(19)國家知識產(chǎn)權局公司11416G08BG08BGO6VGO6T20/40(2022.01)基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系本發(fā)明公開了基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)及方法，屬于地質監(jiān)測技術領面監(jiān)測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對山體滑坡的實時監(jiān)測和預圖像獲取單元圖像獲取單元圖像處理單元特征提取單元滑坡識別單元21.基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)，其特圖像獲取單元，用于收集目標山體區(qū)域的歷史山體數(shù)據(jù)，并通過遙感衛(wèi)星對目標山體區(qū)域進行拍攝，獲取目標山體區(qū)域高分辨率的衛(wèi)星圖像；正和大氣校正；特征提取單元，基于合成孔徑雷達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡特征提取，并分析衛(wèi)星圖像中地形變化、地表位移所屬特征，再識別出潛在滑坡區(qū)域；滑坡識別單元，用于通過北斗衛(wèi)星技術和傳感器技術獲取潛在滑坡區(qū)域的實時山體數(shù)據(jù)，并基于歷史山體數(shù)據(jù)建立并訓練滑坡風險評估模型，通過滑坡風險評估模型對實時山體數(shù)據(jù)進行風險預測，評估潛在滑坡區(qū)域的滑坡風險程度，并生成風險評估報告反饋至人機交互單元；人機交互單元，用于接收和展示目標山體區(qū)域的山體數(shù)據(jù)與滑坡風險評估報告，并根據(jù)數(shù)據(jù)與報告發(fā)出相應的調控指令。2.根據(jù)權利要求1所述的基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)，其特征在于：所圖像采集模塊，用于確立目標山體區(qū)域的范圍和監(jiān)測需求，根據(jù)監(jiān)測需求選擇合適的遙感衛(wèi)星獲取目標山體區(qū)域的影像數(shù)據(jù)；歷史數(shù)據(jù)收集模塊，用于收集目標山體區(qū)域內歷史山體數(shù)據(jù)，并按時間序列進行保存，為后續(xù)的山體變化檢測提供基礎數(shù)據(jù)。3.根據(jù)權利要求1所述的基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)，其特征在于：所初步處理模塊，用于通過傅立葉變換濾波處理尖峰噪聲，通過傅立葉變換和低通濾波去除條帶噪聲，并通過直方圖變換法調整衛(wèi)星圖像的可讀性和信息提取能力，改善衛(wèi)星圖像的對比度和視覺效果；二次處理模塊，通過輻射標定將原始遙感影像中的亮度值轉換為大氣外層表面的反射率或輻射亮度值，使觀測數(shù)據(jù)從傳感器的亮度單位轉換為物理上可比較和分析的單位；再通過大氣校正將輻射亮度或反射率數(shù)據(jù)轉換為地表的實際反射率，獲得地物的真實反射4.根據(jù)權利要求1所述的基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)，其特征在于：所影像選取模塊，用于選取合適的目標山體區(qū)域的衛(wèi)星圖像，并在衛(wèi)星圖像進行預處理后，根據(jù)預警需求與目標山體區(qū)域的范圍選定需要重點監(jiān)測識別的滑坡區(qū)域；影像處理模塊，用于對選取的衛(wèi)星圖像進行配準，并通過比較不同時間的衛(wèi)星圖像，選擇合適的干涉對；特征提取模塊，用于對干涉結果進行小波變化分解，提取地表形變的時序信息，并對干涉結果進行分析，估算地表的地形相位；特征確立模塊，用于對地表的地形相位進行分析，評估滑坡的特征和動態(tài)變化，得到衛(wèi)星圖像中滑坡特征信息。5.