发明专利申请书 发明名称 一种基于多源异构数据融合的非均匀地表沉降三维监测预警方式 摘要 本发明公开了一种基于多源异构数据融合的非均匀地表沉降三维监测预警方式。针对传统沉降监测仅依赖地面点云数据，害得空间分辨率低、无法捕捉深层裂缝特征及难以量化非均匀变形的难题，本发明构建了包含卫星遥感、地面激光雷达（LiDAR）、地下钻孔及倾斜摄影等在内的多源数据融合架构。核心创新点在于引入注意力机制（Attention Mechanism）动态调整传感器权重，并通过基于扩散模型（Diffusion Model）的生成对抗网络（GAN）对缺失的沉降历史数据进行缺失值插值重构。该方式不仅能实现对非均匀裂缝（如断层带或深部岩溶通道）的精准定位，还能在预测阶段输出包含应力场分布及潜在破裂面的三维概率云图，显著提升了全域地表沉降的早期识别率。实验数据显示，该方式在模拟区域成功将预警提前了 15% 至 20%，且计算延迟管住在毫秒级，有效解决了工业化大矿山中复杂地质条件下沉降监测的“盲区”难题。 技术领域 本发明涉及地质灾害监测与 Mine 保险评估技术领域，具体涉及一种用于复杂矿体内、露天矿区及铁路沿线等多场景下，融合多传感器数据进行高精度地表沉降三维监测与实时预警的方式。 背景技术 地表沉降是矿山开采过程中最为普遍的地质灾害之一，一般表现为地表裂缝、沉降点及盆地的出现。在传统的监测研究中，地面上的重力计、GNSS 站点和人工观测点构成了主要的监测网络。

可是，这些站点往往具有明显的非均匀分布特征，且主要供给的是单一的垂直位移分量数据。 这种“单点观测”的模式存有三个致命缺陷。

起初是分辨率不足，单一传感器难以区分地表上不同深度的裂缝，更无法覆盖地下深处存有的空洞或裂隙。

其次是方向缺失，标准化的垂直测量数据无法反映地面在东西向或南北向的倾斜变形，害得对非均匀变形的量化本事极弱。最终是预警滞后，少了对历史数据的智能补全机制，害得在关键节点缺失的数据无法被有效利用，往往等到肉眼由此可见裂缝形成后才启动应急响应，严重影响矿山的保险稳定性。 另外，随着矿山开采深度的增添，地下压力释放与地表沉降的耦合效应日益显著。现有的监测体系大多基于静态假设，即认定地表移动是均匀的或可线性外推的，这在面对断层害得的非均匀破裂时显得力不从心。

特别是在矿井下，出于保险要求极高，自动化、智能化的实时监测手段受到严格限制，难以应对突发性的地应力突变。

故此，如何建立一套能够自动融合多源数据、填补历史数据空白、并直接输出三维风险图的空间感知模型，已成为当前矿山地质灾害防治领域的研究热点，也是亟待解决的关键技术瓶颈。 发明内容 本发明的目标在于供给一种基于多源异构数据融合的非均匀地表沉降三维监测预警方式，旨在突破传统监测手段的局限性，实现从“单点感知”到“全域感知”的跨越，并赋予系统智能填补数据缺失的本事，进而显著提升地表沉降预警的前瞻性和准性。 为实现上述目标，本发明采用如下技术方案： 本发明提出了一种多源异构数据融合架构，该架构打破了单一传感器数据的孤岛效应。它起初构建了一个虚拟观测点网络，该网络不仅包含常规的地面监控站，还深度集成了卫星光学影像、无人机倾斜摄影、地下探地雷达及钻孔测井等多源信息。

这些异构数据在采集端即被统一转换为适合算法处理的特征向量。比方说，卫星影像供给的地表高程变化可作为宏观背景，而钻孔数据供给的地下孔隙压力作为边界约束，共同功能以修正地表观测数据的异常值。 在此基础上，本发明的数据处理核心阶段采用了“注意力加权 + 扩散模型”的双层处理机制。在传统的降维分析中，往往对所有传感器供给的数据进行同等权重的平均，这会害得高分辨率传感器（如高分辨率卫星）与低分辨率传感器（如地面站）的信息权重失衡。本发明提出引入动态注意力机制，根据地质结构的时空演化规律，实时计算各传感器的贡献度权重。具体而言，当监测到某区域地质构造活跃时，算法会自动提升卫星数据的分辨率权重，出于卫星能捕捉到更细微的形变趋势；而当检测到局部异常时，则增添钻孔数据的权重，因其能反映深层应力状态。

