一种积雪灾害监测预警系统技术方案

本发明专利技术公开了一种积雪灾害监测预警系统，包括：数据采集模块、数据预处理模块、无线传输模块、分析中心模块和预警模块；数据采集模块用于采集原始数据；数据预处理模块与数据采集模块连接，用于对原始数据进行预处理得到预处理数据；无线传输模块分别与数据预处理模块和分析中心模块连接，用于将所述预处理数据传输至分析中心模块；分析中心模块用于对预处理数据进行综合分析，得到监测结果；预警模块与分析中心模块连接，用于基于所述监测结果触发预警信息。本发明专利技术对地质灾害进行智能监测，提高了积雪灾害监测预警的准确率。了积雪灾害监测预警的准确率。了积雪灾害监测预警的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种积雪灾害监测预警系统


[0001]本专利技术涉及灾害监测预警
，特别涉及一种积雪灾害监测预警系统。

技术介绍

[0002]雪灾是我国牧区冬、春季节最严重的气象灾害之一，它常常致使家畜采食困难或不能采食而发生不同程度的牲畜伤亡事件，并可能伴有牧民冻伤，交通堵塞、电力和通信线路中断等的发生，给国民经济和人民生命财产带来的损失是巨大的。因此，建立长时间序列的区域雪灾监测预警基础数据库及管理信息系统，动态监测目标地区环境，构建雪灾监测预警系统，是实现雪灾预警系统业务化运行的前提条件。
[0003]积雪大多位于高山高寒地区，其参数的估算对于水文资源统计、农作物产量预估等具有重要研究意义，但由于积雪所处环境较恶劣，依靠传统的人工测量方法很难获得大范围且高准确率的数据。目前的积雪监测途径主要包括地面常规观测和卫星遥感监测，其中，地面常规观测属于点观测，加上站点分布不均匀，难以准确反映较大范围冰雪灾害的空间分布。遥感监测与地面监测相比，适应性强、获取资料快且信息量大，能够及时的进行积雪灾害的动态分析及长期的动态监测，遥感的探测范围比较广且连续，能够弥补气象台站离散观测的数据缺失问题。
[0004]但目前基于遥感技术的积雪灾害监测中，通常会受到云雾影响，导致积雪覆盖提取不足等问题，降低了积雪灾害预测精度，因此，本专利技术提出一种积雪灾害监测预警系统。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供一种积雪灾害监测预警系统。
[0006]为了实现上述技术目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种积雪灾害监测预警系统，包括：数据采集模块、数据预处理模块、无线传输模块、分析中心模块和预警模块；
[0007]其中，所述数据采集模块用于采集原始数据；
[0008]所述数据预处理模块与所述数据采集模块连接，所述数据预处理模块用于对所述原始数据进行预处理得到预处理数据；
[0009]所述无线传输模块分别与所述数据预处理模块和所述分析中心模块连接，所述无线传输模块用于将所述预处理数据传输至所述分析中心模块；
[0010]所述分析中心模块用于对所述预处理数据进行综合分析，得到监测结果；
[0011]所述预警模块与所述分析中心模块连接，所述预警模块用于基于所述监测结果触发预警信息。
[0012]优选地，所述数据采集模块包括第一采集单元、第二采集单元和第三采集单元；
[0013]其中，所述第一采集单元用于采集原始遥感图像；
[0014]所述第二采集单元用于采集原始气象数据；
[0015]所述第三采集单元用于采集原始雷达影像。
[0016]优选地，所述数据预处理模块包括云像分离单元、气象数据处理单元和雷达影像处理单元；
[0017]其中，所述云像分离单元与所述第一采集单元连接，所述云像分离单元用于将所述原始遥感图像进行云像分离，得到云层像和地物像；
[0018]所述气象数据处理单元与所述第二采集单元连接，所述气象数据处理单元用于对所述原始气象数据进行异常值检测修正，得到预处理气象数据；
[0019]所述雷达影像处理单元与所述第三采集单元连接，所述雷达影像处理单元用于对所述原始雷达影像进行裁剪镶嵌得到目标地区的全景雷达影像。
[0020]优选地，所述云像分离单元包括深度学习模型子单元和预处理图像子单元；
[0021]其中，所述深度学习模型子单元用于基于改进生成式对抗网络对所述原始遥感图像进行云检测，得到云层特征向量和地物特征向量；
[0022]所述预处理图像子单元用于基于所述云层特征向量和地物特征向量得到云层像和地物像。
[0023]优选地，所述改进生成式对抗网络包括第一网络结构、第二网络结构和残差计算结构；
[0024]其中，所述第一网络结构包括向量构建器、生成器和鉴别器；所述第二网络结构包括编码网络和解码网络；
[0025]其中，基于所述改进生成式对抗网络进行云检测的过程包括：
[0026]将所述原始遥感图像输入所述向量构建器，生成原始光谱向量集；将所述原始光谱向量集述输入所述生成器进行编码训练，得到编码特征向量；对所述原始光谱向量集进行采样得到采样特征向量；将所述编码特征向量和所述采样特征向量输入所述鉴别器进行向量真伪辨别，得到优化后的图像特征向量；
