摘要
本发明涉及地质灾害监测与预警技术领域,公开了一种基于北斗的地质灾害智能监测预警方法及系统。通过选取地质灾害易发区域部署北斗高精度监测设备,实时采集地表位移、沉降及倾斜形变数据,并结合环境参数构建多模态数据库。采用卡尔曼滤波与加权证据理论对时空数据进行对齐与噪声修正,利用DBSCAN空间聚类算法提取短期与长期形变特征,结合GeoHash网格索引实现多尺度异常变化模式识别。通过Z‑score标准化处理消除量纲差异,建立地质稳定性指标及变化率模型,进一步基于贝叶斯网络构建因果推理框架,结合时空神经网络训练风险预测模型。系统可动态调整监测周期阈值并自动触发分级预警,支持隐患整改全流程追溯与多层级网格化管理。本方案突破传统单源监测局限,实现地质灾害从形变特征提取、因果关系建模到动态风险预测的全链条防控,显著提升预警时效性与准确性。
技术关键词
地质灾害智能
监测点
监测预警方法
地质灾害风险
地质灾害预警
周期
推理网络
北斗高精度
GeoHash算法
监测设备
北斗设备
数据融合算法
历史监测数据
构建时空神经网络
空间特征提取
卡尔曼滤波
预警模型
层级
多模态数据库