基于多传感器的地质灾害智能监测系统及方法与流程

本发明涉及地质灾害智能监测，具体涉及基于多传感器的地质灾害智能监测系统及方法。

背景技术：

1、随着全球气候变化和人类活动的加剧，地质灾害的发生频率和严重程度呈显著上升趋势，对人类生命财产安全及生态环境造成了重大威胁；传统地质灾害监测方法依赖单一传感器或人工观测，存在监测范围有限、实时性差及数据精度不足等问题，难以满足复杂环境下地质灾害预测与评估的需求。

2、公告号为cn114399210b的中国发明专利中公开了一种地质灾害应急管理与决策系统、方法及可读存储介质，地质灾害应急管理与决策系统包括：灾前预防系统进行地质灾害的预防与监测；应急救援指挥调度系统生成应急决策；后期处置系统进行突发性地质灾害应对工作总结；灾前预防系统包括地质灾害隐患监测预警子系统、地灾巡查子系统、预案库动态管理子系统以及宣教培训子系统；应急救援指挥调度系统，包括灾情报告子系统、应急决策子系统、应急指挥调度子系统；后期处置系统包括总结评估子系统与灾后重建子系统；本发明实现了基于应急预案的智能化决策支持，有效提高突发性地质灾害应急决策支持的科技水平。

3、然而，现有传统地质灾害监测方法在实时性、准确性和数据处理能力方面的不足，尤其是在大范围、复杂环境中监测任务的高效执行难度；现有技术中，地质灾害预警依赖单一的数据来源或传统的数据分析手段，导致监测信息滞后，难以精确预测灾害发生的时间、地点和严重程度；此外，单一传感器或监测设备在面对多变的环境条件时，容易受外界干扰，导致监测结果的不稳定和误差增大；并且现有系统还缺乏有效的数据处理和智能化分析机制，无法及时应对突发性灾害事件的处理需求。

技术实现思路

1、本发明目的是针对背景技术中存在的问题，提出一种基于多传感器的地质灾害智能监测系统及方法。

2、本发明的技术方案：一种基于多传感器的地质灾害智能监测方法，包括以下具体实施步骤：

3、s1、部署在目标区域的若干种类型的传感器按照预设采样频率采集环境数据，汇总传感器发送的环境数据；

4、s2、基于时空自适应分解与重构方法，通过小波变换和经验模态分解将传感器数据分解为多个分量，并利用空间相关性和信噪比筛选有效信号，对低频残差进行局部加权回归平滑处理后，且通过线性插值和标准化处理对齐不同时间和量纲的数据，然后采用自适应加权融合方法结合传感器精度、数据质量和历史表现进行数据融合，生成融合数据，之后为融合数据生成待审标记；

5、s3、审查数据是否缺失，采用一阶和二阶辅助审查参数进行确认，通过卷积神经网络提取关键特征并使用主成分分析对数据降维，随后构建结合lstm和随机森林的风险评估模型，捕捉时序特性并进行灾害风险评估，输出灾害风险分析结果，灾害风险分析结果包括灾害风险概率和风险等级；

6、s4、基于灾害风险分析结果，自动激活应急响应策略：若灾害风险概率超过高级预警阈值，启动全面应急响应；若处于中等风险区间，发出警告并加强监测；若低于阈值，则建议定期监测；之后采用遗传算法优化进行资源调度，目标是最小化响应时间并优先调度重要资源；灾后通过评估应急响应效果，分析实际与预期损失差距，优化灾害预测模型与响应策略，输出资源分配结果和灾后评估结果；

7、s5、通过可视化界面实时展示监测区域的融合数据、灾害风险分析结果、资源分配结果和灾后评估结果。

8、优选的，基于时空自适应分解与重构方法的实施过程如下：

9、s21、输入数据为时序信号x(t)=s(t)+n(t)，结合小波变换和经验模态分解，将x(t)分解为多个分量：

10、；

11、式中，ci(t)表示分量信号，即经过时空分解得到的不同频率和尺度的分量；r(t)表示残差，即代表不可分解的趋势部分；k表示通过分解方法得到的分量数量，即信号被分解成的子信号数目；

