[0001] 本发明涉及地质灾害监测技术领域，特别是涉及一种基于5G定位技术的地质灾害监测方法。

[0002] 地质灾害的监测与预警是一个复杂的工程，其核心技术问题在于如何实现高精度、实时、智能化的塌陷隐患识别与预警。这涉及到多个技术难点的协同解决。首先，地理位置信息的获取需要克服传统定位技术精度不足的局限，而5G定位技术虽然精度高，但在复杂地形条件下的稳定性和可靠性仍面临挑战。其次，高密度位移监测技术在大范围、长时间应用时，如何保证监测数据的连续性和一致性是一个关键问题。再者，机器学习算法在处理海量、多源、异构的监测数据时，如何提高模型的泛化能力和抗干扰能力，以准确监测地质灾害，是一个亟待解决的难题。此外，地质灾害预警模型的建立需要综合考虑地质条件、水文条件、人为活动等多种因素，如何在模型中有效融合这些复杂因素，提高预警的准确性和及时性，也是一个重要挑战。最后，在地质灾害的形成机理分析和治理方案优化中，如何平衡计算效率和模型精度，实现快速响应和科学决策，是又一个技术难题。这些问题的解决不仅需要各个技术领域的突破，更需要多学科知识的交叉融合，以进行全面、高效、智能的地质灾害监测预警。

[0026] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0027] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

[0028] 本实施例提供了一种基于5G定位技术的地质灾害监测方法，如图1所示，包括：

[0029] 步骤S101、获取目标区域的地理位置信息，基于地理位置信息对目标区域进行位移监测、地下空间监测、地下水监测、气象监测，获取实时位移数据、地下空间探测数据、地下水监测数据、气象数据。

[0030] 确定目标区域的地理位置范围，采用5G定位技术对目标区域进行扫描，获取目标区域内的地理坐标数据；对地理坐标数据进行噪声处理，剔除异常坐标点，构建目标区域的地理坐标数据集；以地理坐标数据集对目标区域的监测范围，通过布设传感器进行位移监测、地下空间监测、地下水监测、气象监测，获取实时位移数据、地下空间探测数据、地下水监测数据、气象数据，其中，位移数据包括位移方向、位移速率、位移加速度等，地下空间探测数据包括地下空洞、管线空间位置和形态信息等，地下水监测数据包括地下水位变化、水质变化动态信息等，气象数据包括温湿度、风力、降水等。

[0031] 具体的，本实施例中利用已建立的地质灾害易发区地理信息数据库，通过空间查询获取目标区域的大致范围，例如某市某区域，面积约为10平方公里。然后，利用5G定位技术对该区域进行扫描，获取高精度地理坐标数据，定位精度可达厘米级。对获取的坐标数据进行噪声处理，采用中值滤波算法剔除异常点，得到精确的地理坐标数据集。

[0032] 本实施例在目标区域布设若干高精度GPS定位仪和倾斜仪传感器，采样频率为10Hz，定位精度优于1cm，倾斜角度测量精度达到0.1°，每隔1小时自动采集一次各监测点的三维坐标和倾斜角度数据，形成一组反映地表位移情况的位移数据。

[0033] 获取地下空间探测数据，可采用地质雷达、电磁波CT成像等技术手段，通过布设探测测线，采集地下介质的电磁波响应信号，并进行反演解释，获取地下空洞、管线等目标体的三维空间位置和形态信息，空间定位精度可达1m。

[0034] 同时，在目标区域布设地下水位监测井和水质监测点，通过水位计和多参数水质分析仪等，实时采集地下水位变化和水质参数，监测频率为1次/小时。

[0035] 气象数据可根据目标区域所属气象观测站获取。

[0036] 步骤S102、对实时位移数据、地下空间探测数据、地下水监测数据、气象数据进行处理和分析，获取地质灾害预测结果。

[0037] 各监测点通过LoRa无线通信将数据实时传输至监测数据中心进行保存，监测数据中心采用分布式存储架构和Hadoop大数据处理平台，对每天产生的监测数据进行处理和保存，获取特征参数；

[0038] 将特征参数按时间序列进行融合后，输入至预先构建的地质灾害预测模型中，输出地质灾害预测结果，其中，地质灾害预测结果包括地质灾害类别、地质灾害发生概率值、地质灾害发生等级、地质灾害成因和影响范围。

[0039] 其中，地质灾害预测模型基于训练集训练支持向量机SVM模型得到，训练集包括若干种地质灾害及对应的特征参数和成因，以及每种地质灾害的不同程度对应的影响范围。

[0040] 具体的，对实时位移数据进行处理包括：利用中值滤波算法对获取的位移数据进行处理，去除超出正常范围的异常值和高频噪声，得到平滑的位移数据序列，并提取反映位移特征的地表形变参数，如位移速率、位移加速度、位移累加量等。

