基于多源数据地质灾害监测预警应用研究
薛洪文
苏俊武
孙银锁
冯待飞
王永成
中国冶金地质总局第三地质勘查院,太原 030000
摘要：为提升多源数据在地质灾害监测预警中的应用能力,此研究构建了融合无人机摄影、地质传感器、卫星遥感等多源数据的监测预警系统.通过计算数据相似度并设定 0.8 的融合阈值,对未达标的数据采用 5×5 卷积核的三层卷积神经网络提取特征并二次融合,解决了多源异构数据的一致性问题.同时,提出深度核支持向量机(DKSVM)模型,利用深度学习自动提取地形坡度、土壤湿度等高阶特征关联,结合支持向量机的结构化风险最小化原理实现分类预测.试验选取滑坡、泥石流、地面塌陷等 9 类地质灾害与文献[3]～[4]的预警模型进行对比,结果表明:在滑坡、泥石流、地面塌陷等 9 类地质灾害中本研究系统的灾害预测准确率达 98.7%,相较于对比文献效果显著提升,其中滑坡、泥石流等灾害类型的F1 值均超过 97.6%.数据融合后有效信息占比从 65%提升至92%,平均相似度达 0.89,验证了模型在复杂地质环境下的鲁棒性与泛化能力,为智能化地质灾害预警提供了技术参考.
关键词：多源数据融合预警模型DKSVM地质监测地质灾害监测预警
分类号：P627(地质、矿产普查与勘探)P694(灾害地质学)
论文发表日期：2026-02-28
在线出版日期：2026-03-03（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 53-61 )
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