CN116255896A - 基于卫星的滑坡预警方法、装置和电子设备 - Google Patents

基于卫星的滑坡预警方法、装置和电子设备 Download PDF

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CN116255896A CN202211711291.6A CN202211711291A CN116255896A CN 116255896 A CN116255896 A CN 116255896A CN 202211711291 A CN202211711291 A CN 202211711291A CN 116255896 A CN116255896 A CN 116255896A
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satellite monitoring
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刘健
陈玉林
余伟
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Qianxun Si Network Zhejiang Co ltd
Qianxun Spatial Intelligence Inc
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Abstract

本申请公开了一种基于卫星的滑坡预警方法、装置和电子设备，方法包括：在获取到目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，确定目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率；根据当前变形速率，确定目标地理位置是否进入滑坡匀速变形阶段；当确定目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段，根据过往监测周期的卫星监测序列计算变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线，根据长时移动平均线和短时移动平均线确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，以计算滑坡匀速变形阶段的匀速变形速率；根据第一卫星监测序列、第二卫星监测序列和匀速变形速率，确定切线角；根据当前变形速率和切线角，输出在第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息。

Description

基于卫星的滑坡预警方法、装置和电子设备
技术领域
本申请卫星导航技术领域，具体涉及一种基于卫星的滑坡预警方法、装置和电子设备。
背景技术
滑坡作为自然界最为常见的地质灾害，其所带来的恶劣影响直接关系着人民生命财产安全及国家基础设施安全。近年来，随着卫星导航技术的飞速发展，全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)被应用于地质灾害的滑坡预警中。目前，基于自动化监测设备的滑坡实时监测技术逐渐普及，滑坡变形监测数据的实时获取为滑坡实时预警工作提供了必要数据资料。其中，滑坡变形切线角预警模型的实时过程化、无量纲化特点，已在甘肃黑方台黄土滑坡中实现了多次成功预警，取得了良好预警防灾效果。但是，其模型应用需要事先确定匀速变形速率，而常用的方法都需要靠人工参与判识确定，这对于发展自动化、智能化滑坡实时预警还存在一些问题。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种基于卫星的滑坡预警方法、装置和电子设备，能够解决滑坡的实时预警中存在人为参与过多的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种基于卫星的滑坡预警方法，包括：
在获取到目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，确定目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率，第一卫星监测序列包括在第一监测周期内的卫星监测数据；
根据当前变形速率，确定目标地理位置是否进入滑坡匀速变形阶段；
当确定目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段，根据包括第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线，并根据变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，以计算滑坡匀速变形阶段的匀速变形速率；
根据第一卫星监测序列、第二卫星监测序列和匀速变形速率，确定在第一监测周期内目标地理位置的切线角，第二卫星监测序列包括在第二监测周期内的卫星监测数据，第二监测周期为第一监测周期之前的一个监测周期；
根据当前变形速率和切线角，输出在第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于卫星的滑坡预警装置，包括：
当前变形速率确定模块，用于在获取到目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，确定目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率，第一卫星监测序列包括在第一监测周期内的卫星监测数据；
判断模块，用于根据当前变形速率，确定目标地理位置是否进入滑坡匀速变形阶段；
匀速变形速率计算模块，用于当确定目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段，根据包括第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线，并根据变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，以计算滑坡匀速变形阶段的匀速变形速率；
切线角确定模块，用于根据第一卫星监测序列、第二卫星监测序列和匀速变形速率，确定在第一监测周期内目标地理位置的切线角，第二卫星监测序列包括在第二监测周期内的卫星监测数据，第二监测周期为第一监测周期之前的一个监测周期；
