一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法及装置，涉及工程地质勘察技术领域，包括获取第一信息和第二信息；根据第二信息构建得到目标识别数学模型，并根据目标识别数学模型对SAR遥感数据进行识别处理得到第三信息；根据第三信息和待解译SAR遥感数据中的相位差异对铁路沿线的地表形变进行解译处理得到第四信息；根据可见光、近红外、热红外遥感数据，通过分析不同时间不同地物的温度特性，识别并提取得到第五信息；根据第四信息、第五信息和预设的体征融合数学模型进行融合处理得到第六信息。本发明专利技术通过多源数据融合和综合分析，提高了潜在滑坡的识别准确性和全面性，为铁路线路的安全运行提供了有效的监测和评估手段。评估手段。评估手段。

【技术实现步骤摘要】
一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法及装置


[0001]本专利技术涉及工程地质勘察
，具体而言，涉及一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法及装置。

技术介绍

[0002]随着遥感技术的迅猛发展，遥感数据在铁路沿线地质灾害监测与评估领域的应用日益广泛。遥感解译作为一种有效的方法，可以通过对遥感数据的处理和分析，提取出地表信息和地貌特征，从而实现对地质灾害的监测和预测。然而，现有的遥感解译方法在面对复杂地质环境和多源数据融合的挑战时存在一些局限性。现有的遥感解译方法往往采用单一数据源进行分析，缺乏多源数据的综合利用，对于铁路沿线潜在滑坡的识别和评估而言，仅依靠单一的遥感数据往往无法全面捕捉地表形变、地裂缝等重要信息。此外，传统方法往往基于像元级别的特征提取和分类，缺乏对微地貌特征、地表变化信息等的深入分析，限制了潜在滑坡的准确识别和预测能力。
[0003]因此，为了克服现有遥感解译方法的局限性，本专利技术提出了一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法及装置，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：一方面，本申请提供了一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法，包括：获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括待解译SAR遥感数据、可见光遥感数据、近红外遥感数据、热红外遥感数据和目标区域地质资料，所述第二信息包括历史SAR遥感数据，所述历史SAR遥感数据包括铁路沿线结构物信息；根据所述第二信息构建得到目标识别数学模型，并根据所述目标识别数学模型对所述SAR遥感数据进行识别处理得到第三信息，所述第三信息包括铁路结构物的识别结果；根据所述第三信息和所述待解译SAR遥感数据中的相位差异对铁路沿线的地表形变进行解译处理得到第四信息，所述第四信息包括潜在滑坡的演变过程和关键的地表形变信息；根据所述可见光遥感数据、所述近红外遥感数据、所述热红外遥感数据和目标区域地质资料，通过分析不同时间不同地物的温度特性，识别并提取得到第五信息，所述第五信息包括铁路沿线的地表变化信息、潜在滑坡的地裂缝信息和微地貌特征解译结果；根据所述第四信息、所述第五信息和预设的体征融合数学模型进行融合处理得到第六信息，所述第六信息为潜在滑坡的综合信息。
[0005]另一方面，本申请还提供了一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译装置，包括：获取模块，用于获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括待解译SAR遥感数
据、可见光遥感数据、近红外遥感数据、热红外遥感数据和目标区域地质资料，所述第二信息包括历史SAR遥感数据，所述历史SAR遥感数据包括铁路沿线结构物信息；构建模块，用于根据所述第二信息构建得到目标识别数学模型，并根据所述目标识别数学模型对所述SAR遥感数据进行识别处理得到第三信息，所述第三信息包括铁路结构物的识别结果；解译模块，用于根据所述第三信息和所述待解译SAR遥感数据中的相位差异对铁路沿线的地表形变进行解译处理得到第四信息，所述第四信息包括潜在滑坡的演变过程和关键的地表形变信息；提取模块，用于根据所述可见光遥感数据、所述近红外遥感数据、所述热红外遥感数据和目标区域地质资料，通过分析不同时间不同地物的温度特性，识别并提取得到第五信息，所述第五信息包括铁路沿线的地表变化信息、潜在滑坡的地裂缝信息和微地貌特征解译结果；融合模块，用于根据所述第四信息、所述第五信息和预设的体征融合数学模型进行融合处理得到第六信息，所述第六信息为潜在滑坡的综合信息。
[0006]本专利技术的有益效果为：本专利技术通过利用多源遥感数据，包括SAR遥感数据，多平台、多时相的可见光、近红外、热红外遥感数据，实现了对铁路沿线的全面监测。通过对历史SAR遥感数据的利用，结合铁路沿线结构物信息的提取，能够识别出铁路结构物并准确评估其影响。同时，通过分析待解译SAR遥感数据中的相位差异，可以对铁路沿线的地表形变进行解译处理，获取潜在滑坡的演变过程和关键的地表形变信息。本专利技术通过多源数据融合和综合分析，提高了潜在滑坡的识别准确性和全面性，为铁路线路的安全运行提供了有效的监测和评估手段。
[0007]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。
附图说明
[0008]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0009]图1为本专利技术实施例中所述的面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法流程示意图;图2为本专利技术实施例中所述的面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译装置结构示意图。
