基于遥感监测的地质灾害预警方法与流程

本发明涉及地质灾害预测，尤其涉及基于遥感监测的地质灾害预警方法。

背景技术：

1、地质灾害预测技术领域是一门集地质学、地理信息系统、遥感技术和数据分析于一体的综合科学领域，它专注于预测和预警如地震、滑坡、泥石流等自然地质灾害，这一领域利用各种地质数据、历史记录和地理信息，结合先进的分析方法和模型，评估特定地区发生地质灾害的可能性和潜在风险，技术发展的核心在于提高预测的准确性和及时性，减少或避免由地质灾害引起的损失。

2、其中，地质灾害预警方法是一种利用技术手段对潜在地质灾害进行预测和预警的方法，其主要目的是通过对地质环境的细致监测和数据分析，提前识别出灾害发生的征兆和风险，以便及时采取预防措施或减轻灾害影响，这种方法的最终目标是保护人民生命财产安全，减少经济损失，以及更有效地规划和应对紧急情况，实际应用中，方法通过结合遥感监测、地质测量、历史数据分析和现代计算技术等手段来实现，遥感技术可以监测地表变化，地质测量提供地下结构信息，历史数据分析有助于理解特定区域的地质灾害模式，而计算技术则用于处理大量数据并运行预测模型，这些技术的综合应用使得地质灾害预警方法成为一种有效的灾害风险管理工具。

3、传统地质灾害预警方法的主要不足之处体现在如下方面，传统方法在解析地表变化的复杂时序模式时，难以识别季节性滑坡或地表沉降的细微特征，此外，传统方法在遥感数据的校准过程中，尤其是在处理大气散射、日照角度变化和设备老化等因素时，难以达到高标准的校准精度，从而影响了后续分析的准确性和可靠性，在空间数据结构优化方面，尽管处理大量遥感数据是地质灾害预测的关键，但传统方法在数据存储和检索效率方面存在不足，在应用非平衡热力学原理进行遥感数据分析时，传统方法难以分析热红外数据以揭示地表温度变化的微妙模式，从而限制了对潜在地质灾害的早期识别和精准预测，同时传统方法在挖掘遥感数据中隐藏的状态转换模式和进行复杂风险评估方面的能力有限，这在地质灾害预测的准确性和及时性方面造成了不足，并且难以处理和分类复杂地质数据，特别对于高维数据中的模式识别和相关性分析，最后，传统方法难以通过地表图像的分形维数来揭示地质结构的复杂性和潜在不稳定性，在早期地质灾害识别和地表结构分析方面难以提供足够的细节和准确性。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于遥感监测的地质灾害预警方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于遥感监测的地质灾害预警方法，包括以下步骤：

3、s1：基于收集的遥感数据，采用r树空间索引技术，通过构建多维空间数据的层次索引结构，进行数据的检索和空间查询，并采用jpeg2000压缩算法，对遥感图像进行压缩，生成优化后的遥感数据集；

4、s2：基于所述优化后的遥感数据集，采用modtran辐射传输模型，通过模拟大气层中光线的传播和散射，计算光线在大气中的传输损失，并使用特征点匹配算法，通过识别并匹配数据集中的关键特征点校正图像对齐偏差，生成校准完成的数据集；

5、s3：基于所述校准完成的数据集，采用短时傅里叶变换，通过对数据进行时间窗内的频率分析，揭示时间序列中的频域信息，并使用经验模态分解法，通过将多维数据分解为一系列固有模态函数，分析其时间频率特性，生成时频分析结果；

6、s4：基于所述时频分析结果，采用基于温度变化的非平衡熵分析，通过分析地表温度数据的统计分布和变化，计算地质区域温度的熵值，评估热力学状态的不平衡程度，揭示地质环境的动态变化特征，生成热力学分析结果；

7、s5：基于所述热力学分析结果，采用viterbi算法，通过构建隐马尔可夫模型，并使用路径解码技术，识别地质灾害的潜在序列，使用baum-welch算法，通过迭代优化模型参数，预测灾害发展趋势，生成hmm-da风险评估结果；

8、s6：基于所述hmm-da风险评估结果，采用kohonen网络，通过自组织映射技术，进行数据的无监督分类和模式识别，并使用批量训练算法，对网络进行训练，生成som分析结果；

9、s7：基于所述som分析结果，采用盒维数计算，通过测量数据在多尺度下的空间充填度，揭示地质结构的分形特征，并使用多分形谱分析，通过分析地表结构的多尺度异质性，探究其复杂性和稳定性，生成分形分析结果；

10、s8：基于所述分形分析结果、som分析结果、hmm-da风险评估结果、热力学分析结果、时频分析结果和校准完成的数据集，采用加权多标准决策分析，通过综合参照多个评价标准的权重，做出多维的风险评估，并使用文本自动生成技术，通过自然语言处理技术整合分析结果，形成连贯的报告文本，生成地质灾害预警综合报告。