预警模块，用于根据当前变形速率和切线角，输出在第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，可读存储介质上存储程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，芯片包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面的方法。
本申请实施例中，在根据实时监测到的第一卫星序列确定目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段的情况下，根据过往监测周期的卫星监测序列计算变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线，并根据变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，以计算滑坡匀速变形阶段的匀速变形速率；再根据第一卫星序列、匀速变形速率以及前一监测周期的第二卫星监测序列确定目标地理位置的滑坡预警信息。如此，在实时预警过程中，输出的滑坡预警信息不仅依赖于实时监测周期的卫星监测序列，而且还依赖于过往监测周期的卫星监测序列，可以减少监测中的人为参与，从而可以提升输出的滑坡预警信息的准确性。
附图说明
图1是本申请提供的基于卫星的滑坡预警方法的实施例的流程示意图；
图2是本申请提供的基于卫星的滑坡预警装置的实施例的结构示意图；
图3是本申请提供的电子设备的实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的基于卫星的滑坡预警方法、装置和电子设备进行详细地说明。
请参见图1，是本申请实施例提供的基于卫星的滑坡预警方法的流程示意图，该基于卫星的滑坡预警方法应用于电子设备。如图1所示，基于卫星的滑坡预警方法至少包括如下步骤101至步骤105。
步骤101、在获取到目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，确定目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率，第一卫星监测序列包括在第一监测周期内的卫星监测数据。
本申请实施例中，上述目标地理位置可以是任意存在滑坡风险的地理位置，其可以是预先由地质人员确定并通过卫星导航系统监测。
上述第一卫星监测序列可以包括在第一监测周期内的卫星监测数据，该第一监测周期为距离当前时刻最近的监测周期，且监测周期可以是天或者小时等。
上述获取到目标地理位置的第一卫星监测序列，可以是卫星导航系统按照预设采样频率实时采集目标地理位置的卫星监测数据，并在采样的时长达到监测周期时，获取在该监测周期内的所有卫星监测数据形成上述第一卫星监测序列。
上述确定目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率，可以是电子设备通过上述第一卫星监测序列中的卫星监测数据，计算得到目标地理位置在该第一监测周期内的当前滑坡位移，并根据该当前滑坡位移和第一监测周期的时长，计算得到上述当前变形速率。
需要说明的是，上述在获取到目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，确定目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率，可以是直接使用在第一监测周期内采集到的全部卫星监测数据计算得到上述当前变形速率。
在一些实施方式中，上述步骤101，包括：在获取到目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，对第一卫星监测序列中的数据进行预处理，预处理包括粗差剔除、阶跃探测及修复、缺失数据补全以及真实形变信息提取中的至少一项；根据预处理后的第一卫星监测序列，确定目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率。
如此，通过对第一卫星监测序列中的卫星监测数据进行预处理，并根据预处理后的第一卫星监测序列确定上述当前变形速率，从而使得确定的当前变形速率更准确，进一步提升输出的预警信息的准确性。
本实施方式中，上述对第一卫星监测序列中的数据进行预处理，可以是对第一卫星监测序列中的卫星监测数据进行粗差剔除、阶跃探测及修复、缺失数据补全以及真实形变信息提取中的至少一项。
其中，上述对第一卫星监测序列中的卫星监测数据进行粗差剔除，可以包括：将第一卫星监测序列中的数据划分至多个窗口序列，各窗口序列包括预设数量的卫星监测数据；对各窗口序列中的卫星监测数据进行排序，得到排序后的窗口序列；对排序后的各窗口序列进行四等分处理，得到窗口序列的第二个四分位数以及四分位距；基于第二个四分位数和四分位距，确定各窗口序列中各卫星监测数据的检验统计量；将各窗口序列中检验统计量不满足预设条件的卫星监测数据剔除。
例如，如图2所示，粗差剔除的流程可以包括如下步骤：
A1、根据GNSS时间序列(即第一卫星监测序列)长度n，选取窗口大小L，初始化窗口序号i＝1，n、L为正整数；
A2、设第i个窗口内的监测数据为Xi∈[xiL+1，xi·L+L]，将其按从从小到大排序，得到排序序列；
A3、将排序序列四等分，获取序列第1/4、1/2和3/4分割点数值为第一四分位数(Q1)，第二四分位数(Q2)，第三四分位数(Q3)，四分位距IQR＝Q3-Q1；
A4、构造检验统计量
Figure BDA0004027625260000061
判断当|Zj|＞3时，可认为当前历元观测值xj异常，标记为粗差值，置信度为99.75％，返之则认为是正常值；逐次遍历所有子序列观测值，将标记为粗差值的观测值进行剔除；
A5、将窗口序号i增加为i+1，重复步骤A2～步骤A4，直至整个序列观测值粗差检验完成。
上述对第一卫星监测序列中的卫星监测数据进行阶跃探测及修复，可以是通过预设的阶跃探测方法实现，例如，可以是通过引入z检验和标准正态均一性检验的阶跃探测方法实现阶跃探测，并在探测到第一卫星监测序列存在阶跃的情况下，对第一卫星监测序列之后的卫星监测序列进行修复。
在一些实施方式中，上述对第一卫星监测序列中的卫星监测数据进行阶跃探测及修复，可以包括：对第一卫星监测序列中N个监测值进行趋势项拟合处理，得到第一卫星监测序列的第一拟合系数和拟合残差，第一卫星监测序列是滑动窗口序列，包括最新的卫星监测数据，N为大于1的整数；根据第一卫星监测序列的第一拟合系数，计算得到第一卫星监测序列中卫星监测数据的残差项；基于第一卫星监测序列的拟合残差和卫星监测数据的残差项，确定第一监测序列中的最新卫星监测数据是否为可疑卫星监测数据；在第一卫星监测序列中存在连续的预设数量的可疑卫星监测数据的情况下，判定卫星监测值发生阶跃，对后续卫星监测序列进行阶跃修复。