12、s22、引入空间相关性分析，通过互相关系数筛选异常分量：

13、；

14、式中，xi(t)、xj(t)表示第i和第j个传感器的数据；ρij表示空间相关系数，用于判断分量的异常性；和分别表示第i和j传感器信号的均值；

15、s23、根据分解后的分量，计算每个分量的信噪比snri：

16、；

17、式中，si(t)表示第i个分量的有效信号；ni(t)表示第i个分量的噪声；

18、据此，基于信噪比，设置动态阈值：；

19、式中，α表示调整因子；δi表示第i个分量的标准差，即分量的波动性；

20、s24、对每个分量ci(t)，应用如下规则：

21、若|ci(t)|≥ti，则=ci(t)；

22、若|ci(t)|<ti，则=0；

23、其中，表示去噪后的分量；

24、s25、经过滤波处理后，各分量的有效信号被保留，但低频残差r(t)中仍存在非线性趋势噪声，利用局部加权回归对残差进行平滑处理，得到；

25、s26、将所有去噪分量与趋势残差进行重构，得到最终去噪信号：

26、；

27、据此去噪后的数据。

28、优选的，融合数据的融合过程如下：

29、s31、设定传感器数据的自适应权重，权重计算公式为：

30、；

31、式中，wi表示传感器i的权重，决定其在最终融合结果中的贡献度；αi表示传感器i的精度系数，即传感器的稳定性和测量误差；βi表示传感器i的数据质量系数，反映传感器当前数据的可信度；γi表示传感器i的历史表现系数；

32、s32、使用加权平均方法对各传感器数据进行融合，融合公式如下：

33、；

34、式中，xfused表示融合后的传感器数据，即多传感器融合后得到的最优预测值；xi表示传感器i的预处理后数据；n表示传感器总数；

35、s33、更新传感器数据的自适应权重，输出融合数据x。

36、优选的，待审标记的生成过程如下：

37、s41、选取标记生成码cg∈[1，q-1]，计算标记解析码ca=[cg]×g；

38、其中，g为椭圆曲线e：y2=(x3+ax+b) mod p上q阶基点，e为定义上有限域fp上的椭圆曲线，a、b、p和q表示椭圆曲线e中的参数；

39、s42、选取随机数r∈[1，q-1]，计算一阶辅助标识参数pl1=[r]g；

40、s43、计算融合数据x的短信息i=h(pl1,bx)；

41、其中，h表示哈希函数；bx表示融合数据x的二进制字符串形式；

42、s44、计算二阶辅助标识参数pl2=(i×cg+r) mod q，且满足pl2≠0，否则返回步骤s42；

43、s45、生成待审标记l={pl1，pl2}。

44、优选的，审查数据是否缺失的审查过程如下：

45、s51、检验pl2∈[1，q-1]是否成立：

46、若成立，则计算一阶辅助审查参数pa1=[pl2]×g；

47、若不成立，则说明融合数据x存在缺失；

48、其中，pl2表示二阶辅助标识参数；g为椭圆曲线e：y2=(x3+ax+b) mod p上q阶基点，e为定义上有限域fp上的椭圆曲线，a、b、p和q表示椭圆曲线e中的参数；

49、s52、计算二阶辅助审查参数pa2=[h(pl1,bx)]×ca+pl1；

50、其中，ca表示标记解析码；h表示哈希函数；bx表示融合数据x的二进制字符串形式；pl1表示一阶辅助标识参数；

51、s53、若pa1=pa2，则说明融合数据x具有完整性；反正，则说明接融合数据x存在缺失。

52、优选的，风险评估模型的构建过程如下：

53、s61、利用lstm网络对时序特征的历史数据进行学习，并预测未来的趋势，lstm模型的基本公式为：

54、；

55、式中，ht表示lstm的隐状态，即在时间步t的网络输出；xt表示当前时刻的输入数据；ht-1表示上一时刻的隐状态，即先前的网络记忆；wh、uh表示权重矩阵，即输入数据和先前隐状态对当前隐状态的影响；bh表示偏置项，调整隐状态的偏移；

56、s62、在lstm神经网络对数据的时序特性进行建模之后，引入随机森林模型，提升模型的稳定性和对复杂数据的分类能力；

57、随机森林模型通过随机选择样本子集和特征子集训练多个决策树，然后通过投票机制来确定最终的预测结果：

58、；

59、式中，、、…、表示多个决策树的预测输出；表示随机森林的最终预测结果；

60、s63、将lstm神经网络与随机森林模型进行融合，首先通过lstm网络对多传感器数据进行时序建模，得到一个包含时序信息的特征向量；接着将特征向量作为输入，传递给随机森林模型，进行灾害风险的分类预测；

