基于人工智能的地灾体多物理场信息精细感知方法研究

本申请提供一种基于大数据的自然灾害监测预警系统，包括：数据收集模块，用于获取地质灾害、气象灾害、水旱灾害、森林草原火灾风险隐患监测感知数据，并进行归一化预处理；隐患分析模块，用于建立自然灾害风险源运行体征监控模式，实现自然灾害风险隐患信息的全方位监控，进行灾害的短时临近预报、次生衍生事件链分析；多源展示会商模块，用于基于GIS的自然灾害综合风险分析，实现多源信息的综合展示和多方参与式会商，从各方面保障和应对灾害事件的需要；研判模型模块，采用大数据分析技术及时把握所有预警信息、灾害情况，建立灾害研判模型，分析灾害原因；可视化管理模块，用于实现空间资源整合与集成，为自然灾害监测管理提供可视化决策分析和数据共享服务。

本申请提供了一种地质体的识别方法、装置、设备及存储介质，属于地震勘探技术领域。所述方法包括：获取多个反射系数；基于地质体类别，对所述多个反射系数进行调整，得到反射数据体；基于三维点扩散函数对所述反射数据体进行处理，得到样本地震数据体；基于所述样本地震数据体，对地质体识别模型进行训练；基于训练后的所述地质体识别模型，对目标地震数据体进行预测，得到目标地层区域中属于所述地质体类别的地质体的位置。上述技术方案能够提高地质体识别模型的识别性能，进而基于训练后的地质体识别模型对勘探得到的目标地震数据体进行预测时，能够更加准确地识别出地质体的位置。

本发明属于数据处理技术领域，本发明提供了一种融合多源数据的建筑物沉降趋势预测方法、设备及介质，首先采集目标建筑物的多源监测数据，然后预处理并融合，得到融合特征数据，输入至AI预测模型，得到目标建筑物沉降趋势预测结果，最终结合融合特征数据中的实时沉降量、沉降速率以及沉降趋势预测结果，与预设的预警阈值进行比较，判断是否触发预警指令；若触发预警指令，则发出对应的警报，并实时显示实时沉降量、沉降速率及沉降趋势预测结果。本发明通过多源数据融合与场景自适应AI模型的协同，实现了建筑物沉降趋势的精准预测与及时预警，核心在于突破单一数据与固定模型的局限，显著提升复杂场景下沉降预测的精度与风险响应的及时性。