System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种河道崩岸风险等级评估方法技术_技高网

一种河道崩岸风险等级评估方法技术

技术编号:41189205 阅读:2 留言:0更新日期:2024-05-07 22:20
本申请涉及一种河道崩岸风险等级评估方法,包括以下步骤:采集研究区域遥感影像、DEM资料数据;采用SBAS技术对SAR卫星遥感影像进行处理,得到研究区域的形变速率图;识别出研究区域发生可能的地表变形后,进一步同步开展光学卫星影像观测来获取更详细的潜在崩岸信息;通过光学卫星影像识别出崩岸发生后,对崩岸附近河道地形开展应急监测,进行崩岸船载水陆立体测量;构建河道崩岸风险等级贝叶斯模型,选择上述步骤中采集的各项数据作为输入,进行风险等级的评估。本申请强化河道崩岸监测能力和手段,更好满足崩岸险情应急处置与抢护工作,可为相关部门提供科学依据,制定针对性的防灾减灾措施,从而保障河道安全和周边环境的稳定。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及崩岸监测预警,特别涉及一种sbas-insar、光学影像、应急监测与贝叶斯统计融合的河道崩岸风险等级评估方法


技术介绍

1、崩岸是指河道岸坡受水流持续冲刷而崩退的物理过程。据不完全统计,2003-2021年,仅长江中下游干流河道共发生崩岸险情约1044处,崩岸长度约747km。

2、近年来,国家逐渐加强了对长江中下游险工崩岸巡查与监测工作,然而由于长江中下游干流河道岸线长达5046km,同时崩岸灾害具有突发性、多发性、随机性等特点,预警难度极大,可以说是目前长江中下游面临的最复杂的问题之一。而以往的长江中下游河道崩岸观测都是基于河道常规观测与基本资料的收集,观测能力是常规的,观测的手段是有限的,成果的类型较为单一,成果的分辨率及时效性均难以满足目前崩岸频发的现状及灾害预测、防洪抢险、崩岸应急抢护的需求。


技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种河道崩岸风险等级评估方法,可针对崩岸灾害做出科学决策,及早采取相应工程措施,以避免出现重大崩岸险情,更好地为长江中下游崩岸治理提供技术支撑,进一步满足岸线保护、崩岸险情防治和应急抢护处置,保障河道安全的需要。

2、为实现上述目的,本申请提供如下技术方案:

3、本申请实施例提供一种河道崩岸风险等级评估方法,包括以下步骤:

4、步骤1,采集研究区域遥感影像、dem资料数据,包括覆盖研究区域内的sar卫星、光学卫星的遥感影像数据,研究区域的dem数据;

5、步骤2,采用sbas技术对sar卫星遥感影像进行处理,得到研究区域的形变速率图;

6、步骤3,识别出研究区域发生可能的地表变形后,进一步同步开展光学卫星影像观测来获取更详细的潜在崩岸信息;

7、步骤4,通过光学卫星影像识别出崩岸发生后,对崩岸附近河道地形开展应急监测,利用三维激光扫描仪、多波束测深系统、gnss/ins紧耦合惯性导航系统等硬件集成,进行崩岸船载水陆立体测量;

8、步骤5,构建河道崩岸风险等级贝叶斯模型,选择上述步骤中采集的各项数据作为输入,进行风险等级的评估。

9、所述步骤2的实现方式具体为:

10、预处理:对步骤1中收集到的sar、dem数据进行预处理,包括范围校正、辐射校正、协方差矩阵滤波和dem与主影像配准步骤;

11、干涉与差分干涉处理:利用预处理后的sar数据,进行干涉处理,即基于多个时间点的sar图像进行配准和相位差分,以获取地表形变信息;

12、相位解缠:在干涉处理后,进行相位解缠,以获取准确的形变量;

13、时序形变分析:使用上述处理过的sar数据集进行sbas-insar分析,即进行时序干涉分析,得出每个像素点的形变量;