如此，通过在第一卫星监测序列中存在连续的预设数量的可以卫星监测数据的情况下，判定卫星监测值发生阶跃，并对后续卫星监测序列进行阶跃修复，从而使得判定卫星监测值发生阶跃更准确，进一步提升预警信息的准确性。
例如，上述阶跃探测及修复的过程可以如下：
步骤B1：根据GNSS时间序列长度X∈{x1，……，xN}，选取窗口大小L的平稳序列Xi∈[x0，……，xL]，窗口序号i＝1，N为大于1的整数；
步骤B2：对平稳序列Xi进行趋势项拟合，并计算拟合系数a及拟合残差Ri∈[r0，……，rL]，其中
Figure BDA0004027625260000071
步骤B3：对于当前观测值xj(j＝L+1)，j为大于1整数，基于步骤B2计算拟合系数，计算xj对应的残差项rj；
步骤B4：基于平稳序列残差集合ri，对当前的拟合残差rij进行粗差探测，判断rj是否为粗差。若是，则标记为可疑点，窗口序号保持不变，反之则标记为正常点，窗口序号i＝i+1；
步骤B5：对下一个观测值xj(j＝j+1)，重复步骤B2～步骤B4。若连续k次探测到可疑点，则认为发生阶跃，发生阶跃的时刻为第1次探测到可疑点所对应时刻，k为大于1的整数；
步骤B6：若发生阶跃，对阶跃发生时刻左右两侧历元所对应残差均值做差，进行阶跃修复。
上述对第一卫星监测序列中的数据进行缺失数据补全，可以包括：获取第一卫星监测序列中相邻两个卫星监测数据的历元时刻差值；在目标历元时刻差值大于或者等于预设时刻间隔的情况下，获取M个第一卫星监测数据和M个第二卫星监测数据，其中，目标历元时刻差为任一相邻两个卫星监测数据的历元时刻差值；M个第一卫星监测数据为位于与目标历元时刻关联的两个卫星监测数据之前的卫星监测数据，M个第二卫星监测数据为位于与目标历元时刻关联的两个卫星监测数据之后的卫星监测数据；对M个第一卫星监测数据和M个第二卫星监测数据进行多项式曲线拟合，得到拟合阶数和第二拟合系数；根据拟合阶数和第二拟合系数，进行多项式内插，以补全与目标历元时刻差值对应的两个卫星监测数据之间的卫星监测数据。
例如，上述阶跃探测及修复的过程如下：
步骤C1：GNSS时间序列X∈{x1，……，xN}，对应历元时刻为T∈{t1，……，tN}，选取拟合窗口大小L，序号i＝1；
步骤C2：相邻历元时刻作差Δti，其中i＝2；
步骤C3：判断Δti是否大于给定间隔step，若大于，则进行步骤C4，反之则进行步骤C2；
步骤C4：选取Δti前后各w个数据，进行多项式曲线拟合，拟合阶数为m，拟合系数为a；
步骤C5：根据拟合阶数m及拟合系数a，进行多项式内插；
步骤C6：重复步骤C2～步骤C5，直至所有监测序列值检验完成。
步骤102、根据当前变形速率，确定目标地理位置是否进入滑坡匀速变形阶段。
本申请实施例中，上述根据当前变形速率，确定目标地理位置是否进入滑坡匀速变形阶段，可以是将上述当前变形速率与预设速率进行比较，在当前变形速率大于或者等于预设速率的情况下，确定该目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段；反之，则确定目标地理位置未进入滑坡匀速变形阶段。
需要说明的是，在确定上述目标地理位置未进入滑坡匀速变形阶段的情况下，上述电子设备可以停止对目标地理位置预警，并重新执行上述步骤101和步骤102。
步骤103、当确定目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段，根据包括第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线，并根据变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，以计算滑坡匀速变形阶段的匀速变形速率。
本申请实施例中，上述过往监测周期可以是包括第一监测周期以及位于第一监测周期之前的多个监测周期。例如，在上述卫星监测周期为1天的情况下，上述过往监测周期可以是包括近一年中每天的卫星监测序列。
上述长时移动平均线是长时移动平均速率的分布线，以及，上述短时移动平均线是短时移动平均速率的分布线。
受监测数据噪声影响，变形速率通常在上下波动，采用不同的窗口长度对变形速率进行移动平均滤波处理，得到上述长时移动平均值和短时移动平均值。其中，可以是通过如下计算公式(1)分别计算得到上述长时移动平均速率和短时移动平均速率：
Figure BDA0004027625260000091
在上述公式(1)中，v表示移动平均速率；vt为t时刻的速度；e为时间窗口大小，且长时移动平均速率的时间窗口大小大于短时移动平均速率的时间窗口大小，例如，长时移动平均速率的e可以取10，短时移动平均速率的e可以取5。
在一些实施方式中，上述步骤103，可以进一步包括：
当确定目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段，根据包括第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线，并根据变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，进一步包括：
根据包括第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算各个监测周期的变形速率，形成变形速率序列；
计算得到变形速率序列中长时移动平均线和短时移动平均线；
获取长时移动平均线和短时移动平均线之间交点的数量H，H为大于1的整数；
将变形速率序列划分为H+1个子序列；
对H+1个子序列中相邻两个子序列进行差异性检验，得到差异性检验结果，差异性检验结果用于指示各相邻两个子序列是否存在分布差异；
在差异性检验结果指示存在分布差异的两个子序列之间的间隔点确定为变形阶段区分点；
根据获得的多个变形阶段区分点确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻。
如此，通过长时移动平均线和短时移动平均线的交点数量H，将变形速率序列划分为H+1个子序列，并对任意相邻子序列进行差异性检验，检验得到多个变形阶段区分点，并根据多个变形阶段区分点确定上述起始时刻和结束时刻，从而可以提升确定上述滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻的效率以及准确性。
上述变形速率序列可以是包括上述过往监测周期中每一监测周期的变形速率，而各监测周期的变形速率可以是通过该监测周期内的卫星监测序列，计算得到该监测周期内的滑动位移，再通过滑动位移和监测周期的时长计算得到变形速率；或者，也可以是计算往监测周期中的卫星监测序列的一阶导数，得到卫星监测序列。
