内蒙古地区是中国重要的矿产资源基地之一，拥有丰富的露天矿资源。本中心和内蒙古广纳矿业有限公司合作，研发露天矿边坡智能监测平台，针对露天矿山的边坡进行定期监测和评估，可以预防和减少可能发生的边坡灾害，确保矿山生产和周边环境的安全。

利用卫星遥感可以快速获取大范围的矿区图像，通过遥感图像提取边坡地区对不同光谱的反射率数据，获得植被覆盖、温度、地表干湿度等重要信息；利用传感器获取边坡地带的位移、降雨量、土压力等信息，具有实时性强、精确度高的有点；采用雷达技术进行边坡区域的范围覆盖，获取高分辨率的地表变化数据，包括边坡的形变和移动情况，提供全面的监测信息；通过无人机图像，获取包括地形地貌、植被覆盖和土壤质量，用于全面了解矿区边坡的地貌和周边生态特征。

对获取到的边坡数据，使用深度学习模型的数据分析方法进行建模和预测，建立边坡状态和灾害风险评估模型。通过卫星影像获取的图像获取生态因子，计算生态指数以评估矿区边坡生态状况和变化。对矿区边坡历史信息进行分析和处理，提取边坡位移等数据变化的规律，预测边坡的未来趋势。改进LSTM，Transformer等时间序列预测模型，提高对边坡位移等情况的预测准确度。

对获取到的遥感影像数据，使用目标检测和语义分割的计算机视觉方法识别并分类矿区内的边坡、植被覆盖、水体分布、道路等要素，通过可视化手段进行展现，实现对露天矿区域整体生态环境的监测。通过改进YOLO系列、DeepLab系列视觉模型，提高对地物特征的提取与分析能力。

基于多源数据融合的露天矿智能生态和边坡监测平台，能够提高对露天矿区边坡未来发展趋势的预测能力，能够对异常情况进行及时预警并采取相应的措施，保障矿山的安全生产和运营。