[0010]图中标记：1、获取模块；2、构建模块；21、第一处理单元；22、第一提取单元；221、第一聚类单元；222、第一分析单元；223、第二提取单元；224、第一整合单元；23、第一训练单元；24、第一识别单元；3、解译模块；31、第二处理单元；32、第一计算单元；33、第三处理单元；34、第二分析单元；4、提取模块；41、第三分析单元；42、第四分析单元；43、第三提取单元；44、第四提取单元；5、融合模块；51、第二计算单元；52、第一优化单元；53、第一融合单元。
具体实施方式
[0011]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0012]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例1：
[0013]本实施例提供了一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法。
[0014]参见图1，图中示出了本方法包括步骤S100、步骤S200、步骤S300、步骤S400和步骤S500。
[0015]步骤S100、获取第一信息和第二信息，第一信息包括待解译SAR遥感数据、可见光遥感数据、近红外遥感数据、热红外遥感数据和目标区域地质资料，第二信息包括历史SAR遥感数据，历史SAR遥感数据包括铁路沿线结构物信息。
[0016]可以理解的是，本步骤中，第一信息的来源包括了SAR、可见光、近红本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法，其特征在于，包括：获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括待解译SAR遥感数据、可见光遥感数据、近红外遥感数据、热红外遥感数据和目标区域地质资料，所述第二信息包括历史SAR遥感数据，所述历史SAR遥感数据包括铁路沿线结构物信息；根据所述第二信息构建得到目标识别数学模型，并根据所述目标识别数学模型对所述SAR遥感数据进行识别处理得到第三信息，所述第三信息包括铁路结构物的识别结果；根据所述第三信息和所述待解译SAR遥感数据中的相位差异对铁路沿线的地表形变进行解译处理得到第四信息，所述第四信息包括潜在滑坡的演变过程和关键的地表形变信息；根据所述可见光遥感数据、所述近红外遥感数据、所述热红外遥感数据和目标区域地质资料，通过分析不同时间不同地物的温度特性，识别并提取得到第五信息，所述第五信息包括铁路沿线的地表变化信息、潜在滑坡的地裂缝信息和微地貌特征解译结果；根据所述第四信息、所述第五信息和预设的体征融合数学模型进行融合处理得到第六信息，所述第六信息为潜在滑坡的综合信息。2.根据权利要求1所述的面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法，其特征在于,根据所述第二信息构建得到目标识别数学模型，并根据所述目标识别数学模型对所述SAR遥感数据进行识别处理得到第三信息，包括：将所述第二信息中的历史SAR遥感数据进行预处理，得到预处理数据；根据所述预处理数据，识别并提取出铁路沿线结构物的SAR强散射性特征，得到特征集；根据所述特征集，利用监督学习算法训练得到识别铁路沿线结构物的目标识别数学模型；根据所得的目标识别数学模型，对所述待解译SAR遥感数据进行识别处理得到铁路结构物的识别结果。3.根据权利要求1所述的面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法，其特征在于,根据所述第三信息和所述待解译SAR遥感数据中的相位差异对铁路沿线的地表形变进行解译处理得到第四信息，包括：将所述待解译SAR遥感数据中不同时间的SAR数据进行干涉叠加处理，通过对相位差异进行整合处理得到地表形变信息；根据所述地表形变信息和所述第三信息，通过对不同铁路结构物的反射强度进行分析和统计，并结合相位差异的计算得到潜在滑坡的演变过程，所述演变过程包括潜在滑坡的弱形变信息；根据所述第三信息和所述待解译SAR遥感数据的空间坐标信息，将形变信息进行空间叠置得到综合地表形变信息；基于预设的最不利情况分析取合集数学模型对所述综合地表形变信息进行全面评估和分析，筛选得到关键的地表形变信息。4.根据权利要求1所述的面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法，其特征在于,根据所述可见光遥感数据、所述近红外遥感数据、所述热红外遥感数据和目标区域地质资料，通过分析不同时间不同地物的温度特性，识别并提取得到第五信息，所述第五信息包括铁
路沿线的地表变化信息、潜在滑坡的地裂缝信息和微地貌特征解译结果，包括：根据所述可见光遥感数据进行分析处理，通过比较不同时间的光学图像中地表的变化情况，得到铁路沿线的地表变化信息；根据所述近红外遥感数据和所述热红外遥感数据，分析目标区域地物的不同时间段的温度变化模式，得到温度特性数据；根据所述温度特性数据对所述可见光遥感数据进行识别和提取处理，得到铁路沿线潜在滑坡的地裂缝信息；根据预设的空洞卷积数学模型对所述可见光遥感数据进行地貌特征提取，并将提取得到的潜在滑坡微地貌特征与所述目标区域地质资料中的三维地形模型进行叠加处理，得到微地貌特征解译结果。5.根据权利要求1所述的面向铁路沿线潜在滑坡的多源遥感解译方法，其特征在于,根据所述第四信息、所述第五信息和预设的体征融合数学模型进行融合处理得到第六信息，包括：根据所述第四信息和所述第五信息中进行特征提取处理，并将提取得到的特征信息进行模糊隶属度计算，得到模糊特征集合；根据所述模糊特征集合进行遗传优化处理，通过对模糊特征进行优化选择和交叉变异得到特征组合；根据预设的神经网络数学模型对所述特征组合进行训练，通过学习和...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢猛，齐传生，余鹏，袁晓波，童鹏，马明明，
申请(专利权)人：中铁工程设计咨询集团有限公司，
类型：发明
国别省市：