一种基于多源遥感数据的自动化洪水监测系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于多源遥感数据的自动化洪水监测系统，包括多源遥感数据动态汇聚模块、多源遥感数据预处理模块、水体提取算法模型模块、可视化制图模块、矢量化模块、自动化计算引擎模块以及洪水监测集成门户模块。本发明专利技术的有益效果为：提出了基于多源遥感数据自动化洪水监测系统与方法，能够面向洪水事件，实现多源遥感数据汇聚、数据自动化获取、遥感数据预处理、遥感数据洪水水体提取算法、制图与可视化的自动化完整流程，能够有效提高遥感洪水监测的效率，有效减少人工操作的工作量。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及一种基于多源遥感数据的自动化洪水监测系统，包括多源遥感数据动态汇聚模块、多源遥感数据预处理模块、水体提取算法模型模块、可视化制图模块、矢量化模块、自动化计算引擎模块以及洪水监测集成门户模块。本专利技术的有益效果为：提出了基于多源遥感数据自动化洪水监测系统与方法，能够面向洪水事件，实现多源遥感数据汇聚、数据自动化获取、遥感数据预处理、遥感数据洪水水体提取算法、制图与可视化的自动化完整流程，能够有效提高遥感洪水监测的效率，有效减少人工操作的工作量。【专利说明】一种基于多源遥感数据的自动化洪水监测系统
本专利技术属于空间信息
，特别涉及一种基于多源遥感数据的自动化洪水监测系统。
技术介绍
洪水灾害给全世界带来了大量的损失，基于遥感数据的灾害监测可对区域洪水进行实时监测。利用多机构的卫星数据资源和针对不同区域特征的数据和模型资源进行协同处理是必要和迫切的。在目前的遥感洪水监测过程中，在获取卫星数据后，需要经过人工处理的过程，处理过程复杂且费时。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种，以克服现有技术存在的上述不足。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现: 一种基于多源遥感数据的自动化洪水监测系统，包括多源遥感数据动态汇聚模块、多源遥感数据预处理模块、水体提取算法模型模块、可视化制图模块、矢量化模块、自动化计算引擎模块以及洪水监测集成门户模块；所述多源遥感数据动态汇聚模块接入与集成多源遥感数据的数据；所述多源遥感数据预处理模块针对不同种类的遥感数据，进行对应的数据预处理；所述水体提取算法模型模块对遥感图像进行洪水的自动化提取，提取的结果输出为二值化的图像数据文件；所述可视化制图模块将二值化图像数据文件生成为可视化洪水图；所述矢量化模块生成洪水的矢量边界；所述自动化计算引擎模块对多源遥感洪水处理过程进行自动化调度与计算；所述洪水监测集成门户模块为用户访问交互的Web界面。进一步的，所述多源遥感数据动态汇聚模块，包括元数据自动化提取工具、定时器以及元数据库；元数据自动化提取工具提取元数据信息，所述元数据信息由通过定时器控制的元数据信息的提供工具提供，元数据信息自动导入到元数据库中。进一步的，所述多源遥感数据预处理模块的预处理功能包括对光学遥感数据的几何校正和坐标转换和对于SAR数据的斑点噪声去除和几何定位。进一步的，所述水体提取算法模型模块对于光学图像采用红光和近红外的比值进行水陆边界的区分，对于SAR数据采用自组织人工神经网络算法的算法进行提取。进一步的，所述自组织人工神经网络算法由输入层和输出层构成，输出层的神经元相互连接组成规则网格，并与每一个输入单元连接。进一步的，所述可视化制图模块的输出数据格式为KML。进一步的，所述洪水监测集成门户模块包括主界面页面、工作流生成页面、状态监控页面以及数据下载页面，所述主界面页面包括数据源选择、地图空间选择框、时间选择框以及分布式数据查询；所述状态监控页面包括执行任务列表和任务执行进度。本专利技术的有益效果为:提出了基于多源遥感数据自动化洪水监测系统与方法，能够面向洪水事件，实现多源遥感数据汇聚、数据自动化获取、遥感数据预处理、遥感数据洪水水体提取算法、制图与可视化的自动化完整流程，能够有效提高遥感洪水监测的效率，有效减少人工操作的工作量。【专利附图】【附图说明】下面根据附图对本专利技术作进一步详细说明。图1是本专利技术实施例所述的多源遥感数据水体自动化提取的流程示意图； 图2是本专利技术实施例所述的多源遥感数据动态汇聚模块结构框图； 图3是本专利技术实施例所述的水体自动化提取算法模型模块流程图； 图4是本专利技术实施例所述的自动化计算引擎模块结构框图； 图5是本专利技术实施例所述的洪水监测集成门户模块结构框图； 图6是本专利技术实施例所述的洪水监测集成门户使用状态参考图。