一种洪水模拟预测中多源数据融合方法与流程

1.本发明属于洪水模拟预测技术领域，涉及一种洪水模拟预测中多源数据融合方法。


背景技术：

2.近年来快速的城市化进程使各主要河流流域洪泛平原及沿河两岸人口与财富快速聚集，洪水灾害风险因此增加。因此，在全球变暖影响下，开展洪水模拟预测工作，对洪水风险管理、减少人口和经济损失等具有重要理论与实践意义。
3.洪水模拟预测的主要输入数据包括地形和地表土地覆盖数据，目前这些数据主要来源于卫星遥感航测和低空无人机航测。卫星遥感航测能在较短的时间内，从中获取有价值的遥感数据，其获取信息的速度快、周期短，且受经济成本限制较少。然而，大范围的卫星遥感航测数据分辨率和精度都比较低，同时受到大气辐射影响，噪点造成的信息量损失比较大。低空无人机航测能够很好地保证测绘数据精准性，极大的降低了测绘工作中的误差率，保证了测绘数据的精准度，且无人机体积非常小，更具有灵活性，操作也比较简单，可以针对测绘区域详细地开展测量工作，信息收集更加的全面。然而，对于范围较大、时间要求比较紧迫情况下，低空无人机航测很难发挥出其应有的优势，且其测量成本比较高。洪水模拟预测一般是在比较大的范围内进行，且对于局部关键区域的数据质量要求比较高，单一的航测数据很难满足洪水模拟预测预报的数据质量要求，可以在突发大洪水时提供水情保障、避免不必要损失的洪水模拟预测受到数据质量和数量的种种限制而困难重重。
4.综上，急需一种低成本、高效率的多源数据融合技术以满足防汛抢险和防洪调度过程中洪水模拟预测对数据数量和质量的双重需求。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于克服上述现有技术中，单一航测数据难以满足洪水模拟预测预报的数据质量要求且成本较高的缺点，提供一种洪水模拟预测中多源数据融合方法。
6.为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
7.一种洪水模拟预测中多源数据融合方法，包括如下步骤：
8.步骤1)获取用于洪水模拟的全局低分辨率数据及局部高分辨率数据，基于全局低分辨率数据及局部高分辨率数据建立粗网格和细网格，并确定每个粗网格对应的网格等级；
9.步骤2)将粗网格和细网格的数据融合，确定融合数据点序列，根据粗网格和细网格的高程赋予融合数据初始高程；
10.步骤3)基于网格1：2准则，选择融合数据过渡区域网格，基于每个粗网格对应的网格等级，对融合数据过渡区域网格高程进行衔接处理；
11.步骤4)给每个网格赋予对应的水动力参数，确定融合数据过渡区域网格的水动力参数；
12.步骤5)对全部网格进行编号，进行网格邻居属性分配，之后对融合数据过渡区域网格中的融合数据进行查错处理，并对错误信息进行信息校正，获取面向洪水模拟的多源融合数据。
13.优选地，步骤1)的具体操作为：
14.基于粗网格分辨率和细网格分辨率，依据网格1：2准则确定网格等级数，同时获取网格分辨率序列，将粗网格和细网格按照坐标进行套合，进而确定每个粗网格对应的网格等级。
15.优选地，步骤1)中，网格等级数的计算方法为：
16.设定粗网格为1级网格，对应的网格分辨率为dx1，则第i级网格对应的分辨率为
17.网格分辨率序列中最后一个网格分辨率为与输入细网格分辨率最接近的值，此时网格等级数为m，对应网格分辨率为dxm。
18.优选地，步骤1)中，网格等级的计算方法为：
19.对每个粗网格内对应的细网格数量进行统计，若某个粗网格内对应的细网格数量大于1且不含空值，则该粗网格等级为最大级，否则该粗网格等级为最小级；
20.查询与每个粗网格直接相连的4个网格的网格等级最大值，如果该粗网格等级li小于与其相连的网格等级最大值l
nmax
，则该粗网格等级为li＝l
nmax-1；
21.对所有网格进行网格等级计算，直至相互连接的两个网格的网格等级值的差值不大于1。
22.优选地，步骤2)的具体操作为：
23.步骤2.1)计算粗网格内相对原点坐标，
24.当粗网格坐标原点为(xc0,yc0)，则第n
row
行第n
col
列粗网格内相对原点坐标(xn,yn)为xn＝x
c0
(n
row-1)
×
dx1，yn＝y
c0
(n
col-1)
×
dx1；