上述对H+1个子序列中相邻两个子序列进行差异性检验，得到差异性检验结果，可以是先对相邻两个子序列进行正态性检验，若正态性检验通过，则继续对该相邻两个子序列进行学生分布检验，若该学生分布检验通过则认为该相邻两个子序列不存在分布差异，反之则存在分布差异；若上述正态性检验未通过，则继续对该相邻两个子序列进行非参数秩和检验，且若非参数秩和检验通过，则认为该相邻两个子序列不存在分布差异，反之则存在分布差异。
在任意相邻两个子序列的差异性检验结果指示其存在分布差异的情况下，电子设备可以将该两个子序列之间的间隔点确定为变形阶段区分点。
示例性地，变形阶段的识别过程可以包括如下步骤：
步骤D1：对现有的GNSS累计位移序列X∈{x1，……，xf}(即过往监测周期的卫星监测序列)，f表示监测周期的数量，且f为大于1的整数；算一阶导数得到变形速率序列V∈{v1，……，vf}；
步骤D2：对变形速率序列计算长时移动平均速率(vLMA)和短时移动平均速率(vSMA)；
步骤D3：搜索长时移动平均线(vLMA)和短时移动平均线(vSMA)交点集合为S∈{s1，……，sm}，m为交点个数，m个交点将变形速率序列分割为m+1个子序列Q∈{Q1，……，Qm+1}，初始化i＝1；
步骤D4：相邻子序列Qi、Qi+1进行差异性检验。若通过检验，则表明Qi、Qi+1不存在分布差异，此时合并Qi、Qi+1为Q’i，反之，若不通过检验，则表明Qi、Qi+1存在分布差异，将两个子段间隔点si标记为变形阶段区分点；
步骤D5：将序号i变为i+1，重复进行步骤D4检验，直至所有子序列均完成检验，最终得到的标记点即为变形阶段区分点。
其中，上述步骤D4可以包括：
步骤D41：对任意两个序列Xi、Xi+1，进行J-B正态性检验，若通过，则执行步骤D42，反之，则执行步骤D43；
步骤D42：对序列Xi、Xi+1进行学生分布检验，给定置信水平α，若通过检验，则表明序列Xi、Xi+1不存在差异，反之则认为存在差异；
步骤D43：对序列Xi、Xi+1进行非参数秩和检验，给定置信水平α，若通过检验，则表明序列Xi、Xi+1不存在差异，反之则认为存在差异。
上述根据获得的多个变形阶段区分点确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，可以是在上述多个变形阶段区分点对应的时间中的最早时刻确定为起始时刻，最晚时刻确定为结束时刻。其中，位于该起始时刻和结束时刻之间的时间段为上述滑坡匀速变形阶段。
上述计算滑坡匀速变形阶段的匀速变形速率，可以是将位于该滑坡匀速变形阶段内的全部监测周期的变形速率的平均值，确定为上述匀速变形速率。
需要说明的是，在确定上述匀速变形速率的过程中，也可以对上述往监测周期的卫星监测序列进行预处理，该预处理包括上述粗差剔除、阶跃探测及修复、缺失数据补全以及真实形变信息提取中的至少一项，在此并不进行赘述。
步骤104、根据第一卫星监测序列、第二卫星监测序列和匀速变形速率，确定在第一监测周期内目标地理位置的切线角，第二卫星监测序列包括在第二监测周期内的卫星监测数据，第二监测周期为第一监测周期之前的一个监测周期。
本申请实施例中，上述根据第一卫星监测序列、第二卫星监测序列和匀速变形速率，确定在第一监测周期内目标地理位置的切线角，可以是通过匀速变形速率，将第一卫星监测序列和第二卫星监测序列对应的位移-时间进行量纲一致化处理，并通过量纲一致化处理后的数据确定上述切线角。
在一些实施方式中，上述步骤104，可以包括：获取与第一卫星监测序列对应的第一滑动位移，以及获取与第二卫星监测序列对应的第二滑动位移；基于匀速变形速率，确定与第一滑动位移对应的第一时刻，以及确定与第二滑动位移对应的第二时刻；基于第一历元时刻、第二历元时刻、第一时刻以及第二时刻，确定在第一监测周期内目标地理位置的切线角，其中，第一历元时刻为第一卫星监测序列的历元时刻，第二历元时刻为第二卫星监测序列的历元时刻。
如此，通过匀速变形速率可以是实现滑动位移与历元时刻的量纲一致，从而使得计算得到的切线角更准确，进而进一步提升预警信息的准确性。
上述基于匀速变形速率，确定与第一滑动位移对应的第一时刻，以及确定与第二滑动位移对应的第二时刻，可以是将第一滑动位移与匀速变形速率的比值确定为第一时刻，将第二滑动位移与匀速变形速率的比值确定为第二时刻，即通过如下公式(2)计算得到上述第一时刻和第二时刻：
Figure BDA0004027625260000121
上述公式(2)中，S(j)表示第j个监测周期的滑动位移，即包括第一滑动位移或者第二滑动位移；其中，j为大于1的整数。
T(j)表示第个监测周期变化后的与横轴的历元时刻量纲一致的位移数值，即包括第一时刻或者第二时刻。
v表示上述匀速变形速率，其可以通过如下公式(3)计算得到：
Figure BDA0004027625260000131
上述公式(3)中，m表示上述滑坡匀速变形阶段中监测周期的个数；
vi表示滑坡匀速变形阶段中第i个监测周期的变形速率。
上述基于第一历元时刻、第二历元时刻、第一时刻以及第二时刻，确定在第一监测周期内目标地理位置的切线角，可以是通过如下切线角公式(4)计算得到：
Figure BDA0004027625260000132
上述公式(4)中，αj表示第j个监测周期的切线角。
当然，上述步骤104，也可以包括：获取与第一卫星监测序列对应的第三历元时刻，以及获取与第二卫星监测序列对应的第四历元时刻；基于匀速变形速率，确定与第三历元时刻对应的第三位移，以及确定与第四历元时刻对应的第四位移；基于第三滑动位移、第四滑动位移、第三位移以及第四位移，确定在第一监测周期内目标地理位置的切线角，其中，第三滑动位移为第一卫星监测序列的滑动位移，第四滑动位移为第二卫星监测序列的滑动位移。
步骤105、根据当前变形速率和切线角，输出在第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息。
本申请实施例中，上述根据当前变形速率和切线角，输出第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息，可以是确定与当前变形速率、切线角对应的第一监测周期的第一滑坡预警等级，并根据第一滑坡预警等级输出第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息。
上述确定与当前变形速率、切线角对应的第一监测周期的第一滑坡预警等级，可以是根据预设的计算公式，将当前变形速率和切线角作为计算公式的输入，由计算公式输出得到在第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡评分，并确定目标滑坡评分所在的滑坡评分范围，并将与该滑坡评分范围预先设置有对应关系的滑坡预警等级作为上述第一滑坡预警等级。
