申请/专利权人：杭州鲁尔物联科技有限公司

申请日：2020-12-30

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN112668238B

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G06F18/2135;G01N33/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.05.04#实质审查的生效;2021.04.16#公开

摘要：本发明实施例公开了一种降雨量处理方法、装置、设备和存储介质。通过获取目标区域各斜坡单元设定时间段内的原始数据，其中，所述原始数据包括每天的降雨量和滑坡影响因子，对所述原始数据进行非线性主成分分析，根据得到的非线性主成分分析结果和所述滑坡影响因子，确定所述降雨量的辅助变量，可以降低原始数据的维度，用更少的主成分反应更多的原始数据的指标，提高插值效率，进一步基于辅助变量对降雨量进行插值，得到目标区域的降雨量插值结果，可以结合降雨量的环境影响要素进行降雨量插值，以提高降雨量的插值精度，进一步基于插值后的降雨量进行滑坡预测时，可以提高滑坡预测的准确性。

主权项：1.一种降雨量处理方法，其特征在于，包括：获取目标区域各斜坡单元设定时间段内的原始数据，其中，所述原始数据包括每天的降雨量和滑坡影响因子；所述滑坡影响因子包括高程、坡度、坡向、平面曲率，剖面曲率、植被覆盖率、植被类型、与河流距离、气象云图数据中的至少一种；对所述原始数据进行非线性主成分分析，根据得到的非线性主成分分析结果和所述滑坡影响因子，确定所述降雨量的辅助变量；基于所述辅助变量对所述降雨量进行插值，得到目标区域的降雨量插值结果；所述方法，还包括：将所述目标区域插值后的降雨量和所述滑坡影响因子输入至预先训练完成的滑坡预测模型，预测所述目标区域的滑坡发生概率；所述基于所述辅助变量对所述降雨量进行插值，得到目标区域的降雨量插值结果，包括：根据当前的斜坡单元特定邻域范围内的降雨量、辅助变量，以及所述降雨量和所述辅助变量分别对应的权重，计算各个所述斜坡单元的协同克里金插值结果，得到所述目标区域的降雨量插值结果；在所述计算各个所述斜坡单元的协同克里金插值结果之前，所述方法还包括：将所述降雨量和所述辅助变量输入至至少一个变异函数模型，基于变异函数模型分别对应的变异函数，确定在进行协同克里金插值时所需的目标模型，其中，所述变异函数模型为圆形模型、球形模型、指数模型以及高斯模型；所述目标模型的确定过程包括：将所述降雨量和所述辅助变量分别输入至圆形模型、球形模型、指数型模型以及高斯模型中，基于输入的降雨量和辅助变量计算每个变异函数模型的基台值、块金值以及变程，并根据所述每个变异函数模型的基台值、块金值以及变程，确定每个变异函数模型的变异函数，选择变异函数最小的变异函数模型作为所述目标模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州鲁尔物联科技有限公司 一种降雨量处理方法、装置、设备和存储介质

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