【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能预警，尤其涉及一种泥石流类地质灾害监测预警方法。
技术介绍
1、在泥石流灾害监测预警系统中，如何有效地融合多源异构传感器采集的影响因子数据是一个关键技术问题。不同类型的传感器采集的数据在时间和空间分辨率、数据格式和语义表达方面存在差异，导致数据融合面临诸多挑战。此外，传感器采集的数据质量参差不齐，可能存在噪声、异常值和数据缺失等问题，直接影响数据融合的效果。同时，泥石流灾害发生机理复杂，涉及降雨、地形、地质等多种因素，如何从海量的多源异构数据中提取有效的特征，构建高精度的泥石流灾害发生概率预测模型，也是一个亟待解决的技术难题。传统的数据融合和特征提取方法难以充分挖掘多源异构数据的内在关联，导致预测模型的泛化能力不足。因此，亟需研究面向泥石流灾害监测预警的多源异构数据融合与特征提取方法，提高数据融合的效率和预测模型的精度，为泥石流灾害的精准预警提供有力支撑。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种泥石流类地质灾害监测预警方法，以解决上述现有技术存在的问题
2、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种泥石流类地质灾害监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，泥石流灾害影响因子数据包括：降雨数据、地形数据和地质数据；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得统一时空尺度下的融合数据集的过程包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述融合数据集进行异常值检测和数据填补得到高质量数据集的过程包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用基于多视图学习的数据填补算法对所述剔除异常值后的数据进行数据填补的过程包括：
6.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种泥石流类地质灾害监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，泥石流灾害影响因子数据包括：降雨数据、地形数据和地质数据；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得统一时空尺度下的融合数据集的过程包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述融合数据集进行异常值检测和数据填补得到高质量数据集的过程包括：
5.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨涛，卡毛措，刘迪，宿星，魏万鸿，
申请(专利权)人：甘肃省科学院地质自然灾害防治研究所，
类型：发明
国别省市：
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