一种黄河下游洪水预警方法技术

本发明专利技术提出了一种黄河下游洪水预警方法，用于解决水体信息识别不完整，造成黄河下游洪水预警准确率低的技术问题。本方法的步骤为：首先，采集不同波段的遥感图像数据进行叠加，得到叠加后的遥感数据；其次，标注黄河中游位置，划分局部区域，并对局部区域进行聚类德奥黄河水体识别结果；然后，根据计算得到的各局部区域的水体识别率，得到最优波段；最后，根据最优波段对遥感数据进行重新分类得到最终的黄河水体识别结果；并将最终的黄河水体识别结果作为预警数据，实现黄河下游洪水预警。在黄河的不同地质区域，本发明专利技术都能得到较好的黄河水体识别结果，提高了黄河中游水体规模的识别精度，进而提高了黄河下游洪水预警的准确率。进而提高了黄河下游洪水预警的准确率。进而提高了黄河下游洪水预警的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种黄河下游洪水预警方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，特别是指一种黄河下游洪水预警方法。

技术介绍

[0002]洪水的爆发不仅会给社会带来经济损失，而且会产生人员的伤亡，因此，可以通过洪水预警提前对洪水下游区域发出警报，进而可降低洪水带来的经济损失和人员伤亡。其中黄河下游洪水主要来自黄河中游，通过遥感图像可实现对黄河中游的水体规模识别，从而实现对黄河下游洪水预警。
[0003]由于卫星在采集遥感图像时，是通过采集不同波段的光谱信息进行遥感成像，而不同波段的遥感信息对水体具有不同光谱值响应，导致在利用遥感图像进行黄河水体识别时，如果波段范围选择不佳，会导致提取到的水体信息不完整。并且由于黄河跨度较广，在不同的地质区域，采用不同的波段范围，导致黄河水体具有不同的识别效果。

