[发明专利]一种滑坡的预测方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种滑坡的预测方法，其特征在于，包括：

获取目标区域的各个栅格的设定时间段内每天的滑坡预测数据；

基于第一预设模型，根据所述滑坡预测数据确定每天滑坡的发生概率；

判断当前天滑坡的发生概率是否大于预设概率阈值；

若是，则基于第二预设模型，根据当前天的各个栅格的滑坡预测数据预测各个栅格滑坡的发生概率。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述滑坡预测数据包括动态因子和静态因子，其中，所述动态因子包括降雨量和土壤湿度中的至少一项，所述静态因子包括高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数、水流强度指数、沉积运输指数、地形粗糙度指数、与断层距离、与河流距离、与道路距离、岩性、土地利用和植被覆盖率中的至少一项。

3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，在获取目标区域的各个栅格的设定时间段内每天的滑坡预测数据之后，还包括：

对所述滑坡预测数据进行预处理，其中，所述预处理包括坐标统一处理和栅格统一处理中的至少一项。

4.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，基于第一预设模型，根据所述滑坡预测数据确定每天滑坡的发生概率，包括：

计算每天的各个栅格的所述动态因子的构造特征，其中，所述构造特征包括各个栅格的每个动态因子的总和、平均值、最大值、最小值、极差和四分位数，并根据每天的所述构造特征和静态因子得到所述第一预设模型的第一特征矩阵；

将所述第一特征矩阵输入所述第一预设模型中，以根据所述第一预设模型确定每天滑坡的发生概率。

5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，基于第二预设模型，根据当前天的各个栅格的滑坡预测数据预测各个栅格滑坡发生的概率，包括：

对所述当前天对应的各个栅格的滑坡预测数据进行特征提取，以生成所述第二预设模型的第二特征矩阵；

对所述第二特征矩阵进行归一化处理；

将归一化处理后的所述第二特征矩阵输入所述第二预设模型中，以根据所述第二预设模型确定当前天的各个栅格滑坡的发生概率。

6.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，在得到所述第一预设模型的第一特征矩阵之后，还包括：

对所述第一特征矩阵进行归一化处理。

7.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，在得到所述第一预设模型的第一特征矩阵之后，还包括：

基于随机森林算法对所述第一特征矩阵进行特征筛选。

8.一种滑坡的预测装置，其特征在于，包括：

预测数据获取模块，用于获取目标区域的各个栅格的设定时间段内每天的滑坡预测数据；

第一滑坡预测模块，用于基于第一预设模型，根据所述滑坡预测数据确定每天滑坡的发生概率；

概率阈值判断模块，用于判断当前天滑坡的发生概率是否大于预设概率阈值；

第二滑坡预测模块，用于若当前天滑坡的发生概率大于所述预设概率阈值，则基于第二预设模型，根据当前天的各个栅格的滑坡预测数据预测各个栅格滑坡的发生概率。

9.一种滑坡的预测设备，其特征在于，所述设备包括：

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如权利要求1-7中任一所述的滑坡的预测方法。

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，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如权利要求1-7中任一所述的滑坡的预测方法。