【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于滑坡监测，具体涉及一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法和系统。
技术介绍
1、滑坡灾害是危害严重的地质灾害之一，对滑坡的动态监测和预警是防灾减灾的关键。滑坡在时间上存在初期变形量较小，中后期变形量较大；在空间上呈现后缘张裂缝、前缘隆胀、以及侧边界剪张变形的空间格局。可供监测的参数主要有应力、形变、水参数、声发射等，其中应用最广泛的是形变。因此，滑坡的探测需要综合考虑时间、空间演化特征，将多参数监测结合起来，开展综合的探测。
2、目前在滑坡监测和预警方面，有多种监测方式，由于单一的监测方式缺陷明显，“空”“天”“地”技术各有优势与不足，卫星遥感图像能够实现大范围覆盖,可以提供大量基础数据,但其反映的主要是平面影像,无法精确反映监测区域的立面精度,并且图像受云层干扰等影响很大。无人机测量作业时间、地点机动, 数据现实性好、精度高,但无法进行更细致的土壤含水量、表面侵蚀量等参数的测量。地面监测往往使用传感器,只能监测点状局部，虽然数据准确，尤其是人工勘察时针对性最强,但因费时费力或数据量极大等原因难以全区域开展。因此近年来，通常对三种技术取长补短，综合利用，但是随着大数据和人工智能技术的发展，空天地一体化监测的系统构建和算法方面还有很大的提升空间，本专利技术旨在提供一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法和系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术中存在的上述问题，提供了一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法和系统，该方法和系统实现了空天地多源数据的采
2、为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下技术方案：
3、一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
4、采集空基监测数据、天基监测数据、地基监测数据；其中所述空基监测数据为gnss监测数据，所述天基监测数据为无人机航拍影像数据，所述地基监测数据为地面实时视频数据和环境监测数据；
5、对所述空基监测数据进行分析处理，定位大尺度滑坡风险区域，启动相应区域的天基数据采集设备；对所述天基监测数据进行分析处理，实现三维点云数据的提取和坡表面三维数据建模，定位中尺度滑坡风险区域，启动相应区域的地基数据采集设备；对所述地基监测数据进行分析处理，实现实时视频数据特征提取和环境数据特征提取，采用预先训练的人工卷积神经网络模型实现滑坡危险性判断；
6、根据监测结果和滑坡危险程度设置预警规则和预警响应，对监测数据实现可视化展示。
7、进一步，对所述空基监测数据进行分析处理进一步包括：
8、设置n个观测时间点、m个监测点、1个基准点，统计在每个观测时间点上，每个监测点和基准点的大地高差，将第一次测量的m个大地高差作为初始值，此后n-1个观测时间点上的大地高差分别与对应监测点的初始值相减，得到沉降量数据，将所述沉降量数据传入可视化监测单元，实现可视化监测；对所述沉降量数据进行分析，将沉降量大于预设阈值的区域确定为大尺度滑坡风险区域。
9、进一步，对所述天基监测数据进行分析处理进一步包括：
10、在所述大尺度滑坡风险区域中，启动无人机航拍设备采集多角度无人机图像数据；提取多所述多角度无人机图像数据中的gps坐标和相机姿态，生成目标区域的稀疏点云数据，再通过特征点匹配、重建以及空间点的扩散、过滤，得到稠密点云数据；根据所述稠密点云数据对大尺度滑坡风险区域的地表进行三维建模和时空演化分析，将预设时间范围内地表位移形变超过预设阈值的区域确定为中尺度滑坡风险区域。
11、进一步，对所述地基监测数据进行分析处理进一步包括：
12、在所述中尺度滑坡风险区域中，启动地基视频监控设备采集实时视频数据，将所述实时视频数据传入可视化监测单元，用于实现人工监测；提取所述实时视频数据中的关键帧图像集，对关键帧图像集进行目标识别和分割，对目标分割后的关键帧图像集中的滑坡区域进行网格化处理，提取每个网格点的坐标和特征点；整合所述目标分割后的关键帧图像集中的滑坡区域中网格点坐标和特征点形成时序特征向量；
13、采集所述中尺度滑坡风险区域中预设时间范围的环境数据，所述环境数据包括降雨量、土壤湿度、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数、沉积运输指数、地形粗糙度指数；对所述环境数据中的每一项分别进行均值化处理后拼接，形成环境数据特征向量；
14、对所述时序特征向量和环境特征向量进行归一化处理后融合成地基数据特征，输入至预先训练的人工卷积神经网络模型中，输出滑坡危险程度的概率向量；
15、所述预先训练的人工卷积神经网络模型包括一个输入层、一个输出层、2个隐藏层、3个卷积层，采用relu作为激活函数，采用交叉熵作为损失函数。
16、进一步，根据监测结果和滑坡危险程度设置预警规则和预警响应，进一步包括：
17、建立监测结果和滑坡危险程度之间的映射关系，所述危险程度划分为高、中、低三档，所述监测结果包括空基、天基和地基监测结果。
