【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及白灾多元监测识别，尤其涉及一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法。
技术介绍
1、随着全球气候变化的加剧，白灾等极端气象事件频发，给人们的生产生活带来了严重影响。白灾作为一种具有高危性、突发性和广泛影响的自然灾害，往往导致交通中断、电力失效、人员伤亡和财产损失等严重后果。因此，及时有效的白灾监测、识别与预警系统成为灾后应急管理和恢复的重要保障。目前，许多国家和地区已建立了白灾监测与预警系统，但现有技术仍存在一些不足，亟需进一步的改进和创新。
2、现有的白灾监测系统大多依赖人工收集和处理数据，主要通过地面观测、气象台发布的数据以及卫星遥感技术来分析白灾发生的区域和强度。这些方法的主要优点是数据采集覆盖面广、数据实时性较好，但也存在以下几个显著缺点：人工干预严重，自动化程度低：传统的白灾监测系统通常依赖人工进行数据分析和特征提取。这种人工干预不仅增加了数据处理的时间成本，而且难以实现高效、精准的自动化分析。例如，在使用遥感影像数据进行白灾区域识别时，需要专业人员手动选择特征，容易受人为因素影响，导致错误的判断和不准确的结果。数据处理精度较低，缺乏多层次、多尺度的分析能力：传统的白灾监测方法在图像处理过程中往往只能处理单一尺度的图像数据，无法有效地捕捉到不同尺度的白灾特征，尤其是在高分辨率遥感影像中，白灾区域的细粒度特征(如雪层厚度、白灾强度等)往往难以精确识别。这种缺乏多尺度处理能力的方法在白灾监测中表现出较大的局限性，无法全面反映白灾的动态变化。时空数据融合能力不足，缺乏对白灾演变的动态预测：现有的白灾
3、为了解决上述问题，近年来，许多研究和技术开发工作开始集中于通过深度学习和人工智能技术，提升白灾监测系统的自动化和智能化水平。卷积神经网络(cnn)作为一种高效的深度学习方法，因其在图像处理和特征提取方面的优异表现，已经被广泛应用于遥感影像分析和灾害监测领域。然而，现有基于深度学习的白灾监测方法依然存在若干不足，尤其在时空数据融合、多尺度特征提取以及灾后恢复管理方面，仍缺乏足够的创新和技术突破。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，本专利技术显著提升了白灾预警系统的预测能力和应急响应能力，为白灾灾害的早期识别、及时预警和快速应对提供了创新性的技术方案，具有较大的实际应用价值和推广前景。
2、根据本专利技术实施例的一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，包括如下步骤
3、s1、获取多个遥感影像数据和气象数据，所述遥感影像数据包括卫星影像、地面传感器数据、无人机图像，气象数据包括温度、湿度、降水量、风速实时气象信息；
4、s2、通过卷积神经网络模型，对所述遥感影像数据进行自动化特征提取，卷积神经网络采用多尺度卷积核，提取不同分辨率下的白灾相关特征；
5、s3、将特征与气象数据结合，通过时空数据融合算法，将历史数据与实时数据进行整合，生成一个时空特征矩阵；
6、s4、基于s3时空特征矩阵，利用卷积神经网络对白灾发生的区域进行预测，识别白灾区域、雪层厚度及其演变趋势；
7、s5、根据s4预测结果，生成白灾预警信息，并实时更新预警级别、影响范围和影响时间；
8、s6、依据s4预测结果，进行动态预警推送，支持灾前、灾中、灾后的应急响应和防灾减灾决策。
9、可选的，所述s1具体包括：
10、s11、获取多个遥感影像数据，遥感影像数据包括卫星影像、无人机图像和地面传感器采集的图像数据；
11、s12、获取气象数据，所述气象数据包括实时温度(t)、湿度(h)、降水量(p)、风速(w)气象变量；
12、s13、对所述遥感影像数据进行预处理，包括图像增强、噪声去除及几何校正，所述图像增强包括对比度增强、锐化处理操作，噪声去除采用中值滤波或高斯滤波算法；
13、s14、对所述气象数据进行预处理，包括缺失值填补、数据平滑处理和标准化处理，所述标准化处理包括对各气象变量进行归一化处理，使得每个变量的数值范围在[0,1]之间。
14、可选的，所述s2具体包括：
15、s21、将获取的遥感影像数据输入至卷积神经网络模型中，所述卷积神经网络模型包含多个卷积层，每个卷积层通过不同大小的卷积核(k)对图像进行卷积处理，所述卷积核的大小为k×k，其中k表示卷积核的尺寸：
16、
17、其中，fi,j表示、白灾相关特征在该位置的强度，白灾覆盖面积或雪层厚度的局部信息，xi,j表示图像中的白灾区域和背景的灰度信息，km,n表示用来提取白灾相关特征，白灾区域的边界、形态；
18、s22、在卷积操作过程中，采用多尺度卷积核，通过使用不同尺度的卷积核，提取图像中不同层次的特征信息，所述尺度的卷积核包括小尺度卷积核k1×k1和大尺度卷积核k2×k2，其中k1和k2分别表示不同尺寸的卷积核，所述多尺度卷积核提取的特征包括细粒度的局部特征和全局特征。
19、s23、使用池化层对卷积层输出的特征图进行池化操作，池化层采用最大池化或平均池化，池化窗口的大小为p×p，其中p为池化窗口的尺寸：
20、pi,j＝max(xi,j,xi+1,j,…,xi+p-1,j+p-1)；
21、其中，pi,j表示一个区域的最大白灾影响强度，xi,j减少了特征图的尺寸，保留了具代表性的白灾特征；
22、s24、将池化后的特征图通过全连接层进行连接，形成特征向量，该特征向量包含来自遥感影像的多层次、多尺度的特征信息；
23、s25、通过卷积神经网络进一步学习和优化，从特征图中提取白灾相关的空间特征，并结合气象数据中提取的时空特征，共同构建白灾预测模型；
24、可选的，所述s3具体包括：
25、s31、将s2的气象数据与遥感影像中的空间特征进行时空数据融合，通过数据融合算法卡尔曼滤波将气象数据和遥感图像中的特征进行联合建模，得到联合特征向量c(t)，其中c(t)表示时间t时刻的时空特征向量：
26、c(t)＝fuse(f(t),t(t),h(t),p(t),w(t))；
27、其中，f(t)为从遥感影像中提取的空间特征，fuse为时空数据融合操作，融合的结果c(t)包含了遥感图像特征和气象数据的联合本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，所述S4具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，所述S42具体包括：
7.根据权利要求1所述的一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，所述S5具体包括：
8.根据权利要求1所述的一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，所述S6具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种白灾多元监测识别预警与应急管理的方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：白海花，李飞，春亮，郭晓萌，田世超，孙佳丽，史若琳，
申请(专利权)人：中国农业科学院草原研究所，
类型：发明
国别省市：
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