[发明专利]一种基于弹性波的滑坡预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于弹性波的滑坡预测方法，应用于滑坡预测技术领域，具体步骤包括：构建多目标滑坡概率预测模型；获取边坡内传播的弹性波信号；利用特征提取网络拾取所述弹力波信号的信号特征；所述信号特征带入所述多目标滑坡概率预测模型的方程内，判断滑坡是否发生。本发明公开提供了一种基于弹性波的滑坡预测系统及方法，构建多目标滑坡预测模型，利用不同时刻的弹性波波速确定预测结果，预测精度大大提高，利用分割的原理将弹性波传播过程中分割成不同的时间段，分别计算波速，判断滑坡是否发生，将历史数据代入所述多目标滑坡概率预测模型，确定出现滑坡的弹性波波速阈值，根据不同波速持续时间，以及当前波速确定是否发生滑坡。

技术领域

本发明涉及滑坡预测技术领域，更具体的说是涉及一种基于弹性波的滑坡预测方法及系统。

背景技术

目前，滑坡作为主要地质灾害之一，在世界范围内每年造成大量人员伤亡和财产损失。应用最先进的滑坡监测预报系统在区域尺度上进行边坡监测，对预测降雨型滑坡的发生具有重要意义。因此，亟需对存在潜在滑坡危险的边坡进行监测，为潜在受灾群众提供早期预警，为分析和救灾提供参考。

迄今为止，多种边坡监测技术作为早期预警系统已得到广泛应用。进一步，弹性波特性包含了大量与土的受力状态有关的信息。利用弹性波波对土力学进行无损分析在地质工程中得到越来越多的应用。由于土中弹性波波速能够反映其内部力学状态，弹性波波速已被用于表征土力学状态，例如黏土流变行为，堆积层几何形貌，剪切模量，泊松比，松动圈深度，土壤侵蚀，土体含水率，土体变形，和边坡位移。研究发现，弹性波特性能够直接反映边界条件变化对土体响应、边坡行为和破坏机制的影响。

然而现有技术中，由于观测的尺度影响分析、输出和判断，选择适当的数字高程模型分辨率，即像素大小、网格分辨率和网格大小的选择很困难。导致遥感监测技术不能精准预测滑坡的发生；土颗粒产生的声发射信号较弱，衰减较快，限制了边坡监测技术的应用。而且现有技术中，对于滑坡未能进行灵敏、连续、远程实时监测，对于滑坡报警的播报准确性差；并且坡面土壤一般处于非饱和状态，基质吸力贡献了大部分土抗剪强度。在降雨过程中，雨水渗入坡面，降低基质吸力，进而降低土体抗剪强度。当抗剪强度降低到无法维持平衡时，边坡发生滑动。对于上述内容，现有技术不能进行准确预测。

因此，如何提供一种利用弹力波对滑坡灾害进行预测是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于弹性波的滑坡预测方法及系统，根据不同时刻的弹性波波速确定是否发生滑坡，大大提高预测精度。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于弹性波的滑坡预测方法，具体步骤包括：

构建多目标滑坡概率预测模型；

获取边坡内传播的弹性波信号；

利用特征提取网络拾取所述弹力波信号的信号特征；

所述信号特征带入所述多目标滑坡概率预测模型的方程内，判断滑坡是否发生。

通过上述技术方案，本发明的技术效果在于：构建多目标滑坡预测模型，利用不同时刻的弹性波波速确定预测结果，预测精度大大提高。

优选的，在上述的一种基于弹性波的滑坡预测方法中，所述多目标滑坡概率预测模型表示为其中，t₀为初始时刻，t₁为初始时刻的下一时刻，H₀为弹性波在t₀时刻的传播距离，H₁为弹性波在t₁时刻的传播距离，V为弹性波波速，α_n为当前弹力波速度系数。

通过上述技术方案，本发明的技术效果在于：利用分割的原理将弹性波传播过程中分割成不同的时间段，分别计算波速。