基于多源数据融合的泥石流监测预警方法、装置及介质制造方法及图纸

本申请提供一种基于多源数据融合的泥石流监测预警方法、装置及介质，通过获取监测区域的空间观测数据、巡航扫描数据和地表监测数据，构建监测山区公路走廊区域的地貌模型，以对监测区域进行泥石流风险评估，若监测区域的泥石流风险指数高于泥石流风险阈值，进行泥石流风险预警。这样的方式能够综合空基观测、天基观测和地基观测的技术手段，构建监测山区公路走廊区域的地貌模型，进行完善的风险评估，从而能够保证山区公路走廊带内泥石流风险评估的准确性，能够提前准确预警，给人们更多反应时间安排撤离，尽可能减小人们的生命财产损失。失。失。

【技术实现步骤摘要】
基于多源数据融合的泥石流监测预警方法、装置及介质


[0001]本申请涉及泥石流监测
，具体而言，涉及一种基于多源数据融合的泥石流监测预警方法、装置及介质。

技术介绍

[0002]我国地形地貌类型复杂，山丘区面积约占全国陆地总面积的2/3，是世界上山洪/泥石流灾害最严重的国家之一，每年都会导致严重的经济损失和人员伤亡，给社会经济发展和人类生命财产安全造成了巨大威胁。
[0003]国内泥石流灾害监测技术方法研究起步较晚，传统的地表位移监测手段（例如刷漆法、贴片法、埋钉法等）难以满足自动实时监测、实时预警等功能，且具有一定的滞后性。
[0004]泥石流发生机理复杂，一般分为前期持续降雨、中期泥石流启动产流和后期泥石流汇流等三个阶段。而泥石流产流分为土力类和水力类：土力类产流是指土体本身在外界降雨或径流影响下发生崩塌滑落的现象，而水力类产流过程的动力是水。由于泥石流启动产流阶段，伴随少部分泥石滑落，应该发出预警信号，即便如此，给人们的反应时间也不太充足。
[0005]因此，泥石流监测若能在泥石流启动产流前准确预警，可以给人们更多反应时间安排撤离，尽可能减小人们的生命财产损失。