在一些实施方式中，上述步骤105，包括：
将当前变形速率和切线角输入至预警等级模型中，由预警等级模型输出第一监测周期的第一滑坡预警等级，预警等级模型用于表征预设的滑坡速率、切线角与滑坡预警等级之间的关系；
根据第一滑坡预警等级，输出在第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息。
如此，通过预先构建用于表征预设的滑坡速率、切线角与滑坡预警等级的关系的预警等级模型，可以通过该预警等级模型快速且准确地确定上述第一滑坡预警等级。
上述预警等级模型可以是根据历史数据以及地质人员的经验等构建的模型，该预警等级模型可以是包括滑坡速率、切线角与滑坡预警等级之间的映射关系的映射表。
例如，可以在电子设备中预先构建包括如下表1的预警等映射关系表：
表1 预警等映射关系表
v0<v<v1 v1<v<v2 v2<v<v3 v>v3
α<60° 蓝色 蓝色 黄色 橙色
60°<α≤80° 蓝色 黄色 橙色 橙色
80°<α≤85° 黄色 橙色 橙色 红色
α≥85° 黄色 橙色 红色 红色
在表1中，v表示当前变形速率；α表示在第一监测周期内目标地理位置的切线角。
那么，由表1可知，若上述当前变形速率v1<v<v2，且第一监测周期内目标地理位置的切线角为70°，则可以确定上述第一滑坡预警等级为黄色，等等。
上述根据第一滑坡预警等级输出第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息，可以是直接将第一滑坡预警等级作为上述第一滑坡预警等级输出。
在一些实施方式中，上述根据目标滑坡预警等级，输出在第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息，包括：
将第一滑坡预警等级与第二监测周期内的第二滑坡预警等级进行比较，得到比较结果，比较结果用于指示其对应的两个滑坡预警等级之间是否匹配；
在比较结果未达到连续第K次指示其对应的两个滑坡预警等级之间不匹配的情况下，将第二滑坡预警等级作为目标滑坡预警信息，并输出目标滑坡预警信息；
在比较结果为连续第K次指示其对应的两个滑坡预警等级之间不匹配的情况下，将第一滑坡预警等级作为目标滑坡预警信息，并输出目标滑坡预警信息，其中，K为大于1的整数。
如此，仅在上述比较结果为连续第K次指示其对应的两个滑坡预警等级之间不匹配的情况下，将第一滑坡预警等级作为目标滑坡预警信息，并输出目标滑坡预警信息，从而使得确定的目标滑坡预警信息更准确，且避免输出的目标滑坡预警信息变化过于频繁。
例如，假设上述K取值3，若通过预警等级模型输出的第g个监测周期的滑坡预警等级为黄色，而通过预警等级模型输出的第g+1个监测周期的滑坡预警等级为橙色，则电子设备将第g+1个监测周期的滑坡预警等级更新为黄色，即输出的目标滑坡预警信息为黄色；若通过预警等级模型输出的第g+2个监测周期的滑坡预警等级为橙色，由于连续不匹配的次数仅有2次，则电子设备将第g+2个监测周期的滑坡预警等级更新为黄色，即输出的目标滑坡预警信息为黄色；若通过预警等级模型输出的第g+3个监测周期的滑坡预警等级为橙色，由于连续不匹配的次数达到3次，则电子设备将第g+3个监测周期的滑坡预警等级更新为橙色，即输出的目标滑坡预警信息为橙色。
需要说明的是，上述输出在第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息，可以是在对第一卫星监测序列中的数据进行阶跃探测及修复中，确定卫星监测值发生阶跃的情况下，输出在第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息。
本申请实施例中，在根据实时监测到的第一卫星序列确定目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段的情况下，根据过往监测周期的卫星监测序列计算变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线，并根据变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，以计算滑坡匀速变形阶段的匀速变形速率；再根据第一卫星序列、匀速变形速率以及前一监测周期的第二卫星监测序列确定目标地理位置的滑坡预警信息。如此，在实时预警过程中，输出的滑坡预警信息不仅依赖于实时监测周期的卫星监测序列，而且还依赖于过往监测周期的卫星监测序列，可以减少监测中的人为参与，从而可以提升输出的滑坡预警信息的准确性。
需要说明的是，本申请实施例提供的基于卫星的滑坡预警方法，执行主体可以为基于卫星的滑坡预警的装置，或者该基于卫星的滑坡预警的装置中的用于执行基于卫星的滑坡预警的方法的控制模块。本申请实施例中以基于卫星的滑坡预警的装置执行基于卫星的滑坡预警方法为例，说明本申请实施例提供的基于卫星的滑坡预警的装置。
请参见图2，是本申请实施例提供的基于卫星的滑坡预警的装置的结构示意图。如图2所示，该基于卫星的滑坡预警的装置200包括：
当前变形速率确定模块201，用于在获取到目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，确定目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率，第一卫星监测序列包括在第一监测周期内的卫星监测数据；
判断模块202，用于根据当前变形速率，确定目标地理位置是否进入滑坡匀速变形阶段；
匀速变形速率计算模块203，用于当确定目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段，根据包括第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线，并根据变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，以计算滑坡匀速变形阶段的匀速变形速率；
切线角确定模块204，用于根据第一卫星监测序列、第二卫星监测序列和匀速变形速率，确定在第一监测周期内目标地理位置的切线角，第二卫星监测序列包括在第二监测周期内的卫星监测数据，第二监测周期为第一监测周期之前的一个监测周期；
预警模块205，用于根据当前变形速率和切线角，输出在第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息。
在一些实施方式中，上述预警模块205，包括：
预警等级输出单元，用于将当前变形速率和切线角输入至预警等级模型中，由预警等级模型输出第一监测周期的第一滑坡预警等级，预警等级模型用于表征预设的滑坡速率、切线角与滑坡预警等级之间的关系；
