地质监测预警方法、系统、计算机设备及存储介质与流程

1.本发明涉及地质勘察技术领域，尤其涉及地质监测预警方法、系统、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.地质勘察是一种科学的调查和研究方法，旨在了解和评估地球表面和地下的地质情况。它涉及对地质构造、岩石类型、地层分布、岩土性质、矿产资源等地质要素进行详细的调查和分析。地质勘察的主要目的是获取关于地质条件的数据和信息，以支持各种工程项目、自然资源开发、环境保护和地质灾害评估等活动的规划和决策。通过地质勘察，可以确定土地的适宜性、地下水资源的分布、地质灾害的潜在风险以及矿产储量和质量等。地质勘察可以包括现场野外调查、地貌地球化学分析、地球物理探测、岩芯取样和实验室测试等多种技术手段和方法。这些调查和分析结果通常被整理和绘制成地质图、地质剖面图和报告，提供给相关的决策者、工程师、科学家和研究人员进行参考和应用。通过地质勘察，可以深入了解地球的演化历史、地质过程和自然资源的分布情况。这对于合理利用自然资源、保护环境、减少地质灾害风险以及推动可持续发展都具有重要的意义。
3.其中，地质监测预警方法是通过监测地质过程和现象的变化，提前识别和预警潜在的地质灾害和危险，以制定相应的应对和保护措施。方法包括地面变形监测、地下水位监测、断层监测、岩体稳定性监测、水文监测和环境监测。地面变形监测利用gps等定位系统对地表形变进行测量，以检测地壳运动、地面位移等迹象。地下水位监测通过井水位和地下水位的变化来评估地下水的补给状况和地下水灾害风险。断层监测则关注断层带的地震活动、应力变化和地面裂缝，以提前预警地震和相关地质灾害。岩体稳定性监测以实时监测岩石和土体的变形、位移和裂缝等信息，预测滑坡、岩体崩塌等地质灾害。水文监测通过监测降雨量、河流水位和洪水情况预警洪水和泥石流等水文灾害。而环境监测则关注大气、水和生态环境的变化，及时发现环境风险和危害。
4.在地质监测预警方法的实际使用过程中，传统的地质灾害预测方法往往只依赖单一种类的数据，导致预警结果可能存在偏差，难以全面反映实际情况。传统方法中，地质灾害的预测模型往往缺乏实时的数据反馈和调整机制，因此在预警的实时性方面存在一定的欠缺。对受灾人群的预警通常基于固定的区域，缺乏个性化预警，可能导致在实际应用中，预警信息的精准度和实效性不高。传统的地质灾害预警通常仅提供预警信息，而缺乏针对性强的决策支持和响应方案，不利于实际的防灾减灾工作。


技术实现要素：

5.本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的地质监测预警方法、系统、计算机设备及存储介质。
6.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：地质监测预警方法，包括以下步骤：
利用数据整合技术，对包括高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布的多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集；利用机器学习和深度学习技术，从所述综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量；结合数值模拟技术和地质特征矢量，构建动态预测模型，不断更新监测数据反馈到所述动态预测模型中，实时分析地质灾害的进展和趋势，生成地质灾害动态预测结果；基于所述地质灾害动态预测结果，结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估，同时利用多尺度分析方法对区域进行风险等级划分，生成地质灾害风险区域图；利用机器学习分析社交网络数据，根据所述地质灾害风险区域图，识别并预测可能受到地质灾害威胁的人群，生成受威胁人群名单，实现个性化预警；结合所述地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，开发智能决策支持系统，为决策者提供包括实时预警信息、风险评估结果、灾害响应方案的地质灾害响应策略报告。
7.作为本发明的进一步方案，利用数据整合技术，对包括高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布的多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集的步骤具体为：源收集高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布数据，构建原始多源数据集；清洗所述原始多源数据集，移除异常和重复值，统一数据格式，获取清洗后的多源数据集；利用kpca融合算法将清洗后的多源数据集合融为一体，作为融合后的地质数据；基于融合后的地质数据，构建地质属性和参数，形成综合地质数据集。
