一种基于多源监测数据变化的边坡稳定性预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多源监测数据变化的边坡稳定性预警方法，涉及地质灾害监测和预警技术领域，包括以下步骤：S1、部署地质传感器、气象站、遥感设备等多种监测设备，实时采集地质、气象和遥感图像等边坡区域的多源监测数据；S2、对采集到的原始监测数据进行清洗、格式转换和异常值处理，确保数据质量以适应后续分析；S3、利用数据融合技术，将不同监测源的数据综合处理，减少单一数据源的误差，提高数据可靠性；本发明专利技术通过部署多源监测设备，进行数据预处理和融合，结合实时数据分析与历史数据模型预测，生成分级预警信号并发布响应，提高了边坡稳定性预警的准确性和及时性，有效减少了边坡滑坡等灾害的发生。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地质灾害监测和预警，具体涉及一种基于多源监测数据变化的边坡稳定性预警方法。

技术介绍

1、边坡滑坡是自然界中常见的地质灾害之一，对人类的生命财产安全构成了极大的威胁。尤其是在矿区、山区、公路沿线等地，边坡滑坡的发生频率较高，危害性较大。因此，及时有效地监测和预警边坡稳定性，对减少滑坡灾害的发生至关重要。

2、目前，边坡稳定性监测和预警系统主要依赖单一类型的监测数据，如地质传感器数据、气象数据或遥感图像等。然而，单一数据源的信息往往不足以全面反映边坡的实际情况，容易导致预警误差，影响预警的准确性和及时性。例如，仅依靠地质传感器数据进行监测，可能无法及时反映降雨量等气象因素对边坡稳定性的影响；而单独使用气象数据或遥感图像进行监测，则可能忽略地质变化对边坡稳定性的影响，在边坡监测技术方面，已有不少研究和应用。例如，地质传感器可以实时监测边坡的位移、变形和土壤湿度等参数；气象站可以提供降雨量、温度和湿度等气象数据；遥感技术可以通过卫星或无人机获取高分辨率的边坡图像，检测地表微小变化。这些技术在一定程度上提高了边坡监测的精度和及时性，但由于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多源监测数据变化的边坡稳定性预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多源监测数据变化的边坡稳定性预警方法，其特征在于，在步骤S1中，设备部署：在边坡区域部署地质传感器Dgeo、气象站Dmeteo、遥感设备Dremote，数据采集：G(t)＝{G1(t),G2(t),…,Gn(t)}，其中，G(t)为时间t时的地质数据集合，G1(t)至Gn(t)代表不同地质传感器采集的数据；M(t)＝{M1(t),M2(t),…,Mn(t)}，其中，M(t)为时间t时的气象数据集合，M1(t)至Mn(t)为不同气象站采集的数据，R(t)＝{R1(t),...

【技术特征摘要】

1.一种基于多源监测数据变化的边坡稳定性预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多源监测数据变化的边坡稳定性预警方法，其特征在于，在步骤s1中，设备部署：在边坡区域部署地质传感器dgeo、气象站dmeteo、遥感设备dremote，数据采集：g(t)＝{g1(t),g2(t),…,gn(t)}，其中，g(t)为时间t时的地质数据集合，g1(t)至gn(t)代表不同地质传感器采集的数据；m(t)＝{m1(t),m2(t),…,mn(t)}，其中，m(t)为时间t时的气象数据集合，m1(t)至mn(t)为不同气象站采集的数据，r(t)＝{r1(t),r2(t),…,rn(t)}，其中，r(t)为时间t时的遥感数据集合，r1(t)至rn(t)为不同遥感设备采集的数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于多源监测数据变化的边坡稳定性预警方法，其特征在于，在步骤s2中，数据清洗：d(t)＝g(t)∪m(t)∪r(t)-n(t)，其中，其中，d(t)为时间t时预处理后的有效数据集合，去除了噪声数据n(t)，将不同格式的数据转换为统一格式f(d(t))：f(d(t))＝convert(d(t))，其中，其中，f(d(t))为格式转换后的数据集合，确保所有数据以统一的格式表示；异常值处理：检测并处理异常值a(t),得到清洗后的数据c(t)：c(t)＝d(t)-a(t)，其中，c(t)为时间t时清洗后的数据集合，去除了异常值a(t)。

4.根据权利要求1所述的一种基于多源监测数据变化的边坡稳定性预警方法，其特征在于，在步骤s3中，将不同监测源的数据进行融合处理，减少单一数据源的误差：ffusion(t)＝fusion(c(t))，其中，ffusion(t)为时间t时融合后的数据集合，fusion(c(t))为数据融合操作，数据融合的目的是将不同类型的数据整合到一个统一的模型中。

5.根据权利要求1所述的一种基于多源监测数据变化的边坡稳定性预警方法，其特征在于，在步骤s4中，通过趋势分析算法：分析数据变化趋势，识别早期信号：t(t)＝trend(ffusion(t))，其中，其中，t(t)为时间t时的趋势分析结果，trend(ffusion(t))为趋势分析算法；该算法通过分析数据随时间的变化趋势，识别可能导致边坡不稳定的早期信号，接着通过异常检测算法检测数据中的异常变化，识别异常事件：adetect(t)＝anomaly(ffusion(t))，其中，adetect(t)为时间t时的异常检测结果，anomaly(ffusion(t))为异常检测算法，该算法通过检测数据中的异常值和异常模式，识别潜在的边坡稳定性问题。

6.根据权利要求1所述的一种基于多源监测数据变化的边坡稳定性预警方法，其特征在于，在步骤s5中，利用回归分析模型，基于历史数据和实时数据进行回归分析预测，评估未来边坡稳定性：rpred...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘新荣，郭雪岩，刘瀚元，梁宁慧，杨忠平，罗新飏，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：