本发明属于地质环境评价技术领域，尤其涉及一种智能矿山地质环境信息评价系统及评价方法。
背景技术：
地质环境主要指的是自地表面下的坚硬壳层，即岩石圈。地质环境是地球演化的产物。岩石在太阳能作用下的风化过程，使固结的物质解放出来，参加到地理环境中去，参加到地质循环以至星际物质大循环中去。由岩石、浮土、水和大气这些地球物质组成的体系；有人认为地质环境只由岩石及其风化产物--浮土两个组成部分。人类和其他生物依赖地质环境而生存和发展，同时人类和其他生物的活动又不断地改变着地质环境的化学成分和结构特征。地质环境：自然环境的一种，指由岩石圈、水圈和大气圈组成的环境系统。在长期的地质历史演化的过程中，岩石圈和水圈之间、岩石圈和大气圈之间、大气圈和水圈之间进行物质迁移和能量转换，组成了一个相对平衡的开放系统。人类和其他生物依赖地质环境生存发展，同时，人类和其他生物又不断改变着地质环境。然而，现有矿山地质环境评价体系对生态修复缺乏量化设计，修复均是依靠工程经验进行设计施工；对矿山地质监测预警准确性差，难以满足监测需求。同时，现有矿山地质环境评价方法都偏向于主观或者客观方面的单一评价，评价结果缺乏综合性和准确性。现有矿山地质环境评价方法主要针对大范围多类型矿山的综合评价，而缺少对某一矿山的针对性评价。指标选取方面，现有矿山地质环境评价指标的选取是针对区域性的多类型的综合评价，但就单一矿山的评价，指标体系应当更具有针对性和科学性。
综上所述，现有技术存在的问题是：
(1)现有矿山地质环境评价体系对生态修复缺乏量化设计，修复均是依靠工程经验进行设计施工；对矿山地质监测预警准确性差，难以满足监测需求。
(2)现有矿山地质环境评价方法都偏向于主观或者客观方面的单一评价，评价结果缺乏综合性和准确性。
(3)现有矿山地质环境评价方法主要针对大范围多类型矿山的综合评价，而缺少对某一矿山的针对性评价。
(4)指标选取方面，现有矿山地质环境评价指标的选取是针对区域性的多类型的综合评价，但就单一矿山的评价，指标体系应当更具有针对性和科学性。
技术实现要素：
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能矿山地质环境信息评价系统及评价方法。
本发明是这样实现的，一种智能矿山地质环境信息评价方法，所述智能矿山地质环境信息评价方法包括以下步骤：
步骤一，通过摄像设备采集矿山地质环境数据；通过地质监测设备利用矿山真三维模型采集矿山地质参数数据：(ⅰ)采用无人机三维倾斜摄影技术并搭载多台传感器，定期对矿山地表高程数据和影像数据进行采集；
(ⅱ)根据所述高程数据和影像数据，制作矿山dem数字高程、dom遥感影像以及dsm地表模型，并生成矿山真三维模型；
(ⅲ)根据所述矿山真三维模型，获取矿山地表参数数据。
步骤二，通过主控机控制矿山地质环境评价体系的正常工作；通过分析程序对采集的矿山地质环境图像进行分析环境状态信息；通过对比程序将矿山地质参数与正常指数进行对比。
步骤三，对矿山地质环境进行修复：(a)通过评价模型构建程序获取矿山待修复区的基础数据，建立水土流失评价的swat模型；
(b)根据swat模型进行生态分区，得到各生态分区的水土流失量；
(c)采用情景分析-试验校正的方式，确定修复措施。
步骤四，通过评价程序根据环境状态信息及对比结果对矿山地质环境进行评价：(1)建立矿山地质环境评价分层结构模型；所述矿山地质环境评价分层结构模型包括三层，分别为目标层、准则层、因素层；
(2)构建结构模型的每个层次的评价指标判断矩阵；根据所述评价指标判断矩阵，计算评价指标判断矩阵对应的每个层次的评价指标的权值，确定有效评价指标；
(3)对所有的有效评价指标进行无纲量化处理，得到每个所述有效评价指标的无纲量化权值；
(4)分别计算每个有效评价指标的主观权重、熵权值、客观权重；
(5)根据每个所述有效评价指标的主观权重、客观权重以及无纲量化权值，确定所述矿山地质环境的评价等级。
步骤五，通过预警装置对矿山沉陷进行预警：1)在矿区对监测点进行布控，并且定期进行观测，获得监测点的水准高程数据和gps水平位置数据；