8.作为本发明的进一步方案，利用机器学习和深度学习技术，从所述综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量的步骤具体为：利用统计分析和可视化工具分析综合地质数据集，提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为初步地质特征分析结果；利用具体为随机森林的特征选择算法，从所述初步地质特征分析结果中挑选关键特征，生成关键地质特征集；使用具体为卷积神经网络的深度学习处理关键地质特征集，提取深层次的地质特征，生成深度地质特征向量；整合所述深度地质特征向量与关键地质特征集，构建地质特征矢量。
9.作为本发明的进一步方案，结合数值模拟技术和地质特征矢量，构建所述动态预测模型，不断更新监测数据反馈到所述动态预测模型中，实时分析地质灾害的进展和趋势，生成地质灾害动态预测结果的步骤具体为：根据所述地质特征矢量选择包括lstm、gru的预测算法，进行地质灾害的动态预测，建立初步动态预测模型；利用数值模拟技术和所述初步动态预测模型，模拟地质灾害的可能进展和趋势，生成数值模拟预测结果；使用地质特征矢量和所述数值模拟预测结果进行训练，通过梯度下降算法、遗传
算法优化模型参数，得到优化后的动态预测模型；使用所述优化后的动态预测模型，结合实时监测数据，提供实时地质灾害进展和趋势分析，获取地质灾害动态预测结果。
10.作为本发明的进一步方案，基于所述地质灾害动态预测结果，结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估，同时利用多尺度分析方法对区域进行风险等级划分，生成地质灾害风险区域图的步骤具体为：根据所述地质灾害动态预测结果，判定可能发生地震的区域和强度，生成预测地震信息；利用包括波动理论模型、有限差分模型的地震波传播模型，根据预测地震信息模拟地震波在地壳中的传播，生成地震波传播模拟结果；结合所述地震波传播模拟结果和地质构造数据，分析可能受影响的地质构造和灾害发生的可能性，生成地质灾害可能性分析结果；结合所述地质灾害可能性分析结果和多尺度分析算法，进行灾害风险评估，生成初步灾害风险评价报告；基于所述初步灾害风险评价报告，进行风险等级的划分，并生成地质灾害风险区域图。
11.作为本发明的进一步方案，利用机器学习分析社交网络数据，根据所述地质灾害风险区域图，识别并预测可能受到地质灾害威胁的人群，生成受威胁人群名单，实现个性化预警的步骤具体为：基于所述地质灾害风险区域图，收集区域的社交网络数据，提取用户地域、活动情况信息，集成初步社交网络数据集；清理和格式化初步社交网络数据集，移除无效、错误或重复信息，获取清洗后的社交网络数据集；根据所述地质灾害风险区域图和清洗后的社交网络数据集，识别可能受到地质灾害威胁的人群，生成初步受威胁人群名单；利用机器学习分析所述初步受威胁人群名单，对可能受到地质灾害威胁的人群进行风险预警，确立受威胁人群名单。
12.作为本发明的进一步方案，结合所述地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，开发智能决策支持系统，为决策者提供包括实时预警信息、风险评估结果、灾害响应方案的地质灾害响应策略报告的步骤具体为：基于所述地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，规划和设计智能决策支持系统的结构和功能，整合作为初步决策支持系统设计方案；将所述地质灾害动态预测结果、初步灾害风险评价报告、受威胁人群名单整合，生成实时预警信息；根据所述初步决策支持系统设计方案，进行决策支持系统的开发，包括实时预警信息的显示、推送、管理功能，作为功能初步完整的决策支持系统；根据所述实时预警信息，灾害风险评估结果、地质灾害动态预测结果，制定灾害响应方案；集成所述灾害响应方案及功能初步完整的决策支持系统，进行系统性能测试和优
化，得到最终的地质灾害响应策略报告及智能决策支持系统。
13.地质监测预警系统用于执行地质监测预警方法，所述地质监测预警系统是由数据整合模块、特征提取模块、动态预测模型模块、风险评估模块、个性化预警模块、决策支持模块组成；所述数据整合模块整合高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据和人口分布数据，构建综合地质数据集；所述特征提取模块使用综合地质数据集，通过机器学习和深度学习技术进行地质特征提取，利用统计分析和可视化工具对数据进行深入分析，采用特征选择算法筛选出关键特征，再通过卷积神经网络等技术对这些关键特征进行深入提炼，形成地质特征矢量；所述动态预测模型模块基于地质特征矢量，利用数值模拟技术为其构建一个动态预测模型，采用lstm、gru预测算法进行模型的初步构建，经过梯度下降算法、遗传算法优化后，生成地质灾害动态预测结果；所述风险评估模块在得到地质灾害动态预测结果后，进行地震区域和强度的分析，采用波动理论模型、有限差分模型模拟地震波在地壳中的传播，结合地震波传播的模拟结果和地质构造数据，对灾害的可能性进行分析，并利用多尺度分析算法完成灾害风险的评估，生成地质灾害风险区域图；所述个性化预警模块基于地质灾害风险区域图，使用机器学习技术分析社交网络数据，确定可能面临威胁的人群，结合实时数据与所述地质灾害风险区域图，获得实时的预警信息，形成针对性的地质灾害响应策略报告；所述决策支持模块基于地质灾害响应策略报告、实时预警信息、风险评估结果，开发智能决策支持系统，通过智能算法进行不间断迭代更新和优化，为决策者提供决策建议。
