一种崩塌地质灾害自动监测预警系统的制作方法

本发明涉及地质灾害监测和预警，尤其涉及一种崩塌地质灾害自动监测预警系统。

背景技术：

1、随着地质灾害对人类造成的影响日益凸显，人们开始意识到需要通过科学手段来监测和预警地质灾害，以减少灾害带来的损失，利用计算机技术对监测数据进行处理分析，实现对潜在地质灾害风险的评估和预警；

2、传统的系统可能存在滞后性，难以及时对监测数据进行分析和处理，影响预警的及时性和准确性，且受限于专家经验和简单的规则，难以提供精细化、智能化的决策支持，缺乏整体的智能化、自动化运行，导致系统运行效率低下，难以快速响应灾害事件。

3、经检索，中国专利号为cn112289006b的专利，公开了山体滑坡风险监测预警方法和系统，具有通过搭建模拟滑坡体场景，获取模拟传感数据训练第一分类器，得到初始微运动单元事件检测模型，然后获取真实滑坡体场景的真实传感数据，对初始微运动单元事件检测模型进行增强训练和对第二分类器进行训练，分别得到微运动单元事件检测模型和故障模型，最后结合微运动单元事件检测模型和故障模型建立初始滑坡预警模型，并利用卷积神经网络模型对初始滑坡预警模型进行训练，得到滑坡预警模型；

4、但上述专利中传统系统，在对数据的多元数据方面存在欠缺，难以有效整合不同来源、不同类型的监测数据，导致监测预警结果的综合性和全面性不足，缺乏对大规模、多源数据进行高效分析的能力，难以挖掘数据中的潜在信息和规律，导致预警决策的科学性和精准性有待提升，提出的一种崩塌地质灾害自动监测预警系统。

技术实现思路

1、本发明的是为了解决现有的专利中，对数据的多元数据方面存在欠缺，缺乏对大规模、多源数据进行高效分析的能力，而提出的一种崩塌地质灾害自动监测预警系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、传感器网络模块，用于布设在潜在崩塌地区域的传感器网络，实时监测地质环境的变化；

4、数据采集与传输模块，用于将传感器获取的数据通过有线或无线网络传输到数据中心；

5、实时监测与远程控制模块，用于建立实时监测平台，并通过互联网远程控制监测设备；

6、数据处理与分析模块，用于建立数据处理和分析平台，对传感器获取的原始数据进行实时处理和分析；

7、人工智能与大数据分析模块，用于对监测数据进行深入的挖掘和分析；

8、多元数据融合模块，用于将多源监测数据整合；

9、预警模块，用于建立自动化的预警系统，并发送警报信息给相关部门和人员；

10、智能决策支持模块，用于模拟不同灾害情景下的应对方案，并提供实时的指导和决策支持。

11、上述技术方案进一步包括：

12、所述传感器网络模块，多个传感器组成的网络系统，部署在潜在发生崩塌的区域，实时监测地质形变、地表位移和降雨情况各种参数；

13、所述数据采集与传输模块，通过无线通信模块，传感器节点将采集到的数据传输到数据处理中心，并将这些信息传输到数据处理中心进行分析和处理。

14、所述实时监测与远程控制模块，对接收到的数据进行处理，远程控制设备启动，对坍塌风险较大的区域进行实时数据精准采集、高频率采集，根据预设的阈值和规则，传输至数据处理中心。

15、所述数据处理与分析模块，接收来自传感器网络模块和实时监测与远程控制模块的各类数据，对接收到的原始数据进行处理和清洗，包括去除异常值、填补缺失值和数据平滑，并利用机器学习，并对清洗后的数据进行进一步分析，寻找数据之间的关联性和模式。

16、所述人工智能与大数据分析模块，利用支持向量机算法来识别潜在的崩塌风险区域，有一个数据集，其中包含地质特征和对应的崩塌发生与否的标签，考虑两个特征，分别用x_1和x_2表示，崩塌发生与否的标签用y表示，通过支持向量机找到一个超平面，最大化样本点到该超平面的间隔，并正确分类样本点：

17、wtx+b＝0

18、其中，w是超平面的法向量，b是偏置项，支持向量机的分类器表示为：

19、f(x)＝sign(wtx+b)

20、引入松弛变量ξ，处理线性不可分的情况，优化目标表示为：

21、

22、约束条件为：

23、yi(wtxi+b)≥1-ξi,ξi≥0

24、其中，c是惩罚参数，用于控制间隔和误分类点之间的权衡。

25、所述多元数据融合模块，多个数据源，包括地表位移监测数据、降雨量数据和地质构造数据，通过融合数据来进行崩塌风险的预测和监测，将每个数据源的数据表示为向量，地表位移数据表示为x_1，降雨量数据表示为x_2，地质构造数据表示为x_3对于地表位移数据，降雨量数据和地质构造数据，利用非线性加权融合算法来融合不同数据源的预测结果，非线性加权融合算法表示为：

26、y＝f(w1·x1+w2·x2+w3·x3+b)

