Иллюстративное фотоПредвидение оползневых деформаций является важной частью системы раннего предупреждения о рисках, связанных со сходом оползней. Осуществляемый на месте геотехнический мониторинг дает хорошие результаты, но высокая стоимость и пространственные ограничения мешают частому использованию данного метода на больших площадях.
К научной работе присоединились сотрудники Китайского университета геологических наук, расположенного в городе Ухань, Пекинского университета (Китай), Ганноверского университета Лейбница, находящегося в Германии, и Потсдамского центра имени Гельмгольца, который также базируется в Германии.
Они применили технологии разновременного интерферометрического радара с синтезированной апертурой (MT-InSAR), методы машинного обучения для получения информации о перемещении горной погоды по сведениям спутниковых наблюдений, что служит базовыми данными для раннего оповещения и прогнозирования.
Практическое применение нового решения в районе гидроузла Санься, который также называется «Три ущелья», на реке Янцзы показало, что MT-InSAR позволяет точно отслеживать деформацию горной породы, а алгоритмы действий машинного обучения могут точно определять нелинейную взаимосвязь между деформацией горной породы и ее триггерами.
Благодаря слиянию преимуществ MT-InSAR и методов машинного обучения предложенный учеными вариант может точнее, экономичнее и эффективнее прогнозировать такие стихийные бедствия геологического характера, как оползни, на больших территориях.
Фото Синьхуа.