根據(jù)權利要求1所述的基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)，其特征在于：所3樣本處理模塊，用于對目標山體區(qū)域的歷史山體數(shù)據(jù)進行清洗，并將歷史山體數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集；模型構建模塊，用于創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將訓練集導入神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行訓練，得到目標山體區(qū)域的模擬預測結果；再將測試集導入訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行驗證，并得到優(yōu)化后的滑坡風險評估模型；實時預測模塊，用于將潛在滑坡區(qū)域的實時山體數(shù)據(jù)導入滑坡風險評估模型進行滑坡預測，得到潛在滑坡區(qū)域的滑坡風險程度，并生成風險評估報告；結果反饋模塊，用于通過無線通信技術將風險評估報告實時反饋至人機交互單元。6.根據(jù)權利要求1所述的基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)，其特征在于：所數(shù)據(jù)接收模塊，用于實時接收和展示目標山體區(qū)域的山體數(shù)據(jù)與滑坡風險評估報告。7.基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警的方法，基于權利要求1-6任一項所述的基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)實現(xiàn)，其特征在于：包括以下步驟：步驟一、通過遙感衛(wèi)星獲取目標山體區(qū)域高分辨率的衛(wèi)星圖像，并收集目標山體區(qū)域的歷史山體數(shù)據(jù)；步驟二、對衛(wèi)星圖像進行預處理后，采用合成孔徑雷達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡特征提取，并分析識別出目標山體區(qū)域中潛在的滑坡區(qū)域；步驟三、構建滑坡風險評估模型，對歷史山體數(shù)據(jù)進行清洗，并劃分為訓練集和測試集，將訓練集和測試集依次導入滑坡風險評估模型中進行風險訓練，得到優(yōu)化后的滑坡風險評估模型；步驟四、根據(jù)滑坡識別結果為依據(jù)，通過北斗衛(wèi)星技術和傳感器技術獲取潛在滑坡區(qū)域的實時山體數(shù)據(jù)，利用滑坡風險評估模型對實時山體數(shù)據(jù)進行預測，得到潛在的滑坡區(qū)域中存在滑坡風險的程度，并生成風險評估報告；步驟五、基于無線傳輸技術將風險評估報告實時反饋至人機交互單元進行預警，人機交互單元及時發(fā)布預警信息，通知受影響區(qū)域的居民和相關部門采取應對措施。8.根據(jù)權利要求7所述的基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警方法，其特征在于：所述步驟二中，采用合成孔徑雷達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡特征提取，具體包括以下步驟：根據(jù)預警需求與目標山體區(qū)域的范圍選定需要重點監(jiān)測識別的滑坡區(qū)域，對選取的衛(wèi)星圖像進行配準；通過比較不同時間的衛(wèi)星圖像，找出具有相干性的影像對，得到合適的干涉對；對干涉結果進行小波變化分解，提取地表形變的時序信息；選取一部分地面穩(wěn)定點作為參考，通過分析干涉結果，估算地表的地形相位；對處理結果進行分析，評估滑坡的特征9.