成都山地所采用新技術(shù)提取北京房山區(qū)崩滑體動(dòng)力學(xué)特征
2018年8月11日上午8:30左右,北京房山區(qū)大安山鄉(xiāng)發(fā)生山體塌方,塌方量約3萬立方米。所幸,由于當(dāng)?shù)厝簻y(cè)群防安全員和公路養(yǎng)護(hù)工人及時(shí)發(fā)現(xiàn)險(xiǎn)情并采取斷路措施,塌方并未造成人員傷亡和車輛損失。日前,中國(guó)科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所歐陽(yáng)朝軍副研究員團(tuán)隊(duì)根據(jù)此次滑坡特征和現(xiàn)場(chǎng)資料數(shù)據(jù),并結(jié)合光流法捕捉技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和動(dòng)力學(xué)數(shù)值模擬方法,對(duì)此次崩滑災(zāi)害的動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行了分析和提取,獲取了其運(yùn)動(dòng)速度、演化過程、堆積范圍等關(guān)鍵性特征參數(shù),可為下一步工程防治方案設(shè)計(jì)、其他潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)危害評(píng)估提供技術(shù)支撐。
該團(tuán)隊(duì)利用特征輪廓匹配技術(shù)對(duì)網(wǎng)友提供的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)視頻進(jìn)行了精細(xì)化校正,并利用成都山地所自主研發(fā)的表面速度光流測(cè)量法對(duì)每幀像元進(jìn)行了跟蹤計(jì)算,有效提取到不同時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)速度等重要信息。同時(shí),還利用深度學(xué)習(xí)方法(DeepLab),采用人工智能方法自動(dòng)高效的從影像視頻中提取了不同時(shí)刻的滑坡運(yùn)動(dòng)位置和范圍信息,相較于采用肉眼勾畫的方式,實(shí)現(xiàn)了分析效率的大幅提高。
每年全球發(fā)生無數(shù)滑坡災(zāi)害,但是由于滑坡多發(fā)生在偏遠(yuǎn)山區(qū),且具有很強(qiáng)的突發(fā)性,因此具有完整過程記錄的滑坡視頻非常少。為此,科研人員不得不開展大量室內(nèi)模型試驗(yàn),但受模型尺寸的限制,模型結(jié)果無法真實(shí)反映滑坡固有特性。而采用以上方式提取滑坡速度、演化過程等動(dòng)力學(xué)特性對(duì)于開展滑坡反演、機(jī)理分析等研究具有重要的科學(xué)意義。
利用上述基礎(chǔ)信息,該團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步通過自主開發(fā)的地表動(dòng)力過程計(jì)算模擬軟件Massflow(www.massflow-software.com),開展了崩塌體動(dòng)力過程計(jì)算模擬,并與提取的速度、范圍等數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,再次校核了模型和計(jì)算參數(shù)。校核后的模型和參數(shù)可以為此次崩塌體后續(xù)治理方案設(shè)計(jì)、本地區(qū)其他潛在滑坡風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供技術(shù)支撐。
原始視頻(左)與表面速度光流測(cè)量法提取的滑坡體速度(右)
DeepLab提取的滑坡演化過程(上)和Massflow滑坡過程數(shù)值模擬及參數(shù)校核(下)
該研究得到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)專項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金、中國(guó)科學(xué)院前沿科學(xué)重點(diǎn)研究項(xiàng)目和中國(guó)科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)項(xiàng)目的支持。
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