CN117593653B - 基于遥感监测的地质灾害预警方法 - Google Patents

基于遥感监测的地质灾害预警方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117593653B
CN117593653B CN202410077703.8A CN202410077703A CN117593653B CN 117593653 B CN117593653 B CN 117593653B CN 202410077703 A CN202410077703 A CN 202410077703A CN 117593653 B CN117593653 B CN 117593653B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
analysis
analysis result
adopting
result
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202410077703.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117593653A (zh
Inventor
刘伟
冯永玉
倪元龙
关纯安
杨峰
李文腾
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Yuanhong Survey Planning And Design Co ltd
Original Assignee
Shandong Yuanhong Survey Planning And Design Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong Yuanhong Survey Planning And Design Co ltd filed Critical Shandong Yuanhong Survey Planning And Design Co ltd
Priority to CN202410077703.8A priority Critical patent/CN117593653B/zh
Publication of CN117593653A publication Critical patent/CN117593653A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117593653B publication Critical patent/CN117593653B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/51—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/55—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/5866—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using information manually generated, e.g. tags, keywords, comments, manually generated location and time information
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/587—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using geographical or spatial information, e.g. location
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/757—Matching configurations of points or features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/774—Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/84—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using probabilistic graphical models from image or video features, e.g. Markov models or Bayesian networks
    • G06V10/85—Markov-related models; Markov random fields

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明涉及地质灾害预测技术领域，具体为基于遥感监测的地质灾害预警方法，包括以下步骤，基于收集的遥感数据，采用R树空间索引技术和JPEG2000压缩算法，进行数据存储和初步处理，生成优化后的遥感数据集；本发明中，通过集成时频分析工具，提高了复杂地表变化模式，采用的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，通过空间索引技术和数据压缩方法的应用，提升了大量遥感数据的存储和检索效率，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，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，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。

Description

基于遥感监测的地质灾害预警方法
技术领域
本发明涉及地质灾害预测技术领域，尤其涉及基于遥感监测的地质灾害预警方法。
背景技术
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。
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。
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。
发明内容
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。
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：
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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。
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：
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；
