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龍圖騰網(wǎng)獲悉華中師范大學;長江水利委員會長江科學院申請的專利集成社交媒體數(shù)據(jù)和SAR影像的洪水淹沒制圖方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119295601B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411349881.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T11/20；該發(fā)明授權(quán)集成社交媒體數(shù)據(jù)和SAR影像的洪水淹沒制圖方法及系統(tǒng)是由沈定濤;左彤欣;夏煜;陳蓓青;古洪己;肖舒婷;余菲設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-09-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本集成社交媒體數(shù)據(jù)和SAR影像的洪水淹沒制圖方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供集成社交媒體數(shù)據(jù)和SAR影像的洪水淹沒制圖方法及系統(tǒng)，涉及應(yīng)急管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取社交媒體中與暴雨洪水事件相關(guān)且?guī)OI地址信息的文本數(shù)據(jù)；基于DEM數(shù)據(jù)、POI淹沒點和對應(yīng)的水深信息，生成受災(zāi)區(qū)的粗略洪水淹沒范圍圖和洪水淹沒概率圖；基于搜索獲得的現(xiàn)場圖片和視頻數(shù)據(jù)確認洪水淹沒概率閾值區(qū)間，取交集得到城市建成區(qū)洪水淹沒范圍圖；根據(jù)災(zāi)前、災(zāi)中和災(zāi)后多景SAR影像，提取不同時期水體數(shù)據(jù)，生成河道洪水淹沒范圍圖；合并城市建成區(qū)洪水淹沒范圍圖和河道洪水淹沒范圍圖，獲得受災(zāi)區(qū)域淹沒范圍圖。本發(fā)明充分利用社交媒體數(shù)據(jù)和時序SAR影像分別在城市洪水和河道洪水探測的優(yōu)勢，實現(xiàn)大型洪水事件的高精度制圖。

本發(fā)明授權(quán)集成社交媒體數(shù)據(jù)和SAR影像的洪水淹沒制圖方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種集成社交媒體數(shù)據(jù)和SAR影像的洪水淹沒制圖方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取社交媒體中與暴雨洪水事件相關(guān)且?guī)OI地址信息的文本數(shù)據(jù)，并且檢測文本數(shù)據(jù)中的水深信息，獲得帶有水深信息的多個POI淹沒點的點集； 獲取城市建成區(qū)的DEM數(shù)據(jù)；基于DEM數(shù)據(jù)、POI淹沒點和對應(yīng)的水深信息，獲得各POI淹沒點的水位高程值；基于DEM數(shù)據(jù)和各POI淹沒點的水位高程值，采用克里金插值算法生成受災(zāi)區(qū)的粗略洪水淹沒范圍圖； 對城市建成區(qū)的DEM數(shù)據(jù)的每個網(wǎng)格中心點逐個遍歷，確定每個網(wǎng)格中心點最近的POI淹沒點；根據(jù)網(wǎng)格中心點和與其最近的POI淹沒點的水位高程值，獲得每個網(wǎng)格中心點處的洪水淹沒概率，構(gòu)建洪水淹沒概率圖； 基于搜索獲得的現(xiàn)場圖片和視頻數(shù)據(jù)，確定典型洪水淹沒位置；將典型洪水淹沒位置疊加到洪水淹沒概率圖上，確認洪水淹沒概率閾值區(qū)間，將屬于閾值區(qū)間的洪水淹沒概率的范圍與粗略洪水淹沒范圍圖取交集得到城市建成區(qū)洪水淹沒范圍圖； 根據(jù)災(zāi)前、災(zāi)中和災(zāi)后多景SAR影像，基于隨機森林算法提取不同時期水體數(shù)據(jù)，生成河道洪水淹沒范圍圖； 合并城市建成區(qū)洪水淹沒范圍圖和河道洪水淹沒范圍圖，獲得洪水事件的受災(zāi)區(qū)域淹沒范圍圖； 所述獲取社交媒體中與暴雨洪水事件相關(guān)且?guī)OI地址信息的文本數(shù)據(jù)，并且檢測文本數(shù)據(jù)中的水深信息，包括以下步驟： 使用關(guān)鍵詞從社交媒體中獲取特定暴雨洪水事件相關(guān)的文本數(shù)據(jù)；所述社交媒體為微博平臺； 采用ChatGLM3-6B模型，抽取帶有POI地址信息的文本數(shù)據(jù)； 構(gòu)建水深查找表，從帶有POI地址信息的文本數(shù)據(jù)中檢測水深信息；所述水深查找表依據(jù)四項內(nèi)容進行水深信息的檢測，包括直接描述深度、以人的身高為參照、以建筑物的高度為參照和以其他物體的高度為參照； 所述洪水淹沒概率圖的構(gòu)建，包括以下步驟： 標記所有帶有水深信息的POI淹沒點在DEM數(shù)據(jù)上的網(wǎng)格行列號； 以DEM數(shù)據(jù)上所有網(wǎng)格中心點，作為待計算的洪水淹沒概率位置，采用K-D樹對POI淹沒點建立索引，確定并標記距離每個網(wǎng)格中心點最近的POI淹沒點； 根據(jù)最近的POI淹沒點計算每個網(wǎng)格中心點處的洪水淹沒概率； 所述河道洪水淹沒范圍圖的生成，包括以下步驟： 對SAR影像進行預(yù)處理，包括輻射矯正、相干斑噪聲抑制、幾何地形矯正和后向散射系數(shù)轉(zhuǎn)化； 選擇VV、VH和SDWI波段，在預(yù)處理后的影像按照7:3的比例構(gòu)建訓練樣本和測試樣本進行隨機森林模型訓練； 通過訓練后的隨機森林模型提取災(zāi)前、災(zāi)中和災(zāi)后水體數(shù)據(jù)，將災(zāi)前、災(zāi)中和災(zāi)后水體疊加合并，得到SAR影像提取的河道洪水淹沒范圍。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華中師范大學;長江水利委員會長江科學院，其通訊地址為：430070 湖北省武漢市珞喻路152號華中師范大學；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。