本技术涉及一种多尺度时间序列滑坡变形预测技术与设备,融合深度学习、滑坡变形监测和地质灾害预警技术。该技术通过降采样处理目标区域的滑坡变形原始时间序列数据,实现对滑坡变形的精准预测。
背景技术
滑坡地质灾害具有巨大的破坏力,不仅导致村庄和城镇基础设施遭到破坏,还会威胁居民的生命财产安全。以蓄水的水库为例,水库在蓄水后会导致数以百计的山体滑坡被重新激活,使其处于间歇性蠕变状态。在周期性水库水位和强降雨变化的影响下,库区许多滑坡表现出阶梯状形变模式,在加速和减速形变状态之间交替。
具体而言,水库水位及其波动可能周期性地改变滑坡的水力机械边界,而降水引起的地表径流和地下水补给则促进滑坡的水动力学变化,这两者的叠加影响使得滑坡的演化机制更加复杂。
因此,理解和监测这些动态变化对滑坡灾害的预防和减灾具有重要意义。
实现思路