[发明专利]一种大数据支持下的地质灾害监测与预警方法

说明书

本发明提供一种大数据支持下的地质灾害监测与预警方法，根据地质灾害点的历史数据，生成对应的地质灾害监测模型；将监测区域与地质灾害检测模型进行相似性分析，若相似性达到限定值，则将该监测区域设置为地质灾害隐患区；通过实时设备获取该地质灾害隐患区的监测数据；将监测数据中的每个因子与所述相似性最高的地质灾害监测模型所对应的数据做相似性分析，得到地质灾害发生的概率值；若概率值大于限定值则进行地质灾害实时预警，提高了监测灾害精确性。

技术领域

本发明涉及一种大数据支持下的地质灾害监测与预警方法。

背景技术

影响地质灾害活动的因素包括气象、地理、地质等，相互交织，自然与人为因素相互叠加。现有的预警模型是专家通过先假设再验证的方式确定得出的，基于统计方法，耦合了地质环境变化与降雨参数等多因素建立预警判据，但是这种方法没有充分发挥大数据的作用，在一定程度上受到统计样本的选择、地质环境条件的精细程度、实况降雨数据的精确匹配等因素控制和影响，难以进行实时更新完善，而且，统一的经验型模型无法满足不同条件下地质灾害监测适用性和精确性要求。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种大数据支持下的地质灾害监测与预警方法，提高了监测灾害精确性。

本发明是这样实现的：一种大数据支持下的地质灾害监测与预警方法，包括：

步骤1、根据地质灾害点的历史数据，生成对应的地质灾害监测模型；

步骤2、将监测区域与地质灾害检测模型进行相似性分析，若相似性达到限定值，则将该监测区域设置为地质灾害隐患区；

步骤3、通过实时设备获取该地质灾害隐患区的监测数据；

步骤4、将监测数据中的每个数据与所述相似性最高的地质灾害监测模型所对应的数据做相似性分析，得到地质灾害发生的概率值；

步骤5、若概率值大于限定值则进行地质灾害实时预警。

进一步地，所述步骤1进一步具体为：历史地灾点数据(灾害类型、灾害级别、灾害影响范围)、历史遥感影像数据、地形地貌、地层构造、植被覆盖度、气候、降水量、水系分布、大坝修建以及道路施工。

进一步地，所述步骤4进一步具体为：将监测数据中的每个数据与所述相似性最高的地质灾害监测模型所对应的数据做相似性分析，并为每个数据设定概率权重，将相似性分析得到的值乘以对应的概率权重，之后得到的值相加即为地质灾害发生的概率值；所述监测数据包括：地形地貌、地层构造、植被覆盖度、水系分布、遥感影像数据、地形形变数据、气象数据、大坝修建以及道路施工。

本发明具有如下优点：

1)重点通过历史数据，从自然、人为、遥感等因素全方面对地质灾害成灾诱因进行分析，充分发挥了多源历史大数据的价值。

2)通过人工智能技术，采用连续学习的方式，不断积累经验，挖掘多源数据价值，使模型自我优化，突破了经验模型无法自我完善的壁垒。

3)建立格网个性化地质灾害监测模型，打破了传统模型无法实现通用性对灾害监测所带来的影响，可以有效提高局部区域地质灾害监测预警的精准性。

附图说明

下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。

图1为本发明方法执行流程图。

图2为本发明具体实施例的流程图。

具体实施方式

如图1所示，本发明一种大数据支持下的地质灾害监测与预警方法，包括：