【技术实现步骤摘要】
一种地质灾害解译方法、装置、终端设备
本专利技术涉及巡检处理
，尤其涉及一种地质灾害解译方法、装置、终端设备。
技术介绍
地质灾害解译主要是对发生地质灾害区域进行灾害类别和范围进行识别和标记。传统的地质灾害解译方式主要是以航空光学遥感影像为主，通过采用无人机遥感技术，得到相应的影像数据，再提取灾区地质状况的二维和三维图像；然后针对灾区的地质条件、气候预测还有植被破坏程度等方面的内容予以专题图绘制，最后采用人眼目视解译及空间分析软件对地质灾害类别和范围进行识别和标记。很显然，这种传统地质灾害解译方式明显存在以下的技术缺陷：1、上述航空光学遥感属于被动遥感，受环境影响较大。由于地质灾害多发生于山区，地势起伏大，云雾天气较多，采用航空光学遥感采集相应的影像数据具有一定的局限性；2、另外，利用上述采集的光学影像数据生成三维模型，常常会由于地面植被遮挡，无法获得植被下方的精确地形信息，这样也将不利于地质灾害特征提取及解译工作，影响后续解译结果的准确性；3、同时上述地质灾害解译工作的最后操作主要依赖...
【技术保护点】
1.一种地质灾害解译方法，其特征在于，包括如下操作步骤：/n对当前地质灾害发生区域进行激光扫描，获取当前地质灾害发生区域的三维点云数据；/n对所述三维点云数据进行过滤处理，过滤所述当前地质灾害发生区域的三维点云数据中的障碍物点云数据，并提取地面点的点云数据，利用所述地面点的点云数据生成当前数字高程模型；/n基于生成的所述当前数字高程模型，对所述当前地质灾害发生区域的地形特征进行提取，具体包括提取坡度、坡向、曲率、地面粗糙度、山脊线、山谷线、鞍部、坡顶坡底线、倾向倾角的地形特征；/n基于深度学习算法模型对提取的当前地质灾害发生区域的地形特征进行分析识别，识别出目标地质灾害地形...
【技术特征摘要】
1.一种地质灾害解译方法，其特征在于，包括如下操作步骤：
对当前地质灾害发生区域进行激光扫描，获取当前地质灾害发生区域的三维点云数据；
对所述三维点云数据进行过滤处理，过滤所述当前地质灾害发生区域的三维点云数据中的障碍物点云数据，并提取地面点的点云数据，利用所述地面点的点云数据生成当前数字高程模型；
基于生成的所述当前数字高程模型，对所述当前地质灾害发生区域的地形特征进行提取，具体包括提取坡度、坡向、曲率、地面粗糙度、山脊线、山谷线、鞍部、坡顶坡底线、倾向倾角的地形特征；
基于深度学习算法模型对提取的当前地质灾害发生区域的地形特征进行分析识别，识别出目标地质灾害地形特征，并确定地质灾害类型和区域范围。
2.根据权利要求1所述的地质灾害解译方法，其特征在于，所述障碍物点云包括地表植被的点云、建筑的点云。
3.根据权利要求2所述的地质灾害解译方法，其特征在于，对当前地质灾害发生区域进行激光扫描，具体通过机载激光雷达系统或是地基激光雷达系统对所述当前地质灾害发生区域进行激光扫描。
4.根据权利要求2所述的地质灾害解译方法，其特征在于，在所述基于深度学习算法模型对提取的当前地质灾害发生区域的地形特征进行分析识别之前，还包括构建所述深度学习算法模型的操作，具体包括如下操作步骤：
首先确定每种地质灾害解译结果与对应的地质灾害地形特征；
对历史上被认定的每种地质灾害解译结果与所述对应的地质灾害地形特征的数据特征进行学习确定两者关联关系，并生成训练样本库，然后存储所述训练样本库。
5.根据权利要求4所述的地质灾害解译方法，其特征在于，基于深度学习算法模型对提取的所述地形特征进行分析识别，识别出目标地质灾害地形特征，地质灾害类型和区域范围，具体包括如下操作步骤：
利用所述深度学习算法模型，输入当前地质灾害发生区域的地形特征；
调取所述训练样本库，利用所述训练样本库对当前地质灾害发生区域的地形特征进行自动识别，根据所述训练样本库中记载的所述地...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩伟，
申请(专利权)人：北京数字绿土科技有限公司，深圳绿土智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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