11、作为本发明的进一步方案，所述优化后的遥感数据集包括结构化的图像数据、地理位置信息、时间序列数据，所述校准完成的数据集包括调整后的环境变异参数、设备误差纠正数据，所述时频分析结果具体指周期性滑坡、地表沉降的频率和时间分布地表变化模式，所述热力学分析结果包括地表温度的时间序列分析、潜在的异常模式，所述hmm-da风险评估结果具体指多类灾害状态的概率分布和预测的风险等级，所述som分析结果具体为地质灾害的潜在类型和严重程度分类，所述分形分析结果包括地质结构的分形特征、潜在的不稳定区域，所述地质灾害预警综合报告包括风险区域地图、灾害类型的识别、严重程度的评估、应急响应措施。

12、作为本发明的进一步方案，基于收集的遥感数据，采用r树空间索引技术，通过构建多维空间数据的层次索引结构，进行数据的检索和空间查询，并采用jpeg2000压缩算法，对遥感图像进行压缩，生成优化后的遥感数据集的步骤具体为：

13、s101：基于收集的遥感数据，采用多时相分析，通过对比同一地区在多时间点的遥感图像，分析地表的时间序列变化，识别和记录地表覆盖的动态变化，生成多时相变化检测结果；

14、s102：基于所述多时相变化检测结果，采用r树空间索引技术，通过动态插入和分裂算法进行数据组织操作，优化地表变化数据在空间数据库中的存储和访问，生成空间索引化变化检测结果；

15、s103：基于所述空间索引化变化检测结果，采用jpeg2000压缩算法，通过离散小波变换提取重要图像特征，应用ebcot编码技术进行图像数据的压缩，生成优化后的遥感数据集。

16、作为本发明的进一步方案，基于所述优化后的遥感数据集，采用modtran辐射传输模型，通过模拟大气层中光线的传播和散射，计算光线在大气中的传输损失，并使用特征点匹配算法，通过识别并匹配数据集中的关键特征点校正图像对齐偏差，生成校准完成的数据集的步骤具体为：

17、s201：基于所述优化后的遥感数据集，采用modtran辐射传输模型，通过辐射传输计算，模拟大气中光线的散射和吸收，估算大气对遥感数据的影响，进行大气效应校正，生成大气校正后的数据集；

18、s202：基于所述大气校正后的数据集，采用空间同化技术，通过kriging插值方法，进行数据点间的空间估计，通过反距离加权技术，优化数据点间的空间权重分配，生成空间统一的数据集；

19、s203：基于所述空间统一的数据集，采用特征点匹配算法，通过尺度不变特征变换技术，对多时相数据进行特征提取和匹配，通过光流法，追踪图像序列中的运动特征点，进行多时间点数据间的对齐，生成校准完成的数据集。

20、作为本发明的进一步方案，基于所述校准完成的数据集，采用短时傅里叶变换，通过对数据进行时间窗内的频率分析，揭示时间序列中的频域信息，并使用经验模态分解法，通过将多维数据分解为一系列固有模态函数，分析其时间频率特性，生成时频分析结果的步骤具体为：

21、s301：基于所述校准完成的数据集，采用短时傅里叶变换，通过汉宁窗函数处理数据，消除边界效应，通过时频域转换技术，将时间序列信号转换为频率域表示，揭示数据随时间变化的频率特性，生成短时傅里叶变换分析结果；

22、s302：基于所述短时傅里叶变换分析结果，采用谐波分析技术，通过频谱峰值检测，识别信号中的关键频率成分，利用幅值－频率映射方法，分析地表变化数据的周期性和波动特征，生成谐波分析结果；

23、s303：基于所述谐波分析结果，采用经验模态分解法，通过hilbert谱分析和逐层筛选算法，对数据进行逐层细化分解，提取多尺度的本征模态函数，分析地表变化的模式和非线性特性，生成时频分析结果。

24、作为本发明的进一步方案，基于所述时频分析结果，采用基于温度变化的非平衡熵分析，通过分析地表温度数据的统计分布和变化，计算地质区域温度的熵值，评估热力学状态的不平衡程度，揭示地质环境的动态变化特征，生成热力学分析结果的步骤具体为：

25、s401：基于所述时频分析结果，采用熵值分析，通过shannon熵计算方法，量化地表温度变化的不确定性和复杂性，识别地表温度变化的初始模式，生成熵值分析结果；

26、s402：基于所述熵值分析结果，采用时间序列分解，通过适应性滤波技术和局部极值检测，分离和提取地表温度变化的关键特征，并揭示温度变化的趋势和周期性特征，生成分解后的温度序列；

27、s403：基于所述分解后的温度序列，采用基于温度变化的非平衡熵分析，通过计算局部温度熵变，评估温度分布的不均匀性和动态变化，识别热力学平衡点，并分析地表温度的变化规律和热力学特性，生成热力学分析结果。

28、作为本发明的进一步方案，基于所述热力学分析结果，采用viterbi算法，通过构建隐马尔可夫模型，并使用路径解码技术，识别地质灾害的潜在序列，使用baum-welch算法，通过迭代优化模型参数，预测灾害发展趋势，生成hmm-da风险评估结果的步骤具体为：