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；
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。
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：
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；
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；
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。
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：
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；
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；
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。
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：
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；
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；
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。
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：
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；
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；
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。
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：
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；
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；
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。
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：
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；
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；
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。
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：
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；
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；
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。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
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。
附图说明
图1为本发明的主步骤示意图；
图2为本发明的S1细化示意图；
图3为本发明的S2细化示意图；
图4为本发明的S3细化示意图；
图5为本发明的S4细化示意图；
图6为本发明的S5细化示意图；
图7为本发明的S6细化示意图；
图8为本发明的S7细化示意图；
图9为本发明的S8细化示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于遥感监测的地质灾害预警方法，包括以下步骤：
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；
S2：基于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；
S3：基于校准完成的数据集，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；
S4：基于时频分析结果，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；
S5：基于热力学分析结果，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；
S6：基于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；
S7：基于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；
S8：基于分形分析结果、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。
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，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，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，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，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，SOM分析结果具体为地质灾害的潜在类型和严重程度分类，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，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。
在步骤S1中，使用R树空间索引技术和JPEG2000压缩算法，极大提高了数据处理的效率和质量。优化后的遥感数据集不仅减少了存储空间的需求，还加快了数据检索和查询的速度，为后续分析提供了高效、精确的数据基础。
在步骤S2中，通过MODTRAN辐射传输模型和特征点匹配算法，精确校准数据集，确保了数据分析的准确性。校准后的数据集有助于更准确地反映地表实际情况，为灾害预测提供了可靠的基础。
在步骤S3中，短时傅里叶变换和经验模态分解法的应用，使得能够深入分析地表变化的时间和频率特性。这种分析揭示了周期性滑坡、地表沉降等地质活动的模式，为灾害预测提供了关键的时频信息。
