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申请/专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司

摘要：本发明涉及铁路工程地质调绘领域，特别是一种复杂艰险山区不良地质数字调绘方法、平台及设备。本发明通过遥感技术结合大数据分析方法，建立了复杂山区不良地质数字调绘技术体系，解决了复杂艰险山区常规勘察手段困难、调绘盲区多、人工作业难度大、效率低下、数据存储、数据管理、数据可视化等问题，确保了复杂艰险山区不良地质调绘安全、高效、全面的完成。

主权项：1.一种复杂艰险山区不良地质数字调绘方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：初步辨识：获取待调绘区域的宏观地质信息，通过深度学习方法以及大数据分析，输出潜在威胁区域；所述宏观地质信息包括所述待调绘区域的遥感图像、地质地貌和地质灾害信息；S2：二次辨识：对所述潜在威胁区域进行二次检验，输出所述潜在威胁区域的具体信息；所述潜在威胁区域的具体信息包括不良地质体类型及其对应的预设检测参数；S3：数据整合：对所述S1以及所述S2的辨识结果进行整合，输出所述待调绘区域的不良地质调绘报告；所述S1包括以下步骤：S11：获取待调绘区域的宏观地质信息；S12：通过深度学习方法对所述待调绘区域进行不良地质体识别，输出所述待调绘区域的不良地质体类型以及位置信息；S13：对所述待调绘区域的不良地质体类型以及位置信息进行大数据分析，输出潜在威胁区域；所述大数据分析包括关联规则分析、聚类分析以及偏差分析处理；所述潜在威胁区域为置信度低于阈值的不良地质体区域和存在异常的潜在区域；所述S12包括：S121：数据准备：对所述遥感图像进行预处理以及初步识别；所述预处理包括所述遥感图像的几何校正、大气校正和图像裁剪；所述初步识别为通过卷积神经网络对不良地质灾害图像进行识别，标记出不良地质的所述遥感图像及其对应的JSON记录文件；所述卷积神经网络包括残差网络、特征金字塔网络、区域提取网络以及ROI分类器；S122：数据转化：对所述宏观地质信息进行数据解析、数据清洗、数据重构以及缺失值填补处理；并和对应的所述JSON记录文件进行数据集成处理后存入数据库中；S123：数据抽取：采用全量抽取的方式从所述数据库中抽取所述待调绘区域中的不良地质灾害数据，输出所述待调绘区域的不良地质体类型以及位置信息；所述S2包括以下步骤：S21：根据所述宏观地质信息判断所述潜在威胁区域的地表特征、地理位置、气候特征；S22：根据判断结果选择对应的核查方式：1当所述潜在威胁区域距离近、易于到达且人工容易辨识与测量，采用人工野外核查；2当所述潜在威胁区域植被覆盖率低、不易到达且存在人员危害风险，采用无人机倾斜摄影核查；3当所述潜在威胁区域属于高植被覆盖的地质构造，采用机载LiDAR核查；4当所述潜在威胁区域存在崩滑泥变形隐患或边坡蠕变变形，采用星载InSAR核查；S23：根据S22核查获取的数据建立所述潜在威胁区域对应的地质模型以及对应的识别结果，并输出各个所述潜在威胁区域的具体信息；所述地表特征包括植被覆盖情况、地形起伏情况以及海拔高低；所述潜在威胁区域的具体信息包括是否为不良地质体，所属不良地质体的类型、地理坐标以及风险程度信息。

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