中國水利水電科學研究院張念強獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國水利水電科學研究院申請的專利一種基于證據權重的多源數據洪澇淹沒范圍分析方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120234967B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510345360.3,技術領域涉及:G06F30/20;該發明授權一種基于證據權重的多源數據洪澇淹沒范圍分析方法是由張念強;李娜;張云霞;王靜;俞茜;閆旺;高峰;丁志雄;王明陽;張鵬;王杉;韓松;王艷艷設計研發完成,并于2025-03-24向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于證據權重的多源數據洪澇淹沒范圍分析方法在說明書摘要公布了:本發明提供了一種基于證據權重的多源數據洪澇淹沒范圍分析方法,所述方法包括:獲取數據、多源數據空間疊加分析、多源數據淹沒特征分級、淹沒特征權重系數計算、網格洪水淹沒對數后驗概率計算、融合后網格洪水淹沒概率計算,以及確定洪水淹沒概率閾值。本發明利用證據權重法作為多源數據融合權重的計算方法,融合了洪水模型模擬、遙感監測解譯和社會化調查三種淹沒數據,突破單一數據源因誤差、方法缺陷等造成的淹沒范圍不合理或覆蓋不全等問題,能夠提高淹沒范圍分析的精度。
本發明授權一種基于證據權重的多源數據洪澇淹沒范圍分析方法在權利要求書中公布了:1.一種基于證據權重的多源數據洪澇淹沒范圍分析方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟: 步驟1,獲取數據: 確定研究區域,獲得研究區域的洪水模型模擬數據、遙感淹沒范圍數據、社會化調查數據和當前已知的洪水淹沒真值數據; 步驟2,多源數據空間疊加分析: 以步驟1獲取的洪水模型模擬數據的網格為基準,分別將遙感淹沒范圍數據、社會化調查數據與之疊加,具體包括: S21,遙感淹沒范圍數據與洪水模型模擬數據的空間疊加分析 將遙感洪水淹沒范圍圖按洪水模型網格尺寸進行切割,以網格序號標識被網格切割出的淹沒范圍分塊,以建立遙感洪水淹沒范圍圖與網格的關聯關系,形成以網格序號為索引的遙感影像淹沒與否的空間圖層; S22,社會化調查數據與洪水模型模擬數據的空間疊加分析 將社會災情數據圖與洪水模型網格進行空間疊加,標識社會化災情數據的網格序號,建立社會化災情數據與網格的關系; 步驟3,多源數據淹沒特征分級: 對步驟1獲取的洪水模型模擬數據、遙感淹沒范圍數據、社會化調查數據的淹沒特征進行分級,作為洪水淹沒的分類證據,具體包括: S31,洪水模型模擬數據的分級 洪水模型計算出的數據包括各個網格的淹沒水深、淹沒歷時和淹沒流速在內的各類信息,以各網格的淹沒水深作為特征指標、將數據分為若干不同等級,建立證據信息; S32,遙感淹沒范圍數據的分級 遙感淹沒范圍數據指遙感監測獲得的研究區域洪水淹沒或積水范圍,以是否淹沒作為特征指標、將數據分為若干不同等級,建立證據信息; S33,社會化調查數據的分級 社會化調查數據指社區、村居或網格員調查上報的標準數據,數據屬性包括淹沒點過膝蓋、過腰部、過胸部、過頭頂、過窗戶、過房梁和過房頂7級描述,將數據分為若干不同等級,建立證據信息; 步驟4,淹沒特征權重系數計算: 針對步驟3分級后不同等級的淹沒特征進行權重系數計算,包括正權重和負權重計算公式為: 式中,i為多源數據的淹沒特征分級,A1為某淹沒特征數據中達到某一分級并且實際被淹沒的面積,A2為與A1對應的非該分級實際發生淹沒的總面積,為某淹沒特征數據中達到某一分級并且實際未淹沒的面積,為與對應的非該分級并且實際未發生淹沒的總面積; 步驟5,網格洪水淹沒對數后驗概率計算: 以二維洪水模型的網格為單元,計算各網格的洪水淹沒對數后驗概率L,公式如下: 式中,PD指區域的洪水淹沒先驗概率,Wi指針對所有特征分級,根據網格的多源數據屬性是否滿足某特征分級進行取值,滿足某特級分級,則對應取值為不滿足則對應取值為i為多源數據的淹沒特征分級,n為淹沒特征分級總數; 步驟6,融合后網格洪水淹沒概率計算: 以二維洪水模型的網格為單元,計算各網格的洪水淹沒概率,公式如下: Pk=expLk1+expLk 式中,Pk指網格融合多源數據后的洪水淹沒概率,Lk指各網格的洪水淹沒對數后驗概率,k指二維洪水模型網格序號; 步驟7,確定洪水淹沒概率閾值: 以步驟1獲取的社會化調查數據作為驗證點,將融合后各網格的洪水淹沒概率圖與驗證點對比,取某一淹沒概率值作為洪水淹沒閾值,當某一比例驗證點的洪水淹沒情況與融合后的洪水淹沒范圍一致時,即認為該淹沒范圍符合要求,選取淹沒概率大于等于該閾值的網格作為洪水淹沒范圍; 在洪水發展過程中,針對各階段獲得的洪水模型模擬數據、遙感淹沒范圍數據、社會化調查數據,重復上述1-7步驟,進行迭代分析,獲取各時間段的洪水淹沒范圍,從而實現研究區域的洪澇淹沒范圍分析。
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