在步骤S4中，非平衡熵分析的应用，提供了评估地质环境热力学不平衡状态的新视角。这有助于识别潜在的异常模式，如异常地表温度变化，从而提前发现灾害风险。
在步骤S5中，Viterbi算法和Baum-Welch算法的结合使用，能够精确预测地质灾害的发展趋势和潜在风险。HMM-DA风险评估结果为决策者提供了多类灾害状态的概率分布和预测风险等级，增强了预警的准确性和可靠性。
在步骤S6中，Kohonen网络和批量训练算法使得能够对地质灾害数据进行有效的分类和模式识别。这有助于区分不同类型的地质灾害和它们的严重程度，为灾害响应提供了关键的分类信息。
在步骤S7中，盒维数计算和多分形谱分析的应用，揭示了地质结构的复杂性和不稳定性。这些分形分析结果能够指出潜在的不稳定区域，为灾害预防提供了重要的地质结构信息。
在步骤S8中，通过加权多标准决策分析和文本自动生成技术，能够将所有分析结果综合成一个全面、易于理解的地质灾害预警综合报告。这种报告不仅包括风险区域地图和灾害类型的识别，还提供了严重程度的评估和应急响应建议，为决策者和相关机构提供了全方位的灾害管理信息。
请参阅图2，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：
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；
S102：基于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；
S103：基于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。
在S101步骤中，通过采用多时相分析，对遥感数据进行深入挖掘。具体实施过程中，该步骤首先对同一地区在不同时间点捕获的遥感图像进行收集和整理。这些图像数据通常以标准的遥感图像格式，如GeoTIFF或JPEG等，存储地理坐标信息和时间标签。接着，利用多时相分析方法对这些图像进行对比分析，专注于探测地表覆盖变化，如植被生长、水体变化等。这一过程中，识别和记录地表覆盖的动态变化，关键在于分析时间序列中的差异和相似性，从而精确地揭示地表的时间演变特征。最终，这一步骤生成了多时相变化检测结果，这些结果以数据集的形式存储，包含地表变化的详细记录和时间序列数据，为后续步骤提供了宝贵的基础信息。
在S102步骤中，对多时相变化检测结果进行高效组织和索引。在此环节，采用R树空间索引技术，该技术主要通过动态插入和分裂算法对空间数据进行组织。具体来说，R树技术通过构建一个层次化的树状结构，使得空间数据的存储和检索变得更加高效。在实际操作中，R树通过对空间对象进行分组，形成一个个边界盒子，每个盒子可以包含多个子节点或者实际的空间对象。这种方法使得对于大规模空间数据的查询，如查找特定区域内的地表变化情况，变得迅速而准确。此步骤生成的空间索引化变化检测结果，以优化后的数据格式存储，大幅提高了数据检索的速度和效率，为后续数据处理和分析打下坚实基础。
在S103步骤中，执行JPEG2000压缩算法，以优化遥感图像数据。这一步骤主要通过离散小波变换技术和EBCOT编码方法对遥感图像进行高效压缩。离散小波变换在此过程中的作用是对图像进行多级分解，提取出图像的重要特征，同时去除不必要的信息。随后，EBCOT编码技术被用于进一步压缩数据，这一技术能够有效地控制压缩比率和图像质量，确保重要的图像特征被保留。经过这一系列操作，优化后的遥感数据集不仅占用更少的存储空间，还保留了必要的图像质量，为地质灾害预警提供了高效和可靠的数据支持。此步骤最终生成的是经过优化处理的遥感数据集，这些数据集在保证图像质量的前提下，大幅减少了数据体积，便于存储和快速传输。
请参阅图3，基于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：
S201：基于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；
S202：基于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；
S203：基于空间统一的数据集，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。
在S201步骤中，通过使用MODTRAN辐射传输模型对优化后的遥感数据集进行大气效应校正。该过程中，MODTRAN模型负责模拟大气层中光线的散射和吸收现象，准确计算光线在穿越大气层时的传输损失。这种模拟基于复杂的物理和数学模型，涵盖了从地表到大气各层的多种因素，如气溶胶浓度、云层分布和气体成分等。通过这种计算，可以估算出大气对遥感数据的影响程度，并据此进行校正。这种校正的目的是消除大气因素对遥感图像数据质量的负面影响，从而得到更加真实、准确的地表图像。大气校正后的数据集，以标准遥感图像格式存储，包含经过校正的环境变异参数等信息，为后续的分析和解释提供了更加可靠的数据基础。
在S202步骤中，通过应用空间同化技术对大气校正后的数据集进行空间统一处理。空间同化技术包括Kriging插值方法和反距离加权技术。Kriging插值是一种基于统计学原理的空间数据插值方法，能够根据已知数据点预测未知点的值。该方法特别适用于处理有一定空间相关性的遥感数据，能够有效地估算和填充数据集中的空白或不确定区域。反距离加权技术则进一步优化了数据点间的空间权重分配，提高数据整体的空间一致性。这些操作使得整个数据集在空间上更加连续和统一，为精确分析地质灾害提供了坚实基础。空间统一后的数据集，以优化的空间数据库格式存储，确保了数据在空间尺度上的准确对应和高效检索。
在S203步骤中，通过采用特征点匹配算法对空间统一的数据集进行最终校准。特征点匹配算法主要包括尺度不变特征变换技术和光流法。不变特征变换技术用于从多时相数据中提取出稳定的特征点，并在不同的图像中进行匹配。这种方法在处理图像尺度、旋转和亮度变化方面表现出色，确保了特征点在不同条件下的一致性。光流法则用于追踪图像序列中特征点的运动轨迹，有效地处理了多时相数据间的对齐问题。通过这两种技术的结合应用，实现了多时间点数据间的精确对齐。校准完成的数据集包含了对齐准确的地表变化信息，为后续地质灾害分析提供了精确的时间序列和空间对应关系。这些数据集以高精度图像格式存储，为灾害监测和预警提供了强有力的数据支持。
请参阅图4，基于校准完成的数据集，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：
S301：基于校准完成的数据集，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；
S302：基于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；
S303：基于谐波分析结果，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。