29、s501：基于所述热力学分析结果，采用隐马尔可夫模型，通过对状态转换概率进行估计和状态发射概率的计算，综合参照地质环境的动态变化，估计地质灾害多状态的概率分布，并揭示地质灾害的发展趋势和潜在风险，生成地质灾害发展趋势序列；

30、s502：基于所述地质灾害发展趋势序列，采用viterbi算法，通过路径概率计算和动态规划技术，预测地质灾害在多种状态下的发展路径，并分析潜在的灾害演变过程，生成viterbi路径分析结果；

31、s503：基于所述viterbi路径分析结果，采用baum-welch算法，通过迭代参数估计和最大似然估计技术，优化隐马尔可夫模型的参数，并更新状态转换概率，生成hmm-da风险评估结果。

32、作为本发明的进一步方案，基于所述hmm-da风险评估结果，采用kohonen网络，通过自组织映射技术，进行数据的无监督分类和模式识别，并使用批量训练算法，对网络进行训练，生成som分析结果的步骤具体为：

33、s601：基于所述hmm-da风险评估结果，采用主成分分析，通过构建协方差矩阵并应用特征分解算法，进行多维数据的转化，提取和突出关键信息，生成主成分分析处理后的数据集；

34、s602：基于所述主成分分析处理后的数据集，采用kohonen网络，通过实施邻域函数和学习率调整策略，进行数据的无监督自动分类和模式识别，揭示地质灾害数据的潜在结构和分类，生成kohonen网络映射结果；

35、s603：基于所述kohonen网络映射结果，采用批量训练算法，通过批量梯度下降和自适应学习率算法，优化网络权重，对地质灾害数据进行分析和分类，生成som分析结果。

36、作为本发明的进一步方案，基于所述som分析结果，采用盒维数计算，通过测量数据在多尺度下的空间充填度，揭示地质结构的分形特征，并使用多分形谱分析，通过分析地表结构的多尺度异质性，探究其复杂性和稳定性，生成分形分析结果的步骤具体为：

37、s701：基于所述som分析结果，采用盒维数计算，通过盒子覆盖法和维数估计技术，测量数据集的自相似性，量化地表结构的分形特性，揭示数据集内部的几何构造和空间异质性，生成盒维数计算结果；

38、s702：基于所述盒维数计算结果，采用多分形谱分析，通过广义维数计算和谱分布分析，分析数据集中的分形维数变化，揭示地表结构的复杂性和多尺度上的空间变异性，生成多分形分析结果；

39、s703：基于所述多分形分析结果，采用综合性数据解释和分析方法，通过趋势分析和相关性分析，综合参照地表结构的多维特征，分析其复杂性和不稳定性的根源和表现形式，生成分形分析结果。

40、作为本发明的进一步方案，基于所述分形分析结果、som分析结果、hmm-da风险评估结果、热力学分析结果、时频分析结果和校准完成的数据集，采用加权多标准决策分析，通过综合参照多个评价标准的权重，做出多维的风险评估，并使用文本自动生成技术，通过自然语言处理技术整合分析结果，形成连贯的报告文本，生成地质灾害预警综合报告的步骤具体为：

41、s801：基于所述分形分析结果，采用加权多标准决策分析，通过权重分配和综合评分算法，参照多项分析结果的重要性和影响力，对地质灾害风险进行初步评估，并揭示多种因素对灾害风险影响的程度，生成多标准决策分析结果；

42、s802：基于所述多标准决策分析结果，结合som分析结果、hmm-da风险评估结果、热力学分析结果、时频分析结果，采用数据融合与风险评估方法，通过数据整合和风险建模技术，对内容进行综合性融合，并评估地质灾害的整体风险，生成综合性风险评估结果；

43、s803：基于所述综合性风险评估结果和校准完成的数据集，采用文本自动生成技术，通过自然语言处理和报告模板生成技术，将分析数据和评估结果转化为结构化的地质灾害风险预警报告，生成地质灾害预警综合报告。

44、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

45、本发明中，通过集成时频分析工具，如短时傅里叶变换和经验模态分解法，显著提高了复杂地表变化模式，包括季节性滑坡和地表沉降的细微特征的识别精度，其次，本发明采用的先进校准技术能够有效应对大气散射、日照角度变化和设备老化等因素，从而确保遥感数据的高校准精度和后续分析的可靠性，此外，通过空间索引技术和数据压缩方法的应用，本发明大幅提升了大量遥感数据的存储和检索效率，在数据分析方面，应用非平衡热力学原理能够更深入地分析热红外数据，揭示地表温度变化的微妙模式，助力于早期地质灾害的识别和预测，此外，本发明加强了对遥感数据中隐藏状态转换模式的分析能力，并通过隐马尔可夫模型提升了复杂风险评估的准确性和及时性，同时，运用自组织映射网络等机器学习技术，增强了复杂和高维地质数据的模式识别和分类效率，最后，本发明通过分形理论的应用，更有效地揭示了地质结构的复杂性和潜在不稳定区域，提高了早期地质灾害识别和预测的细节和准确性。