【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及灾害预警，更具体地说，本专利技术涉及一种基于遥感大数据的山体滑坡预警系统及方法。
技术介绍
1、在对山体滑坡进行预警时，监测滑坡变形的特征是非常重要的，监测滑坡的变形特征可以提供提前警示，了解滑坡的变形情况有助于识别潜在的危险区域；合成孔径雷达系统可以用于监测滑坡变形的特征；合成孔径雷达系统能够为遥感大数据的生成和应用提供关键数据；合成孔径雷达系统(synthetic aperture radar，简称sar)是遥感技术的一种。合成孔径雷达系统是一种主动遥感系统，用于生成高分辨率的雷达图像。合成孔径雷达系统使用雷达脉冲信号，发射这些信号并接收其反射信号，然后通过信号处理技术生成地表图像。与光学相机不同，合成孔径雷达系统不受天气条件的限制，可以在白天和夜晚以及多云天气下获取图像。
2、在对山体滑坡预警中，会使用到合成孔径雷达系统监测滑坡变形的特征，但在实际使用中，合成孔径雷达系统的性能对是否能准确地监测滑坡变形的特征影响十分大。但是现有的对合成孔径雷达系统的故障判断通常是在合成孔径雷达系统发生故障后再采取措施补救，不能根据合成孔径雷达系统的实时运行信息的好坏对合成孔径雷达系统的故障进行预警，从而造成对山体滑坡预警的监测的可信度的下降，严重时会损害人民群众的人身财产安全。
3、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于遥感大数据的山体滑坡预警系统及方法以解决上述
技术介绍
中提出
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，包括如下步骤：
4、步骤s1：采集sar波束稳定信息，sar波束稳定信息包括波宽变异值；对sar波束宽度的变化程度进行分析，计算波宽变异值；
5、步骤s2：采集脉冲功率信息，脉冲功率信息包括雷达脉冲相似评估值；对监测到的雷达脉冲功率进行离散分析，计算雷达脉冲相似评估值；
6、步骤s3：采集图像生成性能信息，图像生成性能信息包括雷达图像生成效能值；
7、步骤s4：将波宽变异值、雷达脉冲相似评估值以及雷达图像生成效能值进行归一化处理计算合成孔径雷达运行预警评估系数；通过比较合成孔径雷达运行预警评估系数与运行评估阈值，生成运行预警信号或运行正常信号。
8、在一个优选的实施方式中，在步骤s1中，波宽变异值的具体获取逻辑为：
9、设定波宽监测区间；在波宽监测区间内共监测到n个sar波束宽度；对波宽监测区间内的sar波束宽度的变化程度进行分析，计算波宽变异值，其表达式为：其中，n、p分别为波宽监测区间内监测到的sar波束宽度的数量以及波宽监测区间内监测到的sar波束宽度的编号；p＝1、2、3、4、......、n，且n、p均为大于1的正整数；bbz、sbkp+1、sbkp分别为波宽变异值、波宽监测区间内监测到的第p+1个sar波束宽度以及波宽监测区间内监测到的第p个sar波束宽度。
10、在一个优选的实施方式中，在步骤s2中，雷达脉冲相似评估值的具体获取逻辑为：
11、设定雷达脉冲监测区间；在雷达脉冲监测区间共监测到m个雷达脉冲功率；计算雷达脉冲监测区间的监测到的雷达脉冲功率的平均值；对雷达脉冲监测区间的监测到的m个雷达脉冲功率进行离散分析，计算雷达脉冲相似评估值，其表达式为：其中，m、w分别为雷达脉冲监测区间的监测到的雷达脉冲功率的数量以及雷达脉冲监测区间的监测到的雷达脉冲功率的编号；w＝1、2、3、4、......、m，且m、w均为大于1的正整数；lmp、lmgw、lmy分别为雷达脉冲相似评估值、雷达脉冲监测区间的监测到的第w个雷达脉冲功率以及雷达脉冲监测区间的监测到的雷达脉冲功率的平均值。
12、在一个优选的实施方式中，在步骤s3中，雷达图像生成效能值的具体获取逻辑为：
13、获取距离实时时间最近的最近k次的雷达图像生成过程，每次的雷达图像生成过程对应一个雷达图像生成时间；
14、设定雷达图像生成时间阈值；获取最近k次的雷达图像生成过程中雷达图像生成时间大于雷达图像生成时间阈值的雷达图像生成过程的次数；
15、获取最靠近实时时间的最近的向上去取整次的雷达图像生成过程中雷达图像生成时间大于雷达图像生成时间阈值的雷达图像生成过程的次数；
16、计算雷达图像生成效能值，其表达式为：其中，ltx、rt、k、bt、ku分别为雷达图像生成效能值、最近k次的雷达图像生成过程中雷达图像生成时间大于雷达图像生成时间阈值的雷达图像生成过程的次数、距离实时时间最近的雷达图像生成过程的次数、获取最靠近实时时间的最近的向上去取整次的雷达图像生成过程中雷达图像生成时间大于雷达图像生成时间阈值的雷达图像生成过程的次数以及的向上去取整值，k、ku均为大于1的正整数。
