大數(shù)據(jù)背景下的地理信息地災(zāi)防治系統(tǒng)研究
——基于大數(shù)據(jù)分析的GIS邊坡監(jiān)測預(yù)警平臺為例

蔡伶波 ，楊寧

（1.四川煤田一四一建設(shè)投資有限公司；2.西南科技大學(xué)）

【關(guān)鍵字】 大數(shù)據(jù)； 地理信息科學(xué)； 地質(zhì)災(zāi)害防治；邊坡監(jiān)測

1 引言

我國是世界上地質(zhì)災(zāi)害最為嚴(yán)重的國家之一，災(zāi)害種類多、分布地域廣、發(fā)生頻率高、造成損失大。近年來，變化莫測的局地強降雨和強熱帶風(fēng)暴導(dǎo)致的暴雨，使地質(zhì)災(zāi)害的突發(fā)性越來越強，監(jiān)測預(yù)警的難度越來越大。傳統(tǒng)的周期性監(jiān)測手段已不能滿足地災(zāi)防治需要[1]。

隨著測繪設(shè)備與技術(shù)、GIS技術(shù)的快速發(fā)展及不斷完善，大數(shù)據(jù)在測繪領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。大數(shù)據(jù)在地質(zhì)災(zāi)害實踐及應(yīng)用中，通過獲取相關(guān)地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)信息，并將這些數(shù)據(jù)信息通過空間分析等技術(shù)進(jìn)行研究分析，從而轉(zhuǎn)化成地質(zhì)災(zāi)害形成因素的一種解釋，使這些數(shù)據(jù)在某種特定情況下，更具針對性、準(zhǔn)確性以及高效性，只有這樣才能對地質(zhì)災(zāi)害形成的規(guī)律以及地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測的更全面、更精確[2]。目前GIS地災(zāi)監(jiān)測預(yù)警聯(lián)動系統(tǒng)已開始推廣和普及，可以進(jìn)行全天候連續(xù)動態(tài)監(jiān)測，然而其數(shù)據(jù)分析還是基于傳統(tǒng)模式，先對較單一來源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)問題才結(jié)合其他數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能達(dá)到智能分析的效果，極易出現(xiàn)分析錯誤。本文以GIS邊坡監(jiān)測預(yù)警平臺為例，將GIS地災(zāi)監(jiān)測系統(tǒng)采集的多源數(shù)據(jù)結(jié)合時間維要素，融合測繪、地信、地質(zhì)、環(huán)境、土建等專業(yè)數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)自身特性出發(fā)，研究正常數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)的相關(guān)性，結(jié)合大數(shù)據(jù)的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），采用多源信息的大數(shù)據(jù)挖掘算法，從另一個角度提取出數(shù)據(jù)中的隱含信息，幫助工程人員制定防治策略，從而達(dá)到智能防治邊坡地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的目的[3]。

2 技術(shù)原理

邊坡地質(zhì)災(zāi)害防治的目的：

1）對邊坡進(jìn)行穩(wěn)定性監(jiān)測，實施動態(tài)設(shè)計、動態(tài)施工，確保安全、快速的施工。

2）評價邊坡施工及其使用過程中邊坡的穩(wěn)定性，并作出有關(guān)預(yù)測預(yù)報，為業(yè)主、施工單位及監(jiān)理提供預(yù)報數(shù)據(jù)，跟蹤和控制施工過程，合理采用和調(diào)整有關(guān)施工工藝和步驟，取得最佳經(jīng)濟(jì)效益。

3）為防止滑坡及可能的滑動和蠕變提供及時支持，預(yù)測和預(yù)報滑坡的邊界條件、規(guī)?；瑒臃较?、發(fā)生時間及危害程度，并及時采取措施，以盡量避免和減輕災(zāi)害損失。

4）為滑坡理論和邊坡設(shè)計方法的研究提供參考依據(jù)。

5）為邊坡支護(hù)工程的維護(hù)提供依據(jù)。

6）通過專業(yè)設(shè)備來預(yù)測邊坡體發(fā)展變化趨勢，對邊坡體進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警，及時為政府及有關(guān)部門提供已經(jīng)和可能發(fā)生的邊坡動態(tài)信息，為政府防災(zāi)、減災(zāi)決策和實施方案及時提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支撐。

針對以上6點，本文提出了新的邊坡地災(zāi)防治監(jiān)測數(shù)據(jù)分析技術(shù)（見圖1）：

該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集仍然使用當(dāng)前推廣的地災(zāi)自動監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行采集，系統(tǒng)的核心為多源信息大數(shù)據(jù)分析算法?，F(xiàn)今大數(shù)據(jù)分析算法層出不窮，其中Adaboost算法計算效率較高，算法簡潔易于實現(xiàn)，特別適合災(zāi)害實時監(jiān)測需求。Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個更強的最終分類器 (強分類器)。其算法本身是通過改變數(shù)據(jù)分布來實現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓(xùn)練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準(zhǔn)確率，來確定每個樣本的權(quán)值。將修改過權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進(jìn)行訓(xùn)練，最后將每次訓(xùn)練得到的分類器最后融合起來，作為最后的決策分類器。

