洪涝灾害灾情分析方法和相关设备技术

本发明专利技术提供一种洪涝灾害灾情分析方法，包括：确定受灾区域，通过设置主题关键词和所述受灾区域内的受灾子区域位置信息，从互联网多源搜索平台获取预设时间范围内的社交媒体数据集，根据所述社交媒体数据集构建社交媒体数据位置指向网络；获取所述受灾区域的遥感影像数据，结合所述社交媒体数据位置指向网络和所述受灾区域的遥感影像数据，分析所述受灾区域内受灾子区域的受灾程度。本发明专利技术通过获取社交媒体数据构建社交媒体数据位置指向网络，通过结合社交媒体数据位置指向网络和受灾区域的遥感影像数据，能对受灾区域内受灾子区域的受灾程度进行详细的评估和分析，而且能对受灾区域内受灾子区域的受灾情况进行连续的监测。域内受灾子区域的受灾情况进行连续的监测。域内受灾子区域的受灾情况进行连续的监测。

【技术实现步骤摘要】
洪涝灾害灾情分析方法和相关设备


[0001]本专利技术涉及洪涝灾害灾情评估与分析
，尤其涉及一种洪涝灾害灾情分析方法和相关设备。

技术介绍

[0002]近年来，全球气候的异常变化使得暴雨及洪涝灾害发生的频率显著增加，从而造成了大量人员伤亡和财产损失，严重影响着人类社会的可持续发展。随着科学技术的进步，以卫星遥感为代表的对地观测技术在洪涝灾害的灾情监测中发挥出了重要作用。以卫星遥感为代表的对地观测技术监测范围广，且可通过对比灾害前后的成像变化来分析受灾情况，从而为灾情评估和辅助救援提供有效的信息参考。但该技术也存在一定的局限性，比如卫星较长的重访周期，使得很难对受灾区域进行连续监测，卫星遥感更多的是对灾区受灾情况的宏观描述，如确定淹没区范围等，但它很难进一步了解淹没区的受灾情况，也很难具体评价哪些地区受灾害影响最为严重。随着互联网的发展及智能移动设备的普及，以社交媒体为代表的众源数据为减灾带来了新的机遇。与遥感数据相比，社交媒体从受灾体本身的视角对灾情进行详细描述，有效的补充了遥感影像数据。
[0003]当前，不少研究人员使用社交媒体数据展开减灾研究，包括结合社交媒体数据与遥感影像数据进行灾情评估等。但相关研究并不充分，尤其是对于社交媒体数据空间信息匮乏的问题考虑不足。当洪涝发生时，淹没区的受灾状况往往限制了社交媒体数据的分布，这使得很难获得淹没区的受灾情况，该区域往往没有社交媒体数据存在，从而难以对这些地区进行有效的灾情评估和分析。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种洪涝灾害灾情分析方法和相关设备，用以至少部分解决上述技术问题。
[0005]本专利技术提供一种洪涝灾害灾情分析方法，包括：
[0006]确定受灾区域，通过设置主题关键词和所述受灾区域内的受灾子区域位置信息，从互联网多源搜索平台获取预设时间范围内的社交媒体数据集，根据所述社交媒体数据集构建社交媒体数据位置指向网络；
[0007]获取所述受灾区域的遥感影像数据，结合所述社交媒体数据位置指向网络和所述受灾区域的遥感影像数据，分析所述受灾区域内受灾子区域的受灾程度。
[0008]可选地，所述根据所述社交媒体数据集构建社交媒体数据位置指向网络，包括：
[0009]基于预先训练的深度学习模型，从所述社交媒体数据集中提取每个社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息；
[0010]基于每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，和每个所述社交媒体数据对应的数据获取区域位置信息，得到位置指向关系；
[0011]基于所述位置指向关系进行建模，构建社交媒体数据位置指向网络。
[0012]可选地，所述基于每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，和每个所述社交媒体数据对应的数据获取区域位置信息，得到位置指向关系，包括：
[0013]以所述受灾子区域位置信息为第一类型节点划分标准，根据每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，确定每个所述社交媒体数据对应的第一节点，其中，所述第一类型节点包括多个第一节点；
[0014]以所述数据获取区域位置信息为第二类型节点划分标准，根据每个所述社交媒体数据对应的数据获取区域位置信息，确定每个所述社交媒体数据对应的第二节点，其中，所述第二类型节点包括多个第二节点；
[0015]根据每个所述社交媒体数据对应的第一节点和每个所述社交媒体数据对应的第二节点，确定与所述第一节点有指向关联的至少一个所述第二节点，并建立第一节点和第二节点间的位置指向关系，其中，所述第一节点为被指向节点。
[0016]可选地，所述对所述位置指向关系进行建模，构建社交媒体数据位置指向网络，包括：
[0017]根据所述第一节点和第二节点间的位置指向关系，确定所述第一节点和第二节点间的指向边对应的权重；
[0018]根据每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，得到每个所述第二节点包括的社交媒体数据的数量，确定每个所述第二节点的权重度；
[0019]根据所述与第一节点有指向关联的至少一个所述第二节点，和所述第一节点和第二节点间的指向边对应的权重，确定所述第一节点的权重度；
[0020]根据所述第一节点和第二节点间的指向边对应的权重、所述第一节点的权重度和所述第二节点的权重度，构建社交媒体数据位置指向网络。
[0021]可选地，所述获取所述受灾区域的遥感影像数据，结合所述社交媒体数据位置指向网络和所述受灾区域的遥感影像数据，分析所述受灾区域内受灾城市的受灾程度，包括：
