【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及泥沙迁移预测，尤其涉及一种基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法及系统。
技术介绍
1、遥感技术主要依赖于航空摄影和卫星影像，通过获取大范围、高分辨率的图像数据，对河流及其泥沙状况进行监测。然而，这些方法受限于数据获取的频次和空间覆盖范围，难以实现实时监测和动态预测。随着卫星遥感技术的进步，如landsat、modis和sentinel系列卫星的发射，数据获取的频率和精度显著提升。尤其是多源遥感数据的融合，使得不同波段信息可以互补，提供更全面、细致的河流泥沙迁移信息。同时，合成孔径雷达（sar）等主动遥感技术的发展，进一步增强了对河流泥沙迁移的监测能力，特别是在多云、多雨等不利气象条件下的监测。近年来，人工智能（ai）和大数据技术的崛起为河流泥沙迁移的智能预测提供了新的手段。深度学习算法，特别是卷积神经网络（cnn）和长短期记忆网络（lstm），能够处理和分析海量、多源遥感数据，捕捉复杂的时空动态关系。通过结合历史数据和实时监测数据，这些算法可以构建高精度的预测模型，实现对泥沙迁移趋势的准确预测，然而以往的泥沙迁移研究往往忽略了区域特征的详细分析，同时常依赖单一数据源，导致对泥沙迁移的监测和预测精度不高。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取长江流域环境监测数据
4、步骤s2：根据长江流域区域划分数据对长江流域上游进行上游区域气象站点数据采集，得到长江流域上游区域气象数据；通过长江流域高程模型对长江流域上游进行上游区域地理高程信息分析，生成上游区域地理高程信息数据；通过长江流域上游区域气象数据和上游区域地理高程信息数据进行上流区域河流泥沙迁移量评估，得到上流区域河流泥沙迁移量影响数据；
5、步骤s3：根据长江流域区域划分数据对长江流域中游进行中游河道水文信息采集，得到长江流域中游区域水文数据；通过长江流域高程模型对长江流域中游进行中游河道形态分析，生成长江流域中游区域河道形态数据；通过长江流域中游区域水文数据和长江流域中游区域河道形态数据进行泥沙运动路径拟合，生成中游区域河流泥沙运输影响数据；
6、步骤s4：根据长江流域区域划分数据对长江流域下游进行下游河道潮汐数据采集，得到长江流域下游区域潮汐观测数据；通过长江流域高程模型对长江流域下游进行下游河网提取，得到下游区域河网数据；通过长江流域下游区域潮汐观测数据和下游区域河网数据进行区域泥沙沉积影响评估，生成下游区域河流泥沙沉积影响数据；
7、步骤s5：获取长江流域实时泥沙分布数据；将上流区域河流泥沙迁移量影响数据、中游区域河流泥沙运输影响数据和下游区域河流泥沙沉积影响数据进行数据整合，生成长江流域区域泥沙影响数据；对长江流域区域泥沙影响数据进行长江流域河流泥沙迁移预测，生成长江流域河流泥沙迁移预测数据；
8、步骤s6：基于长江流域河流泥沙迁移预测数据进行河流泥沙迁移模拟，生成河流泥沙迁移模拟数据；对河流泥沙迁移模拟数据进行可视化，生成河流泥沙迁移动态地图；基于河流泥沙迁移动态地图进行泥沙迁移风险决策构建，生成河流泥沙迁移风险决策报告，以执行河流泥沙迁移预测智能决策作业。
9、本专利技术通过获取长江流域环境监测数据，并进行地形地质分析，生成长江流域的地形特征数据。根据地形特征对长江流域进行高程模型的区域划分，包括上游、中游和下游。根据区域划分数据，采集上游区域的气象站点数据，得到上游的气象数据。通过高程模型分析上游地理高程信息，进而评估上游区域河流的泥沙迁移量影响数据。对中游进行河道水文信息采集，获取中游区域的水文数据。使用高程模型分析中游河道形态，生成中游区域河道形态数据，并进行泥沙运动路径拟合，生成河流泥沙运输影响数据。获取下游区域的潮汐观测数据，进行下游河道潮汐数据采集。利用高程模型提取下游河网数据，评估下游区域的泥沙沉积影响数据。获取长江流域实时泥沙分布数据。整合上述步骤得到的上游、中游和下游的河流泥沙影响数据。对长江流域的泥沙影响数据进行预测，生成河流泥沙迁移预测数据。基于河流泥沙迁移预测数据进行河流泥沙迁移模拟，生成模拟数据。将模拟数据进行可视化，生成河流泥沙迁移动态地图。基于动态地图进行泥沙迁移风险决策构建，生成河流泥沙迁移风险决策报告，支持智能决策作业的执行，有助于理解长江流域的地形特征和空间分布。提供了上游区域的气象和地理数据，分析了泥沙在这一区域的移动情况，为长江上游的水文模型和泥沙管理提供依据。通过理解中游区域水文和河道形态的关系，评估泥沙在中游的输移路径，为泥沙运动模型和生态保护提供了数据支持。通过研究下游区域的潮汐影响和河网特征，分析泥沙在下游的沉积情况，为水资源管理和泥沙搬运方案提供了依据。将各区域的泥沙影响数据结合起来，进行长江流域范围内的泥沙迁移预测，为整体河流管理和环境保护提供预警和决策支持。提供了河流泥沙迁移的模拟结果和动态地图，支持决策者在泥沙管理和风险评估方面的智能决策和操作。因此，本专利技术通过多源遥感数据融合和详细区域分析，实现了长江流域河流泥沙迁移的高精度动态预测和智能化决策支持，提高了泥沙迁移的监测和预测精度。
10、优选的，步骤s1包括以下步骤：
11、步骤s11：利用多源遥感技术获取长江流域环境监测数据；
12、步骤s12：对长江流域环境监测数据进行数据预处理，生成标准长江流域环境监测数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据缺失值填充和数据标准化；
13、步骤s13：基于标准长江流域环境监测数据进行流域高程建模，生成长江流域高程模型；
14、步骤s14：对长江流域高程模型进行地形地质分析，生成长江流域地形特征数据；根据长江流域地形特征数据对长江流域高程模型进行流域区域划分，生成长江流域区域划分数据，其中长江流域区域划分数据包括长江流域上游、长江流域中游和长江流域下游。
15、本专利技术通过多源遥感技术能够提供高分辨率、多维度的环境监测数据，提高数据的全面性和准确性，为后续分析奠定坚实基础。数据预处理可以显著提高数据质量，确保后续分析的可靠性和有效性，使数据更具一致性和可比性。生成的高程模型能够准确反映长江流域的地形特征，为地质分析、洪水模拟等提供重要的基础数据。地形地质分析可以揭示长江流域内不同区域的地形特征，帮助理解和预测流域内水流路径、泥沙沉积等现象。区域划分能够为流域管理、灾害防控、资源配置等提供科学依据。多源遥感和数据预处理确保数据的全面性、准确性和一致性。高程模型和地形地质分析为流域内的环境监测和管理提供科学依据。基于区域划分的数据支持针本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤S43中的河道分汊指数计算公式如下所示：
8.根据权利要求1所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：p>
10.一种基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，该基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤s14包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智能预测方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于多源遥感的河流泥沙迁移智...
【专利技术属性】
技术研发人员：李志晶，王晓雪，王奕森，杨绪海，陈齐，张国帅，李文奇，金中武，周银军，刘亚，刘昭希，吴华莉，刘小斌，朱帅，陈鹏，刘玉娇，张玉琴，周其航，陈义武，马秀琴，
申请(专利权)人：长江水利委员会长江科学院，
类型：发明
国别省市：
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