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申请/专利权人：大连优冠网络科技有限责任公司

摘要：本发明涉及数字数据处理技术领域，具体涉及一种泥石流容重智能计算方法及系统，具体包括：采集泥石流的无人机遥感图像，结合CNN神经网络获取遥感图像中各区域，对各区域进行地质样本采集；根据各样本每个层次泥沙区域的子样本的含水量计算各区域的区域性深度稳定因子及各层次泥沙样本的稳定判断函数，根据各层次泥沙样本的子样本数量得到低参考性泥沙样本，计算严重滑坡区域的覆盖量影响参数；根据各区域的区域性深度稳定因子及覆盖量影响参数结合Lasso算法获取各区域最优含水量容重。从而实现泥石流容重智能计算，增强了Lasso算法的鲁棒性以及实用性，消除了由于采样点以及采样深度的不同而导致泥石流容重计算的局部性。

主权项：1.一种泥石流容重智能计算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集泥石流的无人机遥感图像，获取无人机遥感图像中各区域，包括未被泥石流覆盖区域、泥石流发生区域、严重滑坡区域和泥石流结束区域；对无人机遥感图像中各区域对应的现实地理区域进行采样获取各区域各采集点每个层次泥沙样本；对于严重滑坡区域，根据各采集点各层次泥沙样本的重量及体积得到各层次泥沙样本每个子样本的含水量，获取各层次泥沙样本的含水量图谱及含水量拟合直线方程；根据含水量拟合直线方程中数据变化得到严重滑坡区域的区域性深度稳定因子及各层次泥沙样本的稳定判断函数；根据各采样点各层次泥沙样本的子样本数量及稳定判断函数得到严重滑坡区域的低参考性泥沙样本及稳定判断序列；根据低参考性泥沙样本及稳定判断序列得到严重滑坡区域的覆盖量影响参数；根据区域性深度稳定因子及覆盖量影响参数得到严重滑坡区域所有样本的非重要性相关指数；根据所有层泥沙样本的含水量图谱及非重要性相关指数得到严重滑坡区域的最优含水量容重；通过严重滑坡区域的最优含水量容重的获取方式分别得到未被泥石流覆盖区域、泥石流发生区域和泥石流结束区域的最优含水量容重；所述根据含水量拟合直线方程中数据变化得到严重滑坡区域的区域性深度稳定因子及各层次泥沙样本的稳定判断函数，表达式为： 式中，为严重滑坡区域的区域性深度稳定因子，k为严重滑坡区域中采样点的个数，为每个采样点的泥沙样本的层数，为以e为底的指数函数，为严重滑坡区域采样点A的第a层泥沙样本的整体杂乱因子，为严重滑坡区域采样点A的第a层泥沙样本的稳定判断函数，、分别为严重滑坡区域采样点A的第a层泥沙样本的含水量拟合直线方程的斜率和截距，为严重滑坡区域采样点A的所有层泥沙样本含水量拟合直线方程的平均截距，为严重滑坡区域采样点A的第a层泥沙样本的子样本个数，为严重滑坡区域采样点A第a层泥沙样本的第个子样本的含水量，、分别为严重滑坡区域采样点A的第a层泥沙样本的所有子样本的含水量均值和含水量最大值；所述根据各采样点各层次泥沙样本的子样本数量及稳定判断函数得到严重滑坡区域的低参考性泥沙样本及稳定判断序列，具体为：将所有采样点所有层泥沙样本的子样本数量组成的序列作为CURE层次聚类算法的输入，获取算法的输出中的各离群点，将各离群点作为各低参考性泥沙样本；将第一个采样点第一层泥沙样本的稳定判断函数作为稳定判断序列的第一个元素值，将第一个采样点第二层泥沙样本的稳定判断函数作为稳定判断序列的第二个元素值，以此类推，将最后一个采样点最后一层泥沙样本的稳定判断函数作为稳定判断序列的最后一个元素值，得到稳定判断序列；所述根据低参考性泥沙样本及稳定判断序列得到严重滑坡区域的覆盖量影响参数，具体包括：在稳定判断序列中，以第j个低参考性泥沙样本对应的稳定判断函数为中心构建预设长度的窗口，将窗口以2为步长向两端扩大，共扩大H次；计算第h次扩大后所述窗口内除中心点外的剩余所有稳定判断函数的均值；计算严重滑坡区域的覆盖量影响参数的表达式为： 式中，为严重滑坡区域的覆盖量影响参数，X为低参考性泥沙样本的数量，j和h均为求和函数的索引，为第j个低参考性泥沙样本的极值确定函数，、和分别为第j个、第j-1个和第j+1个低参考性泥沙样本所在采样点层次的稳定判断函数；所述根据区域性深度稳定因子及覆盖量影响参数得到严重滑坡区域所有样本的非重要性相关指数，具体包括：计算以自然常数为底数、以严重滑坡区域的区域性深度稳定因子的相反数为指数的指数函数的计算结果，计算所述计算结果与严重滑坡区域的覆盖量影响参数的乘积；将所述乘积作为S型生长曲线函数的输入，将输出结果作为严重滑坡区域所有样本的非重要性相关指数。

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