[發(fā)明專利]滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型生成方法和滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010738244.5
• 申請日: 2020-07-28
• 公開（公告）號: CN111929683B
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 于峻川;葛大慶;李曼;馬燕妮;吳瓊;劉斌;鄭向向;王珊珊;郭兆成
• 申請（專利權(quán)）人: 中國自然資源航空物探遙感中心
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90;G01S13/88;G01S13/86;G01S7/41;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京輕創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212
• 代理人: 厲洋洋

1.一種滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標(biāo)區(qū)域的合成孔徑雷達(dá)干涉測量InSAR歷史數(shù)據(jù)和數(shù)字高程模型DEM歷史數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述InSAR歷史數(shù)據(jù)和所述DEM歷史數(shù)據(jù)，得到所述目標(biāo)區(qū)域的組合影像數(shù)據(jù)樣本集；

根據(jù)所述組合影像數(shù)據(jù)樣本集和預(yù)設(shè)初始深度學(xué)習(xí)模型，得到所述目標(biāo)區(qū)域的滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型；

其中，所述預(yù)設(shè)初始深度學(xué)習(xí)模型是Encoder-Decoder模型，包括：編碼器Encoder和解碼器Decoder，其中，編碼器包括一類卷積單元、二類卷積單元和注意力單元，一類卷積單元包括兩個卷積組合層和一個池化層，二類卷積單元包括三個卷積組合層和一個上采樣層，卷積組合層包括一個卷積層、一個歸一化層和一個激活層，注意力單元包括一個全局平均池化層、一個全連接層和兩個激活層；

解碼器包括兩個分支，第一分支接收由編碼器輸出的第一特征圖層，通過一類卷積單元處理后，得到第一特征信息；

第二分支接收由編碼器輸出的第二特征圖層，通過二類卷積單元處理后，得到第二特征信息；將第一特征圖層和第二特征圖層進(jìn)行融合后，通過注意力單元處理，得到第三特征圖；將第三特征圖輸入至softmax分類器后，輸出掩膜文件。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型生成方法，其特征在于，所述根據(jù)所述InSAR歷史數(shù)據(jù)和所述DEM歷史數(shù)據(jù)，得到所述目標(biāo)區(qū)域的組合影像數(shù)據(jù)樣本集，具體包括：

根據(jù)所述InSAR歷史數(shù)據(jù)，得到所述目標(biāo)區(qū)域的地表形變相位歷史數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述地表形變相位歷史數(shù)據(jù)，得到所述目標(biāo)區(qū)域的地表形變速率歷史數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述地表形變相位歷史數(shù)據(jù)和所述DEM歷史數(shù)據(jù)，得到所述目標(biāo)區(qū)域的地表高程歷史數(shù)據(jù)、坡度數(shù)據(jù)和坡向數(shù)據(jù)；

將所述地表形變相位歷史數(shù)據(jù)、所述地表形變速率歷史數(shù)據(jù)、所述地表高程歷史數(shù)據(jù)、所述坡度數(shù)據(jù)和所述坡向數(shù)據(jù)按照年度進(jìn)行歸類，得到所述目標(biāo)區(qū)域的組合影像樣本集。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型生成方法，其特征在于，所述根據(jù)所述組合影像數(shù)據(jù)樣本集和預(yù)設(shè)初始深度學(xué)習(xí)模型，得到所述目標(biāo)區(qū)域的滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型，具體包括：

將所述組合影像數(shù)據(jù)樣本集中的組合影像樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

將預(yù)處理后的所述組合影像數(shù)據(jù)樣本集劃分為訓(xùn)練集和驗證集；

利用所述訓(xùn)練集對所述預(yù)設(shè)初始深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的所述預(yù)設(shè)初始深度學(xué)習(xí)模型；

利用所述驗證集對訓(xùn)練后的所述預(yù)設(shè)初始深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行驗證，得到精度值和誤差值，選取所述精度值大于預(yù)設(shè)精度閾值，且所述誤差值小于預(yù)設(shè)誤差閾值的所述預(yù)設(shè)初始深度學(xué)習(xí)模型作為所述目標(biāo)區(qū)域的滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型生成方法，其特征在于，所述將所述組合影像數(shù)據(jù)樣本集中的組合影像樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：

將所述組合影像樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行剪裁，得到切片影像數(shù)據(jù)；

通過旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和縮放對所述切片影像數(shù)據(jù)進(jìn)行增廣處理；

將增廣處理后的所述切片影像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

5.一種滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標(biāo)區(qū)域的當(dāng)前組合影像數(shù)據(jù)；

將所述當(dāng)前組合影像數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練生成的滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型，得到所述目標(biāo)區(qū)域中的滑坡形變聚集區(qū)數(shù)據(jù)，所述滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型是根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項所述的滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型生成方法訓(xùn)練生成的。

6.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲有指令，當(dāng)所述指令在終端設(shè)備上運(yùn)行時，使得所述終端設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求1-4任一項所述的滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測模型生成方法的步驟。

7.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲有指令，當(dāng)所述指令在終端設(shè)備上運(yùn)行時，使得所述終端設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求5所述的滑坡形變聚集區(qū)預(yù)測方法的步驟。