14.作为本发明的进一步方案，所述数据整合模块包括高分辨率遥感影像子模块、地质勘探数据子模块、卫星雷达干涉测量数据子模块、气象数据子模块、人口分布数据子模块；所述特征提取模块包括机器学习特征提取子模块、深度学习特征提炼子模块、统计分析子模块、可视化工具子模块、关键特征选择子模块；所述动态预测模型模块包括lstm预测子模块、gru预测子模块、数值模拟子模块、梯度下降优化子模块、遗传算法优化子模块；所述风险评估模块包括地震区域分析子模块、地震波传播模拟子模块、地质构造分析子模块、灾害可能性分析子模块、多尺度风险评估子模块；所述个性化预警模块包括社交网络数据分析子模块、实时预警生成子模块、威胁人群确定子模块、风险区域匹配子模块、灾害响应策略报告子模块；所述决策支持模块包括响应策略分析子模块、智能算法迭代子模块、预警信息整合子模块、风险评估整合子模块、决策建议生成子模块。
15.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述的地质监测预警方法的步骤。
16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的地质监测预警方法的步骤。
17.与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过整合包含遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据和人口分布数据的多源数据，能够获取更全面的地质信息，增加地质灾害预测的准确性。结合数值模拟技术和动态反馈机制，能够实时分析地质灾害的发展趋势，及时更新预测结果，提高了预警的时效性。利用人工智能技术和社交网络数据识别可能受到威胁的人群，实现个性化的预警，使得信息发布更加精准有效。提供智能决策支持，有利于决策者针对实时预警信息、风险评估结果和灾害响应方案制定相应的应对策略，提升了防灾减灾的科学性和有效性。
附图说明
18.图1为本发明提出地质监测预警方法的工作流程示意图；图2为本发明提出地质监测预警方法中生成综合地质数据集的步骤细化流程图；图3为本发明提出地质监测预警方法中构建地质特征矢量的步骤细化流程图；图4为本发明提出地质监测预警方法中生成地质灾害动态预测结果的步骤细化流程图；图5为本发明提出地质监测预警方法中生成地质灾害风险区域图的步骤细化流程图；图6为本发明提出地质监测预警方法中实现个性化预警的步骤细化流程图；图7为本发明提出地质监测预警方法中提供地质灾害响应策略报告的步骤细化流程图；图8为本发明提出地质监测预警系统用于执行地质监测预警方法的框图。
具体实施方式
19.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
20.实施例一请参阅图1，本发明提供一种技术方案：地质监测预警方法，包括以下步骤：利用数据整合技术，对包括高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布的多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集；利用机器学习和深度学习技术，从综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量；结合数值模拟技术和地质特征矢量，构建动态预测模型，不断更新监测数据反馈到动态预测模型中，实时分析地质灾害的进展和趋势，生成地质灾害动态预测结果；基于地质灾害动态预测结果，结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估，同时利用多尺度分析方法对区域进行风险等级划分，生成地质灾害风险区域图；利用机器学习分析社交网络数据，根据地质灾害风险区域图，识别并预测可能受到地质灾害威胁的人群，生成受威胁人群名单，实现个性化预警；结合地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，开发智能决策支持系统，为决策者
提供包括实时预警信息、风险评估结果、灾害响应方案的地质灾害响应策略报告。
21.首先，通过数据整合和预处理，将多源数据融合和优化，提高数据质量和完整性，从而提供更准确的地质信息。其次，利用机器学习和深度学习技术提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，有助于准确识别地质灾害的潜在风险因素。此外，构建动态预测模型并不断更新监测数据，能够实时分析地质灾害的进展和趋势，提供及时的预警信息，为决策者提供准确的决策支持。结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估，可以提供对地震灾害风险的评估和可能影响范围的划定。通过机器学习分析社交网络数据，识别和预测受威胁人群，并结合地质灾害风险区域图，可以制定个性化预警措施，提高灾害响应效果。最后，开发智能决策支持系统，提供实时预警信息、风险评估结果和灾害响应方案，帮助决策者做出及时有效的决策。
