一种基于深度学习的雪崩人工干预有效影响范围预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的雪崩人工干预有效影响范围预测方法，具体涉及雪崩风险控制技术领域，包括以下步骤：通过无人机采集雪山边坡的三维地形数据与积雪体数据，构建边坡地形数据库和积雪体数据库，并结合炸药空爆近场超压数据库进行标签标注；基于深度学习算法，利用标注后的数据集构建雪崩概率预测模型，预测雪山边坡所有预设范围的雪崩概率，生成概率云图；该云图投影至三维模型上，并根据不同的风险管控要求调整显示阈值，通过此判断雪崩人工干预的有效影响范围是否满足工程需求，实现精准控制；本发明不仅提高了模型的适用性和准确性，还能精细地预测不同网格区域的雪崩风险，提高爆破干预的精确性，避免不必要的爆破和资源浪费。