根據(jù)權利要求7所述的基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警方法，其特征在于：所述步驟二中，分析識別出目標山體區(qū)域中潛在的滑坡區(qū)域，具體包括以下步驟：根據(jù)衛(wèi)星圖像中滑坡特征信息為依據(jù)，對衛(wèi)星圖像進行分區(qū)化的識別，確定存在滑坡地形的遙感子影像；并以滑坡地形的地質狀態(tài)信息為基準，判斷泥土傾瀉事件發(fā)生與否，以及獲取泥土傾瀉移動信息；通過對比滑坡前后的多時相遙感影像，利用歸一化方法對植被4指數(shù)的變化進行檢測，確定潛在的滑坡區(qū)域；并結合衛(wèi)星圖像的幾何規(guī)則，排除道路、建筑以及裸地非滑坡部分，完成潛在滑坡區(qū)域的精細識別。10.根據(jù)權利要求8所述的基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警方法，其特征在于：所述步驟四中，利用滑坡風險評估模型對實時山體數(shù)據(jù)進行預測后，具體包括以下步驟：利用北斗衛(wèi)星技術和傳感器技術對潛在滑坡區(qū)域的山體進行不間斷監(jiān)控，并結合目視解譯和野外調查，對滑坡風險評估模型的評估結果進行驗證和修正，野外調查包括：對滑坡5技術領域[0001]本發(fā)明涉及地質監(jiān)測技術領域，具體為基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)及方法。背景技術[0002]山體滑坡是巖石在重力作用下發(fā)生的坍塌現(xiàn)象，經(jīng)常發(fā)生在山區(qū)較陡的地方。山體滑坡的發(fā)生通常與多種因素有關，包括河流沖刷、地下水活動、雨水浸泡、地震及人工切坡與地震多發(fā)事故點；山體滑坡可以造成很大的災難，甚至在嚴重時可以毀壞整個村莊，砸會阻塞河流，形成洪水災害；為減少山體滑坡所帶來的影響與危害，對于山體滑坡的識別預警是非常有必要的，這不僅僅為應對災害爭取寶貴時間，還增強了人們應對自然災害的能[0003]然而在現(xiàn)有技術中，山體滑坡識別預警系統(tǒng)中部分監(jiān)測設備的精度和穩(wěn)定性尚需提升，尤其在復雜地質環(huán)境下，數(shù)據(jù)的準確性和可靠性易受干擾；此外，預警系統(tǒng)的自動化程度和智能化水平仍有待提高，確保更高效的進行數(shù)據(jù)處理與預警響應。[0004]因此，不滿足現(xiàn)有的需求，對此我們提出了基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)及方法。發(fā)明內容[0005]本發(fā)明的目的在于提供基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)及方法，通過遙感衛(wèi)星獲取目標山體區(qū)域的衛(wèi)星圖像，采用合成孔徑雷達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡特征提取，由此識別出目標山體區(qū)域中潛在的滑坡區(qū)域；結合構建滑坡風險評估模型，利用滑坡風險評估模型對實時山體數(shù)據(jù)進行預測，獲得潛在滑坡區(qū)域中所存在滑坡風險的程度，并生成風險評估報告并反饋至人機交互單元發(fā)出預警；通過融合衛(wèi)星遙感圖像和地面監(jiān)測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對山體滑坡的實時監(jiān)測和預警，提高了識別預警的準確性和可靠性，減少地質災害帶來的損失，解決了上述背景技術中提出的問題。[0006]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：[0007]基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)，[0008]圖像獲取單元，用于收集目標山體區(qū)域的歷史山體數(shù)據(jù)，并通過遙感衛(wèi)星對目標山體區(qū)域進行拍攝，獲取目標山體區(qū)域高分辨率的衛(wèi)星圖像；射校正和大氣校正；[0010]特征提取單元，基于合成孔徑雷達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡特征提取，并分析衛(wèi)星圖像中地形變化、地表位移所屬特征，再識別出潛在滑坡區(qū)域；[0011]滑坡識別單元，用于通過北斗衛(wèi)星技術和傳感器技術獲取潛在滑坡區(qū)域的實時山6體數(shù)據(jù)，并基于歷史山體數(shù)據(jù)建立并訓練滑坡風險評估模型，通過滑坡風險評估模型對實時山體數(shù)據(jù)進行風險預測，評估潛在滑坡區(qū)域的滑坡風險程度，并生成風險評估報告反饋至人機交互單元；[0012]人機交互單元，用于接收和展示目標山體區(qū)域的山體數(shù)據(jù)與滑坡風險評估報告，并根據(jù)數(shù)據(jù)與報告發(fā)出相應的調控指令。