22.请参阅图2，利用数据整合技术，对包括高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布的多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集的步骤具体为：源收集高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布数据，构建原始多源数据集；清洗原始多源数据集，移除异常和重复值，统一数据格式，获取清洗后的多源数据集；利用kpca融合算法将清洗后的多源数据集合融为一体，作为融合后的地质数据；基于融合后的地质数据，构建地质属性和参数，形成综合地质数据集。
23.首先，通过收集和清洗多种数据源，可以提高数据的完整性和准确性，从而得到更全面和详细的地质信息。其次，通过融合不同类型的地质数据，生成综合地质数据集，可以丰富地质信息的维度和深度，为地质研究和预测提供更多的属性和参数。第三，综合地质数据集的生成支持跨领域交叉分析，如地质灾害与气象因素、人口密度等的关联性研究，有助于更全面地理解地质环境与人类活动之间的关系。最后，综合地质数据集的应用改善了地质灾害预警和风险评估的能力，提高了相关决策的准确性和及时性，从而减少了地质灾害造成的损失和影响。
24.请参阅图3，利用机器学习和深度学习技术，从综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量的步骤具体为：利用统计分析和可视化工具分析综合地质数据集，提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为初步地质特征分析结果；利用具体为随机森林的特征选择算法，从初步地质特征分析结果中挑选关键特征，生成关键地质特征集；使用具体为卷积神经网络的深度学习处理关键地质特征集，提取深层次的地质特征，生成深度地质特征向量；整合深度地质特征向量与关键地质特征集，构建地质特征矢量。
25.首先，通过自动化特征提取，可以高效地从复杂的地质数据中提取关键特征，节省人力和时间成本。其次，深度学习方法能够提取深层次的地质特征，捕捉到数据中的潜在模式和关联关系，提高地质灾害的识别和预测准确性。此外，利用机器学习和深度学习提取的地质特征可以用于构建更准确和可靠的地质灾害预测模型和风险评估模型，提供决策者的
科学依据，减轻地质灾害造成的损失和影响。
26.请参阅图4，结合数值模拟技术和地质特征矢量，构建动态预测模型，不断更新监测数据反馈到动态预测模型中，实时分析地质灾害的进展和趋势，生成地质灾害动态预测结果的步骤具体为：根据地质特征矢量选择包括lstm、gru的预测算法，进行地质灾害的动态预测，建立初步动态预测模型；利用数值模拟技术和初步动态预测模型，模拟地质灾害的可能进展和趋势，生成数值模拟预测结果；使用地质特征矢量和数值模拟预测结果进行训练，通过梯度下降算法、遗传算法优化模型参数，得到优化后的动态预测模型；使用优化后的动态预测模型，结合实时监测数据，提供实时地质灾害进展和趋势分析，获取地质灾害动态预测结果。
27.首先，实时动态预测能够及时分析地质灾害的进展和趋势，提供预警和预测信息，帮助采取及时有效的应对措施。其次，通过数值模拟辅助预测，可以模拟地质灾害的可能进展和趋势，提供更全面和准确的预测结果。同时，通过优化模型参数，可以进一步改进预测模型的性能，使其更适应实际情况和监测数据的变化。最后，结合实时监测数据进行分析，能够提供实时的地质灾害态势评估，为决策者提供准确的信息，帮助制定应对地质灾害的决策和措施。
28.请参阅图5，基于地质灾害动态预测结果，结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估，同时利用多尺度分析方法对区域进行风险等级划分，生成地质灾害风险区域图的步骤具体为：根据地质灾害动态预测结果，判定可能发生地震的区域和强度，生成预测地震信息；利用包括波动理论模型、有限差分模型的地震波传播模型，根据预测地震信息模拟地震波在地壳中的传播，生成地震波传播模拟结果；结合地震波传播模拟结果和地质构造数据，分析可能受影响的地质构造和灾害发生的可能性，生成地质灾害可能性分析结果；结合地质灾害可能性分析结果和多尺度分析算法，进行灾害风险评估，生成初步灾害风险评价报告；基于初步灾害风险评价报告，进行风险等级的划分，并生成地质灾害风险区域图。
29.首先，通过预测地震信息和模拟地震波传播，可以提供准确的地震波特征和地震影响区域的分布情况，为地震灾害风险评估提供了重要数据和依据。其次，结合地质构造分析，可以评估地震对地质构造的影响，揭示可能发生的地质灾害类型和程度。此外，利用多尺度风险评估方法，可以对区域内不同地区和场所进行风险等级划分，为灾害防范和应急管理提供精细化的指导。综合应用这些方法，可以有效评估地震灾害的风险程度，提高防灾减灾和应急响应的决策支持能力。