14、结果分析:对时序形变结果进行分析,采用统计方法或模型拟合,得出地表的变形速率特征。

15、所述步骤3具体为:

16、影像预处理:将步骤1中获取的光学卫星影像进行预处理,包括大气校正、几何校正、辐射校正;

17、影像配准:与insar数据相对应,将光学卫星影像与之前使用的sar数据进行配准,以确保地表变形区域对应的影像位置一致;

18、影像解译:利用配准后的光学卫星影像,对之前识别出的地表变形区域进行解译和分析;

19、提取变化信息:在影像解译过程中,判断图像中的水体和河岸部分,并提取出水边线坐标,比对并计算不同时期水边线坐标差值,分析得到崩岸的发生与范围的扩大。

20、所述步骤4中进行崩岸船载水陆立体测量,具体为:

21、船载水陆立体测量:在同一船上搭载三维激光扫描仪和多波束测深系统,一体化测量岸上和水下地形,以提高测量效率和精度;

22、数据采集:三维激光扫描仪和多波束技术不断获得大量的坐标点数据,同时,gnss/ins紧耦合惯性导航系统记录船舶在水上和陆地上的位置信息,将这些数据进行采集和整理,以便后续的数据处理;

23、数据处理与分析:利用专业的地理信息系统软件将坐标点数据转换为三维地形模型,并对其进行分析和可视化,通过分析三维点云数据,了解崩岸处地形变化和潜在风险因子。

24、所述步骤5的实现方式具体为:

25、收集数据:设已收集的历史崩岸数据集为d,其中包括n个样本数据,每个样本数据包括地表形变的程度、水边线的变化幅度、实地监测数据和对应的崩岸风险等级;

26、构建贝叶斯模型:假设崩岸风险等级为r,样本数据为d,建立条件概率模型p(r|d),表示在给定样本数据的情况下,崩岸风险大小等级的条件概率;

27、建立先验概率:基于过去的经验、专家知识或者根据数据集d中各个潜在风险等级的频率来确定,高风险的先验概率为p(r=高),中风险的先验概率为p(r=中),低风险的先验概率为p(r=低);

28、根据观测数据更新概率:本次观测到的样本数据为d_obs,则根据贝叶斯定理,使用观测数据来更新潜在风险等级的概率;

29、计算后验概率:根据观测数据更新后的概率,计算每个风险等级的后验概率,并以后验概率值最大的等级作为最终的风险等级。

30、与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:

31、本专利技术基于多源影像、应急监测数据、贝叶斯统计进行河道崩岸风险等级评估,强化河道崩岸监测能力和手段,更好满足崩岸险情应急处置与抢护工作,可为相关部门提供科学依据,制定针对性的防灾减灾措施,从而保障河道安全和周边环境的稳定。

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【技术保护点】

1.一种河道崩岸风险等级评估方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种河道崩岸风险等级评估方法,其特征在于,所述步骤2的实现方式具体为:

3.根据权利要求1所述的一种河道崩岸风险等级评估方法,其特征在于,所述步骤3具体为:

4.根据权利要求1所述的一种河道崩岸风险等级评估方法,其特征在于,所述步骤4中进行崩岸船载水陆立体测量,具体为:

5.根据权利要求1所述的一种河道崩岸风险等级评估方法,其特征在于,所述步骤5的实现方式具体为:

【技术特征摘要】

1.一种河道崩岸风险等级评估方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种河道崩岸风险等级评估方法,其特征在于,所述步骤2的实现方式具体为:

3.根据权利要求1所述的一种河道崩岸风险等级评估方法,其特征在于,所...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈柯兵熊明刘杨合袁晶董炳江朱玲玲曹辉任玉峰孙思瑞李娜肖潇杨成刚李思璇李圣伟原松沈健李昶
申请(专利权)人:长江水利委员会水文局
类型:发明
国别省市:

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