在S301步骤中，通过采用短时傅里叶变换对校准完成的数据集进行深入分析。这个过程开始于对数据应用汉宁窗函数，旨在减轻或消除分析过程中可能出现的边界效应。接下来，利用时频域转换技术，将时间序列信号转换成频率域的表示形式。这一转换是基于数学上的傅里叶变换原理，目的是为了揭示数据随时间变化的频率特性。通过这种分析，可以识别出地表变化中的周期性和临界事件，如周期性滑坡或其他自然现象的频率特征。这一步骤生成的短时傅里叶变换分析结果以数据文件的形式存储，这些文件详细记录了时间序列数据的频率特性，为后续的地质灾害预测和分析提供了重要的基础信息。
在S302步骤中，通过谐波分析技术进一步深入分析短时傅里叶变换的结果。在这个环节，主要使用频谱峰值检测方法，这种方法可以精确地识别出信号中的关键频率成分。此外，通过幅值－频率映射方法，分析地表变化数据的周期性和波动特征，这对于理解地表变化的模式极为重要。比如，可以通过这种分析发现某些地质活动的周期性规律，从而预测未来可能发生的事件。谐波分析结果同样以数据文件的形式存储，这些文件包含了对信号频率特性的详细描述，为识别和预测地质灾害提供了关键的频率信息。
在S303步骤中，通过应用经验模态分解法对谐波分析结果进行深入挖掘。这一步骤中，采用Hilbert谱分析和逐层筛选算法，对数据进行逐层细化分解。这种分解是为了提取数据中的多尺度本征模态函数，它们是分析地表变化模式和非线性特性的关键。例如，本征模态函数可以揭示地表变化的多种模式，包括非线性和非稳态过程。这些分析结果以数据文件的形式存储，详细记录了地表变化的多尺度特性和复杂模式。这些时频分析结果对于理解地表变化的深层次原因和模式具有重要意义，为进一步的地质灾害风险评估提供了科学的依据。
请参阅图5，基于时频分析结果，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：
S401：基于时频分析结果，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；
S402：基于熵值分析结果，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；
S403：基于分解后的温度序列，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。
在S401步骤中，通过熵值分析对时频分析结果进行进一步处理。这个过程主要依靠Shannon熵计算方法，其目的是量化地表温度变化的不确定性和复杂性。具体操作中，该方法对地表温度数据进行统计分析，计算其熵值，以此判断温度变化的随机性和不规则性。这种分析有助于识别地表温度变化的初步模式，例如，通过分析温度数据的熵值分布，可以揭示地表某些区域的温度变化是否呈现出某种规律性或异常模式。这一步骤生成的熵值分析结果以数据文件形式存储，这些文件详细记录了地表温度变化的统计特征和不确定性，对于识别地质灾害的早期迹象至关重要。
在S402步骤中，采用时间序列分解方法对熵值分析结果进行深入分析。在这个环节，使用适应性滤波技术和局部极值检测方法，旨在从熵值分析结果中分离和提取地表温度变化的关键特征。适应性滤波技术通过调整滤波参数以适应数据特性，有效地分离出温度变化的趋势和周期性特征，而局部极值检测则用于识别温度变化中的关键点和转折点。这一步骤生成的分解后的温度序列以数据文件形式存储，详细记录了温度变化的趋势和周期性特征，对于理解地表温度变化的原因和模式提供了宝贵信息。
在S403步骤中，通过基于温度变化的非平衡熵分析，深入探索地表温度的变化规律和热力学特性。这一步骤中，计算局部温度熵变，以评估温度分布的不均匀性和动态变化。通过这种分析，可以识别出热力学平衡点，揭示地表温度变化的规律性，以及其与地质环境动态变化的关联。这一过程不仅有助于理解地表温度的热力学特性，而且能够指示潜在的地质灾害风险区域。生成的热力学分析结果以数据文件形式存储，为地质灾害的预测和预防提供了重要的科学依据。
请参阅图6，基于热力学分析结果，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：
S501：基于热力学分析结果，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；
S502：基于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；
S503：基于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。
在S501步骤中，采用隐马尔可夫模型，通过对状态转换概率和状态发射概率进行估计，生成地质灾害发展趋势序列，
示例代码
隐马尔可夫模型的建立和状态概率估计
# 初始化状态转换概率矩阵和发射概率矩阵
state_transition_matrix = initialize_matrix(num_states)
emission_probability_matrix = initialize_matrix(num_states, num_observations)
# 估计状态转换概率和发射概率
for each state in num_states:
state_transition_matrix[state] = estimate_transition_probabilities(state, data)
emission_probability_matrix[state] = estimate_emission_probabilities(state, data)
# 生成地质灾害发展趋势序列
trend_sequence = calculate_trend_sequence(state_transition_matrix,emission_probability_matrix)。
在S502步骤中，采用Viterbi算法，通过路径概率计算和动态规划技术，生成Viterbi路径分析结果，
示例代码
Viterbi算法应用于地质灾害路径预测
# 初始化
Viterbi_path = [None]num_states
path_probability = [0]num_states
# 对每个时刻进行迭代
for t in range(len(data)):
new_path_probability = [0]num_states
new_Viterbi_path = [None]num_states
for curr_state in num_states:
for prev_state in num_states:
prob = path_probability[prev_state]state_transition_matrix[prev_state][curr_state]/>emission_probability_matrix[curr_state][data[t]]
if prob > new_path_probability[curr_state]:
new_path_probability[curr_state] = prob
new_Viterbi_path[curr_state] = Viterbi_path[prev_state] + [curr_state]
path_probability = new_path_probability
Viterbi_path = new_Viterbi_path
# 选择概率最高的路径
predicted_path = Viterbi_path[argmax(path_probability)]。