30.请参阅图6，利用机器学习分析社交网络数据，根据地质灾害风险区域图，识别并预测可能受到地质灾害威胁的人群，生成受威胁人群名单，实现个性化预警的步骤具体为：基于地质灾害风险区域图，收集区域的社交网络数据，提取用户地域、活动情况信
息，集成初步社交网络数据集；清理和格式化初步社交网络数据集，移除无效、错误或重复信息，获取清洗后的社交网络数据集；根据地质灾害风险区域图和清洗后的社交网络数据集，识别可能受到地质灾害威胁的人群，生成初步受威胁人群名单；利用机器学习分析初步受威胁人群名单，对可能受到地质灾害威胁的人群进行风险预警，确立受威胁人群名单。
31.通过利用机器学习分析社交网络数据，并结合地质灾害风险区域图，识别和预测可能受到地质灾害威胁的人群，生成受威胁人群名单，实现个性化预警，可以带来多个有益效果。首先，这种方法基于社交网络数据可以更全面地了解人们的地理位置和活动情况，从而更准确地识别可能受到威胁的人群。其次，通过机器学习的分析和预测能力，可以实现对大规模数据的高效处理和人群识别，提高预警的准确性和时效性。此外，通过个性化预警，能够有针对性地向受威胁人群提供预警信息和应对措施，提高应急响应的效率和成效。
32.请参阅图7，结合地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，开发智能决策支持系统，为决策者提供包括实时预警信息、风险评估结果、灾害响应方案的地质灾害响应策略报告的步骤具体为：基于地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，规划和设计智能决策支持系统的结构和功能，整合作为初步决策支持系统设计方案；将地质灾害动态预测结果、初步灾害风险评价报告、受威胁人群名单整合，生成实时预警信息；根据初步决策支持系统设计方案，进行决策支持系统的开发，包括实时预警信息的显示、推送、管理功能，作为功能初步完整的决策支持系统；根据实时预警信息，灾害风险评估结果、地质灾害动态预测结果，制定灾害响应方案；集成灾害响应方案及功能初步完整的决策支持系统，进行系统性能测试和优化，得到最终的地质灾害响应策略报告及智能决策支持系统。
33.首先，系统综合整合了地质灾害风险信息和人群数据，提供准确的地质灾害预警和风险评估结果，为决策者提供了全面的信息基础。其次，通过实时预警功能，决策者可以及时了解灾害风险和受威胁人群情况，以便迅速做出应对决策，提高应急响应的及时性和准确性。此外，系统还支持灾害响应方案的制定，提供个性化的应对措施，帮助决策者有效组织资源和救援行动，实现高效的灾害应对。
34.请参阅图8，地质监测预警系统用于执行地质监测预警方法，地质监测预警系统是由数据整合模块、特征提取模块、动态预测模型模块、风险评估模块、个性化预警模块、决策支持模块组成；数据整合模块整合高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据和人口分布数据，构建综合地质数据集；特征提取模块使用综合地质数据集，通过机器学习和深度学习技术进行地质特征提取，利用统计分析和可视化工具对数据进行深入分析，采用特征选择算法筛选出关键特征，再通过卷积神经网络等技术对这些关键特征进行深入提炼，形成地质特征矢量；
动态预测模型模块基于地质特征矢量，利用数值模拟技术为其构建一个动态预测模型，采用lstm、gru预测算法进行模型的初步构建，经过梯度下降算法、遗传算法优化后，生成地质灾害动态预测结果；风险评估模块在得到地质灾害动态预测结果后，进行地震区域和强度的分析，采用波动理论模型、有限差分模型模拟地震波在地壳中的传播，结合地震波传播的模拟结果和地质构造数据，对灾害的可能性进行分析，并利用多尺度分析算法完成灾害风险的评估，生成地质灾害风险区域图；个性化预警模块基于地质灾害风险区域图，使用机器学习技术分析社交网络数据，确定可能面临威胁的人群，结合实时数据与地质灾害风险区域图，获得实时的预警信息，形成针对性的地质灾害响应策略报告；决策支持模块基于地质灾害响应策略报告、实时预警信息、风险评估结果，开发智能决策支持系统，通过智能算法进行不间断迭代更新和优化，为决策者提供决策建议。
35.首先，数据整合模块将多种高质量数据源整合成综合地质数据集，提供全面的地质信息。其次，特征提取模块通过机器学习和深度学习技术对综合地质数据进行分析和提取关键特征，提高数据的表征能力和预测准确性。接着，动态预测模型模块基于提取的特征构建动态预测模型，利用先进的预测算法进行预测，实现地质灾害的动态预测和监测。此外，风险评估模块结合地震波传播模拟和地质构造数据，进行灾害风险评估，生成地质灾害风险区域图，提供对地质灾害风险的精细化分析和预警。进一步，个性化预警模块利用社交网络数据和实时数据，识别可能受威胁的人群，并提供个性化的地质灾害预警信息，增强对人群的保护和救援措施。最后，决策支持模块通过整合预警信息、风险评估结果和地质灾害响应策略报告，开发智能决策支持系统，为决策者提供准确的信息，支持灾害应对决策的制定和优化。
