地質災害解譯方式明顯存在以下的技術缺陷：

1、上述航空光學遙感屬于被動遙感，受環境影響較大。由于地質災害多發生于山區，地勢起伏大，云霧天氣較多，采用航空光學遙感采集相應的影像數據具有一定的局限性；

2、另外，利用上述采集的光學影像數據生成三維模型，常常會由于地面植被遮擋，無法獲得植被下方的精確地形信息，這樣也將不利于地質災害特征提取及解譯工作，影響后續解譯結果的準確性；

3、同時上述地質災害解譯工作的最后操作主要依賴于人眼目視識別，這樣將會導致處理工作量大、效率低下，不利于大量地質災害解譯工作。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提出一種地質災害解譯方法、裝置及終端設備，用以解決上述技術問題。

本發明的一實施例提出一種地質災害解譯方法，包括如下操作步驟：

對當前地質災害發生區域進行激光掃描，獲取當前地質災害發生區域的三維點云數據；

對所述三維點云數據進行過濾處理，過濾所述當前地質災害發生區域的三維點云數據中的障礙物點云數據，并提取地面點的點云數據，利用所述地面點的點云數據生成當前數字高程模型（即高精度數字高程模型DEM）；

基于生成的所述當前數字高程模型，對所述當前地質災害發生區域的地形特征進行提取，具體包括提取坡度、坡向、曲率、地面粗糙度、山脊線、山谷線、鞍部、坡頂坡底線、傾向傾角的地形特征；

基于深度學習算法模型對提取的當前地質災害發生區域的地形特征進行分析識別，識別出目標地質災害地形特征，并確定地質災害類型和區域范圍。

進一步地，作為一種優選的可實施方案；所述障礙物點云包括地表植被的點云、建筑的點云。

進一步地，作為一種優選的可實施方案；對當前地質災害發生區域進行激光掃描，具體通過機載激光雷達系統或是地基激光雷達系統對所述當前地質災害發生區域進行激光掃描。

進一步地，作為一種優選的可實施方案；在所述“基于深度學習算法模型對提取的當前地質災害發生區域的地形特征進行分析識別”之前，還包括構建所述深度學習算法模型的操作，具體包括如下操作步驟：

首先確定每種地質災害解譯結果與對應的地質災害地形特征；

對歷史上被認定的每種地質災害解譯結果與所述對應的地質災害地形特征的數據特征進行學習確定兩者關聯關系，并生成訓練樣本庫，然后存儲所述訓練樣本庫；