在S503步骤中，采用Baum-Welch算法，通过迭代参数估计和最大似然估计技术，生成HMM-DA风险评估结果，
示例代码
Baum-Welch算法用于优化HMM参数
# 初始化
initialize_HMM_parameters()
# 迭代过程
for iteration in range(max_iterations):
alpha = forward_algorithm(state_transition_matrix, emission_probability_matrix, data)
beta = backward_algorithm(state_transition_matrix, emission_probability_matrix, data)
# 更新状态转换和发射概率矩阵
for i in num_states:
for j in num_states:
state_transition_matrix[i][j] = update_transition_probability(i, j, alpha, beta, data)
for k in num_observations:
emission_probability_matrix[i][k] = update_emission_probability(i, k, alpha, beta, data)
# 检查收敛条件
if check_convergence():
Break。
请参阅图7，基于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：
S601：基于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；
S602：基于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；
S603：基于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。
在S601步骤中，通过采用主成分分析对HMM-DA风险评估结果进行处理。这个过程中，首先构建了风险评估数据的协方差矩阵，然后应用特征分解算法对该矩阵进行处理。这样做的目的是将多维度的风险数据转化为更易于处理和解释的形式，同时突出其中的关键信息。特征分解算法通过识别协方差矩阵中的主要成分，有效地提取了数据集中最重要的变量。这一过程不仅降低了数据的维度，还保留了最关键的信息。生成的主成分分析处理后的数据集以降维后的形式存储，这些数据更加集中地反映了地质灾害的核心特征，为后续的无监督分类提供了更为精简和有效的输入。
在S602步骤中，通过采用Kohonen网络对主成分分析处理后的数据集进行无监督分类和模式识别。Kohonen网络是一种自组织映射技术，通过网络的自我学习和自我组织能力，实现了对数据的自动分类。在这个过程中，实施了邻域函数和学习率调整策略，以优化网络的分类效果。邻域函数用于决定网络节点间的相互影响，而学习率调整则确保了网络学习过程的稳定性和效率。最终生成的Kohonen网络映射结果以网络模型的形式存储，这些模型揭示了地质灾害数据的潜在结构和分类，为理解和识别不同类型的地质灾害提供了新的视角。
在S603步骤中，通过采用批量训练算法对Kohonen网络进行优化，以进一步提高其分类和分析能力。这一过程主要使用批量梯度下降和自适应学习率算法。批量梯度下降是一种高效的优化技术，通过计算整个数据集的梯度来更新网络的权重，而自适应学习率则确保了学习过程的有效性和收敛速度。通过这种方法，优化了网络对地质灾害数据的处理和识别能力。最终生成的SOM分析结果以优化后的网络模型和分类结果存储，为深入理解地质灾害的特性和发展趋势提供了有力的数据支持。
请参阅图8，基于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：
S701：基于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；
S702：基于盒维数计算结果，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；
S703：基于多分形分析结果，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。
在S701步骤中，通过采用盒维数计算对SOM分析结果进行深入探索。这一过程中，使用了盒子覆盖法和维数估计技术来测量数据集的自相似性，从而量化地表结构的分形特性。具体来说，盒子覆盖法通过覆盖整个数据集的方式，计算不同尺度下的盒子数量，以此来估计数据的分形维数。这种方法能够揭示数据集内部的几何构造和空间异质性，从而为理解地表结构的复杂性提供重要的视角。生成的盒维数计算结果以数据文件形式存储，这些文件详细记录了在不同尺度下的分形维数，为进一步的分析提供了关键的量化指标。
在S702步骤中，通过采用多分形谱分析进一步探究地表结构的复杂性。该步骤涉及到广义维数的计算和谱分布的分析，专注于分析数据集中的分形维数变化。广义维数计算为理解数据集的分形特性提供了多维度的视角，而谱分布分析则揭示了数据集中的空间变异性。这种多维度和多尺度的分析有助于深入理解地表结构的复杂性，尤其是在不同尺度上的空间变异特征。生成的多分形分析结果以数据文件形式存储，记录了地表结构的多尺度异质性和分形特征，为预测和管理地质灾害提供了重要的科学依据。
在S703步骤中，通过采用综合性数据解释和分析方法对多分形分析结果进行深入分析。这一步骤中，应用了趋势分析和相关性分析方法，旨在从多维特征的角度综合考虑地表结构的复杂性和不稳定性。趋势分析关注数据的整体变化趋势，而相关性分析则探究不同特征之间的相互关系。这种综合性的分析方法能够揭示地表结构变化的根本原因和表现形式，对于理解地质环境的动态变化至关重要。生成的分形分析结果以综合报告的形式存储，为地质灾害的预警和风险管理提供了全面的分析视角。
请参阅图9，基于分形分析结果、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：
S801：基于分形分析结果，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；
S802：基于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；
S803：基于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。
在S801步骤中，通过采用加权多标准决策分析，对基于分形分析的结果进行了初步的地质灾害风险评估。这一过程涉及到对不同分析结果进行权重分配，以及运用综合评分算法来评估地质灾害的潜在风险。在实施时，首先根据每项分析结果的重要性和影响力分配相应的权重，然后利用这些权重对各项分析结果进行综合评分。这种方法能够综合考虑多种因素对地质灾害风险的影响，揭示了不同因素对灾害风险影响的程度。生成的多标准决策分析结果以数据报告的形式存储，详细记录了地质灾害风险的初步评估，为后续的综合性风险评估提供了基础。
