[发明专利]一种滑坡的预测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种滑坡的预测方法、装置、设备和存储介质，获取目标区域的第一栅格尺寸和由第一栅格尺寸重采样后的第二栅格尺寸，将第二栅格尺寸划分成多个栅格后并提取划分后的每个栅格的特征信息，可以同时兼顾栅格的平衡性、滑坡影响因子的丰富性以及计算量较小的优势，并便于在后续预测滑坡概率时，基于特征信息和滑坡影响因子，并以天为单位将滑坡影响因子输入至滑坡预测模型中，预测滑坡发生概率，将滑坡发生概率作为目标区域的滑坡预测结果，提高了滑坡预测的准确度。

技术领域

本发明实施例涉及滑坡监测技术领域，尤其涉及一种滑坡的预测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

山体滑坡是最常见的灾难性自然灾害之一，其具有分布范围广、发生频次高、多发性、区域性和严重性等特点，因滑坡每年会造成大量的人员伤亡和重大的环境和基础设施损失。对滑坡的易发性进行评估具有重要意义。

现有的滑坡易发性预测根据其所依据的理论基础的差异，可以分为确定性方法和非确定性方法。确定性方法主要是基于专家经验和知识的定向分析和基于滑坡过程或者物理学模型的进行分析的方法，预测准确度较差。近年来随着计算机技术和3S技术的高速发展，非确定性方法得到了广泛的应用，主要包括模糊逻辑法、层次分析法、决策树等。但是上述方法所处理的滑坡因子的时间精度较差，尤其是降雨量因子，通常仅考虑一年的降雨量，因此预测精度也不太理想，同时，由于滑坡的影响因子众多，仅采用一种非确定方法进行预测的预测效率较差，并且，不同尺寸的栅格下的滑坡数据的某些特征差异较大，直接利用由一个栅格尺寸重采样到另一个栅格尺寸的滑坡数据进行滑坡预测的准确度较差。

发明内容

本发明提供了一种滑坡的预测方法、装置、设备和存储介质，实现了对重采样后的栅格的滑坡数据进行特征再提取，根据提取的特征信息和每天的各个栅格的滑坡数据进行滑坡预测，提高了预测精度，同时基于滑坡预测模型进行滑坡预测，提高了预测效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种滑坡的预测方法，该滑坡的预测方法包括：

获取目标区域的第一栅格尺寸，并确定由所述第一栅格尺寸重采样后的第二栅格尺寸，其中，所述第二栅格尺寸大于所述第一栅格尺寸；

根据所述第一栅格尺寸将所述第二栅格尺寸对应的初始栅格划分成多个栅格，并基于第一栅格尺寸提取第二栅格尺寸对应的栅格中滑坡影响因子的特征信息，其中，所述滑坡影响因子为所述第二栅格尺寸对应的栅格下每个栅格的设定时间段内的每天的滑坡数据；

基于滑坡预测模型，根据所述特征信息和所述滑坡影响因子确定各栅格滑坡的发生概率，将所述发生概率作为所述目标区域的滑坡预测结果。

第二方面，本发明实施例还提供了一种滑坡的预测装置，该滑坡的预测装置包括：

栅格尺寸确定模块，用于获取目标区域的第一栅格尺寸，并确定由所述第一栅格尺寸重采样后的第二栅格尺寸，其中，所述第二栅格尺寸大于所述第一栅格尺寸；

特征信息提取模块，用于根据所述第一栅格尺寸将所述第二栅格尺寸对应的初始栅格划分成多个栅格，并基于第一栅格尺寸提取第二栅格尺寸对应的栅格中滑坡影响因子的特征信息，其中，所述滑坡影响因子为所述第二栅格尺寸对应的栅格下每个栅格的设定时间段内的每天的滑坡数据；

滑坡预测模块，用于基于滑坡预测模型，根据所述特征信息和所述滑坡影响因子确定各栅格滑坡的发生概率，将所述发生概率作为所述目标区域的滑坡预测结果。

第三方面，本发明实施例还提供了一种滑坡的预测设备，该设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例提供的滑坡的预测方法。