计算机科学2021,Vol.48Issue(z2) :258-264.DOI:10.11896/jsjkx.201000071

卫星监测时空大数据蠕变特征提取及预警算法

Research on Creep Feature Extraction and Early Warning Algorithm Based on Satellite Monitoring Spatial-Temporal Big Data

刘亚臣 黄雪莹
计算机科学2021,Vol.48Issue(z2) :258-264.DOI:10.11896/jsjkx.201000071

卫星监测时空大数据蠕变特征提取及预警算法

Research on Creep Feature Extraction and Early Warning Algorithm Based on Satellite Monitoring Spatial-Temporal Big Data

刘亚臣 1黄雪莹2
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作者信息

  • 1. 北京工业大学北京市物联网软件与系统工程技术研究中心 北京 100124
  • 2. 卡内基梅隆大学工程院 宾夕法尼亚州 15213
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摘要

针对山体滑坡等地质灾害发生时间、趋势难以及时精准预警的难题,提出采用最新北斗卫星高精度形变监测技术,开展蠕变运动特征提取及预警算法研究.对卫星监测高精度时空大数据进行分析、清洗,重点研究监测点数据的时间属性、空间属性、不同监测点之间的变化规律;提取蠕变运动多维特征,如位移、位移方向角、瞬间速度、加速度等,并以多维的方式展示监测数据内在的变化趋势.蠕变灾害预警算法能够发现和预警形变过程中的潜在灾害,确保及时防治地质灾害,保障人员生命和财产安全.该研究成果可以在多个不同领域得到广泛的应用,具有很大的理论意义和应用价值.

关键词

卫星监测/时空大数据/蠕变特征提取/预警算法/山体滑坡地质灾害

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出版年

2021
计算机科学
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)

计算机科学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.944
ISSN:1002-137X
被引量1
参考文献量3
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