2)利用matlab软件对离散的测量数据进行插值处理构建数字高程模型；
3)对该矿区的合成孔径雷达干涉影像与构建的数字高程模型进行二轨差分干涉处理，得到矿区地表面状形变监测结果；
4)利用gps与水准监测数据分别修正矿区地表形变水平与垂直监测结果，得到高精度三维形变监测图；
5)建立gis数据库，将各种测量数据及处理后的数据，结合矿区的生产生活资料分别建立空间数据库及属性数据库；
6)将多期的测量数据和合成孔径雷达干涉测量获取的数据重复步骤2)至4)，直至得到矿区三维时间序列形变图；
7)对矿区三维时间序列形变图进行三维显示，使之具备能输出任一点的剖面曲线图、等值线图或三维沉降图；
8)分析最终的三维时间序列地表形变监测结果，并根据设定的沉降、水平、倾斜、变形曲率阈值，将变形结果大于阈值的点视为危险点，确定危险点位置并进行预警。
步骤六，通过云服务器存储采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据；通过显示器显示采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据。
进一步，步骤三中，所述基础数据包括子流域划分数据与水土流失评价数据，具体是指：
子流域划分数据：数字高程模型数据；
水土流失评价数据：包括水文数据、气象数据、土地数据以及植被数据；
所述水文数据为地表径流量，气象数据为气象站点降雨量，土地数据为待修复矿区的土地利用图，植被数据为根据矢量化的土地利用图所建立的对应地块的植被种类。
进一步，步骤三中，所述水土流失评价的swat模型包含从基础数据获取的因子参数，所述因子参数包括土壤侵蚀、坡长坡度、作物管理、水保措施、粗糙度；
所述生态分区具体是指，基于数字高程模型的子流域划分对矿山待修复区的生态区进行划分，且确定各子流域径流的汇水点。
进一步，步骤三中，所述采用情景分析-试验校正的方式，确定修复措施包括以下步骤：
多次改变swat模型中的因子参数，得到不同因子参数条件下各生态分区修复后水土流失量；
在实际的生态分区各子流域径流的汇水点设置监测点位，监测实际水土流失量；
将不同因子参数条件下修复后水土流失量分别与实际水土流失量进行对比，差值最小的修复后水土流失量所对应的因子参数作为修复措施。
进一步，步骤四中，所述矿山地质环境评价分层结构模型包括三层，分别为目标层、准则层、因素层；所述目标层的目标为矿山地质环境评价等级；所述准则层为与所述目标对应的多个单元，分别为矿山地质环境背景单元、矿山基本概况单元和矿山地质环境问题单元；每个所述单元包括多个评价指标；所有所述评价指标组成所述因素层。
进一步，步骤四中，每个单元的评价指标判断矩阵的构建方法为：
根据1～9标度法，计算每个所述单元中任意两个评价指标的重要性比值；
根据所述重要性比值，确定初步判断矩阵；
对所述初步判断矩阵进行归一化处理，得到每个所述单元的评价指标判断矩阵；
所述有效评价指标的确定方法为：
根据所述评价指标判断矩阵，计算所述评价指标判断矩阵的特征向量；
计算每个所述评价指标的权值；所述权值为所述评价指标对应的所述特征向量与所有所述特征向量之和的比值；
判断所述评价指标的权值是否小于第一阈值，得到第一判断结果；
若第一判断结果表示所述评价指标的权值小于所述第一阈值，则将所述权值小于所述第一阈值的所述评价指标剔除；
若第一判断结果表示所述评价指标的权值大于或者等于所述第一阈值，则将所述权值大于或者等于所述第一阈值的评价指标保留；所述有效评价指标为所述权值大于或者等于所述第一阈值的评价指标。
进一步，步骤四中，所述有效评价指标的主观权重的计算方法为：综合专家评价法和熵权法确定所述评价指标体系中每个评价指标的权重；
所述每个有效评价指标的熵权值的计算方法为：
①利用信息熵，计算所述有效评价指标的概率变量值pir；
②根据所述概率变量值pir和
③根据所述熵值eir和公式gir＝1-eir，计算差异性系数gir；
