基于人工智能(AI)的地质灾害防控体系建设

近年来,人工智能(AI)技术得到快速发展,并日益融入到经济社会各个领域,成为当代创新发展的新标志,智能防灾减灾将成为未来发展的趋势和研究的热点。在回顾AI发展现状与趋势的基础上,系统梳理出以往地质灾害风险防控的数据依据和传统技术方法,分析了可能采用的潜在AI方法,初步搭建了基于AI的地质灾害风险防控体系建设方案。研究表明,AI技术为地质灾害风险防控提供了新的技术途径,但目前尚无可照搬或可移植的成熟技术或解决方案。智能防灾减灾体系包括早期识别、风险评估、风险防控等3个主要环节,其中最重要的环节是早期识别,传统方法与AI技术融合的关键参数为斜坡失稳概率或泥石流发生概率;根据所依据的数据资料将早期识别方法归纳为图像识别、形变识别、位移识别、内因识别、诱因识别和综合识别等6种方法;提出了从数据层、方法层和应用层3个层次构建基于大数据智能混合优化的地质灾害风险防控平台。认为数据驱动的智能模型与理论驱动的物理模型融合是地质灾害风险防控发展的趋势。     

非标准化地质数据存储模式研究

地质数据中存在大量非标准化的数据,此类数据主要以MapGIS的数据格式存储.针对此类数据管理难、复用水平较低的现状,建立了以元数据服务器(MDS)为核心的数据存储模式,提出了弹性的迁移机制完成数据的重构,使用了动态数据驱动生成索引元数据框架,同时实现数据访问安全机制,用户授权等功能.此模式利用MDS (Metadata Server)实现对数据的管理、检索和调阅,这使散落在单机上的地质数据能够自主迁入空间数据仓库,实现统一管理,增强了数据的可复用性,     

VSAT应急通讯系统在西北艰险地区地质调查中的应用

基于VSAT小站的应急通讯系统针对野外地质调查工作特点,遵循任务牵引、技术先进、机动灵活、平战结合原则进行系统设计与架构,可实现网络数据交换与传输、视讯会商、语音通话及传真等功能。在西北艰险地区开展了基于地质调查工作的系统测试与应用,实现了野外现场视频、语音信号与西安中心固定站的实时传输,同时实现了与北京地质力学研究所卫星便携站和视频会议终端双向视频的实时传输互联。