在S802步骤中，通过数据融合与风险评估方法，结合了多标准决策分析结果与其他分析结果，以进行地质灾害的整体风险评估。在这个过程中，将SOM分析结果、HMM-DA风险评估结果、热力学分析结果以及时频分析结果进行整合，运用数据融合和风险建模技术来评估地质灾害的整体风险。这种综合性评估考虑了多个方面的信息，更全面地评估了地质灾害的潜在风险。生成的综合性风险评估结果以详细的数据报告形式存储，提供了全方位的地质灾害风险评估，为灾害预防和应对策略制定提供了重要依据。
在S803步骤中，通过应用文本自动生成技术，整合了综合性风险评估结果和校准完成的数据集，生成地质灾害预警综合报告。这一过程中，使用了自然语言处理技术和报告模板生成技术，将之前分析和评估的数据转化为易于理解的文本形式。通过这种方式，不仅提高了报告的可读性，而且确保了报告内容的准确性和连贯性。生成的地质灾害预警综合报告以结构化的文档格式存储，包含了灾害风险的详细评估、潜在的危险区域、预防和应对建议等关键信息，为地质灾害的预防和应急响应提供了实用的参考资料。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (2)

1.基于遥感监测的地质灾害预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于收集的遥感数据，采用R树空间索引技术，进行多维数据检索和空间查询，同时使用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：
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；
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；
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；
基于所述优化后的遥感数据集，采用MODTRAN辐射传输模型计算光线在大气中的传输损失，结合特征点匹配算法校正图像对齐偏差，生成校准完成的数据集的步骤具体为：
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；
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；
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；
基于所述校准完成的数据集，采用短时傅里叶变换进行时间窗内的频率分析，并使用经验模态分解法分解多维数据，分析其时间频率特性，生成时频分析结果的步骤具体为：
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；
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；
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；
基于所述时频分析结果，采用非平衡熵分析法分析地表温度数据，计算地质区域温度的熵值，并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：
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；
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；
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；
基于所述热力学分析结果，采用Viterbi算法和隐马尔可夫模型，识别地质灾害的潜在序列，结合Baum-Welch算法进行模型参数优化，并预测灾害发展趋势，生成HMM-DA风险评估结果的步骤具体为：
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；
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；
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；
基于所述HMM-DA风险评估结果，采用Kohonen网络，进行数据的无监督分类和模式识别，通过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：
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；
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；
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；
基于所述SOM分析结果，采用盒维数计算和多分形谱分析方法，揭示地质结构的分形特征及其多尺度异质性，并探究地质结构的复杂性和稳定性，生成分形分析结果的步骤具体为：
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；
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；
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；
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整合分析结果，生成地质灾害预警综合报告的步骤具体为：
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；
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；
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。
2.根据权利要求1所述的基于遥感监测的地质灾害预警方法，其特征在于：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。
CN202410077703.8A 2024-01-19 2024-01-19 基于遥感监测的地质灾害预警方法 Active CN117593653B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410077703.8A CN117593653B (zh) 2024-01-19 2024-01-19 基于遥感监测的地质灾害预警方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410077703.8A CN117593653B (zh) 2024-01-19 2024-01-19 基于遥感监测的地质灾害预警方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117593653A CN117593653A (zh) 2024-02-23
CN117593653B true CN117593653B (zh) 2024-05-07

Family

ID=89913726

