基于重力卫星数据的洪灾评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于重力卫星数据的洪灾评估方法及装置，首先获取目标区域的卫星遥感影像；然后将卫星遥感影像输入至水体识别网络模型，得到水体识别网络模型输出的目标区域内的水体区域；然后获取水体区域对应的重力卫星数据，并基于重力卫星数据，确定水体区域的降水量；最后基于水体区域以及降水量，对目标区域进行洪灾评估。该方法可以自动实现对洪灾的灾后评估，不需要人工干预，可以大大提高灾后评估的效率以及准确性，以便于准确掌握洪灾发生后的相关信息。发生后的相关信息。发生后的相关信息。

Flood disaster assessment method and device based on gravity satellite data

【技术实现步骤摘要】
基于重力卫星数据的洪灾评估方法及装置


[0001]本专利技术是关于洪灾评估
，特别是关于一种基于重力卫星数据的洪灾评估方法及装置。

技术介绍

[0002]随着极端天气的增多，洪水灾害发生的频率以及危害程度都大大的提高，将会造成巨大的经济损失和安全隐患。因此，如何对洪灾进行有效的评估有着十分重要的意义。
[0003]传统的洪灾评估手段通常需要大量的人工干预，对于大量数据时，效率过低，其评估结果的精度受限于评估人员，因此仅通过传统手段，很难实现洪灾的有效评估。
[0004]公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于重力卫星数据的洪灾评估方法及装置，其能够自动实现对洪灾的灾后评估，不需要人工干预，可以大大提高灾后评估的效率以及准确性，以便于准确掌握洪灾发生后的相关信息。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于重力卫星数据的洪灾评估方法，包括：
[0007]获取目标区域的卫星遥感影像；
[0008]将所述卫星遥感影像输入至水体识别网络模型，得到所述水体识别网络模型输出的所述目标区域内的水体区域；
[0009]获取全球重力卫星数据，并基于所述全球重力卫星数据确定全球重力场数据，基于所述全球重力场数据，确定所述水体区域的降水量；
[0010]基于所述水体区域以及所述降水量，对所述目标区域进行洪灾评估；
[0011]其中，所述水体识别网络模型基于携带有水体标注的历史水体影像样本训练得到。
[0012]在本专利技术的一实施方式中，所述将所述卫星遥感影像输入至水体识别网络模型，得到所述水体识别网络模型输出的所述目标区域内的水体区域，包括：
[0013]将所述卫星遥感影像输入至所述水体识别网络模型的物理机制层，由所述物理机制层基于水体影像颜色特征提取所述目标区域的备选区域；
[0014]将所述备选区域输入至所述水体识别网络模型的特征提取层，由所述特征提取层基于注意力机制确定所述备选区域的时空语义特征；
[0015]将所述时空语义特征输入至所述水体识别网络模型的特征恢复层，得到所述特征恢复层输出的所述水体区域。
[0016]在本专利技术的一实施方式中，所述注意力机制包括空间注意力机制和/或通道注意力机制。
[0017]在本专利技术的一实施方式中，所述基于所述全球重力场数据，确定所述水体区域的
降水量，之前包括：
[0018]对所述全球重力场数据进行静态场扣除操作、低阶项替换操作、高斯滤波操作以及去条带操作中的至少一种。
[0019]在本专利技术的一实施方式中，所述卫星遥感影像包括光学卫星遥感影像以及合成孔径雷达干涉测量影像；
[0020]相应地，所述将所述卫星遥感影像输入至水体识别网络模型，得到所述水体识别网络模型输出的所述目标区域内的水体区域，之前包括：
[0021]对所述光学卫星遥感影像以及所述以及合成孔径雷达干涉测量影像进行位深度转换操作、辐射校正操作以及几何校正操作中的至少一项。
[0022]在本专利技术的一实施方式中，所述卫星遥感影像还包括雷达卫星遥感影像；
[0023]相应地，所述将所述卫星遥感影像输入至水体识别网络模型，得到所述水体识别网络模型输出的所述目标区域内的水体区域，之前还包括：
[0024]对所述雷达卫星遥感影像进行位深度转换操作以及中值滤波去噪操作中的至少一项。
[0025]在本专利技术的一实施方式中，所述水体区域基于坐标点表征；
[0026]相应地，所述基于所述水体区域以及所述降水量，对所述目标区域进行洪灾评估，包括：
[0027]基于所述坐标点，确定所述水体区域的面积；
[0028]基于所述水体区域的面积以及所述降水量，对所述目标区域进行洪灾评估。
[0029]本专利技术还提供了一种基于重力卫星数据的洪灾评估装置，包括：
[0030]影像获取模块，用于获取目标区域的卫星遥感影像；
[0031]水体识别模块，用于将所述卫星遥感影像输入至水体识别网络模型，得到所述水体识别网络模型输出的所述目标区域内的水体区域；