25.步骤2.2)在某个相对坐标原点(xn,yn)的粗网格内，网格等级为li，则该网格区域范围每行每列的点数均为个，该网格内第n
row
行第n
col
列的点坐标(xn,yn)为
26.步骤2.3)当粗网格对应的网格等级为最大级lm时，该粗网格内第n
row
行第n
col
列的高程值en根据其周围最近的4个细网格确定，当直线距离最近4个细网格坐标为(x1,y1)、(x1,y2)、(x2,y1)、(x2,y2)，且对应的高程值分别为e
11
、e
12
、e
21
、e
22
时，则
[0027][0028]
步骤2.4)当粗网格对应的网格等级不为最大级lm时，其高程值均采用对应粗网格的初始高程值。
[0029]
优选地，步骤3)中，融合数据过渡区域网格高程衔接处理的具体操作为：
[0030]
步骤3.1)对于不是最小级l1或最大级lm的过渡网格，处于最小级l1网格(x
p1
,y
p1
)和最大级lm网格(x
p2
,y
p2
)连接线中间的融合数据过渡网格(x
g1
,y
g1
)，融合数据过渡网格(x
g1
,y
g1
)的过渡网格高程e
g1
通过在同一方向上最高等级网格高程e
p1
和最低等级网格高程e
p2
得到；
[0031]
当融合数据过渡网格所在方向为横向时，当融合数据过渡网格所在方向为竖向时，
[0032]
步骤3.2)在步骤3.1的基础上，对于除步骤3.1之外的其他过渡网格(x
g2
,y
g2
)，其他过渡网格(x
g2
,y
g2
)在横向上网格等级极大值网格(x
r1
,y
r1
)和网格等级极小值网格(x
r2
,y
r2
)的高程分别为e
r1
和e
r2
，在竖向上网格等级极大值网格(x
c1
,y
c1
)和网格等级极小值网格(x
c2
,y
c2
)的高程分别为e
c1
和e
c2
，则其他过渡网格(x
g2
,y
g2
)的过渡网格高程e
g2
为
[0033]
优选地，步骤4)中，融合数据过渡区域网格水动力参数的确定方法为：
[0034]
步骤4.1)当粗网格对应的网格等级为最大级时，融合数据过渡区域网格的水动力参数为该粗网格内的水动力参数，该粗网格内第n
row
行第n
col
列的水动力参数取用与其距离最近的细网格的水动力参数；
[0035]
步骤4.2)当粗网格对应的网格等级不为最大级时，融合数据过渡区域网格的水动力参数取用对应粗网格的水动力参数。
[0036]
优选地，步骤5)中，网格邻居属性分配方法具体为：
[0037]
步骤5.1)根据融合数据过渡区域网格与粗网格的位置关系，从粗网格原点开始，按照从左向右、从下至上原则依次对网格进行编号，其中每个粗网格对应位置内存在多个融合数据点时，也按照从左向右、从下至上原则依次对网格进行编号，然后开始对下一个粗网格进行编号；
[0038]
步骤5.2)根据粗网格位置，依次对每个融合数据过渡区域网格分配相邻网格的编号，若某个粗网格内含有多个融合数据点时，其内部融合网格的邻居编号为与其直接相邻的4个网格的编号，其边界融合网格的邻居编号为相邻粗网格内与其最相邻的网格编号，当邻居粗网格与其网格等级相同或较高时，其单边邻居网格为1个，当邻居粗网格等级低于该网格时，其单边邻居网格数量为2个。
[0039]
优选地，查错处理及信息校正具体为：
[0040]
对每个融合数据过渡区域网格信息进行查错，当网格高程不为空值时，其对应的水动力参数也不能为空值，若对应的水动力参数为空值，则定义该网格为有误网格，否则为无误网格；
[0041]
对所有融合数据内的有误网格进行信息校正，其水动力参数取用直接相连的网格的水动力参数，直至融合数据内不存在有误网格。
[0042]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0043]
本发明公开了一种洪水模拟预测中多源数据融合方法，具体按照以下步骤实施：根据粗网格分辨率和细网格分辨率依据网格1：2准则确定网格等级数及分辨率序列；将粗网格和细网格按照坐标进行套合，确定每个粗网格对应的网格等级；融合粗网格和细网格数据成点序列，并根据粗网格和细网格高程赋予融合数据初始高程；根据每个粗网格对应的网格等级，对融合数据过渡区域网格高程进行衔接处理；获取网格对应的水动力参数，细网格采用最邻近法，其他网格使用对用粗网格参数；对全部网格进行编号，并将与该网格相邻的网格编号分配到网格属性中；对网格融合数据进行查错处理，如果发现信息错误则进行信息校正。本发明方法保证了洪水模拟预测中的数据数量和质量双重要求。即本发明是一种洪水模拟预测中多源数据融合方法，参数简洁、获取方便，并可方便有部分关键高精度地形和部分低精度地形资料地区的大范围洪水模拟预测，该方法具有易用性、高效性。
