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一種多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合的洪水監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)

文檔序號(hào):40639871發(fā)布日期:2025-01-10 18:46閱讀:6來(lái)源:國(guó)知局
一種多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合的洪水監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)

本發(fā)明屬于遙感地理信息,尤其涉及一種多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合的洪水監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)。


背景技術(shù):

1、隨著全球氣候變化和城市化進(jìn)程的加速,洪水災(zāi)害頻發(fā),對(duì)人民生命財(cái)產(chǎn)安全造成了嚴(yán)重威脅。因此,及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取洪水災(zāi)害信息,對(duì)洪水進(jìn)行預(yù)警和分析,對(duì)于減輕洪水災(zāi)害損失具有重要意義。傳統(tǒng)的洪水預(yù)警方法主要依賴于地面觀測(cè)站和氣象數(shù)據(jù),然而,這些方法存在觀測(cè)范圍有限、數(shù)據(jù)更新不及時(shí)等問(wèn)題。近年來(lái),遙感技術(shù)的發(fā)展為洪水預(yù)警提供了新的解決方案。多源遙感衛(wèi)星能夠提供大范圍、快速、準(zhǔn)確的地表信息,為洪水預(yù)警和分析提供了重要數(shù)據(jù)支持。

2、近年來(lái),隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展,多源遙感衛(wèi)星在洪水預(yù)警和分析方面的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)都在致力于利用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行洪水預(yù)警和分析的研究。目前,已經(jīng)有一些基于遙感技術(shù)的洪水分析方法和預(yù)警系統(tǒng)被開發(fā)出來(lái),并在實(shí)際應(yīng)用中取得了一定的效果。這些系統(tǒng)主要利用遙感數(shù)據(jù)提取洪水特征信息,結(jié)合地面觀測(cè)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),對(duì)洪水進(jìn)行預(yù)警和分析。但是,如何有效地融合多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù),提高洪水預(yù)警和分析的準(zhǔn)確性和效率,仍是當(dāng)前亟待解決的問(wèn)題。多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)具有不同的空間分辨率、時(shí)間分辨率和光譜分辨率,如何有效地融合這些數(shù)據(jù),提取出洪水特征信息,是當(dāng)前需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明提出了一種多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合的洪水監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng),構(gòu)建重訪通道注意力模塊,旨在通過(guò)整合不同類型的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù),提高洪水預(yù)警的準(zhǔn)確性和時(shí)效性;

2、本發(fā)明方法的技術(shù)方案為一種多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合的洪水監(jiān)測(cè)預(yù)警方法,具體步驟如下;

3、步驟1:收集洪水區(qū)域的多種類型的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù);

4、步驟2:對(duì)收集到的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、幾何校正、大氣校正預(yù)處理,以消除數(shù)據(jù)中的噪聲和干擾;

5、步驟3:將預(yù)處理后的多種遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)通過(guò)整合不同尺度特征以獲得更好性能的特征融合;將基于重訪通道注意力模塊的特征融合從同層場(chǎng)景推廣到跨層場(chǎng)景;

6、步驟4:利用融合后的遙感影像通過(guò)采用閾值分割、邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)處理進(jìn)行洪水識(shí)別,提取出洪水區(qū)域的邊界和范圍;

7、步驟5:根據(jù)識(shí)別出的洪水區(qū)域和歷史洪水?dāng)?shù)據(jù),結(jié)合氣象、水文信息,進(jìn)行洪水預(yù)警得到預(yù)警結(jié)果;

8、步驟6:洪水事件進(jìn)行洪水成因、洪水過(guò)程、洪水影響綜合分析。

9、作為優(yōu)選,所述步驟1中的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)收集需要確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性,以便及時(shí)獲取最新的地表信息;同時(shí),還需要考慮不同遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的覆蓋范圍和分辨率等因素,以確保數(shù)據(jù)的全面性和可靠性。

10、作為優(yōu)選,所述步驟2中,數(shù)據(jù)預(yù)處理通過(guò)輻射定標(biāo)可以消除遙感影像中的輻射誤差,提高影像的輻射精度;幾何校正可以消除影像中的幾何畸變,使影像與真實(shí)地表形態(tài)更加一致;大氣校正則可以消除大氣對(duì)遙感影像的影響,提高影像的清晰度和對(duì)比度;畸變矯正公式:

11、

12、rmeasured是衛(wèi)星的內(nèi)部參數(shù),測(cè)量的徑向距離;k1和k2是徑向畸變系數(shù)。

13、作為優(yōu)選,所述步驟3中的數(shù)據(jù)融合是為了進(jìn)一步提高遙感影像的質(zhì)量和分辨率;為數(shù)據(jù)融合構(gòu)建了重訪通道注意力模塊;

14、所述將基于重訪通道注意力模塊的特征融合從同層場(chǎng)景推廣到跨層場(chǎng)景包括:短跳過(guò)連接和長(zhǎng)跳過(guò)連接,甚至內(nèi)部的特征集成;

15、重訪通道注意力模塊包括多尺度通道融合子模塊、局部通道上下文聚合子模塊和全局上下文融合子模塊;輸入為來(lái)自不同衛(wèi)星的數(shù)據(jù)特征圖,大小為h×w的信道和特征圖;這些輸入用于后續(xù)的特征提取與注意力權(quán)重計(jì)算;

16、首先,多尺度通道融合子模塊對(duì)輸入的多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度的特征融合;給定一個(gè)源衛(wèi)星數(shù)據(jù)x,大小為h×w的信道和特征圖,信道注意力權(quán)重w計(jì)算公式如下:

17、w=σ(g(x))=σ(b(w2δ(b(w1(g(x))))));

18、其中g(shù)(x)表示全局特征上下文,并且是全局平均池化;δ表示relu激活函數(shù),b表示批量歸一化;σ是sigmoid函數(shù);這是通過(guò)具有兩個(gè)全連接層的鏈接實(shí)現(xiàn)的,其中w1是降維層,w2是增維層;聚合本地和多源數(shù)據(jù)上下文信息;

19、局部通道上下文聚合子模塊通過(guò)卷積操作pwconv,實(shí)現(xiàn)局部上下文的聚合;其關(guān)鍵思想是,通過(guò)改變空間池化大小,可以在多個(gè)尺度上實(shí)現(xiàn)通道注意力;需將局部上下文添加到注意力模塊內(nèi)的全局上下文中;選擇逐點(diǎn)卷積作為局部通道上下文聚合器,利用每個(gè)空間位置的逐點(diǎn)通道交互;局部通道上下文l(x)的計(jì)算如下:

20、l(x)=b(pwconυ1(δ(b(pwcon1(x)))))

21、其中,其中pwconv是卷積核為1×1的卷積;l(x)保留并突出低級(jí)特征中的細(xì)節(jié);最后,全局上下文融合子模塊將局部通道上下文和全局通道上下文進(jìn)行結(jié)合,得到多源數(shù)據(jù)的全局特征表示xg:

22、

23、其中m(x)表示生成的注意力權(quán)重;表示廣播加法,表示元素乘法;n表示多個(gè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)源。

24、作為優(yōu)選,所述步驟4中的洪水識(shí)別是洪水預(yù)警和分析的關(guān)鍵步驟;通過(guò)采用閾值分割、邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)處理等圖像處理技術(shù),可以有效地提取出洪水區(qū)域的邊界和范圍;同時(shí),還可以結(jié)合其他輔助信息,如地形、地貌、氣象等數(shù)據(jù),對(duì)洪水區(qū)域進(jìn)行更加準(zhǔn)確和全面的識(shí)別和分析;洪水識(shí)別的指數(shù)ndwi,計(jì)算公式如下:

25、

26、nir表示近紅外波段的反射率,swir表示短波紅外波段的反射率;使用深度學(xué)習(xí)對(duì)光學(xué)遙感圖像提取洪水區(qū)域;定義輸入圖像為i,其對(duì)應(yīng)的特征圖為f;其目標(biāo)是生成一個(gè)二進(jìn)制掩膜m,其中mij表示像素(i,j)是否屬于洪水區(qū)域;使用卷積層和池化層來(lái)提取圖像的高級(jí)特征;編碼器的輸出特征圖為fenc;

27、解碼器fenc將映射回原始圖像尺寸;使用反卷積層和上采樣操作來(lái)恢復(fù)分辨率;解碼器的輸出為fdec;

28、使用一個(gè)卷積層來(lái)生成水體分割概率圖p,其中pij表示像素(i,j)屬于水體的概率;將概率圖p與一個(gè)閾值τ進(jìn)行比較,以獲得最終的二進(jìn)制掩膜m:

29、

30、整個(gè)棘突深度學(xué)習(xí)對(duì)光學(xué)遙感圖像提取洪水區(qū)域模型的公式可以表示為:

31、m=threshold(p,τ)

32、threshold是一個(gè)閾值處理函數(shù)。

33、作為優(yōu)選,所述步驟5中,洪水預(yù)警需要綜合考慮多種因素,包括歷史洪水?dāng)?shù)據(jù)、氣象、水文等信息;通過(guò)對(duì)這些因素的分析和建模,可以預(yù)測(cè)洪水發(fā)生的概率、峰值流量、到達(dá)時(shí)間等信息,為災(zāi)害防范和應(yīng)對(duì)提供重要的參考依據(jù);洪水預(yù)警模型:

34、洪水預(yù)測(cè)=modelflood(h,m,w)

35、modelflood是transformer架構(gòu)的洪水預(yù)測(cè)模型;h是歷史洪水?dāng)?shù)據(jù)特征向量,包括過(guò)去洪水事件的發(fā)生頻率、洪峰流量、洪水持續(xù)時(shí)間等;歷史數(shù)據(jù)可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析得出;m是氣象因素特征值,包括降雨量、降雨強(qiáng)度、降雨分布等;氣象數(shù)據(jù)可以從氣象站、衛(wèi)星或其他氣象傳感器獲?。粀水文因素,包括流域的地形、土壤類型、河流網(wǎng)絡(luò)、蓄水容量等;水文數(shù)據(jù)可以通過(guò)水文模型和地理信息系統(tǒng)獲得;

36、步驟5所述預(yù)警結(jié)果包括:洪水發(fā)生的概率、洪水峰值流量、洪水到達(dá)時(shí)間信息。

37、作為優(yōu)選,步驟6所述綜合分析具體如下:

38、利用地理信息系統(tǒng)技術(shù),將洪水?dāng)?shù)據(jù)與地形、地貌、人口分布等地理信息進(jìn)行疊加分析,為災(zāi)后救援和重建提供決策支持;

39、所述步驟6中,洪水預(yù)警需要對(duì)洪水成因、過(guò)程、影響等方面的分析,可以為未來(lái)的災(zāi)害防范和應(yīng)對(duì)提供重要的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn);同時(shí),還可以利用地理信息系統(tǒng)(gis)等技術(shù)手段,將洪水?dāng)?shù)據(jù)與相關(guān)的地理信息進(jìn)行疊加分析,為災(zāi)后救援和重建提供更加科學(xué)和有效的決策支持。

40、本發(fā)明系統(tǒng)的技術(shù)方案為一種多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合的洪水監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng),包括;

41、數(shù)據(jù)采集模塊,用于收集洪水區(qū)域的多種類型的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù);

42、預(yù)處理模塊,用于對(duì)收集到的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、幾何校正、大氣校正預(yù)處理,以消除數(shù)據(jù)中的噪聲和干擾;

43、特征融合模塊模塊,用于將預(yù)處理后的多種遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)通過(guò)整合不同尺度特征以獲得更好性能的特征融合;將基于重訪通道注意力模塊的特征融合從同層場(chǎng)景推廣到跨層場(chǎng)景;

44、洪水區(qū)域識(shí)別模塊,用于利用融合后的遙感影像通過(guò)采用閾值分割、邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)處理進(jìn)行洪水識(shí)別,提取出洪水區(qū)域的邊界和范圍;

45、預(yù)警模塊,用于根據(jù)識(shí)別出的洪水區(qū)域和歷史洪水?dāng)?shù)據(jù),結(jié)合氣象、水文信息,進(jìn)行洪水預(yù)警得到預(yù)警結(jié)果;

46、綜合分析模塊,用于洪水事件進(jìn)行洪水成因、洪水過(guò)程、洪水影響綜合分析。

47、本發(fā)明提出了基于重訪通道注意力模塊融合多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的洪水預(yù)警與分析方法,相比傳統(tǒng)的單一遙感數(shù)據(jù)源方法,具有以下顯著的優(yōu)勢(shì)和有益效果:

48、通過(guò)整合不同類型的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù),提升洪水大范圍檢測(cè)的精確度,并強(qiáng)化洪水趨勢(shì)的預(yù)測(cè)能力,從而確保洪水時(shí)空預(yù)警的準(zhǔn)確性與可靠性。

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