这种自适应权重分配避免了人为设定的阈值带来的误判风险。 为了克服历史数据缺失带来的隐患，本发明进一步引入了基于生成对抗网络（GAN）的缺失值填补模块。在批量数据处理或实时流处理场景中，不可避免地会存有传感器故障、数据传输中断或极端天气害得的数据丢失。本模块利用训练好的 GAN 模型，根据历史同期的空间相关性、工夫序列平滑度还有局部邻域数据特征，自动生成符合物理规律的填补数据。填补并非好办的线性插值或克里金填充，而是基于物理先验知识的非线性映射，确保生成的数据既连贯又符合地学规律。实验表明，该填补方式能显著下降因数据缺失害得的决策盲区。 最终，本发明的核心输出阶段是三维概率云图的生成。

不同于传统的二值化阈值报警，本发明直接输出包含沉降速率、最大位移量、位置坐标及置信度四维信息的三维体积。用户能够在三维空间中直观地看到沉降的分布形态，识别出那些被地面点云忽略的细小裂缝或深层隆起。系统还会基于此三维模型结合应力分析模型，预测未来 7 至 30 天内的破裂面走向，实现从“事后补救”向“事前预防”的思维转变。 有益效果 与现有技术相比，本发明具有以下显著优势： 第一，监测维度的根本性提升。传统方式多关切“距”的测量，而本发明聚焦于“型”的变化。通过融合卫星、无人机和地面数据，我们能够清楚地分辨出地表上的微裂缝、扭曲的植被覆盖区还有地下的空洞，进而将非均匀沉降的识别精度提升了一个数量级。 第二，数据处理的智能化与鲁棒性增强。传统模式在面对数据缺失时往往束手无策，而本方式利用 GAN 技术实现了数据的“自我修复”。甭管是在长期干旱害得的数据中断，还是传感器间歇性故障，系统都能通过历史规律自动补全数据，保证了监测链的整个性。 第三，预警机制的前瞻化与量化。别看地震等硬指标预警仍不可预测，但对于连续的地表沉降这种连续过程，本方式通过三维概率云图，能够精确量化沉降的风险等级。

这为矿山管理者供给了可视化的决策依据，避免了盲目停工带来的庞大经济损失。 第四，适应复杂地质环境。对于断层破碎带、深部岩溶漏斗等复杂区域，单一的地表监测点往往无法获取有效信息。本发明通过地下钻孔与地表的深度融合，构建起覆盖地下数十米就连上百米的空间监测网，真正实现了“地下看地下，地上看地上”的立体化监测。 附图说明 图 1 为本发明整体监测架构示意图，展示了卫星、无人机、钻孔及地面点的协同工作流程。 图 2 为数据融合模块的注意力权重动态调整曲线，对比了不同地质条件下卫星与地面数据的贡献度变化。 图 3 为基于 GAN 生成的缺失历史数据填充效果示意图，展示了填补前后的数据分布对比。 图 4 为三维可视化预警结局，显示了在特定区域成功精确定位到的非均匀裂缝及潜在破裂面。 图 5 为不同传感器类型在监测精度上的量化对比实验数据表。 具体实施方式 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、整个地描述。 实施例 1：基础架构构建与多源数据接入 本实施例起初建立了一个分布式监测站网络。在矿区东部，部署了 3 个 GNSS 监测点；在西部，铺设了 20 个重力计站点；在地下，钻取了 10 个深度从地表至 500 米的大直径钻孔。

与此同时，利用商业卫星平台（如 Sentinel-1、Landsat）获取定期的高分辨率影像。 数据接入环节采用了非侵入式的边缘计算方案。地下钻孔的数据通过光纤传输至地面管住台；重力计数据通过 LoRa 无线网络上传；卫星影像数据则在图像增强模块中搞定预处理。所有异构数据被统一纳入了统一的数据中台。

值得注意的是，本实施例中不需求复杂的网关服务器，而是将不同频率的数据流通过工夫窗口对齐后，直接在边缘端进行融合计算，保证了低延迟响应。 实施例 2：基于注意力机制的数据加权融合 在原始数据融合阶段，系统并未对三类传感器（卫星、重力、钻孔）赋予固定权重（如各占 33% 或 40%）。

反之，系统运行了一个轻量级的神经网络模型，该模型接收当前时刻的地质应力场作为输入，输出各传感器的相对关键性系数。 以矿区南部为例，假设最近一次地震活动影响在该区域。模型检测到局部应力释放速率加快，便自动调高了卫星数据的权重，使其从 20% 提升至 45%，好让从动态变化中捕捉到最新的形变趋势；与此同时调低了重力站的权重，出于其响应速度滞后，且在局部应力聚拢区误差较大。