④对所述差异性系数gir进行归一化处理，得到所述有效评价指标的熵权值；
采用层次分析法对所述熵权值的一致性关系进行检验，确定每个所述有效评价指标的客观权重。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述智能矿山地质环境信息评价方法的智能矿山地质环境信息评价系统，所述智能矿山地质环境信息评价系统包括：
地质环境图像采集模块、地质数据采集模块、主控模块、图像分析模块、地质数据对比模块、评价模块、生态修复模块、预警模块、数据存储模块、显示模块。
地质环境图像采集模块，与主控模块连接，用于通过摄像设备采集矿山地质环境数据；
地质数据采集模块，与主控模块连接，用于通过地质监测设备利用矿山真三维模型采集矿山地质参数数据；
主控模块，与地质环境图像采集模块、地质数据采集模块、图像分析模块、地质数据对比模块、评价模块、生态修复模块、预警模块、数据存储模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
图像分析模块，与主控模块连接，用于通过分析程序对采集的矿山地质环境图像进行分析环境状态信息；
地质数据对比模块，与主控模块连接，用于通过对比程序将矿山地质参数与正常指数进行对比；
评价模块，与主控模块连接，用于通过评价程序根据环境状态信息及对比结果对矿山地质环境进行评价；
生态修复模块，与主控模块连接，用于对矿山地质环境进行修复；
预警模块，与主控模块连接，用于通过预警装置对矿山沉陷进行预警；
数据存储模块，与主控模块连接，用于通过云服务器存储采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据；
显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述智能矿山地质环境信息评价方法的信息数据处理终端。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述智能矿山地质环境信息评价方法。
本发明的优点及积极效果为：本发明通过生态修复模块从影响矿山生态修复的土壤和植被两大因子入手，通过数据收集，对待修复矿山进行生态分区，选用适度的土壤改良和植被覆盖措施，达到矿山生态修复的目的；本发明基于swat模型，结合现场试验，对矿山进行水土流失评价，简单、低成本的确定生态修复的量化措施；同时，通过预警模块将水准、gps和sar技术有机结合，利用gps修正了insar本身难以得到的水平移动变形精度，且充分利用insar与gps的互补性，实现gps高时间分辨率和insar高空间分辨率的有机统一，采用高精度水准数据修正insar监测结果，使得矿区三维形变监测结果精确性大大提高；从而实现准确的预警。
本发明通过评价模块对矿山地质环境进行评价的方法，将专家评价法、熵权法和信息熵理论紧密结合，完整体现了矿山地质环境主观意愿和客观实际相融合的过程。尤其在评价指标权重选择衡量上，专家评价法、熵权法根据主观经验对评价指标权重进行计算，利用信息熵技术对评价指标存在的客观不确定性进行数学描述，两者合理耦合构建趋于更合理化、准确化、综合化的评价指标权重体系。另外，该方法或者系统不仅对目标区的整体矿山地质环境进行有效评价，还可以针对隶属于目标层或者准则层的同一等级矿山地质环境指标进行二次评价。
附图说明
图1是本发明实施例提供的智能矿山地质环境信息评价方法流程图。
图2是本发明实施例提供的智能矿山地质环境信息评价系统结构框图；
图中：1、地质环境图像采集模块；2、地质数据采集模块；3、主控模块；4、图像分析模块；5、地质数据对比模块；6、评价模块；7、生态修复模块；8、预警模块；9、数据存储模块；10、显示模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的智能矿山地质环境信息评价方法包括以下步骤：
s101，用于通过摄像设备采集矿山地质环境数据；通过地质监测设备利用矿山真三维模型采集矿山地质参数数据。