预警信息输出单元，用于根据第一滑坡预警等级，输出在第一监测周期内目标地理位置的目标滑坡预警信息。
在一些实施方式中，上述预警信息输出单元，包括：
比较子单元，用于将第一滑坡预警等级与第二监测周期内的第二滑坡预警等级进行比较，得到比较结果，比较结果用于指示其对应的两个滑坡预警等级之间是否匹配；
第一输出子单元，用于在比较结果未达到连续第K次指示其对应的两个滑坡预警等级之间不匹配的情况下，将第二滑坡预警等级作为目标滑坡预警信息，并输出目标滑坡预警信息；
第二输出子单元，用于在比较结果为连续第K次指示其对应的两个滑坡预警等级之间不匹配的情况下，将第一滑坡预警等级作为目标滑坡预警信息，并输出目标滑坡预警信息，其中，K为大于1的整数。
在一些实施方式中，上述切线角确定模块204，包括：
滑动位移获取单元，用于获取与第一卫星监测序列对应的第一滑动位移，以及获取与第二卫星监测序列对应的第二滑动位移；
时刻确定单元，用于基于匀速变形速率，确定与第一滑动位移对应的第一时刻，以及确定与第二滑动位移对应的第二时刻；
切线角确定单元，用于基于第一历元时刻、第二历元时刻、第一时刻以及第二时刻，确定在第一监测周期内目标地理位置的切线角，其中，第一历元时刻为第一卫星监测序列的历元时刻，第二历元时刻为第二卫星监测序列的历元时刻。
在一些实施方式中，上述匀速变形速率计算模块203，进一步包括：
变形速率序列形成单元，用于根据包括第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算各个监测周期的变形速率，形成变形速率序列；
平均线计算单元，用于计算得到变形速率序列中长时移动平均线和短时移动平均线；
交点数量获取单元，用于获取长时移动平均线和短时移动平均线之间交点的数量H，H为大于1的整数；
子序列划分单元，用于将变形速率序列划分为H+1个子序列；
差异性检验单元，用于对H+1个子序列中相邻两个子序列进行差异性检验，得到差异性检验结果，差异性检验结果用于指示各相邻两个子序列是否存在分布差异；
形阶段区分点确定单元，用于在差异性检验结果指示存在分布差异的两个子序列之间的间隔点确定为变形阶段区分点；
起始结束时刻确定单元，用于根据获得的多个变形阶段区分点确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻。
在一些实施方式中，上述当前变形速率确定模块201，包括：
预处理单元，用于在获取到目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，对第一卫星监测序列中的数据进行预处理，预处理包括粗差剔除、阶跃探测及修复、缺失数据补全以及真实形变信息提取中的至少一项；
当前变形速率确定单元，用于根据预处理后的第一卫星监测序列，确定目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率。
在一些实施方式中，上述预处理单元，包括：
趋势项拟合子单元，用于对第一卫星监测序列中N个监测值进行趋势项拟合处理，得到第一卫星监测序列的第一拟合系数和拟合残差，第一卫星监测序列是滑动窗口序列，包括最新的卫星监测数据，N为大于1的整数；
残差项计算子单元，用于根据第一卫星监测序列的第一拟合系数，计算得到第一卫星监测序列中卫星监测数据的残差项；
可疑数据确定子单元，用于基于第一卫星监测序列的拟合残差和卫星监测数据的残差项，确定第一监测序列中的最新卫星监测数据是否为可疑卫星监测数据；
阶跃修复子单元，用于在第一卫星监测序列中存在连续的预设数量的可疑卫星监测数据的情况下，判定卫星监测值发生阶跃，对后续卫星监测序列进行阶跃修复。
本申请实施例提供的基于卫星的滑坡预警的装置能够实现图1的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的有益效果，为避免重复，这里不再赘述。
请参见图3，是本申请实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
电子设备可以包括处理器301以及存储有计算机程序指令的存储器302。
具体地，上述处理器301可以包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器302可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器302可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在一些实施方式中，存储器302可以包括可移除或不可移除(或固定)的介质，或者存储器302是非易失性固态存储器。在一些实施方式中，存储器302可在电池装置的内部或外部。
在一些实施方式中，存储器302可以是只读存储器(Read Only Memory，ROM)。在一个实例中，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
存储器302可以包括只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本申请的基于卫星的滑坡预警方法所描述的操作。
处理器301通过读取并执行存储器302中存储的计算机程序指令，以实现图1所示实施例中的方法，并达到图1所示实例执行其方法/步骤达到的相应技术效果，为简洁描述在此不再赘述。
在一些实施方式中，电子设备还可包括通信接口303和总线304。其中，如图3所示，处理器301、存储器302、通信接口303通过总线304连接并完成相互间的通信。
通信接口303，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线304包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(Accelerated Graphics Port，AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，FSB)、超传输(Hyper Transport，HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线304可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
该电子设备可以执行本申请实施例中的基于卫星的滑坡预警方法，从而实现结合图1和图2描述的基于卫星的滑坡预警方法及其装置。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述基于卫星的滑坡预警方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。
