摘要：随着地质灾害频发对人类生命财产及社会发展构成严重威胁，开展精细化地质灾害调查意义重大。传统单一数据来源调查方法的局限性日益凸显，多源数据融合技术应运而生。本论文围绕多源数据融合技术在地质灾害精细化调查中的应用展开研究，系统阐述了多源数据类型与特点、数据融合方法及处理分析技术，深入探讨该技术在灾害识别定位、特征分析、风险评估等方面的应用。研究表明，多源数据融合技术显著提升了地质灾害调查的准确性与时效性，为灾害防治提供了科学依据，对推动地质灾害调查技术发展具有重要意义。

关键词：多源数据融合；地质灾害；精细化调查；技术应用；数据处理

一、多源数据融合的地质灾害精细化调查技术体系

（一）多源数据类型与特点

在地质灾害调查中，遥感数据是重要的数据来源之一。光学遥感数据具有分辨率高、直观性强的特点，能够清晰呈现地表的地形地貌、植被覆盖等信息，对于识别滑坡、崩塌等灾害的地表形态特征具有明显优势。雷达遥感数据则不受天气和昼夜条件限制，在恶劣天气下也能获取数据，尤其适用于监测泥石流等动态变化的地质灾害。

地理信息数据中的数字高程模型（DEM）可以准确反映地形的起伏变化，为分析地质灾害的地形条件提供基础数据；数字正射影像（DOM）则能提供真实的地表影像信息，便于进行灾害区域的可视化分析。地质勘察数据包括钻孔数据、物探数据等，这些数据能够深入了解地下地质结构、岩土体性质等信息，是判断灾害形成机制的关键数据。监测数据如位移监测数据、雨量监测数据等，能够实时反映灾害体的动态变化情况，为灾害预警提供依据。

（二）数据融合方法

基于像素级的融合方法是数据融合的基础层次。加权平均法通过对不同数据源的像素值赋予相应权重，然后进行加权求和得到融合后的像素值，该方法简单易懂，但融合效果相对有限。主成分分析法能够将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量，有效降低数据维度，增强数据的可分析性。

基于特征级的融合方法主要是对不同数据源提取的特征进行融合。特征提取与匹配技术能够从各数据源中提取出具有代表性的特征信息，如地形特征、地质结构特征等，然后将这些特征进行融合，以提高对地质灾害特征的识别能力 。基于决策级的融合方法是在各数据源独立决策的基础上，对决策结果进行融合。证据理论通过对不同证据的信任度进行组合，得出最终的决策结果；贝叶斯推理则基于概率理论，根据先验知识和新获取的数据进行推理，实现决策融合。

（三）数据处理与分析技术

多源数据在融合前需要进行预处理。数据清洗是去除数据中的噪声、错误数据和重复数据，提高数据质量；几何校正用于纠正数据在采集过程中由于各种因素导致的几何变形，使数据能够准确反映实际地理空间位置；辐射校正则是调整数据的辐射亮度，确保不同数据源之间的辐射一致性。

数据融合后，空间分析技术和数据挖掘技术发挥着重要作用。缓冲区分析可以确定地质灾害影响范围，叠加分析能够将不同类型的数据进行叠加，分析灾害与地形、地质等因素之间的关系。聚类分析可将具有相似特征的灾害点进行分类，便于总结灾害规律；关联规则挖掘则能发现数据之间潜在的关联关系，为灾害预测提供线索。通过这些数据处理与分析技术，实现了对地质灾害的精细化识别与评估。

二、基于多源数据融合的地质灾害精细化调查技术应用

（一）灾害识别与定位

在灾害识别与定位方面，多源数据融合技术发挥了重要作用。遥感数据能够快速覆盖大面积区域，通过图像识别技术，可以初步识别出潜在的地质灾害区域。例如，利用光学遥感影像可以发现地表的裂缝、变形等异常现象，从而确定可能存在滑坡灾害的区域。然后，结合地质勘察数据，对潜在灾害区域的地下地质结构进行详细分析，判断灾害发生的可能性和规模。同时，借助监测数据实时跟踪灾害体的动态变化，实现对地质灾害的精准定位。