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410077703.8A Active CN117593653B (zh) 2024-01-19 2024-01-19 基于遥感监测的地质灾害预警方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117593653B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116182952A (zh) * 2023-03-06 2023-05-30 江苏融智绘地理信息科技有限公司 一种地质灾害调查信息智能采集方法
CN117037432A (zh) * 2023-10-08 2023-11-10 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司 基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法
CN117152893A (zh) * 2023-10-31 2023-12-01 广州市林业和园林科学研究院 一种森林防灾方法及系统
CN117194954A (zh) * 2023-09-27 2023-12-08 桂林电子科技大学 一种基于时频特征提取的混合深度学习水质预测方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB201201230D0 (en) * 2012-01-25 2012-03-07 Univ Delft Tech Adaptive multi-dimensional data decomposition
CN114757309B (zh) * 2022-06-16 2022-09-02 青岛理工大学 多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116182952A (zh) * 2023-03-06 2023-05-30 江苏融智绘地理信息科技有限公司 一种地质灾害调查信息智能采集方法
CN117194954A (zh) * 2023-09-27 2023-12-08 桂林电子科技大学 一种基于时频特征提取的混合深度学习水质预测方法
CN117037432A (zh) * 2023-10-08 2023-11-10 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司 基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法
CN117152893A (zh) * 2023-10-31 2023-12-01 广州市林业和园林科学研究院 一种森林防灾方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于EEMD分形和LS-SVM的次声信号识别泥石流类型;胡至华;袁路;马东涛;胡雨豪;李梅;;山地学报;20200815(04);全文 *
天地一体化地物变化监测与风险评估;胡邦国;孙晓龙;陈立;纪润驰;;中国矿业;20201010(S2);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117593653A (zh) 2024-02-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhu et al. Intelligent logging lithological interpretation with convolution neural networks
CN109709603B (zh) 地震层位识别与追踪方法、系统
US9378462B2 (en) Probability mapping system
CN110674841A (zh) 一种基于聚类算法的测井曲线识别方法
CN111596978A (zh) 用人工智能进行岩相分类的网页显示方法、模块和系统
Wan et al. A landslide expert system: image classification through integration of data mining approaches for multi-category analysis
CN114742272A (zh) 一种基于时空交互关系的土壤镉风险预测方法
CN116975576B (zh) 基于关键信息统计的山区公路地质灾害危险性评价方法
Iqbal et al. Groundwater level prediction model using correlation and difference mechanisms based on boreholes data for sustainable hydraulic resource management
CN114036841A (zh) 基于半监督支持向量机模型的滑坡易发性预测方法及系统
CN115730684A (zh) 一种基于lstm-cnn模型的空气质量检测系统
CN113009553A (zh) 基于NGBoost和SHAP值的可解释地震动参数概率密度分布预测方法
Ali et al. A novel machine learning approach for detecting outliers, rebuilding well logs, and enhancing reservoir characterization
CN117473305A (zh) 一种近邻信息增强的储层参数预测方法及系统
CN113705110A (zh) 一种基于双重随机森林回归方法的爆破振动速度预测方法
CN117593653B (zh) 基于遥感监测的地质灾害预警方法
CN117093890A (zh) 一种能源资源开发区域生态环境综合评价方法
CN114402233A (zh) 正演沉积模型的自动校准
Hicks Jr et al. Identifying and quantifying significant uncertainties in basin modeling
CN117633658B (zh) 岩石储层岩性识别方法及系统
CN117574269B (zh) 陆相页岩储层天然裂缝智能识别方法及系统
Grant et al. Leveraging spatial metadata in machine learning for improved objective quantification of geological drill core
Wei et al. A symbolic tree model for oil and gas production prediction using time-series production data
CN111815769A (zh) 逆冲推覆构造带构造的建模方法、计算设备及存储介质
CN117539920B (zh) 基于房产交易多维度数据的数据查询方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant