地质探测与人工智能在堤防缺陷智能识别中的应用

程 洋，李万林，马家林

（仪征市水利工程总队，江苏 扬州 211400）

0 引 言

堤防缺陷具有复杂且隐蔽等特性，须通过专业技术综合判别。目前可通过地质雷达对堤防进行探测，如土体松散、裂缝、坝体滑动等问题[1-2]。该技术有助于对堤防安全性进行评估，并采取及时有效的预防和修复措施，提高堤防的稳定性和可靠性。其中地质雷达数据处理是地质雷达技术研究领域的重要方向之一，对地质勘探和工程评估具有重要意义[3]。通过对地质雷达数据的准确处理，可以获得宝贵的地下信息，提高地下资源的利用效率和减少潜在的地质风险。但所探测到的数据常会受到环境噪声、电磁干扰和杂散信号的影响。这些噪声和杂散信号会降低数据质量，使得地下结构的识别和解释变得困难[4]。同时地质雷达在地下环境中的雷达波传播会遇到多路径反射，导致数据中存在多个强度和时间重叠的反射波形，造成数据识别困难。目前，针对地质雷达数据中存在的噪声、杂散信号和背景干扰，研究者们提出了一系列的预处理方法和滤波技术，如小波变换、小波包变换、时域平滑、频域滤波等方法，以提高地质雷达数据的质量和信号可读性[5]。在数据识别与分类方面，有研究者们尝试使用机器学习和模式识别技术，如遗传算法、支持向量机、神经网络、随机森林等，从地质雷达数据中提取特征并进行分类，以识别地下结构和障碍物[6-7]。鉴于采用智能技术虽然具有高效性、自动化、适应性强、多特征融合和持续学习能力等优点。但也存在数据需求量大、工程建模和优化困难等问题[8]，针对不同工程的应用关注点也会不同。文章首先简述地质雷达技术和人工智能数据识别技术的相关概念及研究现状，然后对堤防缺陷识别中的核心技术进行分析，总结提出堤防工程中智能识别技术未来面临挑战及对策建议。为提高堤防工程的缺陷识别成果质量提供参考。

1 地质雷达与智能识别技术概述

1.1 地质雷达技术

地 质 雷 达 技 术（Ground Penetrating Radar，GPR）是一种非侵入性的地球物理探测技术，它利用发送和接收高频电磁波来探测地下的介质结构和物质分布。地质雷达技术在各个领域，包括地质勘探、工程勘察和非破坏性测试，得到了广泛应用。地质雷达技术的原理是基于电磁波在地下介质中传播的特性。通常，地质雷达系统由一个发射器和一个接收器组成。发射器产生高频电磁脉冲，将其通过地下的介质传播，并在介质中的不同物质界面处发生反射、折射和散射。接收器负责接收这些反射信号并将其记录下来。通过对这些数据的分析和处理，可以获得地下介质的结构和性质信息。在地质雷达技术中，主要存在两种工作模式：时域和频域。时域工作模式是基于发送脉冲信号并测量其返回的时间延迟，通过分析延迟时间来获得目标物体的深度和位置信息。而频域工作模式则是通过测量反射信号的频率和振幅变化来获取介质的电磁特性和组成成分信息。时域和频域工作模式各有其适用的场景和优缺点，具体选择应根据需要和实际情况进行判断。在地质勘探中，地质雷达技术可用于寻找矿藏、地下水资源、地质断层、地下管线、建筑结构等，以及考古学、环境监测和地质灾害预警等领域。另外，地质雷达技术的应用受到地下介质的性质和复杂程度的限制，故在应用中需要充分考虑地质条件，结合其他地质识别和分析手段进行综合判别。

1.2 智能识别算法

1.2.1 遗传算法

遗传算法是一种可全面快速搜索的优化算法。通过适当设计和调整相关参数和操作，配套合适的特征提取方法和数据集，可实现对地质雷达数据进行模式识别和分类。即先对地质雷达数据进行预处理，包括去噪、滤波、背景移除等步骤，以减少噪声和杂散信号的干扰，提高数据质量和可读性。然后从预处理的地质雷达数据中提取相关的特征。特征可以包括反射强度、反射延迟、每个扫描线的振幅变化等。之后将预处理的地质雷达数据和其对应的类别标签作为训练集，根据特征进行模式识别和分类。进而可初始化种群，使用随机生成的个体作为种群的初始解，开始选择、交叉、变异等模仿基因遗传过程。直至满足预设的停止条件后退出遗传。最后将经过遗传算法优化后的个体解码为类别标签，根据评估指标（如准确率、召回率等）对分类结果进行智能识别评估。

1.2.2 支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于数理理论的机器学习算法。在地质雷达数据的识别应用中，SVM方法被可应用于地下物质辨识与目标检测、地质结构解释等方面。地质雷达数据通常包含许多反射波形，其中每个波形代表着地下介质不同层次的特征。利用支持向量机方法，可以对这些波形进行分类和识别，以帮助辨识地下物质或地质结构。首先对地质雷达数据进行初步筛选，从每个波形中提取特征，常见的特征包括振幅、频率、时延等。这些特征可用于表示地下介质的不同属性。之后根据地质雷达数据的实际情况，进行样本的标注，确定每个波形所属的类别（如地下水、岩石、空洞等），即可开始模型学习训练。在训练过程中，根据选择的核函数和参数优化策略，通过最大化间隔以找到一个最优的超平面，以实现不同类别的分类。在实际应用中，选择适当的提取特征和核函数，以及进行参数调优都是关键的步骤，需要根据具体问题和数据特点进行合理的选择和优化。

1.2.3 神经网络

神经网络是一种人工智能学习技术，通过模拟和学习人脑神经元间的连接方式和相互作用，建立起一种类似于人脑的计算模型。在地质雷达数据的识别中，神经网络可用于分类、目标检测和模式识别等任务。具体操作首先是对地质雷达数据进行预处理及特征转换，进行数据标注和样本集构建。然后在神经网络模型设计方面，可选择合适的网络结构、激活函数和损失函数等参数，包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。再通过对样本集进行训练，可调整网络的权重和偏置，使神经网络模型能够更好地适应地质雷达数据。神经网络方法适用于地质雷达数据的复杂特征学习和模式识别，具有良好的非线性建模能力。但在实际应用中，合理选择神经网络结构和优化算法，以及合适的数据集划分和调参，都是关键的步骤，需要根据具体问题和数据特点进行合理的选择和优化。

2 堤防工程的智能识别核心技术

2.1 图像处理和计算机视觉

图像处理和计算机视觉技术是通过提取图像中的关键信息，实现自动化的图像识别、分析和理解。在图像分析与破损识别方面，利用图像处理和计算机视觉技术对堤防表面进行分析和破损识别，包括裂缝、沉降、砾石穿透等问题的自动检测和定量化评估。图像采集与分析方面，利用无人机获取高分辨率的堤防影像数据，通过图像处理和计算机视觉技术，对堤防的结构状况进行实时监测和分析。无人机提供了灵活且高效的图像采集工具，可以快速获取大范围的堤防信息。变形监测与位移测量方面，利用图像处理和计算机视觉技术对堤防的变形和位移进行监测和测量。通过比对连续采集的图像序列，可以提取出物体的位移信息，进而分析和评估堤防的稳定性。3D模型重建与可视化方面，通过图像处理和计算机视觉技术，将堤防影像数据转化为三维模型，并进行可视化展示。这有助于更直观地了解堤防的结构特征和变形情况，提供更全面的信息支持。

2.2 人工智能和机器学习

人工智能（AI）和机器学习（ML）技术是利用已有的数据集进行训练和学习，建立模型来识别不同类型问题的智能技术。在结构健康监测方面，利用机器学习技术对堤防结构的健康状况进行监测和预测。通过对大量的监测数据进行训练和学习，可以发现特定的模式和趋势，以便及早发现结构潜在风险。风险评估与预警方面，使用机器学习方法对堤防的风险进行评估和预警，根据历史数据和实时监测数据，建立预测模型，预测可能的灾害风险，并提供预警提示，帮助决策者采取及时的防护措施。地质条件分析方面，通过机器学习技术，对堤防周围的地质条件进行分析和预测。利用地质数据、地球物理测量数据等进行训练和学习，建立地质模型，以帮助识别潜在的地质灾害隐患。多模态数据融合方面，利用机器学习技术将不同类型的监测数据进行融合分析，例如使用结构监测数据、水文数据和地质数据等，来提供对整体堤防状况的全面评估。

2.3 远程监测与控制

远程监测与控制技术是指利用远程通信和网络技术，实现对远程设备或系统的实时监测、控制和管理。在传感器网络与数据传输方面，可利用传感器网络布置在堤防上，实时监测各种重要参数（如位移、温度、湿度、压力等）。远程图像和视频监控方面，通过摄像头和无人机等设备，实时获取堤防的图像和视频数据。这些数据可以通过互联网传输到远程监控中心，监测人员可以随时远程查看和分析图像，进行堤防结构和环境的远程监控。远程控制与调整方面，利用远程监测数据，实现对堤防的远程控制和调整。如可远程控制水位、流量和闸门等参数，以实现对水文环境的调节和控制，有效地保护和维护堤防。

3 存在问题与对策建议

在堤防缺陷智能识别中，尽管人工智能技术具有巨大潜力，但仍存在一些问题需要解决。人工智能在堤防缺陷识别应用中存在问题列表，见表1。针对表1中存在的问题，建议收集和标注高质量的地质监测数据，并建立多样性和广泛性的数据集，以支持人工智能模型的训练和验证。进一步研究和优化人工智能模型，以提高其准确性和鲁棒性，减少误报率，同时增加模型的可解释性。研究数据融合和集成技术，以合理融合不同数据源的信息，提高识别结果的正确性。支持跨学科的合作研究，促进地质探测与人工智能技术的交叉应用，以便更好地理解和解决堤防缺陷智能识别中的问题。需要建立监管规范和标准，确保人工智能技术在堤防工程中的合理和可靠应用。

表1 人工智能在堤防缺陷识别应用中存在问题列表

4 结 论

未来在堤防缺陷智能识别中，智能手段将发挥更重要的作用。深度学习和神经网络模型的应用将进一步提高堤防缺陷的识别准确性和性能。通过使用更大规模的地质数据集和监测数据，训练更复杂的深度学习模型，可以提高识别算法的性能和鲁棒性。结合不同类型的数据，如地质数据、监测数据、遥感图像等，进行多模态数据的融合，有助于更全面地识别和评估堤防缺陷。基于人工智能技术，有利于发展实时监测和预警系统，能够及时识别和报告堤防缺陷。结合传感器网络、物联网技术和人工智能算法，实现实时数据分析和决策支持，提供及时的预警和应急响应。还可结合自主巡检和机器人技术，利用人工智能算法和图像处理技术，开发无人巡检系统和机器人设备，可以实现对堤防结构的全面和高效检查，减少人力成本和风险。同时通过对长期监测数据的积累和分析，利用机器学习和模式识别技术，可以实现堤防缺陷的预测和趋势分析。这有助于制定合理的维护计划和决策，提前采取措施，减少潜在风险。随着技术的进步和应用的深入，人工智能在堤防缺陷智能识别中的应用将为堤防工程的安全和维护提供更可靠的手段。同时，还需要加强与领域专家和监管机构的合作，确保人工智能技术的可靠性、安全性和合规性。