s102，通过主控机控制矿山地质环境评价体系的正常工作；通过分析程序对采集的矿山地质环境图像进行分析环境状态信息；
s103，通过对比程序将矿山地质参数与正常指数进行对比；通过评价程序根据环境状态信息及对比结果对矿山地质环境进行评价；
s104，对矿山地质环境进行修复；通过预警装置对矿山沉陷进行预警。
s105，通过云服务器存储采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据。
s106，通过显示器显示采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据。
如图2所示，本发明实施例提供的智能矿山地质环境信息评价系统包括：地质环境图像采集模块1、地质数据采集模块2、主控模块3、图像分析模块4、地质数据对比模块5、评价模块6、生态修复模块7、预警模块8、数据存储模块9、显示模块10。
地质环境图像采集模块1，与主控模块3连接，用于通过摄像设备采集矿山地质环境数据；
地质数据采集模块2，与主控模块3连接，用于通过地质监测设备利用矿山真三维模型采集矿山地质参数数据；
主控模块3，与地质环境图像采集模块1、地质数据采集模块2、图像分析模块4、地质数据对比模块5、评价模块6、生态修复模块7、预警模块8、数据存储模块9、显示模块10连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
图像分析模块4，与主控模块3连接，用于通过分析程序对采集的矿山地质环境图像进行分析环境状态信息；
地质数据对比模块5，与主控模块3连接，用于通过对比程序将矿山地质参数与正常指数进行对比；
评价模块6，与主控模块3连接，用于通过评价程序根据环境状态信息及对比结果对矿山地质环境进行评价；
生态修复模块7，与主控模块3连接，用于对矿山地质环境进行修复；
预警模块8，与主控模块3连接，用于通过预警装置对矿山沉陷进行预警；
数据存储模块9，与主控模块3连接，用于通过云服务器存储采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据；
显示模块10，与主控模块3连接，用于通过显示器显示采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据。
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。
实施例1
本发明实施例提供的智能矿山地质环境信息评价方法如图1所示，作为优选实施例，本发明实施例提供的对矿山地质环境进行修复的方法包括：
1)通过评价模型构建程序获取矿山待修复区的基础数据，建立水土流失评价的swat模型；
2)根据swat模型进行生态分区，得到各生态分区的水土流失量；
3)采用情景分析-试验校正的方式，确定修复措施。
本发明实施例提供的基础数据包括子流域划分数据与水土流失评价数据，具体是指：
子流域划分数据：数字高程模型数据；
水土流失评价数据：包括水文数据、气象数据、土地数据以及植被数据。
本发明实施例提供的水文数据为地表径流量，气象数据为气象站点降雨量，土地数据为待修复矿区的土地利用图，植被数据为根据矢量化的土地利用图所建立的对应地块的植被种类。
本发明实施例提供的水土流失评价的swat模型包含从基础数据获取的因子参数，所述因子参数包括土壤侵蚀、坡长坡度、作物管理、水保措施、粗糙度。
本发明实施例提供的生态分区具体是指，基于数字高程模型的子流域划分对矿山待修复区的生态区进行划分，且确定各子流域径流的汇水点。
本发明实施例提供的采用情景分析-试验校正的方式，确定修复措施包括以下步骤：
多次改变swat模型中的因子参数，得到不同因子参数条件下各生态分区修复后水土流失量；
在实际的生态分区各子流域径流的汇水点设置监测点位，监测实际水土流失量；
将不同因子参数条件下修复后水土流失量分别与实际水土流失量进行对比，差值最小的修复后水土流失量所对应的因子参数作为修复措施。
实施例2
