[发明专利]一种基于多源数据的洪水淹没范围估算方法

说明书

本发明公开了一种基于多源数据的洪水淹没范围估算方法，该方法根据灾中微博洪灾淹没点位数据和DEM高程数据进行反距离加权，生成基于单个微博点位的研究区淹没概率分布；基于光学遥感影像和遥感降雨产品，计算微博点位周围一定区域内遥感影像MNDWI指数表征的土壤湿度指数和遥感降雨产品表征的降雨指数，得到每个微博点位的置信权重；最后通过置信权重对所有微博点位的洪水淹没概率分布进行加权综合，得到考虑多源数据融合的洪水淹没概率分布估算结果。本发明能够在不依赖灾中遥感影像的前提下估算洪水淹没概率分布，一定程度上解决由灾中遥感数据缺失造成无法获取大范围淹没信息的问题，有利于洪涝灾害评估与应急响应。

技术领域

本发明涉及洪涝灾害评估技术领域，尤其涉及一种基于多源数据的灾中洪水淹没范围估算方法。

背景技术

每年汛期期间，极端降雨及洪涝灾害频发，给人民安全、经济建设和社会发展造成了严重的破坏，洪水灾害信息获取与应急管理是国家发展的重大需求，也是社会经济和生态环境可持续发展的重要保障。

灾害信息获取和灾害应急等相关任务离不开数据和信息的支持，传统的遥感卫星数据和近年来被广泛应用的社交媒体数据，都是洪涝灾害研究的常用数据。不同数据源在洪灾应用场景有着各自的优缺点，例如遥感数据覆盖面更广，而且作为实测数据准确性得以保障，但是重返周期和气象条件限制了遥感数据在某些场景的应用。

而社交媒体数据具有海量、时效性强、富含舆情主题信息等优点，但作为非权威数据，其真实性和准确性都有待验证。

因此，根据真实洪灾发生时的数据可用情况，综合利用多源数据，突破单一数据源的性能瓶颈，能够挖掘出更准确全面的灾害信息，对灾害应急和防灾减灾具有重要现实意义。

发明内容

本发明提供一种基于多源数据融合的洪水淹没范围估算方法，通过融合灾后短期遥感影像、灾中社交媒体数据、遥感降雨产品以及研究区地形数据，估算灾中洪水淹没概率分布，能够一定程度上解决由灾中遥感数据缺失造成无法获取大范围淹没信息的技术问题。

为解决上述问题，本发明提供一种基于多源数据融合的洪水淹没范围估算方法，所述估算方法包括以下内容：

步骤S₁₀₀：通过多源数据的获取和预处理，得到特定洪灾事件的多源洪灾数据库；

所述多源洪灾数据库包含灾中社交媒体数据、CHIRPS遥感降雨产品、灾后短期光学遥感影像以及研究区DEM高程数据；

步骤S₂₀₀：多源数据融合估算洪水淹没概率分布，所述多源数据融合估算洪水淹没概率分布包括如下子步骤：

步骤S₂₀₁：创建基于每个微博洪水淹没点位的淹没概率指数分布图层；

对于每个微博洪水淹没点位，结合点位淹没水深数据和研究区DEM高程数据，引入反距离加权，以该淹没点位为中心，创建基于该点位的淹没概率指数分布图层；

步骤S₂₀₂：对生成的所有淹没概率指数分布图层进行综合加权，引入基于高斯曲面的加权方法；

对生成的所有淹没概率指数分布图层进行综合，每个图层的权重由该淹没点位周边一定范围内光学遥感影像像元计算的MNDWI指数，以及CHIRPS遥感降雨产品对应点位周围的降雨值综合加权得到，引入更加平滑的基于高斯曲面的加权方法；

步骤S₂₀₃：依据权重值对基于n个微博点位的n张淹没概率分布图层进行加权综合，得到研究区基于所有微博淹没点位的综合的洪水淹没概率分布图；

步骤S₃₀₀：结合真实淹没情况，对洪水淹没概率分布的估算结果进行验证。