天地融合多维巨型古滑坡地质构造-属性一体化三维模型构建及形变监测方法

本发明涉及滑坡形变监测，尤其是针对巨型古滑坡，具体为一种天地融合多维巨型古滑坡地质构造-属性一体化三维模型构建及形变监测方法。

背景技术：

1、古滑坡是斜坡长期复杂演化过程的产物，泛指曾历经一次或多次滑动，在受到外界因素（强降雨、库水位变化）扰动时会再次滑动或具有滑动趋势，其物质组成复杂、岩土力学性质特殊，具有极强的隐蔽性和扰动敏感性，不稳定的古滑坡是人类工程活动的潜灾体。

2、目前尚没有针对巨型古滑坡形变监测的相关研究，针对一般地质滑坡形变监测，通常为监测人员定期对滑坡进行形变监测，采用的监测手段较为原始，一般不能应用于巨型古滑坡的形变监测，若监测人员定期对巨型古滑坡进行形变监测，则效率十分低下。

3、因此，针对巨型古滑坡形变监测的手段欠缺，效率低下且形变监测效果差，在实际工程应用中远不能满足要求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种天地融合多维巨型古滑坡形变监测方法，可用于高山峡谷区巨型古滑坡变形监测及变形临界状态预警，根据航空物探信息和无人机地质，低成本快速构建地质构造-属性一体化三维模型，有利于巨型古滑坡低成本精确监测，其融合天基监测手段和传统地基监测手段，实现复杂状况下滑坡多维多源信息监测，达到变形精准监测和预报的目的，可提升巨型古滑坡形变监测效率及形变监测效果，能够很好地解决实际工程中遇到的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种天地融合多维巨型古滑坡地质构造-属性一体化三维模型构建及形变监测方法，包括如下步骤：s1：采用航空物探方法对拟监测的巨型古滑坡区域进行地质信息提取；s2：基于巨型古滑坡区域地质信息提取结果，选取典型滑坡变形区，整合已有的地表测绘、钻探、物探、岩土力学参数数据，精细描述场地的地质构造、岩石类型、岩石强度及水文地质的地质属性信息，建立巨型古滑坡区域多源信息参数数据库；s3：采用gnss及高精度移动式野外地形测控平台，开展探测，获取巨型古滑坡区域长时序变形图像；s4：通过地球物理解译，获取巨型古滑坡区域岩石地层、岩性组合、结构构造及接触关系特征，理清巨型古滑坡区域主要地质结构发育程度以及地质体物理特性和水文地质的地质属性信息；s5：将s4得到的地质属性与s2收集的地质属性进行对比，通过多维信息渠道得到地质信息，采用神经网络训练，精准预测古滑坡地质信息；s6：采用高精度移动式野外地形测控平台得到地形三维信息，结合s5中精准预测得到的古滑坡地质信息，低成本快速构建地质构造-属性一体化三维模型；s7：将s6得到的地质构造-属性一体化三维模型转化为数值模型，采用有限元对巨型古滑坡进行数值分析，得到实际滑坡稳定性和潜在滑动体及滑带位置；s8：对滑带部位进行地质参数改变，继续对巨型古滑坡进行数值分析，给出潜在滑动体不同位置数值分析计算结果，得到滑带不同参数下巨型古滑坡稳定情况和变形情况，建立滑动体不同点位变形与稳定系数之间的对应关系；s9：采用gnss监测s7得到的潜在滑动体位移，构建实际变形与数值分析变形，以及稳定性之间的对应关系；s10：当监测到的变形与数值分析得到的巨型古滑坡趋于失稳时的变形差值在预警范围内时，对巨型古滑坡进行预警。

4、作为一个优选方案，s1中，采用固定翼磁/电/放综合站系统、吊舱式无人机频率域航空电磁系统、吊舱式无人机时间域航空电磁系统或航磁梯度系统，选择巨型古滑坡区域最适合的航空物探方法及数据处理方法。

5、作为一个优选方案，s1中，对拟监测的巨型古滑坡区域进行地质信息提取后，执行以下操作：获取提取的基于巨型古滑坡区域的地质信息，且对提取的地质信息进行安全验证；针对提取的地质信息在地质标准范围内的情况，则提取的基于巨型古滑坡区域的地质信息为正确的；针对提取的地质信息不在地质标准范围内的情况，则提取的基于巨型古滑坡区域的地质信息为错误的；将正确的地质信息进行传输，便于后续地对巨型古滑坡进行形变监测。

6、作为一个优选方案，s2中，建立巨型古滑坡区域多源信息参数数据库，执行以下操作：对地表测绘、钻探、物探、岩土力学参数数据及场地的地质构造、岩石类型、岩石强度、水文地质属性信息进行检索、分组及排序，确定巨型古滑坡区域多源信息参数数据，所述巨型古滑坡区域多源信息参数数据具有不同属性类型且具有排列次序；基于巨型古滑坡区域多源信息参数数据，建立对应的巨型古滑坡区域多源信息参数数据库。