本发明实施例提供的智能矿山地质环境信息评价方法如图1所示，作为优选实施例，本发明实施例提供的通过评价程序根据环境状态信息及对比结果对矿山地质环境进行评价的方法包括：
(1)建立矿山地质环境评价分层结构模型；所述矿山地质环境评价分层结构模型包括三层，分别为目标层、准则层、因素层；
(2)构建结构模型的每个层次的评价指标判断矩阵；根据所述评价指标判断矩阵，计算评价指标判断矩阵对应的每个层次的评价指标的权值，确定有效评价指标；
(3)对所有的有效评价指标进行无纲量化处理，得到每个所述有效评价指标的无纲量化权值；
(4)分别计算每个有效评价指标的主观权重、熵权值、客观权重；
(5)根据每个所述有效评价指标的主观权重、客观权重以及无纲量化权值，确定所述矿山地质环境的评价等级。
本发明实施例提供的矿山地质环境评价分层结构模型包括三层，分别为目标层、准则层、因素层；所述目标层的目标为矿山地质环境评价等级；所述准则层为与所述目标对应的多个单元，分别为矿山地质环境背景单元、矿山基本概况单元和矿山地质环境问题单元；每个所述单元包括多个评价指标；所有所述评价指标组成所述因素层。
本发明实施例提供的每个单元的评价指标判断矩阵的构建方法为：
根据1～9标度法，计算每个所述单元中任意两个评价指标的重要性比值；
根据所述重要性比值，确定初步判断矩阵；
对所述初步判断矩阵进行归一化处理，得到每个所述单元的评价指标判断矩阵。
本发明实施例提供的有效评价指标的确定方法为：
根据所述评价指标判断矩阵，计算所述评价指标判断矩阵的特征向量；
计算每个所述评价指标的权值；所述权值为所述评价指标对应的所述特征向量与所有所述特征向量之和的比值；
判断所述评价指标的权值是否小于第一阈值，得到第一判断结果；
若第一判断结果表示所述评价指标的权值小于所述第一阈值，则将所述权值小于所述第一阈值的所述评价指标剔除；
若第一判断结果表示所述评价指标的权值大于或者等于所述第一阈值，则将所述权值大于或者等于所述第一阈值的评价指标保留；所述有效评价指标为所述权值大于或者等于所述第一阈值的评价指标。
本发明实施例提供的有效评价指标的主观权重的计算方法为：综合专家评价法和熵权法确定所述评价指标体系中每个评价指标的权重；
所述每个有效评价指标的熵权值的计算方法为：
①利用信息熵，计算所述有效评价指标的概率变量值pir；
②根据所述概率变量值pir和
③根据所述熵值eir和公式gir＝1-eir，计算差异性系数gir；
④对所述差异性系数gir进行归一化处理，得到所述有效评价指标的熵权值；
采用层次分析法对所述熵权值的一致性关系进行检验，确定每个所述有效评价指标的客观权重。
实施例3
本发明实施例提供的智能矿山地质环境信息评价方法如图1所示，作为优选实施例，本发明实施例提供的通过预警装置对矿山沉陷进行预警的方法为：
(1)在矿区对监测点进行布控，并且定期进行观测，获得监测点的水准高程数据和gps水平位置数据；
(2)利用matlab软件对离散的测量数据进行插值处理构建数字高程模型；
(3)对该矿区的合成孔径雷达干涉影像与构建的数字高程模型进行二轨差分干涉处理，得到矿区地表面状形变监测结果；
(4)利用gps与水准监测数据分别修正矿区地表形变水平与垂直监测结果，得到高精度三维形变监测图；
(5)建立gis数据库，将各种测量数据及处理后的数据，结合矿区的生产生活资料分别建立空间数据库及属性数据库；
(6)将多期的测量数据和合成孔径雷达干涉测量获取的数据重复步骤(2)至(4)，直至得到矿区三维时间序列形变图；
(7)对矿区三维时间序列形变图进行三维显示，使之具备能输出任一点的剖面曲线图、等值线图或三维沉降图；
(8)分析最终的三维时间序列地表形变监测结果，并根据设定的沉降、水平、倾斜、变形曲率阈值，将变形结果大于阈值的点视为危险点，确定危险点位置并进行预警。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
1.一种智能矿山地质环境信息评价方法，其特征在于，所述智能矿山地质环境信息评价方法包括以下步骤：