61、融合后的模型的公式为：

62、；

63、式中，flstm(x)表示lstm模型对输入数据x预测输出，即从时序数据中提取的特征；frf()表示随机森林模型，对lstm输出的特征进行预测，得出最终的灾害风险概率。

64、优选的，采用遗传算法优化进行资源调度的优化过程为：根据灾害类型、严重性以及响应时间要求，进行资源分配优化；

65、遗传算法的目标函数为：

66、；

67、式中，表示第i个资源的权重，即资源的重要性；ti表示分配给第i个资源的响应时间，即资源响应的紧急程度；m表示资源总数；

68、据此：目标函数的优化目标是使得应急响应时间最小化，同时优先调度重要的资源，从而保证在灾害发生时能最大限度地减少损失。

69、优选的，更新传感器数据的自适应权重的更新过程如下：

70、s81、引入误差估计，误差估计基于预测和实际数据之间的差异，计算融合数据的误差范围：

71、；

72、式中，εi表示传感器i的误差值，即该传感器数据的预测值与实际测量值之间的差异；xpred表示融合预测的传感器数据；xmeas表示传感器实际测量的值；

73、s82、当检测到某传感器的数据误差大于设定的阈值时，降低该传感器的权重，调整后的权重计算公式为：

74、；

75、式中，λ'表示调节因子，用于控制误差对权重调整的影响强度；εi表示传感器i的误差值；αi表示传感器i的精度系数，即传感器的稳定性和测量误差；βi表示传感器i的数据质量系数，反映传感器当前数据的可信度；γi表示传感器i的历史表现系数。

76、本发明的技术方案：一种基于多传感器的地质灾害智能监测系统，其用于执行上述的一种基于多传感器的地质灾害智能监测方法，包括：

77、多传感器数据采集模块，集成有若干种传感器，用于实时采集地质灾害环境数据；

78、数据处理模块，用于对采集的地质灾害环境数据进行预处理；

79、数据分析模块，用于对传感器数据进行模式识别、异常检测和趋势分析，输出分析结果；

80、智能预警与决策模块，用于根据分析结果，提前发布预警信号，并结合风险评估结果和灾害响应策略，为灾害发生后提供决策支持；

81、人机交互与反馈模块，用于提供可视化界面，显示实时监测数据、预警信息和决策支持，并根据用户反馈不断优化监测策略。

82、与现有技术相比，本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

83、本发明设计了一种基于多传感器的地质灾害智能监测系统及方法，在数据采集、处理、分析和风险评估各环节中均表现出显著优势，显著提升了地质灾害监测的精确性、可靠性和智能化水平：

84、（1）实现多维度环境数据的全面采集与处理：通过部署地震传感器、气象传感器、位移传感器和气体传感器等多种类型的传感器，覆盖目标监测区域，全面采集地质灾害相关的环境信息，从而提升监测的全面性和数据基础的可靠性；

85、（2）增强数据质量与信息可信度：引入了数据清洗、降噪、标准化和时间对齐等多种数据预处理技术，结合时空自适应分解与重构(stadr)方法，有效去除了噪声和异常值，提高了传感器数据的质量与可信度，为后续分析奠定了坚实的基础；

86、（3）实现多源异构数据的融合分析：采用自适应加权融合算法，综合传感器的精度、数据质量和历史表现，动态调整权重，生成高质量的融合数据，同时通过误差估计单元实时优化传感器权重设置，确保融合数据的准确性与稳定性；

87、（4）提升灾害风险识别的准确性与可靠性：基于卷积神经网络（cnn）提取关键特征，并通过主成分分析（pca）降维高维数据，有效简化数据结构，突出核心信息；结合长短期记忆（lstm）网络的时序建模能力和随机森林的分类能力，构建混合模型，精准评估地质灾害的风险水平和潜在影响；

88、（5）确保数据完整性与传输安全性：通过哈希标记生成机制，保证融合数据在传输与存储过程中的完整性和安全性，杜绝了数据丢失或篡改的可能性，进一步提升系统的可靠性；

89、（6）实时性与决策支持能力强：多传感器数据实时汇聚与分析，结合智能预警与决策模块，能够在灾害风险发生前提供准确预警，同时通过人机交互与反馈模块提升信息传达的及时性与准确性，为地质灾害防控提供了强有力的技术支撑。