[0014]圖像采集模塊，用于確立目標山體區(qū)域的范圍和監(jiān)測需求，根據(jù)監(jiān)測需求選擇合適的遙感衛(wèi)星獲取目標山體區(qū)域的影像數(shù)據(jù)；[0015]歷史數(shù)據(jù)收集模塊，用于收集目標山體區(qū)域內歷史山體數(shù)據(jù)，并按時間序列進行保存，為后續(xù)的山體變化檢測提供基礎數(shù)據(jù)。[0017]初步處理模塊，用于通過傅立葉變換濾波處理尖峰噪聲，通過傅立葉變換和低通濾波去除條帶噪聲，并通過直方圖變換法調整衛(wèi)星圖像的可讀性和信息提取能力，改善衛(wèi)星圖像的對比度和視覺效果；[0018]二次處理模塊，通過輻射標定將原始遙感影像中的亮度值轉換為大氣外層表面的反射率或輻射亮度值，使觀測數(shù)據(jù)從傳感器的亮度單位轉換為物理上可比較和分析的單位；再通過大氣校正將輻射亮度或反射率數(shù)據(jù)轉換為地表的實際反射率，獲得地物的真實反射率、輻射率和其他物理模型參數(shù)。[0020]影像選取模塊，用于選取合適的目標山體區(qū)域的衛(wèi)星圖像，并在衛(wèi)星圖像進行預處理后，根據(jù)預警需求與目標山體區(qū)域的范圍選定需要重點監(jiān)測識別的滑坡區(qū)域；[0021]影像處理模塊，用于對選取的衛(wèi)星圖像進行配準，并通過比較不同時間的衛(wèi)星圖[0022]特征提取模塊，用于對干涉結果進行小波變化分解，提取地表形變的時序信息，并對干涉結果進行分析，估算地表的地形相位；[0023]特征確立模塊，用于對地表的地形相位進行分析，評估滑坡的特征和動態(tài)變化，得到衛(wèi)星圖像中滑坡特征信息。[0025]樣本處理模塊，用于對目標山體區(qū)域的歷史山體數(shù)據(jù)進行清洗，并將歷史山體數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集；[0026]模型構建模塊，用于創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將訓練集導入神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行訓練，得到目標山體區(qū)域的模擬預測結果；再將測試集導入訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行驗證，并得到優(yōu)化后的滑坡風險評估模型；[0027]實時預測模塊，用于將潛在滑坡區(qū)域的實時山體數(shù)據(jù)導入滑坡風險評估模型進行滑坡預測，得到潛在滑坡區(qū)域的滑坡風險程度，并生成風險評估報告；[0028]結果反饋模塊，用于通過無線通信技術將風險評估報告實時反饋至人機交互單[0030]數(shù)據(jù)接收模塊，用于實時接收和展示目標山體區(qū)域的山體數(shù)據(jù)與滑坡風險評估報7告。