反之，要是监测到某区域处于长期慢腾腾沉降阶段，模型则倾向于下降卫星权重，以提升对地面长期垂直位移的敏感度，下降噪声干扰。

这种动态调整避免了“一刀切”的监测策略。 实施例 3：基于 GAN 的缺失值填补 在实际运行中，曾形成过一次夜间降雨害得传感器短暂断电的情况。系统并未报错中断，而是启动备用模式。

此时，系统自动调取该工夫段前 24 小时及未来 24 小时的历史数据，利用训练好的 GAN 模型进行插值。 具体算法逻辑是：$Predicted(t) = sum_{i=1}^{N} lambda_i cdot Data_i$。其中，$lambda_i$ 是动态注意力系数，$Data_i$ 是第 $i$ 个邻近传感器或历史时刻的数据。GAN 模型在这里充当了“物理引擎”，它学习到了历史数据中存有的空间依赖关系（Spatial Dependency）和工夫依赖关系（Temporal Dependency）。在处理缺失数据时，它不会好办地取平均值，而是会根据周围正常数据的空间分布特征，预测出一个符合物理逻辑的中间值。比方说，要是左边的数据正常，右边的数据缺失，GAN 会依据左侧数据的微分形变特征，平滑地填补右侧缺失的工夫段，生成的曲线与左侧数据简直重合，确保了数据链的无缝衔接。 实施例 4：三维可视化预警生成 数据融合搞定后，进入可视化分析阶段。系统不再好办地显示一个灰色的数字，而是渲染出一个绿色的三维体素网格。每个体素代表一个空间点，其高度代表当前时刻的沉降量。 在图 4 所示的场景中，出于存有一个隐蔽的深部空洞，地面点云未能直接覆盖该区域，传统的算法将其视为噪声或忽略。

可是，本方式通过注意力机制，敏锐地捕捉到了该区域地表植被的异常波动还有卫星影像的细小形变信号。基于融合后的高精度数据，系统生成了一个包含 42 个 高置信度点位的三维云图。 这些点位被标注为红色警示色，并自动计算出未来 30 日的概率预测值。结局显示，在矿区中部偏东的一个 200 平方米范围内，未来 10 天内有 15% 的概率出现沉降。

这个概率云图对于矿山调度至关关键。调度中心能够依据此图，提前将人员撤离至保险区域，要么调整造盘算，防止因该区域不稳定而害得地表塌陷波及造线。 本实施例中的数据处理耗时约为 2.3 秒，足以在数据采集的与此同时搞定分析，彻底知足矿山实时预警的毫秒级要求。 权利要求书 1.一种基于多源异构数据融合的非均匀地表沉降三维监测预警方式，其特征在于，包含以下步骤： 步骤 S1：构建包含卫星遥感、地面激光雷达、地下钻孔及倾斜摄影等多源异构数据的综合观测网络； 步骤 S2：将多源数据特征向量转换为统一时空坐标下的特征矩阵； 步骤 S3：利用动态注意力机制计算各传感器在时空演化过程中的自适应权重系数； 步骤 S4：基于历史数据生成对抗网络（GAN）对缺失数据点进行非线性缺失值插值重构； 步骤 S5：将融合后的三维特征数据输入至三维风险预测模型，输出包含空间分布、速率及置信度的三维概率云图。 2.根据权利要求 1 所述的方式，其特征在于，所述步骤 S3 中，所述动态注意力机制通过引入自监督学习架构，根据地质构造图的局部纹理特征，实时调整卫星数据与地面点云之间的数据融合系数，当检测到断层带应力释放时，自动提升卫星数据的分辨率权重。 3.根据权利要求 1 所述的方式，其特征在于，所述步骤 S4 中，所述基于 GAN 的缺失值填补模块，利用训练好的扩散模型，结合历史工夫序列的平滑度及空间邻域的数据相关性，生成符合地学物理规律的连续缺失数据段，而非好办的线性插值。 4.根据权利要求 1 所述的方式，其特征在于，所述步骤 S5 中，所述三维风险预测模型不仅输出沉降量，还直接输出基于应力场分析的潜在破裂面走向及未来 7 至 30 天的概率概率分布，形成可视化的三维预警图。 5.根据权利要求 1 所述的方式，其特征在于，所述多源数据融合架构中，所述地下钻孔数据不仅供给垂直位移分量，还通过压力方程反演供给孔隙压力数据，作为地表沉降的边界约束条件，用于修正地表观测数据在浅层区域的误差。 6.根据权利要求 1 所述的方式，其特征在于，所述步骤 S2 中，所述统一时空坐标的转换采用基于 World-Grid3D 坐标系，配合全球定位系统（GPS）姿态角解算技术，确保不同分辨率传感器数据的时空对齐精度达到厘米级。