技术实现思路

[0006]本申请实施例的目的在于提供一种基于多源数据融合的泥石流监测预警方法、装置及介质，以监测泥石流，提前准确预警，尽可能减小人们的生命财产损失。
[0007]为了实现上述目的，本申请的实施例通过如下方式实现：第一方面，本申请实施例提供一种基于多源数据融合的泥石流监测预警方法，包括：获取监测区域的空间观测数据、巡航扫描数据和地表监测数据；基于所述空间观测数据和巡航扫描数据，构建监测山区公路走廊区域的地貌模型；基于所述地表监测数据和所述地貌模型，对所述监测区域进行泥石流风险评估；若所述监测区域的泥石流风险指数高于泥石流风险阈值，进行泥石流风险预警。
[0008]在本申请实施例中，通过获取监测区域的空间观测数据、巡航扫描数据和地表监测数据，构建监测山区公路走廊区域的地貌模型，以对监测区域进行泥石流风险评估，若监测区域的泥石流风险指数高于泥石流风险阈值，进行泥石流风险预警。这样的方式能够综合空基观测、天基观测和地基观测的技术手段，构建监测山区公路走廊区域的地貌模型，进行完善的风险评估，从而能够保证山区公路走廊带内泥石流风险评估的准确性，能够提前准确预警，给人们更多反应时间安排撤离，尽可能减小人们的生命财产损失。
[0009]结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述空间观测数据包含所述监测区域的至少两张SAR影像，所述巡航扫描数据包含无人机对所述监测区域巡航拍摄的巡航影像和机载LiDAR飞行平台采集的点云数据，基于所述空间观测数据和巡航扫描
数据，构建监测山区公路走廊区域的地貌模型，包括：利用InSAR技术对至少两张SAR影像进行干涉处理，得到包含所述监测区域的高程信息的第一影像；对所述点云数据进行处理，得到所述监测区域的DEM数据；基于所述第一影像、所述DEM数据和所述巡航影像，生成所述监测山区公路走廊区域的地貌模型。
[0010]在该实现方式中，利用此种方式，可以利用InSAR技术得到包含监测区域的高程信息的第一影像，利用点云数据得到监测区域的DEM数据（高程数据），能够起到校准的作用，通过巡航能够得到监测区域的完整细致的巡航影像，填补第一影像的不足，有利于构建完善的监测山区公路走廊区域的地貌模型。
[0011]结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，基于所述第一影像、所述DEM数据和所述巡航影像，生成所述监测山区公路走廊区域的地貌模型，包括：基于所述第一影像和所述DEM数据，对所述监测区域中的高程信息进行校准，得到校准高程信息后的第二影像；对第二影像进行坡度识别，确定出揭示监测区域内坡度信息的监测区域图像；基于所述巡航影像，将所述监测区域划分为多个分区，并确定出每个分区的植被覆盖率、产流物质类型和产流物质分布，其中，每个分区内的坡体不超过一个；将所述巡航影像与所述监测区域图像配准后进行融合，得到揭示所述监测区域中高程信息、坡度信息、植被覆盖信息和产流物质信息的地貌模型。
[0012]在该实现方式中，能够考虑到监测区域中高程信息、坡度信息、植被覆盖信息和产流物质信息等多方面的因素，构建出监测山区公路走廊区域的地貌模型。
[0013]结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述地表监测数据包括雨量监测数据、土质监测数据，基于所述地表监测数据和所述地貌模型，对所述监测区域进行泥石流风险评估，包括：对所述监测区域中每个分区进行分类，划分为坡顶分区、坡体分区和坡底分区；针对所述监测区域的每个坡顶分区，基于本坡顶分区的雨量监测数据、土质监测数据、坡度信息、植被覆盖信息和产流物质信息，计算出本坡顶分区的泥石流风险指数；针对所述监测区域的每个坡体分区，确定出本坡体分区上方邻接的坡顶关联分区或坡体关联分区，并基于本坡体分区的雨量监测数据、土质监测数据、坡度信息、植被覆盖信息和产流物质信息，以及坡顶关联分区的泥石流风险指数或坡体关联分区的泥石流风险指数，计算本坡体分区的泥石流风险指数；针对所述监测区域的每个坡底分区，确定出本坡底分区上方邻接的坡坡体关联分区，并基于本坡底分区的雨量监测数据、土质监测数据、坡度信息、植被覆盖信息和产流物质信息，以及坡体关联分区的泥石流风险指数，计算本坡底分区的泥石流风险指数。
[0014]在该实现方式中，将监测区域中每个分区进行分类，划分为坡顶分区、坡体分区和坡底分区，针对不同类型的分区，采用不同的方式进行泥石流风险指数的计算，坡顶分区作为顶部，不需要考虑其他分区对它的影响，只需要考虑坡顶分区对其他分区的影响。而坡体分区不仅考虑自身因素计算基础的泥石流风险指数，还需要考虑其上方邻接的坡顶分区（或坡体分区）对本坡体分区的影响，符合实际，且能够更加综合地评估本坡体分区的泥石流风险指数。坡底分区不仅考虑自身因素计算基础的泥石流风险指数，还需要考虑其上方邻接的坡体分区对本坡底分区的影响，能够更加综合地评估本坡体分区的泥石流风险指数。