[0031]基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警方法，包括以下步驟：[0032]步驟一、通過遙感衛(wèi)星獲取目標山體區(qū)域高分辨率的衛(wèi)星圖像，并收集目標山體區(qū)域的歷史山體數(shù)據(jù)；[0033]步驟二、對衛(wèi)星圖像進行預處理后，采用合成孔徑雷達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡特征提取，并分析識別出目標山體區(qū)域中潛在的滑坡區(qū)域；[0034]步驟三、構建滑坡風險評估模型，對歷史山體數(shù)據(jù)進行清洗，并劃分為訓練集和測試集，將訓練集和測試集依次導入滑坡風險評估模型中進行風險訓練，得到優(yōu)化后的滑坡風險評估模型；[0035]步驟四、根據(jù)滑坡識別結果為依據(jù)，通過北斗衛(wèi)星技術和傳感器技術獲取潛在滑坡區(qū)域的實時山體數(shù)據(jù)，利用滑坡風險評估模型對實時山體數(shù)據(jù)進行預測，得到潛在的滑坡區(qū)域中存在滑坡風險的程度，并生成風險評估報告；[0036]步驟五、基于無線傳輸技術將風險評估報告實時反饋至人機交互單元進行預警，人機交互單元及時發(fā)布預警信息，通知受影響區(qū)域的居民和相關部門采取應對措施。[0037]進一步的，所述步驟二中，采用合成孔徑雷達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡[0038]根據(jù)預警需求與目標山體區(qū)域的范圍選定需要重點監(jiān)測識別的滑坡區(qū)域，對選取的衛(wèi)星圖像進行配準，確保不同時間點的影像在空間上的一致性；通過比較不同時間的衛(wèi)星圖像，找出具有相干性的影像對，得到合適的干涉對；對干涉結果進行小波變化分解，提取地表形變的時序信息；選取一部分地面穩(wěn)定點作為參考，通過分析干涉結果，估算地表的得到衛(wèi)星圖像中滑坡特征信息。[0039]進一步的，所述步驟二中，分析識別出目標山體區(qū)域中潛在的滑坡區(qū)域，具體包括以下步驟：[0040]根據(jù)衛(wèi)星圖像中滑坡特征信息為依據(jù)，對衛(wèi)星圖像進行分區(qū)化的識別，確定存在滑坡地形的遙感子影像；并以滑坡地形的地質狀態(tài)信息為基準，判斷泥土傾瀉事件發(fā)生與否，以及獲取泥土傾瀉移動信息；通過對比滑坡前后的多時相遙感影像，利用歸一化方法對植被指數(shù)的變化進行檢測，確定潛在的滑坡區(qū)域；并結合衛(wèi)星圖像的幾何規(guī)則，排除道路、建筑以及裸地非滑坡部分，完成潛在滑坡區(qū)域的精細識別。[0041]進一步的，所述步驟四中，利用滑坡風險評估模型對實時山體數(shù)據(jù)進行預測后，具體包括以下步驟：[0042]利用北斗衛(wèi)星技術和傳感器技術對潛在滑坡區(qū)域的山體進行不間斷監(jiān)控，并結合目視解譯和野外調查，對滑坡風險評估模型的評估結果進行驗證和修正，野外調查包括：對[0044]本發(fā)明，通過遙感衛(wèi)星獲取目標山體區(qū)域的衛(wèi)星圖像，采用合成孔徑雷達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡特征提取，由此識別出目標山體區(qū)域中潛在的滑坡區(qū)域；結合構建滑坡風險評估模型，利用滑坡風險評估模型對實時山體數(shù)據(jù)進行預測，獲得潛在滑坡區(qū)域中所存在滑坡風險的程度，并生成風險評估報告并反饋至人機交互單元發(fā)出預警；通8過融合衛(wèi)星遙感圖像和地面監(jiān)測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對山體滑坡的實時監(jiān)測和預警，提高了識別預警的準確性和可靠性，減少地質災害帶來的損失。附圖說明[0045]圖1為本發(fā)明的基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)組成圖；[0046]圖2為本發(fā)明的基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警方法流程圖。具體實施方式[0047]下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例。