7、作为一个优选方案，s3中，获取巨型古滑坡区域长时序变形图像，执行以下操作：基于gnss及无人机飞行技术、地质雷达探测及微震技术对巨型古滑坡区域进行由表层、浅层至深层的长时序变形监测，确定巨型古滑坡区域长时序变形图像。

8、作为一个优选方案，s5中，将s4得到的地质属性与s2收集的地质属性进行对比，执行以下操作：获取s4得到的地质属性与s2收集的地质属性；基于s2收集的地质属性，对s4得到的地质属性进行对比，确定出地质属性对比结果；基于地质属性对比结果，确定基于巨型古滑坡的地质属性对比管控方法；针对s4得到的地质属性与s2收集的地质属性不一致的情况，修正s4中地球物理解译方法。

9、作为一个优选方案，s8中，滑动体不同点位变形与稳定系数之间的对应关系的建立方式如下：确定地质参数中不同参数是否存在变化关联性，对存在变化关联性的地质参数明确相互的变化联动规律，并将相互存在变化关联性的地质参数共同标记为一个参数组；将与其他地质参数都不存在变化关联性的地质参数标记为独立参数；在数值分析中，分别针对所述参数组和独立参数，按照对应的设定变化值依次进行参数修改，其中，对于同一参数组每次只修改一个参数，同一参数组的其他参数根据变化联动规律自动调整；通过仿真模拟，记录不同地质参数情况下的巨型古滑坡稳定情况和变形情况，由巨型古滑坡稳定情况和变形情况确定对应的稳定系数；根据仿真模拟的巨型古滑坡稳定情况和变形情况记录，构建地质参数与稳定系数的关系树模型，其中，同一参数组的地质参数在关系树模型中采用关联因素链表达，以变化联动规律作为相应地质参数间的关联键；采用预设时长内实际监控数据中的地质参数、巨型古滑坡稳定情况和变形情况，对地质参数与稳定系数的关系树模型进行验证和调整，得到调整后的关系树模型。

10、作为一个优选方案，还包括：通过连接气象统计与预报系统，获取当地的历史气象预报信息和历史真实气象数据；将历史真实气象数据与同期的地质参数一一对应，分析构建地质气象影响模型；根据历史真实气象数据，对同期的历史气象预报信息进行可信度评估赋值，同期的历史气象预报信息与历史真实气象数据完全一致则赋值为1，不一致则赋值为0，即同期的历史气象预报信息与历史真实气象数据越接近则赋值越接近1，形成的可信度评估赋值组成气象预报可信度数据集。

11、作为一个优选方案，还包括：对气象预报可信度数据集中的可信度评估赋值根据时间先后进行可信度变化趋势分析，构建可信度变化趋势函数；获取当地实时气象预报信息，并通过可信度变化趋势函数预测实时气象预报信息对应的当前可信度评估赋值；若当前可信度评估赋值不小于预设阈值，则将实时气象预报信息作为输入参数，通过地质气象影响模型预测地质变化情况，得到预测变化后的地质参数；地质参数包括滑坡倾角、高差和土壤含水率；根据预测变化后的地质参数，通过关系树模型预测巨型古滑坡的稳定情况和变形情况，得到当前稳定系数；若当前稳定系数小于设定的稳定系数下限值，则对巨型古滑坡进行预警。

12、作为一个优选方案，s10中，滑坡预警执行以下操作：获取监测到的变形，及数值分析得到的巨型古滑坡趋于失稳时的变形；基于数值分析得到的巨型古滑坡趋于失稳时的变形，对监测到的变形进行分析，确定出巨型古滑坡变形分析结果；针对监测到的变形与数值分析得到的巨型古滑坡趋于失稳时的变形差值在预警范围内的情况，则确定的巨型古滑坡变形分析结果为巨型古滑坡发生形变，需要对巨型古滑坡进行预警；针对监测到的变形与数值分析得到的巨型古滑坡趋于失稳时的变形差值不在预警范围内的情况，则确定的巨型古滑坡变形分析结果为巨型古滑坡未发生形变，不需要对巨型古滑坡进行预警。

13、作为一个优选方案，s10中，滑坡预警还执行以下操作：自动向巨型古滑坡管理人员传输巨型古滑坡预警信息，且将巨型古滑坡形变情况一并传输，指引巨型古滑坡管理人员前往巨型古滑坡进行管理。

14、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出的一种天地融合多维巨型古滑坡地质构造-属性一体化三维模型构建及形变监测方法，可用于高山峡谷区巨型古滑坡变形监测及变形临界状态预警，根据航空物探信息和无人机地质，低成本快速构建地质构造-属性一体化三维模型，有利于巨型古滑坡低成本精确监测，其融合天基监测手段和传统地基监测手段，实现复杂状况下滑坡多维多源信息监测，达到变形精准监测和预报的目的，可提升巨型古滑坡形变监测效率及形变监测效果。