[0032]降水量确定模块，用于获取全球重力卫星数据，并基于所述全球重力卫星数据确定全球重力场数据，基于所述全球重力场数据，确定所述水体区域的降水量；
[0033]评估模块，用于基于所述水体区域以及所述降水量，对所述目标区域进行洪灾评估；
[0034]其中，所述水体识别网络模型基于携带有水体标注的历史水体影像样本训练得到。
[0035]本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于重力卫星数据的洪灾评估方法的步骤。
[0036]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于重力卫星数据的洪灾评估方法的步骤。
[0037]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于重力卫星数据的洪灾评估方法的步骤。
[0038]与现有技术相比，根据本专利技术的基于重力卫星数据的洪灾评估方法及装置，能够自动实现对洪灾的灾后评估，不需要人工干预，可以大大提高灾后评估的效率以及准确性，以便于准确掌握洪灾发生后的相关信息。
附图说明
[0039]图1是根据本专利技术一实施方式的基于重力卫星数据的洪灾评估方法的流程示意图；
[0040]图2是根据本专利技术一实施方式的基于重力卫星数据的洪灾评估装置的结构示意图；
[0041]图3是根据本专利技术一实施方式的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0042]下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本专利技术的保护范围并不受具体实施方式的限制。
[0043]除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
[0044]图1为本专利技术实施例中提供的一种基于重力卫星数据的洪灾评估方法的流程示意图，该方法包括：
[0045]S1，获取目标区域的卫星遥感影像；
[0046]S2，将所述卫星遥感影像输入至水体识别网络模型，得到所述水体识别网络模型输出的所述目标区域内的水体区域；
[0047]S3，获取全球重力卫星数据，并基于所述全球重力卫星数据确定全球重力场数据，基于所述全球重力场数据，确定所述水体区域的降水量；
[0048]S4，基于所述水体区域以及所述降水量，对所述目标区域进行洪灾评估；
[0049]其中，所述水体识别网络模型基于携带有水体标注的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于重力卫星数据的洪灾评估方法，其特征在于，包括：获取目标区域的卫星遥感影像；将所述卫星遥感影像输入至水体识别网络模型，得到所述水体识别网络模型输出的所述目标区域内的水体区域；获取全球重力卫星数据，并基于所述全球重力卫星数据确定全球重力场数据，基于所述全球重力场数据，确定所述水体区域的降水量；基于所述水体区域以及所述降水量，对所述目标区域进行洪灾评估；其中，所述水体识别网络模型基于携带有水体标注的历史水体影像样本训练得到。2.如权利要求1所述的基于重力卫星数据的洪灾评估方法，其特征在于，所述将所述卫星遥感影像输入至水体识别网络模型，得到所述水体识别网络模型输出的所述目标区域内的水体区域，包括：将所述卫星遥感影像输入至所述水体识别网络模型的物理机制层，由所述物理机制层基于水体影像颜色特征提取所述目标区域的备选区域；将所述备选区域输入至所述水体识别网络模型的特征提取层，由所述特征提取层基于注意力机制确定所述备选区域的时空语义特征；将所述时空语义特征输入至所述水体识别网络模型的特征恢复层，得到所述特征恢复层输出的所述水体区域。3.如权利要求2所述的基于重力卫星数据的洪灾评估方法，其特征在于，所述注意力机制包括空间注意力机制和/或通道注意力机制。4.如权利要求1
‑
3中任一项所述的基于重力卫星数据的洪灾评估方法，其特征在于，所述基于所述全球重力场数据，确定所述水体区域的降水量，之前包括：对所述全球重力场数据进行静态场扣除操作、低阶项替换操作、高斯滤波操作以及去条带操作中的至少一种。5.如权利要求1
‑
3中任一项所述的基于重力卫星数据的洪灾评估方法，其特征在于，所述卫星遥感影像包括光学卫星遥感影像以及合成孔径雷达干涉测量影像；相应地，所述将所述卫星遥感影像输入至水体识别网络模型，得到所述水体识别网络模型输出的所述目标区域内的水体区域，之前包括：对所述光学卫星遥感影像以及...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉将军，龚泽豪，肖云，栾奕，潘宗鹏，
申请(专利权)人：西安测绘研究所，
类型：发明
国别省市：