本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述基于卫星的滑坡预警方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (16)

1.一种基于卫星的滑坡预警方法，其特征在于，包括：
在获取到目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，确定所述目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率，所述第一卫星监测序列包括在所述第一监测周期内的卫星监测数据；
根据所述当前变形速率，确定所述目标地理位置是否进入滑坡匀速变形阶段；
当确定所述目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段，根据包括所述第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线，并根据变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，以计算滑坡匀速变形阶段的匀速变形速率；
根据所述第一卫星监测序列、第二卫星监测序列和所述匀速变形速率，确定在所述第一监测周期内所述目标地理位置的切线角，所述第二卫星监测序列包括在第二监测周期内的卫星监测数据，所述第二监测周期为所述第一监测周期之前的一个监测周期；
根据所述当前变形速率和所述切线角，输出在所述第一监测周期内所述目标地理位置的目标滑坡预警信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前变形速率和所述切线角，输出在所述第一监测周期内所述目标地理位置的目标滑坡预警信息，包括：
将所述当前变形速率和所述切线角输入至预警等级模型中，由预警等级模型输出第一监测周期的第一滑坡预警等级，所述预警等级模型用于表征预设的滑坡速率、切线角与滑坡预警等级之间的关系；
根据所述第一滑坡预警等级，输出在所述第一监测周期内所述目标地理位置的目标滑坡预警信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标滑坡预警等级，输出在所述第一监测周期内所述目标地理位置的目标滑坡预警信息，包括：
将所述第一滑坡预警等级与所述第二监测周期内的第二滑坡预警等级进行比较，得到比较结果，所述比较结果用于指示其对应的两个滑坡预警等级之间是否匹配；
在所述比较结果未达到连续第K次指示其对应的两个滑坡预警等级之间不匹配的情况下，将所述第二滑坡预警等级作为目标滑坡预警信息，并输出所述目标滑坡预警信息；
在所述比较结果为连续第K次指示其对应的两个滑坡预警等级之间不匹配的情况下，将所述第一滑坡预警等级作为目标滑坡预警信息，并输出所述目标滑坡预警信息，其中，所述K为大于1的整数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一卫星监测序列、第二卫星监测序列和所述匀速变形速率，确定在所述第一监测周期内所述目标地理位置的切线角，包括：
获取与所述第一卫星监测序列对应的第一滑动位移，以及获取与所述第二卫星监测序列对应的第二滑动位移；
基于所述匀速变形速率，确定与所述第一滑动位移对应的第一时刻，以及确定与所述第二滑动位移对应的第二时刻；
基于第一历元时刻、第二历元时刻、所述第一时刻以及所述第二时刻，确定在所述第一监测周期内所述目标地理位置的切线角，其中，所述第一历元时刻为所述第一卫星监测序列的历元时刻，所述第二历元时刻为所述第二卫星监测序列的历元时刻。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当确定所述目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段，根据包括所述第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线，并根据变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，进一步包括：
根据包括所述第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算所述各个监测周期的变形速率，形成变形速率序列；
计算得到所述变形速率序列中长时移动平均线和短时移动平均线；
获取所述长时移动平均线和短时移动平均线之间交点的数量H，所述H为大于1的整数；
将所述变形速率序列划分为H+1个子序列；
对所述H+1个子序列中相邻两个所述子序列进行差异性检验，得到差异性检验结果，所述差异性检验结果用于指示各相邻两个所述子序列是否存在分布差异；
在所述差异性检验结果指示存在分布差异的两个子序列之间的间隔点确定为变形阶段区分点；
根据获得的多个所述变形阶段区分点确定所述滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在获取到目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，确定所述目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率，包括：
在获取到所述目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，对所述第一卫星监测序列中的数据进行预处理，所述预处理包括粗差剔除、阶跃探测及修复、缺失数据补全以及真实形变信息提取中的至少一项；
根据预处理后的第一卫星监测序列，确定所述目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述第一卫星监测序列中的数据进行阶跃探测及修复，包括：
对第一卫星监测序列中N个监测值进行趋势项拟合处理，得到所述第一卫星监测序列的第一拟合系数和拟合残差，所述第一卫星监测序列是滑动窗口序列，包括最新的卫星监测数据，所述N为大于1的整数；
根据所述第一卫星监测序列的第一拟合系数，计算得到所述第一卫星监测序列中所述卫星监测数据的残差项；
基于所述第一卫星监测序列的拟合残差和所述卫星监测数据的残差项，确定所述第一监测序列中的最新卫星监测数据是否为可疑卫星监测数据；
在所述第一卫星监测序列中存在连续的预设数量的可疑卫星监测数据的情况下，判定卫星监测值发生阶跃，对后续卫星监测序列进行阶跃修复。
8.一种基于卫星的滑坡预警装置，其特征在于，包括：