27、其中w_1,w_2,w_3是各个数据源的权重，b是偏置项，f(·)是非线性函数，通过优化算法，利用梯度下降法，来学习最佳的权重w_1,w_2,w_3和偏置项b，最大化预测准确度或者评价指标。

28、所述预警模块，根据数据处理与分析模块的结果，并设定相应的阈值和规则，当数据处理与分析模块检测到潜在的崩塌风险，进行地质灾害风险评估，及时向相关部门或人员发出预警信息，接收到预警信息的相关部门或人员将根据预警内容和级别，采取相应的措施来应对潜在的崩塌风险。

29、所述智能决策支持模块，将来自数据处理与分析模块的多种监测数据进行综合评估，基于数理模型构建决策模型和规则引擎，用于根据实时数据和情况，提供相应的风险评估和防范方案，收集相关数据并进行反馈分析。

30、本发明具备以下有益效果：

31、1、本发明中，利用人工智能算法对大数据进行深度学习和分析，从而更准确地识别出潜在的崩塌地质灾害风险，为灾害风险评估、预测和预警提供更科学、全面的依据。

32、2、本发明中，整合不同来源、不同类型的监测数据，将来自不同监测设备和传感器的信息进行有效整合和协同，实现信息交叉验证和互补，提高监测结果的准确性和可信度，实现对地质灾害风险的整体态势感知，从而更好地把握灾害发展趋势，为决策者提供更科学、全面的决策支持。

技术特征：

1.一种崩塌地质灾害自动监测预警系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种崩塌地质灾害自动监测预警系统，其特征在于，所述传感器网络模块，多个传感器组成的网络系统，部署在潜在发生崩塌的区域，实时监测地质形变、地表位移和降雨情况各种参数；

3.根据权利要求1所述的一种崩塌地质灾害自动监测预警系统，其特征在于，所述实时监测与远程控制模块，对接收到的数据进行处理，远程控制设备启动，对坍塌风险较大的区域进行实时数据精准采集、高频率采集，根据预设的阈值和规则，传输至数据处理中心。

4.根据权利要求1所述的一种崩塌地质灾害自动监测预警系统，其特征在于，所述数据处理与分析模块，接收来自传感器网络模块和实时监测与远程控制模块的各类数据，对接收到的原始数据进行处理和清洗，包括去除异常值、填补缺失值和数据平滑，并利用机器学习，并对清洗后的数据进行进一步分析，寻找数据之间的关联性和模式。

5.根据权利要求1所述的一种崩塌地质灾害自动监测预警系统，其特征在于，所述人工智能与大数据分析模块，利用支持向量机算法来识别潜在的崩塌风险区域，有一个数据集，其中包含地质特征和对应的崩塌发生与否的标签，考虑两个特征，分别用x_1和x_2表示，崩塌发生与否的标签用y表示，通过支持向量机找到一个超平面，最大化样本点到该超平面的间隔，并正确分类样本点：

6.根据权利要求1所述的一种崩塌地质灾害自动监测预警系统，其特征在于，所述多元数据融合模块，多个数据源，包括地表位移监测数据、降雨量数据和地质构造数据，通过融合数据来进行崩塌风险的预测和监测，将每个数据源的数据表示为向量，地表位移数据表示为x_1，降雨量数据表示为x_2，地质构造数据表示为x_3，对于地表位移数据，降雨量数据和地质构造数据，利用非线性加权融合算法来融合不同数据源的预测结果，非线性加权融合算法表示为：

7.根据权利要求1所述的一种崩塌地质灾害自动监测预警系统，其特征在于，所述预警模块，根据数据处理与分析模块的结果，并设定相应的阈值和规则，当数据处理与分析模块检测到潜在的崩塌风险，进行地质灾害风险评估，及时向相关部门或人员发出预警信息，接收到预警信息的相关部门或人员将根据预警内容和级别，采取相应的措施来应对潜在的崩塌风险。

8.根据权利要求1所述的一种崩塌地质灾害自动监测预警系统，其特征在于，所述智能决策支持模块，将来自数据处理与分析模块的多种监测数据进行综合评估，基于数理模型构建决策模型和规则引擎，用于根据实时数据和情况，提供相应的风险评估和防范方案，收集相关数据并进行反馈分析。

技术总结本发明涉及地质灾害监测和预警技术领域，且公开了一种崩塌地质灾害自动监测预警系统，包括：传感器网络模块，用于布设在潜在崩塌地区域的传感器网络，实时监测地质环境的变化；数据采集与传输模块，用于将传感器获取的数据通过有线或无线网络传输到数据中心；实时监测与远程控制模块，用于建立实时监测平台，并通过互联网远程控制监测设备；数据处理与分析模块，用于建立数据处理和分析平台，对传感器获取的原始数据进行实时处理和分析；人工智能与大数据分析模块，用于对监测数据进行深入的挖掘和分析，实现对地质灾害风险的整体态势感知，从而更好地把握灾害发展趋势，为决策者提供更科学、全面的决策支持。技术研发人员：王莹,霍瑜剑,万小强,杨晓旭,魏勇齐,杜菊红,杨婉菲受保护的技术使用者：河南省资源环境调查一院技术研发日：技术公布日：2024/9/29