【具体实施方式】如图1-6所示，本专利技术实施例所述的一种基于多源遥感数据的自动化洪水监测系统，包括多源遥感数据动态汇聚模块、多源遥感数据预处理模块、水体提取算法模型模块、可视化制图模块、矢量化模块、自动化计算引擎模块以及洪水监测集成门户模块；所述多源遥感数据动态汇聚模块接入与集成多源遥感数据的数据；所述多源遥感数据预处理模块针对不同种类的遥感数据，进行对应的数据预处理；所述水体提取算法模型模块对遥感图像进行洪水的自动化提取，提取的结果输出为二值化的图像数据文件；所述可视化制图模块将二值化图像数据文件生成为可视化洪水图；所述矢量化模块生成洪水的矢量边界；所述自动化计算引擎模块对多源遥感洪水处理过程进行自动化调度与计算；所述洪水监测集成门户模块为用户访问交互的Web界面；所述多源遥感数据动态汇聚模块，包括元数据自动化提取工具、定时器以及元数据库；元数据自动化提取工具提取元数据信息，所述元数据信息由通过定时器控制的元数据信息的提供工具提供，元数据信息自动导入到元数据库中；所述多源遥感数据预处理模块的预处理功能包括对光学遥感数据的几何校正和坐标转换和对于SAR数据的斑点噪声去除和几何定位；所述水体提取算法模型模块对于光学图像采用红光和近红外的比值进行水陆边界的区分，对于SAR数据采用自组织人工神经网络算法的算法进行提取；所述自组织人工神经网络算法由输入层和输出层构成，输出层的神经元相互连接组成规则网格，并与每一个输入单元连接；所述可视化制图模块的输出数据格式为KML ;所述洪水监测集成门户模块包括主界面页面、工作流生成页面、状态监控页面以及数据下载页面，所述主界面页面包括数据源选择、地图空间选择框、时间选择框以及分布式数据查询；所述状态监控页面包括执行任务列表和任务执行进度。具体使用时，水体自动化提取的流程如图1所示，多源遥感数据汇聚模块(见图2)，提供对多源遥感数据的自动化元数据识别与提取工具，数据自动提取工具会自动识别多种格式的遥感卫星数据，并自动化提取出元数据信息，包括卫星、传感器、时间范围、空间范围、分辨率等，定时器可以设定定期进行目录的时间间隔，基于这种方式实现对本地与远程遥感数据目录进行监控和元数据提取，提取的元数据信息自动导入到统一的元数据库中。遥感数据预处理模块:遥感数据处理模块实现对洪水监测过程中的功能进行实现。针对不同种类的遥感数据，进行对应的数据预处理，对光学遥感数据进行的预处理，包括几何校正、坐标转换等，对于SAR数据还包括斑点噪声去除、几何定位等。水体自动化提取算法模型模块(见图3 ):针对多源遥感数据的水体提取算法库，在遥感图像上进行水体的自动化提取，对于光学图像采用红光和近红外的比值来进行水陆边界的区分，对于SAR数据由于基于阈值难以区分，采用了自组织人工神经网络算法(SOM)的算法进行提取，SOM由输入层和输出层构成，输出层的神经元相互连接组成规则网格，并与每一个输入单元连接，通过竞争学习能够自动调节与输入单元的连接权重，并调节临近的神经元的权重矩阵使其变得相似，最终相似的输人向量能够聚类并与不相似的输入向量分开，从而实现水体与陆地边界的区分。可视化制图模块与矢量化模块，将水体自动提取模块输出的二值化图像数据文件生成可视化的洪水图，该模块的其输出数据格式为KML，KML是一种文件格式，用于在地球浏览器中显示地理数据，能够在Google Earth等平台进行显示本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多源遥感数据的自动化洪水监测系统，其特征在于，包括：多源遥感数据动态汇聚模块，其实现多源遥感数据的数据接入与集成；多源遥感数据预处理模块，其针对不同种类的遥感数据，进行对应的数据预处理；水体提取算法模型模块，其对遥感图像进行洪水的自动化提取，提取的结果输出为二值化的图像数据文件；可视化制图模块，其将二值化图像数据文件生成为可视化洪水图；矢量化模块，其生成洪水的矢量边界；自动化计算引擎模块，其对多源遥感洪水处理过程进行自动化调度与计算；以及洪水监测集成门户模块，其是用户访问交互的Web界面。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：李国庆，解吉波，于文洋，王建，李晨辉，郭丽霞，王晓宇，
申请(专利权)人：中国科学院对地观测与数字地球科学中心，
类型：发明
国别省市：北京;11