步骤一，通过摄像设备采集矿山地质环境数据；通过地质监测设备利用矿山真三维模型采集矿山地质参数数据：(ⅰ)采用无人机三维倾斜摄影技术并搭载多台传感器，定期对矿山地表高程数据和影像数据进行采集；
(ⅱ)根据所述高程数据和影像数据，制作矿山dem数字高程、dom遥感影像以及dsm地表模型，并生成矿山真三维模型；
(ⅲ)根据所述矿山真三维模型，获取矿山地表参数数据；
步骤二，通过主控机控制矿山地质环境评价体系的正常工作；通过分析程序对采集的矿山地质环境图像进行分析环境状态信息；通过对比程序将矿山地质参数与正常指数进行对比；
步骤三，对矿山地质环境进行修复：(a)通过评价模型构建程序获取矿山待修复区的基础数据，建立水土流失评价的swat模型；
(b)根据swat模型进行生态分区，得到各生态分区的水土流失量；
(c)采用情景分析-试验校正的方式，确定修复措施；
步骤四，通过评价程序根据环境状态信息及对比结果对矿山地质环境进行评价：(1)建立矿山地质环境评价分层结构模型；所述矿山地质环境评价分层结构模型包括三层，分别为目标层、准则层、因素层；
(2)构建结构模型的每个层次的评价指标判断矩阵；根据所述评价指标判断矩阵，计算评价指标判断矩阵对应的每个层次的评价指标的权值，确定有效评价指标；
(3)对所有的有效评价指标进行无纲量化处理，得到每个所述有效评价指标的无纲量化权值；
(4)分别计算每个有效评价指标的主观权重、熵权值、客观权重；
(5)根据每个所述有效评价指标的主观权重、客观权重以及无纲量化权值，确定所述矿山地质环境的评价等级；
步骤五，通过预警装置对矿山沉陷进行预警：1)在矿区对监测点进行布控，并且定期进行观测，获得监测点的水准高程数据和gps水平位置数据；
2)利用matlab软件对离散的测量数据进行插值处理构建数字高程模型；
3)对该矿区的合成孔径雷达干涉影像与构建的数字高程模型进行二轨差分干涉处理，得到矿区地表面状形变监测结果；
4)利用gps与水准监测数据分别修正矿区地表形变水平与垂直监测结果，得到高精度三维形变监测图；
5)建立gis数据库，将各种测量数据及处理后的数据，结合矿区的生产生活资料分别建立空间数据库及属性数据库；
6)将多期的测量数据和合成孔径雷达干涉测量获取的数据重复步骤2)至4)，直至得到矿区三维时间序列形变图；
7)对矿区三维时间序列形变图进行三维显示，使之具备能输出任一点的剖面曲线图、等值线图或三维沉降图；
8)分析最终的三维时间序列地表形变监测结果，并根据设定的沉降、水平、倾斜、变形曲率阈值，将变形结果大于阈值的点视为危险点，确定危险点位置并进行预警；
步骤六，通过云服务器存储采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据；通过显示器显示采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据。
2.如权利要求1所述智能矿山地质环境信息评价方法，其特征在于，步骤三中，所述基础数据包括子流域划分数据与水土流失评价数据，具体是指：
子流域划分数据：数字高程模型数据；
水土流失评价数据：包括水文数据、气象数据、土地数据以及植被数据；
所述水文数据为地表径流量，气象数据为气象站点降雨量，土地数据为待修复矿区的土地利用图，植被数据为根据矢量化的土地利用图所建立的对应地块的植被种类。
3.如权利要求1所述智能矿山地质环境信息评价方法，其特征在于，步骤三中，所述水土流失评价的swat模型包含从基础数据获取的因子参数，所述因子参数包括土壤侵蚀、坡长坡度、作物管理、水保措施、粗糙度；
所述生态分区具体是指，基于数字高程模型的子流域划分对矿山待修复区的生态区进行划分，且确定各子流域径流的汇水点。
4.如权利要求1所述智能矿山地质环境信息评价方法，其特征在于，步骤三中，所述采用情景分析-试验校正的方式，确定修复措施包括以下步骤：
多次改变swat模型中的因子参数，得到不同因子参数条件下各生态分区修复后水土流失量；