技术实现思路

[0004]针对上述
技术介绍
中存在的不足，本专利技术提出了一种黄河下游洪水预警方法，解决了水体信息识别不完整，造成黄河下游洪水预警准确率低的技术问题。
[0005]本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0006]一种黄河下游洪水预警方法，其步骤如下：
[0007]步骤一：采集不同波段的遥感图像数据，并选取红、绿、蓝波段的遥感图像数据进行叠加，得到叠加后的遥感数据；所述遥感图像数据是指地物信息的光谱值。
[0008]步骤二：利用人工标注获取叠加后的遥感数据中的黄河中游位置；并对叠加后的遥感数据的图像按照沿垂直于黄河水体延伸方向进行水体区域划分，得到M个局部区域；r/>[0009]步骤三：对各局部区域进行聚类获取K个类别，将黄河中游位置与K个类别中的类别进行映射，得到各局部区域的黄河水体识别结果；
[0010]步骤四：计算各局部区域内属于水体类别的水体平滑度，结合水体平滑度与邻域所有类别中间的遥感数据差值，得到各局部区域内的水体识别率；
[0011]所述水体平滑度的计算方法为：根据各局部区域的黄河水体识别结果获取当前第i个局部区域中的水体类别g
i
；利用边缘检测算法对当前第i个局部区域中的水体类别g
i
进行处理，得到水体类别g
i
的边缘像素点；采用多项式拟合的方法对水体类别g
i
的边缘像素点的坐标进行拟合，得到对应的拟合函数；对拟合函数进行一阶导，得到对水体类别g
i
中边缘像素点在拟合函数上各个坐标点对应的斜率值；获取当前所有斜率值的方差值，作为当前第i个局部区域中的水体类别g
i
的水体平滑度S
i
。
[0012]所述水体识别率的计算方法为：
[0013]L
i
＝exp(
‑
a*S
i
)*C
i
；
[0014]其中，L
i
为第i个局部区域内的水体识别率，C
i
为第i个局部区域内黄河水体识别结果所在类别内的遥感数据与邻域类别内的遥感数据的差异平均值，a为超参数，exp()表示
以自然常熟e为底的指数函数。
[0015]所述第i个局部区域内黄河水体识别结果所在类别内的遥感数据与邻域类别内的遥感数据的差异平均值C
i
的获取方式为：
[0016]计算第i个局部区域内黄河水体识别结果所在类别内的遥感数据的均值H
i
和第i个局部区域的第j个邻域类别内的遥感数据的均值H
ij
，并计算H
ij
与H
i
之间的差值绝对值H
′
ij
；
[0017]计算第j个邻域类别与第i个局部区域所属类别之间的遥感数据的差异程度值Y
ij
＝E
ij
*H
′
ij
；其中，E
ij
为权重；
[0018]通过计算所有邻域类别与第i个局部区域所属类别之间的差异程度值的平均值得到C
i
。
[0019]步骤五：根据各局部区域内的水体识别率获取最优波段；
[0020]所述根据各局部区域内的水体识别率获取最优波段的方法为：设置阈值r，当第i个局部区域的水体识别率小于阈值r，在保证第i个局部区域内聚类结果不变的情况下，将第i个局部区域的不同波段的遥感数据进行重新组合，计算所有组合下的遥感数据在第i个局部区域内的C
i
值；选取最大Ci值对应的组合的波段，作为最优波段。
[0021]步骤六：对最优波段对应的遥感数据进行重分类及判定，得到最终的黄河水体识别结果；
[0022]所述对最优波段对应的遥感数据进行重分类及判定，得到最终的黄河水体识别结果的方法为：
[0023]S6.1、对最优波段对应的第i个局部区域内的遥感数据进行重分类，得到第i个局部区域的分类结果；
[0024]S6.2、分别计算第i个局部区域的重分类结果、第i个局部区域的原始水体类别的交并比；并筛选出最大交并比，得到第i个局部区域内重分类结果中的黄河水体识别结果；
[0025]S6.3、如果最优波段对应的黄河水体识别结果的识别率小于识别率阈值，利用粒子群算法求解第i个局部区域内的各个波段的权值，将各个波段的遥感数据进行加权得到加权后的叠加遥感数据；
[0026]粒子群算法对应的适应度函数为：
[0027]M＝exp(
‑
L
′
i
)；
[0028]其中，M为适应度值，L
′
i
为每个波段加权后的遥感数据在第i个局部区域对应的水体识别率。
[0029]S6.4、根据步骤S6.1
‑
S6.2的方法对加权后的叠加遥感数据进行重新分类，通过交并比得到最终的黄河水体识别结果。
[0030]步骤七：将最终的黄河水体识别结果作为预警的数据，进行黄河下游洪水预警。
[0031]所述根据水体面积的大小判断是否进行黄河下游洪水预警的方法为：对不同区域内的水体面积设置面积阈值t，当存在局部区域内的水体面积大于对应区域内预设的面积阈值t时，则认为该局部区域内的水体过大，会造成下游的黄河局部区域出现洪水灾害，进而对大于面积阈值t所对应黄河局部区域之后的局部区域进行下游区域洪水预警。
[0032]与现有技术相比，本专利技术产生的有益效果为：本专利技术能够实现在黄河的不同地质区域，都能得到较好的黄河水体识别结果，提高黄河中游水体规模的识别精度，进而提高黄
河下游洪水预警的准确率。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]图1为本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种黄河下游洪水预警方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：采集不同波段的遥感图像数据，并选取红、绿、蓝波段的遥感图像数据进行叠加，得到叠加后的遥感数据；步骤二：利用人工标注获取叠加后的遥感数据中的黄河中游位置；并对叠加后的遥感数据的图像按照沿垂直于黄河水体延伸方向进行水体区域划分，得到M个局部区域；步骤三：对各局部区域进行聚类获取K个类别，将黄河中游位置与K个类别中的类别进行映射，得到各局部区域的黄河水体识别结果；步骤四：计算各局部区域内属于水体类别的水体平滑度，结合水体平滑度与邻域所有类别中间的遥感数据差值，得到各局部区域内的水体识别率；步骤五：根据各局部区域内的水体识别率获取最优波段；步骤六：对最优波段对应的遥感数据进行重分类及判定，得到最终的黄河水体识别结果；步骤七：将最终的黄河水体识别结果作为预警的数据，进行黄河下游洪水预警。2.根据权利要求1所述的黄河下游洪水预警方法，其特征在于，所述遥感图像数据是指地物信息的光谱值。3.根据权利要求1所述的黄河下游洪水预警方法，其特征在于，所述水体平滑度的计算方法为：根据各局部区域的黄河水体识别结果获取当前第i个局部区域中的水体类别g
i
；利用边缘检测算法对当前第i个局部区域中的水体类别g
i
进行处理，得到水体类别g
i
的边缘像素点；采用多项式拟合的方法对水体类别g
i
的边缘像素点的坐标进行拟合，得到对应的拟合函数；对拟合函数进行一阶导，得到对水体类别g
i
中边缘像素点在拟合函数上各个坐标点对应的斜率值；获取当前所有斜率值的方差值，作为当前第i个局部区域中的水体类别g
i
的水体平滑度S
i
。4.根据权利要求3所述的黄河下游洪水预警方法，其特征在于，所述水体识别率的计算方法为：L
i
＝exp(
‑
a*S
i
)*C
i
；其中，L
i
为第i个局部区域内的水体识别率，C
i
为第i个局部区域内黄河水体识别结果所在类别内的遥感数据与邻域类别内的遥感数据的差异平均值，a为超参数，exp()表示以自然常熟e为底的指数函数。5.根据权利要求4所述的黄河下游洪水预警方法，其特征在于，所述第i个局部区域内黄河水体识别结果所在类别内的遥感数据与邻域类别内的遥感数据的差异平均值C
i
的获取方式为：计算第i个局部区域内黄河水体识别结果所在类别内的遥感数据的均值H
i
和第i个局部区域的第j个邻...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡彩虹，牛超杰，赵连军，李东阳，韩沙沙，刘成帅，全李宇，李想，韩臻悦，罗青元，杨帆，刘尚彬，李铭，谢添宁，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：