[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，获取目标区域的遥感影像信息和地形信息，基于功能区分类模型，根据所述遥感影像信息和所述地形信息，确定所述目标区域的各功能区，实现对目标区域进行精准分区；进一步根据各功能区对应的标签筛选目标功能区，将预先获取的目标功能区的各栅格的设定时间段内每天的滑坡影响因子输入至滑坡预测模型，确定各栅格的滑坡发生概率，对目标功能区进行针对性的滑坡预测，减小计算量，提高了目标区域的滑坡预测效率。

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。上述方法通常直接对某一区域的滑坡影响因子进行分析，但是进行滑坡预测的区域涉及的区域范围往往较大，既包括经常发生滑坡的区域也包括不易发生滑坡的区域，直接利用滑坡影响因子对该区域进行滑坡预测影响滑坡的预测效率。

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，实现提高目标区域的滑坡预测效率的效果。

第一方面，本发明实施例提供了一种滑坡的预测方法，包括：

获取目标区域的遥感影像信息和地形信息；

基于功能区分类模型，根据所述遥感影像信息和所述地形信息，确定所述目标区域的各功能区；

根据各功能区对应的标签筛选目标功能区，将预先获取的目标功能区的各栅格的设定时间段内每天的滑坡影响因子输入至滑坡预测模型，确定各栅格滑坡的发生概率。

第二方面，本发明实施例还提供了一种滑坡的预测装置，包括：

信息获取模块，用于获取目标区域的遥感影像信息和地形信息；

功能区确定模块，用于基于功能区分类模型，根据所述遥感影像信息和所述地形信息，确定所述目标区域的各功能区；

滑坡预测模块，用于根据各功能区对应的标签筛选目标功能区，将预先获取的目标功能区的各栅格的设定时间段内每天的滑坡影响因子输入至滑坡预测模型，确定各栅格滑坡的发生概率。

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。

第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本发明任意实施例提供的滑坡的预测方法。

本申请提供的技术方案，获取目标区域的遥感影像信息和地形信息，基于功能区分类模型，根据所述遥感影像信息和所述地形信息，确定所述目标区域的各功能区，实现对目标区域进行精准分区；进一步根据各功能区对应的标签筛选目标功能区，将预先获取的目标功能区的各栅格的设定时间段内每天的滑坡影响因子输入至滑坡预测模型，确定各栅格滑坡的发生概率，对目标功能区进行针对性的滑坡预测，减小计算量，提高了目标区域的滑坡预测效率。

附图说明