[0041] 对实时地下空间探测数据进行处理包括：对地下空间探测数据进行去噪滤波、属性转换等，提取反映地下空洞特征的地下空间参数，如电磁波速度、频率、振幅等。

[0042] 对实时地下水监测数据进行处理包括：对地下水监测数据进行异常值剔除、数据标准化等处理，提取水位变化速率、水质离子浓度等地下水参数。

[0043] 对实时气象数据进行处理包括：对气象数据进行异常值剔除、数据标准化等处理，提取湿度、温度、风力、降水量等气象参数。

[0044] 具体的，本实施例中的地质灾害预测模型的训练过程包括：

[0045] 将训练集中的地质灾害及对应的特征参数和成因，以及每种地质灾害的不同程度对应的影响范围，采用卡尔曼滤波算法对多源异构数据进行融合，通过建立状态方程和观测方程，利用最小二乘法估计数据的最优值，消除数据冗余和不一致性；对融合后的数据采用主成分分析法进行特征提取，通过计算特征值和特征向量，选取贡献率大于85％的前n个主成分作为关键特征，形成m维标准化特征向量。将特征向量输入支持向量机SVM模型进行训练，通过5次交叉验证，不断优化模型参数，提高预测精度，最终建立准确率达到95％以上的地质灾害预测模型。当新的监测数据输入预测模型后，可综合分析地质灾害类别、地质灾害发生概率值、地质灾害发生等级、地质灾害成因和影响范围。

[0046] 步骤S103、基于地质灾害预测结果，给出最佳治理方案并发出预警信息；

[0047] 基于预测的地质灾害类别、地质灾害发生概率值、地质灾害发生等级、地质灾害成因和影响范围，采用优化算法，确定地质灾害治理的最佳方案，并指导开展针对性的治理工作，消除隐患，保障区域安全。

[0048] 基于地质灾害预测结果中的地质灾害发生概率值判断是否需要发出预警，当地质灾害发生概率值超过预设的地质灾害阈值，则将地质灾害类别、地质灾害发生概率值、地质灾害发生等级、地质灾害成因和影响范围，以及搜索出的最佳治理方案打包为预警信息发送给管理人员。

[0049] 具体的，根据地质灾害预测结果，获取预测的地质灾害发生位置、面积、深度等参数信息，并结合地质灾害成因和影响范围，在预设的地质灾害治理方案数据库中，搜索相应的治理措施，包括支护加固、回填夯实、排水疏导等多种治理措施。

[0050] 其中，地质灾害治理方案数据库基于不同类型和危险等级的地质灾害构建，在预设的地质灾害治理方案数据库中，搜索相应的治理措施包括：

[0051] 采用遗传算法以治理效果和治理成本为优化目标，从地质灾害治理方案数据库中搜索最优治理方案组合，得到针对性的地质灾害治理方案。若地质灾害面积较大或危险等级较高，则在治理方案中增加动态监测措施，实时获取地质灾害隐患区域的地表变形、地下水位等监测数据。根据最优治理方案，制定详细的治理工作计划，包括施工工艺、材料设备、安全措施、进度安排等，指导治理工作有序开展。在治理工作实施过程中，通过动态监测数据分析判断地质灾害的隐患消除情况，若监测数据满足预设的安全阈值，则认为地质灾害的隐患已消除。并对治理后的区域进行长期监测和管理，根据监测数据动态评估区域安全状况，确保地质灾害不会发生，保障区域安全。

[0052] 步骤S104、将地质灾害预测结果、最佳治理方案、预警信息进行可视化展示。

[0053] 构建目标区域的三维模型，并将实时监测的位移数据、地下空间探测数据、地下水监测数据、气象数据，以及对应的地质灾害预测结果、最佳治理方案、预警信息在所述三维模型中进行可视化展示。

[0054] 其中，三维模型通过地理坐标数据集构建，能够对目标区域内的地形地貌、地质结构信息进行数字化表达和存储，将实时监测的位移数据、地下空间探测数据、地下水监测数据、气象数据嵌入三维模型中进行动态可视化，并根据地质灾害预测结果将目标区域内的地质灾害发生位置坐标、发生类别、等级、概率、成因以及影响范围进行可视化预警显示，以红色闪烁的球体形状标注高风险区域，并以橙色、黄色标注中低风险区域，直观显示地质灾害风险的空间分布情况。

[0055] 本实施例所提出的一种基于5G定位技术的地质灾害监测方法，通过5G定位技术获取目标区域的精确地理坐标，采用高密度位移监测技术实时监测区域位移数据，并结合地下空间探测、地下水监测数据、气象数据，采用支持向量机构建地质灾害预测模型综合进行地质灾害发生情况的预测，并进一步采用优化算法确定最佳治理方案，指导开展针对性治理。本发明实现了地质灾害发生隐患的智能化识别、预警和治理，有效保障了区域安全。

[0056] 以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。