中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他[0048]為了解決目前技術中，山體滑坡識別預警系統(tǒng)中部分監(jiān)測設備的精度和穩(wěn)定性尚需提升，尤其在復雜地質環(huán)境下，數(shù)據(jù)的準確性和可靠性易受干擾；此外，預警系統(tǒng)的自動化程度和智能化水平仍有待提高，確保更高效的進行數(shù)據(jù)處理與預警響應的技術問題，請參閱圖1-圖2,本實施例提供下技術方案：[0049]基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)，[0050]圖像獲取單元，用于收集目標山體區(qū)域的歷史山體數(shù)據(jù)，并通過遙感衛(wèi)星對目標[0051]圖像采集模塊，用于確立目標山體區(qū)域的范圍和監(jiān)測需求，根據(jù)監(jiān)測需求選擇合適的遙感衛(wèi)星獲取目標山體區(qū)域的影像數(shù)據(jù)；具體的，通過遙感衛(wèi)星圖像對坡體進行實時監(jiān)測，識別潛在的滑坡區(qū)域；在本實施例中，可使用中分辨率衛(wèi)星進行周期性掃描，使用高分辨率衛(wèi)星進行重點監(jiān)測，以及使用機載LiDAR進行精細探測，通過綜合利用不同技術的[0052]歷史數(shù)據(jù)收集模塊，用于收集目標山體區(qū)域內歷史山體數(shù)據(jù)，并按時間序列進行保存，為后續(xù)的山體變化檢測提供基礎數(shù)據(jù)；具體的，收集目標山體區(qū)域內歷史山體數(shù)據(jù)旨在于通過對遙感監(jiān)測到的數(shù)據(jù)進行綜合分析，從而判斷目標山體區(qū)域內是否存在坡體異常考慮，并進一步建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行數(shù)據(jù)分析，判斷是否存在異常情況。[0054]初步處理模塊，用于通過傅立葉變換濾波處理尖峰噪聲，通過傅立葉變換和低通濾波去除條帶噪聲，并通過直方圖變換法調整衛(wèi)星圖像的可讀性和信息提取能力，改善衛(wèi)星圖像的對比度和視覺效果；具體的，由于傳感器的原因，衛(wèi)星圖像中可能會出現(xiàn)周期性噪聲、尖峰噪聲和條帶噪聲等，這些噪聲需通過帶通或槽形濾波器消除周期性噪聲，以此確保衛(wèi)星圖像的清晰度與準確性。[0055]二次處理模塊，通過輻射標定將原始遙感影像中的亮度值轉換為大氣外層表面的反射率或輻射亮度值，使觀測數(shù)據(jù)從傳感器的亮度單位轉換為物理上可比較和分析的單位；再通過大氣校正將輻射亮度或反射率數(shù)據(jù)轉換為地表的實際反射率，獲得地物的真實9反射率、輻射率和其他物理模型參數(shù)；具體的，首先，輻射標定是將原始遙感影像中的亮度值轉換為大氣外層表面的反射率或輻射亮度值，其目的是排除由傳感器自身特性、波普、采集時間等因素引起的誤差；通過輻射標定可以將觀測數(shù)據(jù)從傳感器的亮度單位轉換為物理上可解釋的單位，使數(shù)據(jù)可進行比較和分析；其次，大氣校正任務是將輻射亮度或反射率數(shù)據(jù)轉換為地表的實際反射率，大氣層中的氣體和顆粒物質對光的傳播會導致圖像中亮度值的變化，通過大氣校正可以消除大氣和光照等因素對地物反射的影響，獲得地物的真實反射率、輻射率和其他物理模型參數(shù)，有助于準確地理解地表的特征和變化；最后，太陽高度角及地形校正是通過統(tǒng)計和物理模型糾正地表地形和太陽高度角差異引起的輻射亮度誤差，地表的不同高度和太陽高度角變化會影響光的傳播和反射，因此對這些因素進行避免，以確保得到準確的地表信息；基于此可知：輻射校正是遙感影像處理中的關鍵環(huán)節(jié)，有助于確保從衛(wèi)星傳感器采集的圖像數(shù)據(jù)是準確和可比較的，可以有效地提高衛(wèi)星圖像的質量和準確性。