在实际的生态分区各子流域径流的汇水点设置监测点位，监测实际水土流失量；
将不同因子参数条件下修复后水土流失量分别与实际水土流失量进行对比，差值最小的修复后水土流失量所对应的因子参数作为修复措施。
5.如权利要求1所述智能矿山地质环境信息评价方法，其特征在于，步骤四中，所述矿山地质环境评价分层结构模型包括三层，分别为目标层、准则层、因素层；所述目标层的目标为矿山地质环境评价等级；所述准则层为与所述目标对应的多个单元，分别为矿山地质环境背景单元、矿山基本概况单元和矿山地质环境问题单元；每个所述单元包括多个评价指标；所有所述评价指标组成所述因素层。
6.如权利要求1所述智能矿山地质环境信息评价方法，其特征在于，步骤四中，每个单元的评价指标判断矩阵的构建方法为：
根据1～9标度法，计算每个所述单元中任意两个评价指标的重要性比值；
根据所述重要性比值，确定初步判断矩阵；
对所述初步判断矩阵进行归一化处理，得到每个所述单元的评价指标判断矩阵；
所述有效评价指标的确定方法为：
根据所述评价指标判断矩阵，计算所述评价指标判断矩阵的特征向量；
计算每个所述评价指标的权值；所述权值为所述评价指标对应的所述特征向量与所有所述特征向量之和的比值；
判断所述评价指标的权值是否小于第一阈值，得到第一判断结果；
若第一判断结果表示所述评价指标的权值小于所述第一阈值，则将所述权值小于所述第一阈值的所述评价指标剔除；
若第一判断结果表示所述评价指标的权值大于或者等于所述第一阈值，则将所述权值大于或者等于所述第一阈值的评价指标保留；所述有效评价指标为所述权值大于或者等于所述第一阈值的评价指标。
7.如权利要求1所述智能矿山地质环境信息评价方法，其特征在于，步骤四中，所述有效评价指标的主观权重的计算方法为：综合专家评价法和熵权法确定所述评价指标体系中每个评价指标的权重；
所述每个有效评价指标的熵权值的计算方法为：
①利用信息熵，计算所述有效评价指标的概率变量值pir；
②根据所述概率变量值pir和
③根据所述熵值eir和公式gir＝1-eir，计算差异性系数gir；
④对所述差异性系数gir进行归一化处理，得到所述有效评价指标的熵权值；
采用层次分析法对所述熵权值的一致性关系进行检验，确定每个所述有效评价指标的客观权重。
8.一种应用如权利要求1所述智能矿山地质环境信息评价方法的智能矿山地质环境信息评价系统，其特征在于，所述智能矿山地质环境信息评价系统包括：
地质环境图像采集模块，与主控模块连接，用于通过摄像设备采集矿山地质环境数据；
地质数据采集模块，与主控模块连接，用于通过地质监测设备利用矿山真三维模型采集矿山地质参数数据；
主控模块，与地质环境图像采集模块、地质数据采集模块、图像分析模块、地质数据对比模块、评价模块、生态修复模块、预警模块、数据存储模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
图像分析模块，与主控模块连接，用于通过分析程序对采集的矿山地质环境图像进行分析环境状态信息；
地质数据对比模块，与主控模块连接，用于通过对比程序将矿山地质参数与正常指数进行对比；
评价模块，与主控模块连接，用于通过评价程序根据环境状态信息及对比结果对矿山地质环境进行评价；
生态修复模块，与主控模块连接，用于对矿山地质环境进行修复；
预警模块，与主控模块连接，用于通过预警装置对矿山沉陷进行预警；
数据存储模块，与主控模块连接，用于通过云服务器存储采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据；
显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示采集的矿山地质环境图像、矿山地质参数、评价结果的实时数据。
9.一种实现权利要求1～7任意一项所述智能矿山地质环境信息评价方法的信息数据处理终端。
10.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～7任意一项所述的智能矿山地质环境信息评价方法。
技术总结