当前变形速率确定模块，用于在获取到目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，确定所述目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率，所述第一卫星监测序列包括在所述第一监测周期内的卫星监测数据；
判断模块，用于根据所述当前变形速率，确定所述目标地理位置是否进入滑坡匀速变形阶段；
匀速变形速率计算模块，用于当确定所述目标地理位置进入滑坡匀速变形阶段，根据包括所述第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线，并根据变形速率的长时移动平均线和短时移动平均线确定滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻，以计算滑坡匀速变形阶段的匀速变形速率；
切线角确定模块，用于根据所述第一卫星监测序列、第二卫星监测序列和所述匀速变形速率，确定在所述第一监测周期内所述目标地理位置的切线角，所述第二卫星监测序列包括在第二监测周期内的卫星监测数据，所述第二监测周期为所述第一监测周期之前的一个监测周期；
预警模块，用于根据所述当前变形速率和所述切线角，输出在所述第一监测周期内所述目标地理位置的目标滑坡预警信息。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述预警模块，包括：
预警等级输出单元，用于将所述当前变形速率和所述切线角输入至预警等级模型中，由预警等级模型输出第一监测周期的第一滑坡预警等级，所述预警等级模型用于表征预设的滑坡速率、切线角与滑坡预警等级之间的关系；
预警信息输出单元，用于根据所述第一滑坡预警等级，输出在所述第一监测周期内所述目标地理位置的目标滑坡预警信息。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预警信息输出单元，包括：
比较子单元，用于将所述第一滑坡预警等级与所述第二监测周期内的第二滑坡预警等级进行比较，得到比较结果，所述比较结果用于指示其对应的两个滑坡预警等级之间是否匹配；
第一输出子单元，用于在所述比较结果未达到连续第K次指示其对应的两个滑坡预警等级之间不匹配的情况下，将所述第二滑坡预警等级作为目标滑坡预警信息，并输出所述目标滑坡预警信息；
第二输出子单元，用于在所述比较结果为连续第K次指示其对应的两个滑坡预警等级之间不匹配的情况下，将所述第一滑坡预警等级作为目标滑坡预警信息，并输出所述目标滑坡预警信息，其中，所述K为大于1的整数。
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述切线角确定模块，包括：
滑动位移获取单元，用于获取与所述第一卫星监测序列对应的第一滑动位移，以及获取与所述第二卫星监测序列对应的第二滑动位移；
时刻确定单元，用于基于所述匀速变形速率，确定与所述第一滑动位移对应的第一时刻，以及确定与所述第二滑动位移对应的第二时刻；
切线角确定单元，用于基于第一历元时刻、第二历元时刻、所述第一时刻以及所述第二时刻，确定在所述第一监测周期内所述目标地理位置的切线角，其中，所述第一历元时刻为所述第一卫星监测序列的历元时刻，所述第二历元时刻为所述第二卫星监测序列的历元时刻。
12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述匀速变形速率计算模块，进一步包括：
变形速率序列形成单元，用于根据包括所述第一监测周期在内的过往监测周期的卫星监测序列计算所述各个监测周期的变形速率，形成变形速率序列；
平均线计算单元，用于计算得到所述变形速率序列中长时移动平均线和短时移动平均线；
交点数量获取单元，用于获取所述长时移动平均线和短时移动平均线之间交点的数量H，所述H为大于1的整数；
子序列划分单元，用于将所述变形速率序列划分为H+1个子序列；
差异性检验单元，用于对所述H+1个子序列中相邻两个所述子序列进行差异性检验，得到差异性检验结果，所述差异性检验结果用于指示各相邻两个所述子序列是否存在分布差异；
变形阶段区分点确定单元，用于在所述差异性检验结果指示存在分布差异的两个子序列之间的间隔点确定为变形阶段区分点；
起始结束时刻确定单元，用于根据获得的多个所述变形阶段区分点确定所述滑坡匀速变形阶段的起始时刻和结束时刻。
13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述当前变形速率确定模块，包括：
预处理单元，用于在获取到所述目标地理位置的第一卫星监测序列的情况下，对所述第一卫星监测序列中的数据进行预处理，所述预处理包括粗差剔除、阶跃探测及修复、缺失数据补全以及真实形变信息提取中的至少一项；
当前变形速率确定单元，用于根据预处理后的第一卫星监测序列，确定所述目标地理位置在第一监测周期内的当前变形速率。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述预处理单元，包括：
趋势项拟合子单元，用于对第一卫星监测序列中N个监测值进行趋势项拟合处理，得到所述第一卫星监测序列的第一拟合系数和拟合残差，所述第一卫星监测序列是滑动窗口序列，包括最新的卫星监测数据，所述N为大于1的整数；
残差项计算子单元，用于根据所述第一卫星监测序列的第一拟合系数，计算得到所述第一卫星监测序列中所述卫星监测数据的残差项；
可疑数据确定子单元，用于基于所述第一卫星监测序列的拟合残差和所述卫星监测数据的残差项，确定所述第一监测序列中的最新卫星监测数据是否为可疑卫星监测数据；
阶跃修复子单元，用于在所述第一卫星监测序列中存在连续的预设数量的可疑卫星监测数据的情况下，判定卫星监测值发生阶跃，对后续卫星监测序列进行阶跃修复。
15.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于卫星的滑坡预警方法的步骤。
16.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于卫星的滑坡预警方法的步骤。
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CN117192582A (zh) * 2023-11-08 2023-12-08 航天宏图信息技术股份有限公司 Gnss位移数据的改进切线角实时监测方法、装置及设备
CN117192582B (zh) * 2023-11-08 2024-01-30 航天宏图信息技术股份有限公司 Gnss位移数据的改进切线角实时监测方法、装置及设备

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