[0056]特征提取單元，基于合成孔徑雷達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡特征提取，并分析衛(wèi)星圖像中地形變化、地表位移所屬特征，再識別出潛在滑坡區(qū)域；特征提取單元，[0057]影像選取模塊，用于選取合適的目標山體區(qū)域的衛(wèi)星圖像，并在衛(wèi)星圖像進行預據(jù)預警需求與目標山體區(qū)域的范圍選定需要重點監(jiān)測識別的滑坡區(qū)域，旨在于集中資源，提高監(jiān)測效率和準確性；[0058]影像處理模塊，用于對選取的衛(wèi)星圖像進行配準，確保不同時間點的影像在空間上的一致性，以便后續(xù)分析；并通過比較不同時間的衛(wèi)星圖像，找出具有相干性的影像對，選擇合適的干涉對，以便進行干涉處理；[0059]特征提取模塊，用于對干涉結果進行小波變化分解，以此提取地表形變的時序信息，用于分析滑坡的動態(tài)變化；并對干涉結果進行分析，估算地表的地形相位，旨在于去除大氣和其他因素影響；并且在分析過程中，選取一些地面穩(wěn)定點作為參考，以便更準確地評估滑坡的形變情況；[0060]特征確立模塊，用于對地表的地形相位進行分析，評估滑坡的特征和動態(tài)變化，包括：形變速率、形變趨勢，由此得到衛(wèi)星圖像中滑坡特征信息；由于大氣條件會影響衛(wèi)星圖像的干涉結果，因此需要采用適當?shù)姆椒ㄈコ髿庀辔患皻埐?，以提高分析的準確性；通過以上步驟，可以有效地利用合成孔徑雷達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡特征提取，為地質災害的監(jiān)測和預警提供重要依據(jù)。[0061]滑坡識別單元，用于通過北斗衛(wèi)星技術和傳感器技術獲取潛在滑坡區(qū)域的實時山體數(shù)據(jù)，并基于歷史山體數(shù)據(jù)建立并訓練滑坡風險評估模型，通過滑坡風險評估模型對實時山體數(shù)據(jù)進行風險預測，評估潛在滑坡區(qū)域的滑坡風險程度，并生成風險評估報告反饋至人機交互單元；具體的，通過在潛在滑坡區(qū)域部署北斗衛(wèi)星接收終端，使得系統(tǒng)能夠實時獲取潛在滑坡區(qū)域的精確位置信息；并利用北斗衛(wèi)星的高精度定位功能，使系統(tǒng)可以實現(xiàn)對潛在滑坡區(qū)域的三維空間定位，為災害預警提供準確的空間數(shù)據(jù)支持；再在潛在滑坡區(qū)域部署包括：雨量傳感器、位移傳感器、應力傳感器等在內的多種傳感器；通過上述多種傳感器能夠實時監(jiān)測降雨量、地表位移、地下應力等地質環(huán)境的變化，并將監(jiān)測數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)饺藱C交互單元，再由滑坡識別單元將其導入滑坡風險評估模型進行風險預測。[0063]樣本處理模塊，用于對目標山體區(qū)域的歷史山體數(shù)據(jù)進行清洗，并將歷史山體數(shù)水量、地下水位、地震波和坡體位移等，通過對上述數(shù)據(jù)進行清洗，剔除錯誤數(shù)據(jù)和重復數(shù)據(jù)，并對缺失數(shù)據(jù)進行補充，以確保歷史山體數(shù)據(jù)的有效性和真實性，進而確保神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測的準確性。[0064]模型構建模塊，用于創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將訓練集導入神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行訓練，得到目標山體區(qū)域的模擬預測結果；再將測試集導入訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行驗證，并得到優(yōu)化后的滑坡風險評估模型；具體的，通過將訓練集導入神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行訓練，用以確立神經(jīng)網(wǎng)絡模型特征點的同時，得到訓練后的滑坡風險評估模型，并輸出訓練結果，即：滑坡風險預測結果；包括以下任意一種結果：不存在滑坡可能性、存在滑坡可能性以及存在明顯的滑坡可能性；再將與之對應的測試集導入滑坡風險評估模型中進行測試，并輸出測試結果進行結果驗證，當測試結果與訓練結果一致時，則判定當前滑坡風險評估模型為最優(yōu)型；當測試結果與訓練結果不一致時，則判定當前滑坡風險評估模型存在異常，并查驗訓練集和測試集的準確性，再將其導入神經(jīng)網(wǎng)絡模型中進行訓練與測試，直至驗證通過，得到優(yōu)化后的滑坡風險評估模型。