【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于地質災害，尤其涉及一種基于高山地形遙感影像的地質災害分析方法和系統。
技術介紹
1、高山地形起伏，工程地質環境脆弱，人類工程活動強烈，雨季降雨量大且集中，極端氣象事件頻發，崩塌、滑坡、泥石流等地質災害發育，給人民群眾的生命財產帶來巨大威脅。前人在地質災害的成災機理、地質災害的穩定性評價和災后治理等方面有較為深入的研究。傳統的地質災害識別方法只依靠少數傳感器或人工測量來獲取高山地形信息，存在執行性低、危險性高、工作量較大的問題。
技術實現思路
1、本專利技術要解決的技術問題是，提供一種基于高山地形遙感影像的地質災害分析方法和系統。
2、為實現上述目的，本專利技術采用如下的技術方案：
3、一種基于高山地形遙感影像的地質災害分析方法，包括：
4、步驟s1、獲取歷史預定地區高山地形數據；
5、步驟s2、根據歷史預定地區高山地形數據，構建地質災害分析模型；
6、步驟s2、將目標地區的高山地形數據輸入到地質災害分析模型中進行地質災害預測。
7、作為優選，歷史預定地區高山地形數據包含：衛星遙感影像數據和氣象數據，其中，衛星遙感影像數據包含地形構造和高山坡度；氣象數據包含降雨降水信息。
8、作為優選，步驟s2包括：
9、對歷史預定地區高山地形數據進行預處理；
10、根據預處理后的歷史預定地區高山地形數據訓練卷積神經網絡，得到地質災害分析模型；其中，使用prelu來代替relu作
11、作為優選，對歷史預定地區高山地形數據進行預處理包括：對歷史預定地區高山地形數據進行數據清洗。
12、本專利技術還提供一種基于高山地形遙感影像的地質災害分析系統，包括：
13、獲取模塊，用于獲取歷史預定地區高山地形數據；
14、訓練模塊，用于根據歷史預定地區高山地形數據，構建地質災害分析模型；
15、預測模塊，用于將目標地區的高山地形數據輸入到地質災害分析模型中進行地質災害預測。
16、作為優選，歷史預定地區高山地形數據包含：衛星遙感影像數據和氣象數據，其中，衛星遙感影像數據包含地形構造和高山坡度；氣象數據包含降雨降水信息。
17、作為優選，訓練模塊包括：
18、處理單元，用于對歷史預定地區高山地形數據進行預處理；
19、構建單元，用于根據預處理后的歷史預定地區高山地形數據訓練卷積神經網絡，得到地質災害分析模型；其中，使用prelu來代替relu作為所述卷積神經網絡中的激活函數，所述卷積神經網絡包括k-net+psp-net網絡模型。
20、作為優選，處理單元用于對歷史預定地區高山地形數據進行數據清洗
21、本專利技術根據歷史預定地區高山地形數據，構建地質災害分析模型；將目標地區的高山地形數據輸入到地質災害分析模型中進行地質災害預測。采用本專利技術的技術方案，解決存在執行性低、危險性高、工作量較大的問題。
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1.一種基于高山地形遙感影像的地質災害分析方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于高山地形遙感影像的地質災害分析方法，其特征在于，歷史預定地區高山地形數據包含：衛星遙感影像數據和氣象數據；其中，衛星遙感影像數據包含地形構造和高山坡度；氣象數據包含降雨降水信息。
3.如權利要求2所述的基于高山地形遙感影像的地質災害分析方法，其特征在于，步驟S2包括：
4.如權利要求3所述的基于高山地形遙感影像的地質災害分析方法，其特征在于，對歷史預定地區高山地形數據進行預處理包括：對歷史預定地區高山地形數據進行數據清洗。
5.一種基于高山地形遙感影像的地質災害分析系統，其特征在于，包括：
6.如權利要求5所述的基于高山地形遙感影像的地質災害分析系統，其特征在于，歷史預定地區高山地形數據包含：衛星遙感影像數據和氣象數據；其中，衛星遙感影像數據包含地形構造和高山坡度；氣象數據包含降雨降水信息。
7.如權利要求6所述的基于高山地形遙感影像的地質災害分析系統，其特征在于，訓練模塊包括：
8.如權利要求7所述的基
...【技術特征摘要】
1.一種基于高山地形遙感影像的地質災害分析方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于高山地形遙感影像的地質災害分析方法，其特征在于，歷史預定地區高山地形數據包含：衛星遙感影像數據和氣象數據；其中，衛星遙感影像數據包含地形構造和高山坡度；氣象數據包含降雨降水信息。
3.如權利要求2所述的基于高山地形遙感影像的地質災害分析方法，其特征在于，步驟s2包括：
4.如權利要求3所述的基于高山地形遙感影像的地質災害分析方法，其特征在于，對歷史預定地區高山地形數據進行預處理包括：對歷史預定地區高山地形數據進行數...
【專利技術屬性】
技術研發人員：山中雪，祁有輝，王明，鄭磊，祁月基，邢英梅，
申請(專利權)人：中國地質調查局西寧自然資源綜合調查中心，
類型：發明
國別省市：
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