滑坡易发性评价方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种滑坡易发性预测方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取待预测滑坡区域的滑坡数据的至少一个影响因子图层，其中，每一个所述影响因子图层中包括所述待预测滑坡区域对应影响因子的分级结果；将所述至少一个影响因子图层输入训练完成的滑坡易发性预测模型中，得到所述待预测滑坡区域中各滑坡位点发生滑坡的概率，其中，所述滑坡易发性预测模型基于至少一个历史滑坡数据进行训练。以实现快速基于整个滑坡区域中的多个影响因子对滑坡易发性进行预测的效果。

【技术实现步骤摘要】
滑坡易发性评价方法、装置、设备和存储介质
本专利技术实施例涉及深度学习技术，尤其涉及一种滑坡易发性评价方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
山体滑坡是最常见的灾难性自然灾害之一，造成滑坡的影响因素有很多，如何利用这些影响因素来进行滑坡易发性预测是预防和减少滑坡灾害的关键。目前，利用神经网络模型对滑坡易发性进行预测是主要的方法，在利用是神经网络模型对滑坡易发性进行预测时，输入神经网络模型中的多是滑坡相关数据，这就需要获取到滑坡数据，现在滑坡数据都是从历史滑坡报告等文件资料中获取，获取滑坡数据后，从滑坡数据中提取影响因子，将影响因子整理成结构化的数据，然后将结构化的数据输入神经网络模型中，这样数据整理的工作量较大，并且没有考虑区域之间的空间信息；在另一方面，也有不对滑坡数据进行整理，直接将获取的滑坡图像输入神经网络模型中，进行对滑坡易发性进行预测的，但这种方式，只能提取单一位置的单一影响因素的图像，然后将该图像输入神经网络模型中，对滑坡易发性进行预测。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种滑坡易发性评价方法、装置、设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种滑坡易发性预测方法，其特征在于，包括：/n获取待预测滑坡区域的滑坡数据的至少一个影响因子图层，其中，每一个所述影响因子图层中包括所述待预测滑坡区域对应影响因子的分级结果；/n将所述至少一个影响因子图层输入训练完成的滑坡易发性预测模型中，得到所述待预测滑坡区域中各滑坡位点发生滑坡的概率，其中，所述滑坡易发性预测模型基于至少一个历史滑坡数据进行训练。/n

【技术特征摘要】
1.一种滑坡易发性预测方法，其特征在于，包括：
获取待预测滑坡区域的滑坡数据的至少一个影响因子图层，其中，每一个所述影响因子图层中包括所述待预测滑坡区域对应影响因子的分级结果；
将所述至少一个影响因子图层输入训练完成的滑坡易发性预测模型中，得到所述待预测滑坡区域中各滑坡位点发生滑坡的概率，其中，所述滑坡易发性预测模型基于至少一个历史滑坡数据进行训练。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
基于所述至少一个历史滑坡数据，确定各历史滑坡数据的至少一个影响因子图层，以及各所述历史滑坡数据中的滑坡位置信息；
基于所述至少一个影响因子图层，确定所述滑坡易发性预测模型的训练样本；
基于所述训练样本和所述滑坡位置信息，对滑坡易发性预测模型进行训练。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述至少一个历史滑坡数据之后，所述方法还包括：
对所述至少一个历史滑坡数据进行增强处理，得到目标历史滑坡数据；
其中，所述增强处理的方式包括：尺度变换、缩放变换、翻转变换、平移变换、仿射变换、噪声扰动和黑块遮挡中的至少一种。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在基于所述至少一个历史滑坡数据之后，所述方法还包括：
对所述至少一个历史滑坡数据进行预处理；
其中，所述预处理包括如下至少一项：将所述至少一个历史滑坡数据转换至同一坐标系下、对所述至少一个历史滑坡数据进行校正和对所述至少一个历史滑坡数据的数据格式进行统一。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史滑坡数据包括：滑坡时间和滑坡位置信息；
所述基于所述至少一个历史滑坡数据，确定各历史滑坡数据的至少一个影响因子图层，包括：
基于所述历史滑坡数据中的所述滑坡时间和滑坡位置信息，在各影响因子数据库中确定与所述历史滑坡数据相对应的至少一组影响因子数据；
基于与所述历史滑坡数据相对应的各组影响因子数据，确定与所述历史滑坡数据相对应的至少一个影响因子图层...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑增荣，宋杰，胡辉，沈小珍，
申请(专利权)人：杭州鲁尔物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33