18、进一步，对监测数据实现可视化展示，进一步包括：
19、设置待监测参数，对离散的监测数据进行图形绘制以反映出时间变化特性，当某个监测数据高于预设值时，触发警报提醒工作人员关注。
20、本专利技术还实现了以下技术方案：
21、一种基于多源数据的空天地滑坡监测系统，其特征在于，包括如下功能模块：
22、数据采集层：用于采集空基监测数据、天基监测数据、地基监测数据；其中所述空基监测数据为gnss监测数据，所述天基监测数据为无人机航拍影像数据，所述地基监测数据为地面实时视频数据和环境监测数据；
23、数据处理层：包括空基数据处理单元，用于对所述空基监测数据进行分析处理，定位大尺度滑坡风险区域，启动相应区域的天基数据采集设备；天基数据处理单元，用于对所述天基监测数据进行分析处理，实现三维点云数据的提取和坡表面三维数据建模，定位中尺度滑坡风险区域，启动相应区域的地基数据采集设备；地基数据处理单元，用于对所述地基监测数据进行分析处理，实现实时视频数据特征提取和环境数据特征提取、采用预先训练的人工卷积神经网络模型实现滑坡危险性判断；
24、应用服务层：包括预警单元，用于根据监测结果和滑坡危险程度设置预警规则和预警响应；可视化监测单元，用于对监测数据实现可视化展示。
25、进一步，所述空基数据处理单元进一步包括：
26、设置n个观测时间点、m个监测点、1个基准点，统计在每个观测时间点上，每个监测点和基准点的大地高差，将第一次测量的m个大地高差作为初始值，此后n-1个观测时间点上的大地高差分别与对应监测点的初始值相减，得到沉降量数据，将所述沉降量数据传入可视化监测单元，实现可视化监测；对所述沉降量数据进行分析，将沉降量大于预设阈值的区域确定本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，对所述空基监测数据进行分析处理进一步包括：
3.如权利要求2所述的一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，对所述天基监测数据进行分析处理进一步包括：
4.如权利要求3所述的一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，对所述地基监测数据进行分析处理进一步包括：
5.如权利要求4所述的一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，建立监测结果和滑坡危险程度之间的映射关系，所述危险程度划分为高、中、低三档，所述监测结果包括空基、天基和地基监测结果；设置待监测参数，对离散的监测数据进行图形绘制以反映出时间变化特性，当某个监测数据高于预设值时，触发警报提醒工作人员关注。
6.一种基于多源数据的空天地滑坡监测系统，其特征在于，包括如下功能模块：
7.如权利要求6所述的一种基于多源数据的空天地滑坡监测系统，其特征在于，所述空基数据处理单元进一步包括：设置n个观测时间
8.如权利要求7所述的一种基于多源数据的空天地滑坡监测系统，其特征在于，所述天基数据处理单元进一步包括：在所述大尺度滑坡风险区域中，启动无人机航拍设备采集多角度无人机图像数据；提取多所述多角度无人机图像数据中的GPS坐标和相机姿态，生成目标区域的稀疏点云数据，再通过特征点匹配、重建以及空间点的扩散、过滤，得到稠密点云数据；根据所述稠密点云数据对大尺度滑坡风险区域的地表进行三维建模和时空演化分析，将预设时间范围内地表位移形变超过预设阈值的区域确定为中尺度滑坡风险区域。
9.如权利要求8所述的一种基于多源数据的空天地滑坡监测系统，其特征在于，所述地基数据处理单元进一步包括：
10.如权利要求9所述的一种基于多源数据的空天地滑坡监测系统，其特征在于所述预警单元进一步包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，对所述空基监测数据进行分析处理进一步包括：
3.如权利要求2所述的一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，对所述天基监测数据进行分析处理进一步包括：
4.如权利要求3所述的一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，对所述地基监测数据进行分析处理进一步包括：
5.如权利要求4所述的一种基于多源数据的空天地滑坡监测方法，其特征在于，建立监测结果和滑坡危险程度之间的映射关系，所述危险程度划分为高、中、低三档，所述监测结果包括空基、天基和地基监测结果；设置待监测参数，对离散的监测数据进行图形绘制以反映出时间变化特性，当某个监测数据高于预设值时，触发警报提醒工作人员关注。
6.一种基于多源数据的空天地滑坡监测系统，其特征在于，包括如下功能模块：
7.如权利要求6所述的一种基于多源数据的空天地滑坡监测系统，其特征在于，所述空基数据处理单元进一步包括：设置n个观测时间点、m个监测点、1个基准...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘明鑫，田宏宇，谢燕梅，
申请(专利权)人：成都航空职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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