36.请参阅图8，数据整合模块包括高分辨率遥感影像子模块、地质勘探数据子模块、卫星雷达干涉测量数据子模块、气象数据子模块、人口分布数据子模块；特征提取模块包括机器学习特征提取子模块、深度学习特征提炼子模块、统计分析子模块、可视化工具子模块、关键特征选择子模块；动态预测模型模块包括lstm预测子模块、gru预测子模块、数值模拟子模块、梯度下降优化子模块、遗传算法优化子模块；风险评估模块包括地震区域分析子模块、地震波传播模拟子模块、地质构造分析子模块、灾害可能性分析子模块、多尺度风险评估子模块；个性化预警模块包括社交网络数据分析子模块、实时预警生成子模块、威胁人群确定子模块、风险区域匹配子模块、灾害响应策略报告子模块；决策支持模块包括响应策略分析子模块、智能算法迭代子模块、预警信息整合子模块、风险评估整合子模块、决策建议生成子模块。
37.首先，数据整合模块能够综合整合多种高质量的地质数据源，提供全面的地质信息基础。其次，特征提取模块利用机器学习和深度学习等技术提取关键特征，提高数据表征能力和预测准确性。动态预测模型模块基于提取的特征构建动态预测模型，能够对地质灾害进行准确的预测和监测。同时，风险评估模块提供综合的灾害风险评估，帮助决策者了解潜在风险和采取相应措施。个性化预警模块通过分析社交网络和实时数据，对可能受威胁
的人群进行确定，并生成个性化的地质灾害预警信息。最后，决策支持模块整合预警信息和风险评估结果，为决策者提供科学决策建议，提高决策的准确性和响应的效率。
38.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述的地质监测预警方法的步骤。
39.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的地质监测预警方法的步骤。
40.工作原理：数据整合： 首先，收集包括高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据和人口分布数据等多源数据。然后，对数据进行清洗、移除异常和重复值，并统一数据格式，得到清洗后的多源数据集。接下来，利用数据整合技术（如kpca融合算法），将清洗后的多源数据集融合为综合地质数据集，用于后续分析和预测。
41.特征提取： 利用机器学习和深度学习技术，从综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征。首先，通过统计分析和可视化工具对综合地质数据集进行分析，提取初步地质特征。然后，采用特征选择算法（如随机森林），从初步地质特征中挑选出关键特征。接着，通过深度学习技术（如卷积神经网络），对关键特征进行深度提取，生成深度地质特征向量。最后，将深度地质特征向量与关键地质特征集整合，构建地质特征矢量。
42.动态预测模型： 结合数值模拟技术和地质特征矢量，构建动态预测模型。根据地质特征矢量选择适当的预测算法，如长短期记忆网络（lstm）或门控循环单元（gru），建立初步动态预测模型。利用数值模拟技术和初步动态预测模型，模拟地质灾害的可能进展和趋势，生成数值模拟预测结果。然后，通过梯度下降算法和遗传算法等优化模型参数，得到优化后的动态预测模型。利用优化后的动态预测模型，结合实时监测数据，实时分析地质灾害的进展和趋势，生成地质灾害动态预测结果。
43.风险评估： 基于地质灾害动态预测结果，结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估。首先，根据地质灾害动态预测结果，确定可能发生地震的区域和强度，生成预测地震信息。然后，利用地震波传播模拟模型（如波动理论模型、有限差分模型），模拟地震波在地壳中的传播，生成地震波传播模拟结果。结合地震波传播模拟结果和地质构造数据，分析可能受影响的地质构造和灾害发生的可能性，生成地质灾害可能性分析结果。接着，利用多尺度分析方法，对区域进行风险等级划分，生成地质灾害风险区域图。
44.个性化预警： 利用机器学习分析社交网络数据，根据地质灾害风险区域图，识别并预测可能受到地质灾害威胁的人群。根据地质灾害风险区域图，收集区域的社交网络数据，提取用户地域、活动情况等信息，构建初步社交网络数据集。清理和格式化初步社交网络数据集，移除无效、错误或重复信息，得到清洗后的社交网络数据集。然后，根据地质灾害风险区域图和清洗后的社交网络数据集，识别可能受到地质灾害威胁的人群，生成初步受威胁人群名单。最后，利用机器学习算法分析初步受威胁人群名单，进行风险预警，形成个性化预警。
45.决策支持系统： 结合地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，开发智能决策支持系统。根据地质灾害风险区域图、实时预警信息和灾害风险评估结果，制定灾害响应方案。整合灾害响应方案、实时预警信息、风险评估结果等内容，开发智能决策支持系统，为决策者提供实时预警信息、风险评估结果和灾害响应方案的地质灾害响应策略报告。
46.以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