[0015]结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式
中，基于本坡顶分区的雨量监测数据、土质监测数据、坡度信息、植被覆盖信息和产流物质信息，计算出本坡顶分区的泥石流风险指数，包括：采用以下公式计算本坡顶分区的泥石流风险指数：，其中，为坡顶分区的泥石流风险指数，、和均为权重，且取值均在，为坡顶分区的实时降水量评分，为坡顶分区的累积降水量评分，为坡顶分区的连续降水时长评分，为坡顶分区的降水时长，为坡顶分区的坡度评分，、和均为权重，且取值均在，为坡顶分区的土质评分，为坡顶分区的植被评分，为坡顶分区的产流风险评分。
[0016]结合第一方面的第四种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中，若本坡体分区上方邻接的为坡顶关联分区，基于本坡体分区的雨量监测数据、土质监测数据、坡度信息、植被覆盖信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据融合的泥石流监测预警方法，其特征在于，包括：获取监测区域的空间观测数据、巡航扫描数据和地表监测数据；基于所述空间观测数据和巡航扫描数据，构建监测山区公路走廊区域的地貌模型；基于所述地表监测数据和所述地貌模型，对所述监测区域进行泥石流风险评估；若所述监测区域的泥石流风险指数高于泥石流风险阈值，进行泥石流风险预警。2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的泥石流监测预警方法，其特征在于，所述空间观测数据包含所述监测区域的至少两张SAR影像，所述巡航扫描数据包含无人机对所述监测区域巡航拍摄的巡航影像和机载LiDAR飞行平台采集的点云数据，基于所述空间观测数据和巡航扫描数据，构建监测山区公路走廊区域的地貌模型，包括：利用InSAR技术对至少两张SAR影像进行干涉处理，得到包含所述监测区域的高程信息的第一影像；对所述点云数据进行处理，得到所述监测区域的DEM数据；基于所述第一影像、所述DEM数据和所述巡航影像，生成所述监测山区公路走廊区域的地貌模型。3.根据权利要求2所述的基于多源数据融合的泥石流监测预警方法，其特征在于，基于所述第一影像、所述DEM数据和所述巡航影像，生成所述监测山区公路走廊区域的地貌模型，包括：基于所述第一影像和所述DEM数据，对所述监测区域中的高程信息进行校准，得到校准高程信息后的第二影像；对第二影像进行坡度识别，确定出揭示监测区域内坡度信息的监测区域图像；基于所述巡航影像，将所述监测区域划分为多个分区，并确定出每个分区的植被覆盖率、产流物质类型和产流物质分布，其中，每个分区内的坡体不超过一个；将所述巡航影像与所述监测区域图像配准后进行融合，得到揭示所述监测区域中高程信息、坡度信息、植被覆盖信息和产流物质信息的地貌模型。4.根据权利要求3所述的基于多源数据融合的泥石流监测预警方法，其特征在于，所述地表监测数据包括雨量监测数据、土质监测数据，基于所述地表监测数据和所述地貌模型，对所述监测区域进行泥石流风险评估，包括：对所述监测区域中每个分区进行分类，划分为坡顶分区、坡体分区和坡底分区；针对所述监测区域的每个坡顶分区，基于本坡顶分区的雨量监测数据、土质监测数据、坡度信息、植被覆盖信息和产流物质信息，计算出本坡顶分区的泥石流风险指数；针对所述监测区域的每个坡体分区，确定出本坡体分区上方邻接的坡顶关联分区或坡体关联分区，并基于本坡体分区的雨量监测数据、土质监测数据、坡度信息、植被覆盖信息和产流物质信息，以及坡顶关联分区的泥石流风险指数或坡体关联分区的泥石流风险指数，计算本坡体分区的泥石流风险指数；针对所述监测区域的每个坡底分区，确定出本坡底分区上方邻接的坡坡体关联分区，并基于本坡底分区的雨量监测数据、土质监测数据、坡度信息、植被覆盖信息和产流物质信息，以及坡体关联分区的泥石流风险指数，计算本坡底分区的泥石流风险指数。5.根据权利要求4所述的基于多源数据融合的泥石流监测预警方法，其特征在于，基于本坡顶分区的雨量监测数据、土质监测数据、坡度信息、植被覆盖信息和产流物质信息，计
算出本坡顶分区的泥石流风险指数，包括：采用以下公式计算本坡顶分区的泥石流风险指数：，其中，为坡顶分区的泥石流风险指数，、和均为权重，且取值均在，为坡顶分区的实时降水量评分，为坡顶分区的累积降水量评分，为坡顶分区...

【专利技术属性】
技术研发人员：何云勇，向波，丁雨淋，刘自强，苏天明，刘恩龙，
申请(专利权)人：四川省公路规划勘察设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：