Кратко и по делу — методы и схема интеграции в систему раннего оповещения.
1) Наиболее эффективные фотограмметрические методы
- Аэрофотосъёмка БПЛА + Structure from Motion (SfM) + Multi‑View Stereo (MVS) для получения плотных точечных облаков, ортофотоподов и цифровых моделей рельефа (DSM/DTM). Применимы для локального мониторинга с разрешением до $<5\mathrm{cm}$ при хорошей съёмке.
- Наземная фотограмметрия / таймлап‑камеры (oblique/terrestrial) — для постоянного наблюдения ключевых секторов и трассировки смещений в реальном времени.
- Стерео‑спутниковая фотограмметрия для покрытия больших зон и базовой детекции изменений (меньшее разрешение, но большая регулярность).
- Комбинация с LiDAR (аэро/терра) для точного DEM/DTM и удаления растительности; Interferometric SAR (InSAR / SBAS) как дополнение для обнаружения долгопериодических деформаций на больших площадях.
Ключевые процедуры: аккуратная геореференция (GCP/RTK/PPK), ко-реистрация DEM'ов, фильтрация шумов, оценка точности.
2) Методы машинного зрения и вычисления смещения
- Feature tracking (KLT), SIFT/ORB для дискретных контрольных точек — хороши при явных текстурных объектах.
- Dense optical flow (Farnebäck, PWC‑Net, RAFT) для полевых векторных полей смещения в изображениях/ортопланах.
- Change detection via image differencing и DEM differencing (DoD): $\mathrm{DoD}={\mathrm{DEM}}_{t_2}-{\mathrm{DEM}}_{t_1}$.
- Semantic segmentation / instance segmentation (U‑Net, Mask R‑CNN) для автоматического выделения границ оползня и зон активизации.
- Siamese / change‑detection CNN и временные модели (CNN+LSTM) для анализа последовательности изображений и прогнозирования изменений.
- Оценка скорости и ускорения: $v=\frac{\Delta s}{\Delta t},a=\frac{\Delta v}{\Delta t}$. Ошибки скорости: ${\sigma }_v=\frac{\sqrt{{\sigma }_{s1}^2+{\sigma }_{s2}^2}}{\Delta t}$.
3) Слияние данных (data fusion)
- Ко-фьюжн фотограмметрии, InSAR, GNSS и таймлап‑камер: взвешенное объединение по довериям/ошибкам, например
$x=\frac{{\sum }_i{w}_i{x}_i}{{\sum }_i{w}_i}$, где $w_i\propto 1/{\sigma }_i^2$.
- Фильтры состояния (калман/расширенный калман/particle) для сглаживания временных рядов и предсказания трендов.
- Генерация метрических показателей: локальная скорость $v(x,y,t)$, суммарный объём изменения $\Delta V=\iint \max (0,\mathrm{DoD})dA$, вероятность событий $P(\text{failure}|data)$ от ML‑моделей.
4) Правила триггеров и уровни оповещения
- Определить пороги по скорости/ускорению/объёму или по вероятности от классификатора:
- Watch (наблюдение): $v>v_1$ или $P>p_1$.
- Warning (предупреждение): $v>v_2$ или $P>p_2$.
- Evacuate (опасность): ускорение/экспоненциальная смена: $a>a_{\text{crit}}$ или быстрый рост $v$.
- Типичные ориентиры (примерно, зависят от локальных условий): $v_1\sim 1\text{–}10mm/day$, $v_2\sim 10\text{–}100mm/day$. Настраивать на валидации с историей.
5) Архитектура интеграции в систему раннего оповещения (EWS)
- Сбор: автоматизированный приём BПЛА‑миссий, таймлапов, спутниковых сцен, GNSS.
- Обработка: облачный/edge пайплайн — автоматический SfM→MVS→DEM→DoD и CV‑модули (segmentation, optical flow).
- Data fusion & decision engine: фильтр состояния + ML‑модели + правило‑база порогов.
- Оповещение: стандартизированные сообщения (CAP), GIS‑дашборд, SMS/телефон/радио, интеграция с локальными службами.
- Латентность цели: «near‑real‑time» для камер/GNSS (минуты‑часы), ежедневная/несколько раз в неделю для UAV, спутник — от дней до недель.
6) Практические рекомендации
- Делайте регулярные калибровки и GCP/RTK для обеспечения сантиметровой точности DEM.
- Контролируйте погрешности ко-реистрации: систематическая ошибка приводит к ложным DoD.
- Используйте мультисенсорность: InSAR ловит долгосрочные тренды, UAV — детальные локальные изменения, камеры — быстрые сигналы.
- Автоматизируйте QC и визуализацию отклонений; храните метаданные и оценки неопределённости для каждого шага.
- Тестируйте триггеры на исторических событиях, вводите уровни доверия и ручную верификацию при переходе в критические уровни.
Краткий вывод: оптимальная схема — регулярные UAV‑миссии + наземные таймлап/камеры + спутниковые и GNSS дополнения; SfM/MVS → DEM/DoD + optical‑flow/feature‑tracking + ML‑сегментация → мультисенсорная фьюжн‑логика и пороговая система оповещений с явной оценкой неопределённости и автоматическими каналами доставки предупреждений.