公开(公告)号：CN118778036A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410971477.8

申请日：2024-07-19

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 周连杰 ,  何青霖 ,  官冬杰 ,  邓天民 ,  丛晟亦 ,  潘建平

IPC: G01S13/88 ,  G01S13/90 ,  G01S7/40 ,  G01S19/38 ,  G01S19/42 ,  G01B15/06 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明涉及滑坡预测预报技术领域，且公开了一种基于时空变化耦合模型的滑坡变形高精度监测方法，包括以下步骤，将GPS定位设备部署到目标监测区域获取地面位移量，获取目标监测区域的InSAR数据，构建GPS伪距观测方程，利用GPS数据校正InSAR数据的大气延迟误差，构建GPS三维位移投影在LOS方向上的位移矩阵，利用GPS数据校正InSAR数据的轨道误差。该基于时空变化耦合模型的滑坡变形高精度监测方法，通过融合GPS的地面实测数据与InSAR数据来避免单一数据源所带来的局限性，提高滑坡变形监测的精度，结果表明目标区域长时序沉降监测精度达到7mm，利用强化学习模型扩充可用的GPS实测数据，并预测未来一定时间窗口的地表沉降变化，以此构建时空耦合强化学习模型还原目标区域的滑坡变形情况。

公开(公告)号：CN119595548A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411680309.X

申请日：2024-11-22

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 周连杰 ,  何青霖 ,  邓天民 ,  朱洪洲 ,  詹勇 ,  张朋

IPC: G01N21/17 ,  G06V20/13 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G01N33/24

Abstract: 本发明土壤湿度预测技术领域，且公开了一种基于时空卷积神经网络耦合模型的土壤湿度高精度预测方法，包括以下步骤，部署搭载GPS功能的土壤湿度探测设备以获取目标区域不同深度的土壤湿度实测数据，获取目标区域的卫星遥感影像，校正影像后获取整个区域的湿度数据，利用传感器与地表因子校正遥感湿度数据的误差。该基于多源数据融合与深度学习的区域土壤湿度动态监测方法，通过融合搭载GPS的土壤湿度传感器与卫星遥感数据来避免单一数据源所带来的局限性，通过引入地表因子校正遥感数据从而提高土壤湿度的监测精度。结果表明预警预报准确率不低于90％。利用机器学习模型扩充湿度传感器实测数据，并预测未来一定时间窗口的湿度变化。