技术特征：
1.地质监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：利用数据整合技术，对包括高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布的多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集；利用机器学习和深度学习技术，从所述综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量；结合数值模拟技术和地质特征矢量，构建动态预测模型，不断更新监测数据反馈到所述动态预测模型中，实时分析地质灾害的进展和趋势，生成地质灾害动态预测结果；基于所述地质灾害动态预测结果，结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估，同时利用多尺度分析方法对区域进行风险等级划分，生成地质灾害风险区域图；利用机器学习分析社交网络数据，根据所述地质灾害风险区域图，识别并预测可能受到地质灾害威胁的人群，生成受威胁人群名单，实现个性化预警；结合所述地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，开发智能决策支持系统，为决策者提供包括实时预警信息、风险评估结果、灾害响应方案的地质灾害响应策略报告。2.根据权利要求1所述的地质监测预警方法，其特征在于，利用数据整合技术，对包括高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布的多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集的步骤具体为：源收集高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据、人口分布数据，构建原始多源数据集；清洗所述原始多源数据集，移除异常和重复值，统一数据格式，获取清洗后的多源数据集；利用kpca融合算法将清洗后的多源数据集合融为一体，作为融合后的地质数据；基于融合后的地质数据，构建地质属性和参数，形成综合地质数据集。3.根据权利要求1所述的地质监测预警方法，其特征在于，利用机器学习和深度学习技术，从所述综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量的步骤具体为：利用统计分析和可视化工具分析综合地质数据集，提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为初步地质特征分析结果；利用具体为随机森林的特征选择算法，从所述初步地质特征分析结果中挑选关键特征，生成关键地质特征集；使用具体为卷积神经网络的深度学习处理关键地质特征集，提取深层次的地质特征，生成深度地质特征向量；整合所述深度地质特征向量与关键地质特征集，构建地质特征矢量。4.根据权利要求1所述的地质监测预警方法，其特征在于，结合数值模拟技术和地质特征矢量，构建所述动态预测模型，不断更新监测数据反馈到所述动态预测模型中，实时分析地质灾害的进展和趋势，生成地质灾害动态预测结果的步骤具体为：根据所述地质特征矢量选择包括lstm、gru的预测算法，进行地质灾害的动态预测，建立初步动态预测模型；利用数值模拟技术和所述初步动态预测模型，模拟地质灾害的可能进展和趋势，生成
数值模拟预测结果；使用地质特征矢量和所述数值模拟预测结果进行训练，通过梯度下降算法、遗传算法优化模型参数，得到优化后的动态预测模型；使用所述优化后的动态预测模型，结合实时监测数据，提供实时地质灾害进展和趋势分析，获取地质灾害动态预测结果。5.根据权利要求1所述的地质监测预警方法，其特征在于，基于所述地质灾害动态预测结果，结合地震波传播模拟和地质构造分析，进行地震灾害风险评估，同时利用多尺度分析方法对区域进行风险等级划分，生成地质灾害风险区域图的步骤具体为：根据所述地质灾害动态预测结果，判定可能发生地震的区域和强度，生成预测地震信息；利用包括波动理论模型、有限差分模型的地震波传播模型，根据预测地震信息模拟地震波在地壳中的传播，生成地震波传播模拟结果；结合所述地震波传播模拟结果和地质构造数据，分析可能受影响的地质构造和灾害发生的可能性，生成地质灾害可能性分析结果；结合所述地质灾害可能性分析结果和多尺度分析算法，进行灾害风险评估，生成初步灾害风险评价报告；基于所述初步灾害风险评价报告，进行风险等级的划分，并生成地质灾害风险区域图。6.根据权利要求1所述的地质监测预警方法，其特征在于，利用机器学习分析社交网络数据，根据所述地质灾害风险区域图，识别并预测可能受到地质灾害威胁的人群，生成受威胁人群名单，实现个性化预警的步骤具体为：基于所述地质灾害风险区域图，收集区域的社交网络数据，提取用户地域、活动情况信息，集成初步社交网络数据集；清理和格式化初步社交网络数据集，移除无效、错误或重复信息，获取清洗后的社交网络数据集；根据所述地质灾害风险区域图和清洗后的社交网络数据集，识别可能受到地质灾害威胁的人群，生成初步受威胁人群名单；利用机器学习分析所述初步受威胁人群名单，对可能受到地质灾害威胁的人群进行风险预警，确立受威胁人群名单。