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深圳市地质灾害监测预警方法研究

深圳市地质灾害监测预警方法研究

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作者：吴博吉林大学

学位级别：硕士

我国是全球地质灾害最为严重的国家之一,地质灾害种类繁多、分布广、频率高、造成损失巨大。深圳市作为国务院批复确定的中国经济特区之一,近几十年经济高速增长,城市建设蓬勃发展。受地质环境和气候特征等的影响,滑坡和崩塌等地质灾害... 详细信息

我国是全球地质灾害最为严重的国家之一,地质灾害种类繁多、分布广、频率高、造成损失巨大。深圳市作为国务院批复确定的中国经济特区之一,近几十年经济高速增长,城市建设蓬勃发展。受地质环境和气候特征等的影响,滑坡和崩塌等地质灾害成为深圳市主要的地质灾害类型。近年来,频发的极端天气及人类工程活动,使地质灾害的防治形势愈发严峻。随着计算机技术和物联网技术的不断发展,地理、地质等各类数据资源越来越丰富,数据总量也呈现出了爆炸式增长的态势。针对数据量巨大、挖掘效率低、开发利用率低等问题,仅依靠人工处理与分析海量数据越来越难以满足当前地质灾害防治工作的需要。深度学习技术是人工智能领域的重要分支,近年来,深度学习取得了巨大的发展,在各领域展现出强大的应用潜力。充分利用大数据技术和深度学习方法,有效发现和获取地质大数据中隐藏的地质灾害隐患,并进行预警,对解决地质灾害防治所面临的一系列问题具有重大理论意义和实际应用价值。本文结合地质学、统计学和计算机科学等多学科的理论和方法,以深圳为试点研究区,构建一个集数据采集、处理、分析和预测于一体的地质灾害预测系统。主要研究内容和成果如下:(1)地质灾害易发性评价在地质灾害监测预警中有重要的作用。通过评估地质灾害易发性,能够为地质灾害预警系统设计提供指导,进而确定监测点和优先级,并将其作为预警决策的重要依据。更高效、更精确的地质灾害易发性评价是更好地进行地质灾害监测预警的前提,本文采用了MLP、ResNet和Vi T三种深度学习模型进行地质灾害易发性评价,并对这些模型在地质灾害易发性评价中的应用方式和评价能力进行了深入分析。基础地质资料为地质灾害评价提供了理论指导,同时考虑到深度学习在计算机视觉、自然语言处理以及多模态处理等领域的强大能力,本文将遥感、地质资料等多种类型的数据融合进行地质灾害易发性评价,以期将深度学习强大的多模态处理能力迁移到地质灾害监测预警领域。本文使用经过大量地质资料微调的Bert模型将地层信息向量化,同时结合栅格类数据进行地质灾害易发性评价,通过实验分析可知在考虑了地层信息后,深度学习模型对地质灾害的预测能力有近2.1%的提升。(2)基于上述研究,结合Transformer架构的显著优势和潜力,从数据嵌入方式、多模态特征融合策略以及最终特征选择等方面对模型进行了优化和改进。分析和比较了数据块直接展开与结合CNN的数据嵌入方式之间的差异。尽管结合CNN的数据嵌入方式在一定程度上提高了模型的预测能力,但其优势并不显著。通过对拼接、加权求和以及基于注意力机制的特征融合方法的对比发现,特征拼接和基于注意力机制的特征融合方法效果较好,但一定程度上增加了模型的复杂度。在选择最终预测所使用的特征时,对比了类别嵌入、中心评价单元特征以及均值向量之间的差异,并提出了一种创新的特征加权求和方法,该方法基于位置分布进行权重分配,以生成新的特征,实验表明该方法对模型能力的提高有较大帮助。(3)针对当前地质灾害监测设备存在的成本高、布设困难、监测点稀少导致覆盖范围受限以及过度依赖人工等问题,本文利用ESP32单片机开发了集成多传感器的多参数监测设备,并设计了单体地质灾害高效监测系统的拓扑结构,实现了监测系统的低成本和高可拓展性。并基于Spring架构和Vue架构开发了地质灾害监测预警系统,实现了监测数据实时展示、历史数据展示和处理、监测设备管理和监测点实时预警等功能。此外,本文还基于降雨阈值模型进行地质灾害预警。通过统计分析实时雨量监测数据和未来降雨预测,计算有效累计降雨量,预测目标区域未来地质灾害的预警等级。

关键词：地质灾害深度学习多模态融合监测预警系统低成本地灾监测设备

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