[0027]将所述优化后的图像特征向量输入所述第二网络结构，经所述编码网络和解码网络得到深层特征向量；
[0028]将所述优化后的图像特征向量和所述深层特征向量输入所述残差计算结构，得到残差值，基于残差值得到特征向量，其中，特征向量包括：云层特征向量和地物特征向量。
[0029]优选地，所述分析中心模块包括：雪深反演单元、降雪监测单元、地形变化监测单元和积雪灾害监测单元；
[0030]其中，所述雪深反演单元与所述云像分离单元连接，所述雪深反演单元用于基于所述地物像获得目标地区积雪深度；
[0031]所述降雪监测单元分别与所述云像分离单元和所述气象数据处理单元连接，所述降雪监测单元用于基于所述云层像和所述预处理气象数据预测目标地区的目标时间内的降雪量；
[0032]所述地形变化监测单元与所述雷达影像处理单元连接，所述地形变化监测单元用于基于所述全景雷达影像监测地表下沉位移量；
[0033]所述积雪灾害监测单元分别与所述雪深反演单元、降雪监测单元和地形变化监测单元连接，所述积雪灾害监测单元用于基于所述目标地区积雪深度、目标时间内的降雪量和所述地表下沉位移量获得积雪灾害监测结果。
[0034]优选地，所述预警模块包括：触发单元、蜂鸣器和险情信息发送单元；
[0035]其中，所述触发单元用于判断所述监测结果是否超出安全阈值；
[0036]所述蜂鸣器用于为监测人员发出预警信息；
[0037]所述信息发送单元用于为目标地区的居民发送预警信息。
[0038]本专利技术具有如下技术效果：
[0039]本专利技术对地质灾害进行智能监测，提高了积雪灾害监测预警的准确率；
[0040]本专利技术提出一种对原始遥感图像进行云检测，并得到云层图像和地物图像的改进对抗网络，由此生成的无云积雪图像和云层图像可以在各种天气下进行积雪雪深反演及对目标地区进行降雪预测；
[0041]本专利技术基于星载SAR获取的雷达影像，实现了对地表位移的监测，将地表位移情况作为积雪灾害发生的重要因素之一，提高了积雪灾害预警的精度。
附图说明
[0042]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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]图1为本专利技术实施例中的系统流程图。
具体实施方式
[0044]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种积雪灾害监测预警系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据预处理模块、无线传输模块、分析中心模块和预警模块；其中，所述数据采集模块用于采集原始数据；所述数据预处理模块与所述数据采集模块连接，所述数据预处理模块用于对所述原始数据进行预处理得到预处理数据；所述无线传输模块分别与所述数据预处理模块和所述分析中心模块连接，所述无线传输模块用于将所述预处理数据传输至所述分析中心模块；所述分析中心模块用于对所述预处理数据进行综合分析，得到监测结果；所述预警模块与所述分析中心模块连接，所述预警模块用于基于所述监测结果触发预警信息。2.根据权利要求1所述的积雪灾害监测预警系统，其特征在于，所述数据采集模块包括第一采集单元、第二采集单元和第三采集单元；其中，所述第一采集单元用于采集原始遥感图像；所述第二采集单元用于采集原始气象数据；所述第三采集单元用于采集原始雷达影像。3.根据权利要求2所述的积雪灾害监测预警系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括云像分离单元、气象数据处理单元和雷达影像处理单元；其中，所述云像分离单元与所述第一采集单元连接，所述云像分离单元用于将所述原始遥感图像进行云像分离，得到云层像和地物像；所述气象数据处理单元与所述第二采集单元连接，所述气象数据处理单元用于对所述原始气象数据进行异常值检测修正，得到预处理气象数据；所述雷达影像处理单元与所述第三采集单元连接，所述雷达影像处理单元用于对所述原始雷达影像进行裁剪镶嵌得到目标地区的全景雷达影像。4.根据权利要求3所述的积雪灾害监测预警系统，其特征在于，所述云像分离单元包括深度学习模型子单元和预处理图像子单元；其中，所述深度学习模型子单元用于基于改进生成式对抗网络对所述原始遥感图像进行云检测，得到云层特征向量和地物特征向量；所述预处理图像子单元用于基于所述云层特征向量和地物特征向量得到云层像和地物像。5.根据权利要求4所述的积雪灾害监测预警系统，其特征在于，所述改进...

【专利技术属性】
技术研发人员：马兴刚，王世金，车彦军，燕兴国，
申请(专利权)人：中国科学院西北生态环境资源研究院，
类型：发明
国别省市：