附图说明
[0044]
图1是本发明专利一种洪水模拟预测中多源数据融合方法对融合数据过渡区域网格分配所需要遵守的网格1：2准则；
[0045]
图2是本发明一种洪水模拟预测中多源数据融合方法对融合数据过渡区域网格编号的处理效果。
[0046]
图3是本发明一种洪水模拟预测中多源数据融合方法对陕北黄土高原王茂沟小流域数据融合过程及处理效果。(a为王茂沟流域的全流域粗网格数据；b为王茂沟流域沟道部分细网格数据；c为经过本发明处理的融合网格数据；d为经过本发明处理的融合网格数据局部放大图)。
[0047]
图4为本发明方法的流程图。
具体实施方式
[0048]
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
[0049]
实施例1
[0050]
一种洪水模拟预测中多源数据融合方法，如图4所示，包括如下步骤：
[0051]
步骤1)获取用于洪水模拟的全局低分辨率数据及局部高分辨率数据，基于全局低分辨率数据及局部高分辨率数据建立粗网格和细网格，并确定每个粗网格对应的网格等级；
[0052]
步骤2)将粗网格和细网格的数据融合，确定融合数据点序列，根据粗网格和细网格的高程赋予融合数据初始高程；
[0053]
步骤3)基于网格1：2准则，选择融合数据过渡区域网格，基于每个粗网格对应的网格等级，对融合数据过渡区域网格高程进行衔接处理；
[0054]
步骤4)给每个网格赋予对应的水动力参数，确定融合数据的水动力参数；细网格采用最邻近法，其他网格使用对用粗网格参数；
[0055]
步骤5)对全部网格进行编号，并将与每个网格相邻的四个网格分配至网格邻居属性中，之后对融合数据过渡区域网格中的融合数据进行查错处理，并对错误信息进行信息校正，获取面向洪水模拟的多源融合数据。
[0056]
实施例2
[0057]
本发明是一种洪水模拟预测中多源数据融合方法，如图4所示，具体按照以下步骤实施：
[0058]
步骤1，根据粗网格分辨率和细网格分辨率依据网格1:2准则确定网格等级数及分辨率序列；如图1所示，具体按照以下步骤计算：
[0059]
步骤1.1，设定粗网格为1级网格，其对应的网格分辨率为dx1；
[0060]
步骤1.2，2级网格对应的分辨率依次类推，第i级网格对应的分辨率为
[0061]
步骤1.3，网格分辨率序列最后一个网格分辨率为与输入细网格分辨率最接近的值，此时网格等级数为m，对应网格分辨率为dxm。
[0062]
步骤2，将粗网格和细网格按照坐标进行套合，确定每个粗网格对应的网格等级；具体计算方法为：
[0063]
步骤2.1，对每个粗网格内对应的细网格数量进行统计，若某个粗网格内对应的细网格数量大于1且不含空值，则该粗网格等级为lm，否则网格等级为l1；
[0064]
步骤2.2，在步骤2.1的基础上，查询每个粗网格周围8个网格的网格等级最大值，如果该网格等级li小于其周围网格等级最大值l
nmax
，则该网格等级为li＝l
nmax-1；
[0065]
步骤2.3，依据步骤2.2对所有网格进行网格等级计算，直至相邻网格的网格等级值差值不大于1。
[0066]
步骤3，在步骤1、2基础上，融合粗网格和细网格数据成点序列，并根据粗网格和细网格高程赋予融合数据初始高程；具体按照以下步骤计算：
[0067]
步骤3.1，根据粗网格坐标原点(x
c0
,y
c0
)计算粗网格内相对原点坐标，第n
row
行第n
col
列粗网格内相对原点坐标(xn,yn)计算方法为xn＝x
c0
(n
row-1)
×
dx1,yn＝y
c0
(n
col-1)
×
dx1；
[0068]
步骤3.2，在某个相对坐标原点(xn,yn)的粗网格内，其网格等级为li，则该网格区域范围每行每列的点数均为个，该网格内第n
row
行第n
col
列的点坐标(xn,yn)计算方法为
[0069]
步骤3.3，当粗网格对应的网格等级为最低级lm时，该粗网格内第n
row
行第n
col