（二）灾害特征分析

多源数据融合技术为地质灾害特征分析提供了全面的数据支持。通过融合遥感数据、地理信息数据和地质勘察数据，可以准确提取地质灾害的特征参数。对于滑坡灾害，能够精确计算滑坡体积、坡度、坡向等参数，分析滑坡的形态特征和运动趋势。在研究

泥石流灾害时，融合多源数据可以获取泥石流流域面积、沟道比降等关键参数，深入探讨泥石流的形成机制和演化规律。这些特征参数的准确获取，为地质灾害的预测和防治提供了重要的理论依据。

（三）灾害风险评估

在地质灾害风险评估中，多源数据融合技术具有独特优势。首先，利用多源数据构建全面的风险评估指标体系，涵盖地形地貌、地质条件、气象因素、人类活动等多个方面。然后，通过数据融合与分析技术确定各指标的权重，使评估结果更加科学合理。最后，运用数据融合后的信息进行风险分级，将地质灾害风险划分为不同等级，为制定针对性的灾害防治规划提供依据。例如，对于高风险区域，采取工程治理措施；对于低风险区域，则加强监测和预警。

三、技术应用的优势与挑战

（一）技术优势

与传统调查方法相比，多源数据融合技术具有显著优势。传统调查方法往往依赖单一数据来源，例如仅依靠地质测绘或少量的卫星遥感影像，这在面对复杂多变的地质环境时，极易陷入信息获取不足的困境。而多源数据融合技术能够整合多种数据的优势，将地质测绘数据、高分辨率卫星遥感影像、地理信息系统（GIS）数据、地面监测数据以及地质构造分析数据等有机结合，大幅提高数据的完整性与准确性，有效避免了单一数据来源的局限性。通过融合不同类型的数据，就如同为地质灾害分析构建了多棱镜，可从多个角度剖析地质灾害，无论是对山体滑坡的形成机制，还是泥石流的潜在路径，都能增强对复杂地质灾害现象的分析能力。此外，该技术凭借实时数据接入与处理能力，还能够实现对地质灾害的动态监测与预警，能够敏锐捕捉到诸如山体微小位移、地下水位异常波动等灾害先兆，及时发现灾害的发展变化，为灾害防治争取宝贵时间。

（二）面临的挑战

在实际应用中，多源数据融合技术面临诸多挑战。不同数据源的数据格式、精度和标准存在差异，导致数据融合困难。数据质量参差不齐，部分数据存在噪声、误差等问题，影响融合效果和分析结果的准确性。数据融合算法的复杂性较高，计算量大，对硬件设备和计算资源要求较高，同时算法的效率也有待提高。此外，多源数据融合涉及地质、遥感、地理信息等多个学科领域，多学科知识的融合难度较大，需要培养复合型人才。

四、结语

未来，应进一步加强多源数据融合算法的优化，提高算法的效率和融合精度。推动多学科交叉融合，培养更多具备多学科知识的专业人才，以更好地应对多源数据融合技术应用中的复杂问题。同时，要完善数据共享与协作机制，打破数据壁垒，促进不同部门、不同机构之间的数据交流与合作，提高数据资源的利用效率，推动多源数据融合技术在地质灾害精细化调查领域的广泛应用与发展。

参考文献：

[1]王爽， 徐健， 林璐， 杨新飞， 刘晓南， 刘娜. 多源测绘技术在沿黄公路边坡地质灾害调查中的应用[J]. 测绘通报， 2024， （08）： 151-154+176.

[2]朱令. 多源数据融合技术及其在地质矿产勘查中的应用[J]. 低碳世界， 2022， 12（08）： 73-75.

[3]唐顺娟， 项志磊. 浅谈多源数据融合技术及其在地质矿产勘查中的应用[J]. 世界有色金属， 2020， （01）： 217+219.

[4]陈琦. 多源数据融合技术及其在地质矿产调查中应用[J]. 黑龙江科技信息， 2017，（18）： 41.

[5]赖晶. 多源数据融合技术及其在地质矿产勘察中的应用[J]. 建材与装饰， 2017，（15）： 208-209.