17、在一个优选的实施方式中，雷达图像生成时间的获取逻辑为：获取开始执行生成雷达图像的时间点，获取完成雷达图像的时间点，开始执行生成雷达图像的时间点与完成雷达图像的时间点之间的时间间隔即为雷达图像生成时间。
18、在一个优选的实施方式中，在步骤s4中，将波宽变异值、雷达脉冲相似评估值以及雷达图像生成效能值进行归一化处理，通过归一化处理后的波宽变异值、雷达脉冲相似评估值以及雷达图像生成效能值计算合成孔径雷达运行预警评估系数；
19、设定运行评估阈值；当合成孔径雷达运行预警评估系数大于运行评估阈值，生成运行预警信号；
20、当合成孔径雷达运行预警评估系数小于等于运行评估阈值，生成运行正常信号，此时合成孔径雷达运行正常，无需采取措施。
21、在一个优选的实施方式中，一种基于遥感大数据的山体滑坡预警系统，包括数据处理模块，以及与数据处理模块信号连接的波束稳定评估模块、脉冲功率评估模块、图像生成评估模块以及运行性能预警模块；
22、波束稳定评估模块采集sar波束稳定信息，将sar波束稳定信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到波宽变异值；
23、脉冲功率评估模块采集脉冲功率信息，将脉冲功率信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到雷达脉冲相似评估值；
24、图像生成评估模块采集图像生成性能信息，将图像生成性能信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到雷达图像生成效能值；
25、数据处理模块将波宽变异值、雷达脉冲相似评估值以及雷达图像生成效能值进行归一化处理计算合成孔径雷达运行预警评估系数；
26、运行性能预警模块通过比较合成孔径雷达运行预警评估系数与运行评估阈值，生成运行预警信号或运行正常信号。
27、本专利技术一种基于遥感大数据的山体滑坡预警系统及方法的技术效果和优点：
28、通过考察合成孔径雷达系统的多个关键参数，包括sar波束稳定信息、脉冲功率信息以及图像生成性能信息来评估合成孔径雷达的运行状态。通过波宽本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于：在步骤S1中，波宽变异值的具体获取逻辑为：
3.根据权利要求1所述的一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于：在步骤S2中，雷达脉冲相似评估值的具体获取逻辑为：
4.根据权利要求1所述的一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于：在步骤S3中，雷达图像生成效能值的具体获取逻辑为：
5.根据权利要求4所述的一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于：雷达图像生成时间的获取逻辑为：获取开始执行生成雷达图像的时间点，获取完成雷达图像的时间点，开始执行生成雷达图像的时间点与完成雷达图像的时间点之间的时间间隔即为雷达图像生成时间。
6.根据权利要求1所述的一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于：在步骤S4中，将波宽变异值、雷达脉冲相似评估值以及雷达图像生成效能值进行归一化处理，通过归一化处理后的波宽变异值、雷达脉冲相似评估值以及雷达图像生成效能值计算合成孔径雷
7.一种基于遥感大数据的山体滑坡预警系统，用于实现权利要求1-6任一项所述的一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于：包括数据处理模块，以及与数据处理模块信号连接的波束稳定评估模块、脉冲功率评估模块、图像生成评估模块以及运行性能预警模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于：在步骤s1中，波宽变异值的具体获取逻辑为：
3.根据权利要求1所述的一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于：在步骤s2中，雷达脉冲相似评估值的具体获取逻辑为：
4.根据权利要求1所述的一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于：在步骤s3中，雷达图像生成效能值的具体获取逻辑为：
5.根据权利要求4所述的一种基于遥感大数据的山体滑坡预警方法，其特征在于：雷达图像生成时间的获取逻辑为：获取开始执行生成雷达图像的时间点，获取完成雷达...
【专利技术属性】
技术研发人员：张佳佳，黄海，谢绮丽，田尤，
申请(专利权)人：中国地质科学院探矿工艺研究所，
类型：发明
国别省市：
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