列的高程值en根据其周围最近的4个细网格确定，当周围最近4个细网格坐标为(x1,y1)、(x1,y2)、(x2,y1)、(x2,y2)且其高程值分别为e
11
、e
12
、e
21
、e
22
时，则，则
[0070]
步骤3.4，当粗网格对应的网格等级不为最低级lm时，其高程值均采用对应粗网格的高程值。
[0071]
步骤4，根据每个粗网格对应的网格等级，对融合数据过渡区域网格高程进行衔接
处理；具体计算方法为：
[0072]
步骤4.1，对于不是最高等级l1或最低等级lm的过渡网格，若其同时与最高等级l1网格(x
p1
,y
p1
)和最低等级lm网格(x
p2
,y
p2
)处于同一方向连接线中间的融合数据过渡网格(x
g1
,y
g1
)，其高程e
g1
通过在同一方向上最高等级网格高程e
p1
和最低等级网格高程e
p2
得到，当过渡网格所在方向为横向时当过渡网格所在方向为竖向时
[0073]
步骤4.2，在步骤4.1的基础上，对于除步骤4.1之外的其他过渡网格(x
g2
,y
g2
)，其横向上较高等级网格(x
r1
,y
r1
)和较低等级网格(x
r2
,y
r2
)的高程分别为e
r1
和e
r2
，竖向上较高等级网格(x
c1
,y
c1
)和较低等级网格(x
c2
,y
c2
)的高程分别为e
c1
和e
c2
，则该过渡网格高程e
g2
为
[0074]
步骤5，获取网格对应的水动力参数，细网格采用最邻近法，其他网格使用对用粗网格参数；具体按照以下步骤计算：
[0075]
步骤5.1，当粗网格对应的网格等级为最低级lm时，该粗网格内第n
row
行第n
col
列的水动力参数取用与其距离最近细网格的水动力参数；
[0076]
步骤5.2，当粗网格对应的网格等级不为最低级lm时，其水动力参数均取用对应粗网格的水动力参数。
[0077]
步骤6，对全部网格进行编号，并将与该网格相邻的网格编号分配到网格属性中；具体计算方法为：
[0078]
步骤6.1，根据融合数据过渡区域网格与粗网格位置关系，从粗网格原点开始，按照从左向右、从下至上原则依次对网格进行编号，其中每个粗网格对应位置内存在多个融合数据点时，也按照从左向右、从下至上原则依次对网格进行编号，然后开始对下一个粗网格进行编号；
[0079]
步骤6.2，根据粗网格位置，依次对每个融合数据过渡区域网格分配相邻网格的编号，若某个粗网格内含有多个融合数据点时，其内部融合网格的邻居编号为其直接相邻的4个网格的编号，其边界融合网格的邻居编号为其相邻粗网格内与其最相邻的网格编号，当邻居粗网格与其网格等级相同或较高时，其单边邻居网格为1个，当邻居粗网格等级低于该网格时，其单边邻居网格数量为2个。
[0080]
步骤7，对网格融合数据进行查错处理，如果发现信息错误则进行信息校正；具体按照以下步骤计算：
[0081]
步骤7.1，对每个融合数据过渡区域网格信息进行查错，当网格高程不为空值时，其对应的水动力参数也不能为空值，若对应的水动力参数为空值，则定义该网格为有误网格，否则为无误网格；
[0082]
步骤7.2，在步骤7.1的基础上，对所有融合数据内的有误网格进行信息校正，其水动力参数取用周围网格的水动力参数，直至融合数据内不存在有误网格。
[0083]
网格1:2准则是指不同等级的网格相邻的交接面上，1个高等级网格最多只能与2个低等级网格相邻，其中网格等级值越小网格等级越高。
[0084]
黄土高原地区近年来发生多次较大规模的暴雨山洪事件，选取位于黄土丘陵沟壑区的王茂沟小流域进行30m分辨率数据与5m分辨率数据多源数据融合，如图3(a)和图3(b)所示，分别为王茂沟小流域30m分辨率点数据和5m分辨率点数据。如图3(c)和图3(d)所示，在应用本发明一种洪水模拟预测中多源数据融合方法前，所获得的部分高精度数据不能使用于整个流域的水动力模拟，应用本发明方法之后，如图2所示，使得部分高精度数据与低精度数据融合可用于整个流域的水动力模拟，为流域洪水模拟提供基础数据支撑。
[0085]
需要说明的是，网格1：2准则是指不同等级的网格相邻的交接面上，1个高等级网格最多只能与2个低等级网格相邻，其中网格等级值越小网格等级越高。
[0086]
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。