基于深度学习的空天地滑坡监测方法和系统

本发明公开了基于深度学习的空天地滑坡监测方法和系统，涉及矿山的滑坡监测技术领域，该系统通过建立可视化的人机交互平台，结合数字化地质灾害模型，将矿山区域划分为多个监测子区域，多源数据采集涵盖空基、天基和地基多种传感数据，通过标准化、时间同步与空间配准处理，保证数据的一致性和可靠性；采用卷积神经网络构建滑坡动态监测模型，实时提取滑坡体多尺度时空特征，实现滑坡物理效应风险的准确识别；结合地质力学应变响应指数、微震激发响应系数和波动扰动异常指数，通过阈值判定机制多维度评估滑坡风险，动态输出风险状态及预警级别，生成预警策略，辅助矿山安全管理与应急响应，保障矿区人员生命安全和环境稳定。