时空大数据驱动下的公路地质灾害监测及评估技术研究

随着空间信息、传感器以及人工智能等新技术的兴起,如何实现自然灾害监测预警信息化、智能化是当前防灾减灾面临的重大难题。针对现有基础设施运营维护中面临的大范围公路地质灾害早期监测识别不及时、灾后损害评估不精准等诸多问题,从多传感器融合、多语义信息结合等角度,提出建立天空地一体的公路灾害多源立体监测技术,并分析了FCN及DeepLab等深度学习分割网络结构,提出了融合多层特征金字塔结构的公路智能提取模型及基于多尺度特征信息融合和注意力机制的公路地质灾害信息提取模型,并进行了初步验证和效果分析。在此基础上建立灾害综合信息库,通过多影像因子分析及多重多源回归模型,实现基于多源数据的灾害监测、损伤识别及风险预警,提升重点基础设施灾害风险监测评估能力,助力交通强国建设。