7.根据权利要求1所述的地质监测预警方法，其特征在于，结合所述地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，开发智能决策支持系统，为决策者提供包括实时预警信息、风险评估结果、灾害响应方案的地质灾害响应策略报告的步骤具体为：基于所述地质灾害风险区域图和受威胁人群名单，规划和设计智能决策支持系统的结构和功能，整合作为初步决策支持系统设计方案；将所述地质灾害动态预测结果、初步灾害风险评价报告、受威胁人群名单整合，生成实时预警信息；根据所述初步决策支持系统设计方案，进行决策支持系统的开发，包括实时预警信息的显示、推送、管理功能，作为功能初步完整的决策支持系统；根据所述实时预警信息，灾害风险评估结果、地质灾害动态预测结果，制定灾害响应方案；
集成所述灾害响应方案及功能初步完整的决策支持系统，进行系统性能测试和优化，得到最终的地质灾害响应策略报告及智能决策支持系统。8.地质监测预警系统，其特征在于，所述地质监测预警系统用于执行权利要求1-7中任一所述的地质监测预警方法，所述地质监测预警系统是由数据整合模块、特征提取模块、动态预测模型模块、风险评估模块、个性化预警模块、决策支持模块组成；所述数据整合模块整合高分辨率遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据和人口分布数据，构建综合地质数据集；所述特征提取模块使用综合地质数据集，通过机器学习和深度学习技术进行地质特征提取，利用统计分析和可视化工具对数据进行深入分析，采用特征选择算法筛选出关键特征，再通过卷积神经网络等技术对这些关键特征进行深入提炼，形成地质特征矢量；所述动态预测模型模块基于地质特征矢量，利用数值模拟技术为其构建一个动态预测模型，采用lstm、gru预测算法进行模型的初步构建，经过梯度下降算法、遗传算法优化后，生成地质灾害动态预测结果；所述风险评估模块在得到地质灾害动态预测结果后，进行地震区域和强度的分析，采用波动理论模型、有限差分模型模拟地震波在地壳中的传播，结合地震波传播的模拟结果和地质构造数据，对灾害的可能性进行分析，并利用多尺度分析算法完成灾害风险的评估，生成地质灾害风险区域图；所述个性化预警模块基于地质灾害风险区域图，使用机器学习技术分析社交网络数据，确定可能面临威胁的人群，结合实时数据与所述地质灾害风险区域图，获得实时的预警信息，形成针对性的地质灾害响应策略报告；所述决策支持模块基于地质灾害响应策略报告、实时预警信息、风险评估结果，开发智能决策支持系统，通过智能算法进行不间断迭代更新和优化，为决策者提供决策建议；所述数据整合模块包括高分辨率遥感影像子模块、地质勘探数据子模块、卫星雷达干涉测量数据子模块、气象数据子模块、人口分布数据子模块；所述特征提取模块包括机器学习特征提取子模块、深度学习特征提炼子模块、统计分析子模块、可视化工具子模块、关键特征选择子模块；所述动态预测模型模块包括lstm预测子模块、gru预测子模块、数值模拟子模块、梯度下降优化子模块、遗传算法优化子模块；所述风险评估模块包括地震区域分析子模块、地震波传播模拟子模块、地质构造分析子模块、灾害可能性分析子模块、多尺度风险评估子模块；所述个性化预警模块包括社交网络数据分析子模块、实时预警生成子模块、威胁人群确定子模块、风险区域匹配子模块、灾害响应策略报告子模块；所述决策支持模块包括响应策略分析子模块、智能算法迭代子模块、预警信息整合子模块、风险评估整合子模块、决策建议生成子模块。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的地质监测预警方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的地质监测预警方法的步骤。

技术总结
本发明涉及地质勘察技术领域，具体为地质监测预警方法、系统、计算机设备及存储介质，在地质监测预警方法的实际使用过程中，传统的地质灾害预测方法往往只依赖单一种类的数据，导致预警结果可能存在偏差，难以全面反映实际情况，为此提出地质监测预警方法，包括以下步骤：利用数据整合技术，对多源数据进行融合和预处理，生成综合地质数据集；利用机器学习和深度学习技术，从所述综合地质数据集中提取关键地质特征和地质灾害隐患特征，作为地质特征矢量。本发明的有益效果为通过整合包含遥感影像、地质勘探数据、卫星雷达干涉测量数据、气象数据和人口分布数据的多源数据，能够获取更全面的地质信息，增加地质灾害预测的准确性。增加地质灾害预测的准确性。增加地质灾害预测的准确性。


技术研发人员：于得芹 孙斌 张卓 戴广凯 秦杰 蒙永辉 刘春华 张华平 郭艳 朱学强 汪颖钊 黄永波 张贵丽 马瑜宏
受保护的技术使用者：山东省地质调查院（山东省自然资源厅矿产勘查技术指导中心）
技术研发日：2023.08.25
技术公布日：2023/9/23