[0022]获取所述受灾区域的遥感影像数据，结合所述社交媒体数据位置指向网络和所述受灾区域的遥感影像数据，通过空间叠加分析所述受灾区域内受灾子区域的受灾程度。
[0023]可选地，所述方法还包括：
[0024]根据所述社交媒体数据位置指向网络和所述受灾区域内的受灾子区域位置信息，确定指向受灾区域内的受灾子区域的社交媒体数据子集；
[0025]对所述指向受灾区域内的受灾子区域的社交媒体数据子集进行分析，得到受灾区域内的受灾子区域在多个时间范围分别对应的专题关键词；
[0026]根据所述受灾区域内的受灾子区域在多个时间范围分别对应的专题关键词，得到受灾区域内的受灾子区域在多个时间范围分别对应的受灾情况。
[0027]本专利技术还提供一种洪涝灾害灾情分析装置，包括：
[0028]构建模块，用于确定受灾区域，通过设置主题关键词和所述受灾区域内的受灾子区域位置信息，从互联网多源搜索平台获取预设时间范围内的社交媒体数据集，根据所述社交媒体数据集构建社交媒体数据位置指向网络；
[0029]分析模块，用于获取所述受灾区域的遥感影像数据，结合所述社交媒体数据位置指向网络和所述受灾区域的遥感影像数据，分析所述受灾区域内受灾子区域的受灾程度。
[0030]可选地，所述构建模块包括：
[0031]提取子模块，用于基于预先训练的深度学习模型，从所述社交媒体数据集中提取每个社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息；
[0032]第一构建子模块：用于基于每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，和每个所述社交媒体数据对应的数据获取区域位置信息，得到位置指向关系；
[0033]第二构建子模块，用于基于所述位置指向关系进行建模，构建社交媒体数据位置指向网络。
[0034]本专利技术还提供一种电子设备，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洪涝灾害灾情分析方法。
[0035]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洪涝灾害灾情分析方法。
[0036]本专利技术提供的洪涝灾害灾情分析方法和相关设备，通过获取社交媒体数据构建社交媒体数据位置指向网络，通过结合社交媒体数据位置指向网络和受灾区域的遥感影像数据，能对受灾区域内受灾子区域的受灾程度进行详本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种洪涝灾害灾情分析方法，其特征在于，包括：确定受灾区域，通过设置主题关键词和所述受灾区域内的受灾子区域位置信息，从互联网多源搜索平台获取预设时间范围内的社交媒体数据集，根据所述社交媒体数据集构建社交媒体数据位置指向网络；获取所述受灾区域的遥感影像数据，结合所述社交媒体数据位置指向网络和所述受灾区域的遥感影像数据，分析所述受灾区域内受灾子区域的受灾程度。2.根据权利要求1所述的洪涝灾害灾情分析方法，其特征在于，所述根据所述社交媒体数据集构建社交媒体数据位置指向网络，包括：基于预先训练的深度学习模型，从所述社交媒体数据集中提取每个社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息；基于每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，和每个所述社交媒体数据对应的数据获取区域位置信息，得到位置指向关系；基于所述位置指向关系进行建模，构建社交媒体数据位置指向网络。3.根据权利要求2所述的洪涝灾害灾情分析方法，其特征在于，所述基于每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，和每个所述社交媒体数据对应的数据获取区域位置信息，得到位置指向关系，包括：以所述受灾子区域位置信息为第一类型节点划分标准，根据每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，确定每个所述社交媒体数据对应的第一节点，其中，所述第一类型节点包括多个第一节点；以所述数据获取区域位置信息为第二类型节点划分标准，根据每个所述社交媒体数据对应的数据获取区域位置信息，确定每个所述社交媒体数据对应的第二节点，其中，所述第二类型节点包括多个第二节点；根据每个所述社交媒体数据对应的第一节点和每个所述社交媒体数据对应的第二节点，确定与所述第一节点有指向关联的至少一个所述第二节点，并建立第一节点和第二节点间的位置指向关系，其中，所述第一节点为被指向节点。4.根据权利要求2和3所述的洪涝灾害灾情分析方法，其特征在于，所述对所述位置指向关系进行建模，构建社交媒体数据位置指向网络，包括：根据所述第一节点和第二节点间的位置指向关系，确定所述第一节点和第二节点间的指向边对应的权重；根据每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，得到每个所述第二节点包括的社交媒体数据的数量，确定每个所述第二节点的权重度；根据所述与第一节点有指向关联的至少一个所述第二节点，和所述第一节点和第二节点间的指向边对应的权重，确定所述第一节点的权重度；根据所述第一节点和第二节点间的指向边对...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨腾飞，解吉波，张连翀，李国庆，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：