[發明專利]山體滑坡風險監測預警方法和系統

有效

• 申請號: 202011193485.2
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112289006B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 張鳴之;植強;趙文祎;褚宏亮;李俊峰;馬娟;秦江輝;舒志
• 申請（專利權）人: 中國地質環境監測院;上海展為智能技術股份有限公司
• 主分類號: G08B21/10
• 分類號: G08B21/10;G08B31/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京久誠知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11542
• 代理人: 余罡

本發明提供了一種山體滑坡風險監測預警方法和系統，涉及地質災害監測和預警技術領域。通過搭建模擬滑坡體場景，獲取模擬傳感數據訓練第一分類器，得到初始微運動單元事件檢測模型，然后獲取真實滑坡體場景的真實傳感數據，對初始微運動單元事件檢測模型進行增強訓練，得到微運動單元事件檢測模型，再通過獲取的故障事件數據訓練第二分類器，得到故障模型，最后結合微運動單元事件檢測模型和故障模型構建和訓練滑坡預警模型，進行滑坡風險預警。本發明能自動對大量傳感器數據進行分析，且對數據運用更加充分，提高了山體滑坡監測預警的可信度和效果。

技術領域

本發明涉及地質災害監測和預警技術領域，具體涉及一種山體滑坡風險監測預警方法和系統。

背景技術

山體滑坡是比較常見的自然災害之一。山體滑坡，輕則摧毀農田、房舍、傷害人畜、毀壞森林、道路以及農業機械設施和水利水電設施等，給工農業生產以及人民財產造成巨大損失，重則形成毀滅性的災難，危及人民生命安全。滑坡災害事故一旦發生，后果不堪設想，相比于搶救性保護的災后修復，山體滑坡的災前預防、山體滑坡風險的監測預警更為重要。

目前，對于山體滑坡自動化監測方法主要包括以下方式：在山體表面安裝傳感器，用來監測山體的表面位移幅度和速度，山體表面的傾角加速度，特別位置的裂縫寬度等等，再針對每個傳感器類型設定報警門限值，當傳感器指示參數超過門限值的時候，安排人員進行現場核查和評估，根據工作人員的經驗判斷是否有山體滑坡的風險。

然而，現有做法在進行山體滑坡風險的監測預警時，依賴人工現場查勘、故障事件排查，會消耗大量人力物力；對山體滑坡風險進行人工研判和評估，主要依賴工作人員的經驗，對數據應用不夠充分且人工研判結果會存在較大誤差。所以，現有的山體滑坡風險監測預警技術存在無法自動分析傳感器數據且數據分析推理結果可信度不高的問題，從而導致山體滑坡風險監測預警的效果不理想。

發明內容

(一)解決的技術問題

針對現有技術的不足，本發明提供了一種山體滑坡風險監測預警方法和系統，解決了現有的山體滑坡風險監測預警技術存在無法自動分析傳感器數據且數據分析推理結果可信度不高的問題。

(二)技術方案

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

第一方面，本發明提出了一種山體滑坡風險監測預警方法，所述方法包括：

基于模擬滑坡體場景獲取模擬傳感數據，基于所述模擬傳感數據訓練第一分類器，得到初始微運動單元事件檢測模型；

基于真實滑坡體場景獲取真實傳感數據，基于所述真實傳感數據訓練初始微運動單元事件檢測模型，得到微運動單元事件檢測模型，基于所述真實傳感數據訓練第二分類器，得到故障模型；

基于所述微運動單元事件檢測模型和所述故障模型構建和訓練滑坡預警模型，進行滑坡風險預警。

優選的，基于模擬滑坡體場景獲取模擬傳感數據，基于所述模擬傳感數據訓練第一分類器，得到初始微運動單元事件檢測模型，具體包括：

搭建模擬滑坡體場景，將所述模擬滑坡體分離為局部區域，并網格化布置傳感器，獲取所述模擬傳感數據；

基于所述模擬傳感數據確定模擬微運動單元事件；

基于所述模擬傳感數據和所述模擬微運動單元事件訓練第一分類器，得到初始微運動單元事件檢測模型。

優選的，所述傳感器包括傾角加速度計、GNSS位移監測儀、裂縫計、雨量計、攝像機、激光雷達、土壓力計；所述微運動單元事件包括凹陷事件、突起事件、裂縫貫通事件、裂縫擴大事件、裂縫縮小事件、滾石事件、垂直位移事件、水平位移事件。

優選的，所述模擬傳感數據包括每個所述局部區域的XYZ三維傳感數據。