圖1 邊坡地質(zhì)災(zāi)害防治的技術(shù)

弗羅因德提出adaboost算法，其主要框架可以描述為：

假設(shè)樣本：（x1,y1）……（xm,ym）其中xi∈X，yi∈Y={-1,1}

初始Dj(i)=1/m

For t=1,…,T ：

{

通過D分布尋找當(dāng)前分布下的最優(yōu)弱分類器；

得到弱分類器ht：X→{-1,1}的誤差滿足εt=Pri～Dt[ht(xi)≠yi]；

其中Zt為歸一化因子。

}

聚合多次訓(xùn)練的弱分類器，得到最終的決策結(jié)果：

3 大數(shù)據(jù)分析實例

多源數(shù)據(jù)構(gòu)建了邊坡穩(wěn)定性評價的核心體系。大數(shù)據(jù)分析流程為：

1）從現(xiàn)場監(jiān)測項目的多監(jiān)控數(shù)據(jù)入手，獲取地表變形監(jiān)測點沉降觀測數(shù)據(jù)(a1…am)、地表變形監(jiān)測點水平位移觀測數(shù)據(jù)(b1…bm)、抗滑樁變形監(jiān)測點沉降觀測(c1…cm)、抗滑樁變形監(jiān)測點水平位移觀測(d1…dm)、雨量監(jiān)測點觀測數(shù)據(jù)(e1…em)、地表裂縫觀測數(shù)據(jù)(f1…fm)等建立各數(shù)據(jù)的變化曲線(其中m為監(jiān)測總天數(shù))（下面圖2為丹景山雷打石邊坡監(jiān)測部分監(jiān)測數(shù)據(jù)，僅作為解釋數(shù)據(jù)分析方法所用）。

圖2 丹景山雷打石邊坡監(jiān)測部分監(jiān)測數(shù)據(jù)

2）對不同類型的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，然后根據(jù)時間相關(guān)性建立初 始 樣 本 模 型 集 (a1,b1,c1,d1,e1,f1…)…(am,bm,cm,dm,em,fm…)；

①初始化訓(xùn)練數(shù)據(jù)的權(quán)值分布，設(shè)計第k個弱學(xué)習(xí)器的輸出權(quán)重為，

此處為天數(shù)m的倒數(shù)；

②計算加權(quán)誤差，不斷修正權(quán)重系數(shù)D(k)；

③不斷重復(fù)(2)，(3)步，直到誤差滿足需求，結(jié)束循環(huán)。

3）聚合多次訓(xùn)練的弱分類器，得到最終的決策結(jié)果：

圖3 最終分析結(jié)果示意圖

圖3為分類結(jié)果示意圖（圖中線段長度不均勻，為其誤差值曲線表征）。圖中數(shù)據(jù)分布較為均勻，沒有出現(xiàn)異常樣本數(shù)據(jù)，表明地表裂縫觀測點、地表變形監(jiān)測點及抗滑樁變形監(jiān)測點均處于相對穩(wěn)定狀態(tài)。由于樣本中地表變形監(jiān)測值出現(xiàn)小范圍異常數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)相關(guān)性原理圖中樣本自動分為四個區(qū)間，這說明在某期之后發(fā)生相對于其他時間段更大的位移量，需要得到監(jiān)測團(tuán)隊的重視并做進(jìn)一步分析。

4 結(jié)論

本文利用了大數(shù)據(jù)技術(shù)與GIS方法各自的優(yōu)勢，互補了單一方法在技術(shù)上的不足之處，采用多源數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對整個觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，研究時間序列上的相關(guān)性，其結(jié)果保證了監(jiān)測結(jié)果的科學(xué)性，為災(zāi)害防治決策提供了科學(xué)可信的依據(jù)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種新型的數(shù)據(jù)分析手段，目前在邊坡地質(zhì)災(zāi)害防治方面的應(yīng)用較少，由于其算法應(yīng)用難度，實際生產(chǎn)應(yīng)用背景的缺乏，需要加強大數(shù)據(jù)在測繪、地理信息科學(xué)、地質(zhì)災(zāi)害防治等方面研究工作。本文將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)引入到地質(zhì)災(zāi)害防治監(jiān)測中，這是一種理論結(jié)合實際新的嘗試，是對這方面研究工作的一種探討。有了這一步理論的成功實現(xiàn)，后面的研究可集中于更加寬泛的數(shù)據(jù)樣本集合設(shè)計與快速算法分析，從多學(xué)科數(shù)據(jù)中提取出更有價值的有效信息，結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)滿足自動采集、處理、決策的需求。