[0065]實時預測模塊，用于將潛在滑坡區(qū)域的實時山體數(shù)據(jù)導入滑坡風險評估模型進行滑坡預測，得到潛在滑坡區(qū)域的滑坡風險程度，并生成風險評估報告；具體的，通過將實時山體數(shù)據(jù)進行清洗后，將其導入優(yōu)化后的滑坡風險評估模型進行風險預測，并輸出預測結果，分析預測結果判斷潛在滑坡區(qū)域內是否會發(fā)生滑坡，并將預測結果實時反饋至人機交互單元進行預警。[0066]結果反饋模塊，用于通過無線通信技術將風險評估報告實時反饋至人機交互單[0067]人機交互單元，用于接收和展示目標山體區(qū)域的山體數(shù)據(jù)與滑坡風險評估報告，并根據(jù)數(shù)據(jù)與報告發(fā)出相應的調控指令；人機交互單元，包括：[0068]數(shù)據(jù)接收模塊，用于實時接收和展示目標山體區(qū)域的山體數(shù)據(jù)與滑坡風險評估報告；具體的，通過在客戶中心安裝與之適配的顯示終端，并在其終端登錄識別預警系統(tǒng)，旨在于顯示當前目標山體區(qū)域的山體數(shù)據(jù)與滑坡風險評估報告，并根據(jù)數(shù)據(jù)情況發(fā)出相應的對該數(shù)據(jù)進行風險預測指令，從而提高預警系統(tǒng)的自動化程度和智能化水平，確保更高效的進行數(shù)據(jù)處理與預警響應；并及時發(fā)布預警信息，通知受影響區(qū)域的居民和相關部門采取應對措施。[0069]為了更好的展示基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警系統(tǒng)的操作流程，本發(fā)明提供了基于遙感衛(wèi)星圖像的山體滑坡識別預警方法，包括以下步驟：[0070]步驟一、通過遙感衛(wèi)星獲取目標山體區(qū)域高分辨率的衛(wèi)星圖像，并收集目標山體區(qū)域的歷史山體數(shù)據(jù)；[0071]步驟二、對衛(wèi)星圖像進行預處理后，采用合成孔徑雷達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡特征提取，并分析識別出目標山體區(qū)域中潛在的滑坡區(qū)域；其中，采用合成孔徑雷11達干涉測量技術對衛(wèi)星圖像進行滑坡特征提取，具體包括以下步驟：[0072]根據(jù)預警需求與目標山體區(qū)域的范圍選定需要重點監(jiān)測識別的滑坡區(qū)域，對選取的衛(wèi)星圖像進行配準，確保不同時間點的影像在空間上的一致性；通過比較不同時間的衛(wèi)星圖像，找出具有相干性的影像對，得到合適的干涉對；對干涉結果進行小波變化分解，提取地表形變的時序信息；選取一部分地面穩(wěn)定點作為參考，通過分析干涉結果，估算地表的得到衛(wèi)星圖像中滑坡特征信息。[0073]分析識別出目標山體區(qū)域中潛在的滑坡區(qū)域，具體包括以下步驟：[0074]根據(jù)衛(wèi)星圖像中滑坡特征信息為依據(jù)，對衛(wèi)星圖像進行分區(qū)化的識別，確定存在滑坡地形的遙感子影像；并以滑坡地形的地質狀態(tài)信息為基準，判斷泥土傾瀉事件發(fā)生與否，以及獲取泥土傾瀉移動信息；通過對比滑坡前后的多時相遙感影像，利用歸一化方法對植被指數(shù)的變化進行檢測，確定潛在的滑坡區(qū)域；并結合衛(wèi)星圖像的幾何規(guī)則，排除道路、建筑以及裸地非滑坡部分，完成潛在滑坡區(qū)域的精細識別；具體的，遙感監(jiān)測技術通過對衛(wèi)星遙感圖像進行分區(qū)識別，確定存在滑坡地形的區(qū)域，并以此為基礎判斷泥土傾瀉事件的發(fā)生，從而快速預測目標區(qū)域是否會受到泥土傾瀉波及；該方法不僅能夠減少滑坡勘查所需的人力和物力，同時提高識別預警的準確性與可靠性。[0075]步驟三、構建滑坡風險評估模型，對歷史山體數(shù)據(jù)進行