[發(fā)明專利]一種基于高分辨率遙感影像的海綿建設(shè)實(shí)施效果評價(jià)方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310570808.2
• 申請日: 2023-05-19
• 公開（公告）號: CN116542536A
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李紅旮;黃曉霞;薛曉萌;魏凱
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院
• 主分類號: G06Q10/0637
• 分類號: G06Q10/0637;G06Q50/26;G06V20/13;G06T17/05
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責(zé)任公司 11251
• 代理人: 金怡

1.一種基于高分辨率遙感影像的海綿建設(shè)實(shí)施效果評價(jià)方法，其特征在于，包括：

獲取工作區(qū)域的高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)、衛(wèi)星立體像對、熱紅外遙感數(shù)據(jù)和城市規(guī)劃輔助數(shù)據(jù)；

基于影像分割、特征選取、面向?qū)ο蠓诸惣吧疃葘W(xué)習(xí)，獲取所述工作區(qū)域的海綿城市下墊面分類結(jié)果；

基于衛(wèi)星立體像對，進(jìn)行立體測量，獲取所述工作區(qū)域的城市高精度數(shù)字高程模型DEM/數(shù)字表面模型DSM；

基于所述海綿城市下墊面分類結(jié)果、所述城市高精度數(shù)字高程模型DEM/數(shù)字表面模型DSM及各類別下墊面雨量徑流系數(shù)表，實(shí)現(xiàn)所述工作區(qū)域的徑流總量控制評價(jià)；

基于所述海綿城市下墊面分類結(jié)果、所述城市高精度數(shù)字高程模型DEM/數(shù)字表面模型DSM及水文水動(dòng)力模型耦合的城市暴雨內(nèi)澇數(shù)值仿真，獲取所述工作區(qū)域的內(nèi)澇積水時(shí)空分布，實(shí)現(xiàn)所述工作區(qū)域的路面積水控制與內(nèi)澇防治評價(jià)；

基于高分辨率遙感影像，建立水體反射光譜與污染綜合濃度之間的物理模型，獲取所述工作區(qū)域的水體污染綜合濃度，實(shí)現(xiàn)所述工作區(qū)域的水體環(huán)境質(zhì)量評價(jià)；

基于所述海綿城市下墊面分類結(jié)果、所述城市高精度數(shù)字高程模型DEM/數(shù)字表面模型DSM及城市規(guī)劃輔助數(shù)據(jù)，獲取所述工作區(qū)域的生態(tài)岸線率、園林綠地率、下凹綠地率、水域面積率和綠色屋頂率等，實(shí)現(xiàn)所述工作區(qū)域的生態(tài)格局管控評價(jià)；

基于熱紅外遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地表溫度反演，獲取所述工作區(qū)域的地表溫度，并進(jìn)一步計(jì)算地表子流域熱島和子流域熱島比例指數(shù)，實(shí)現(xiàn)所述工作區(qū)域的熱島效應(yīng)緩解評價(jià)；

基于上述評價(jià)內(nèi)容，基于優(yōu)劣解距離法(TOPSIS)改進(jìn)海綿建設(shè)實(shí)施效果時(shí)空綜合評價(jià)方法，獲取所述工作區(qū)域的基于高分辨率遙感影像的海綿建設(shè)實(shí)施效果綜合評價(jià)結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高分辨率遙感影像的海綿建設(shè)實(shí)施效果評價(jià)方法，其特征在于，

所述高分辨率遙感數(shù)據(jù)包括分辨率為0.65m的高分七號和/或0.5m的WorldView-2和/或分辨率更高的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和/或航空遙感數(shù)據(jù)；

所述衛(wèi)星立體像對數(shù)據(jù)包括高分七號前視、后視影像和/或其他影像的立體像對數(shù)據(jù)；

所述熱紅外遙感數(shù)據(jù)包括ASTER和/或Landsat?TM和/或Landsat?ETM+和/或LandsatTIRS；

所述城市規(guī)劃輔助數(shù)據(jù)包括區(qū)域土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)和/或建筑物普查數(shù)據(jù)和/或土壤類型數(shù)據(jù)和/或雨水管道數(shù)據(jù)和/或污水管道數(shù)據(jù)和/或規(guī)劃藍(lán)線、生態(tài)控制線等矢量規(guī)劃數(shù)據(jù)和/或海綿規(guī)劃設(shè)計(jì)資料。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高分辨率遙感影像的海綿建設(shè)實(shí)施效果評價(jià)方法，其特征在于，

所述影像分割、特征選取、面向?qū)ο蠓诸惖牟襟E，具體為，

基于海綿建設(shè)評價(jià)需要的下墊面類別，定義小區(qū)內(nèi)部硬化地面、建筑物、市政道路、園林綠地、水域、裸地六個(gè)類別；

基于各下墊面類別定義多尺度分割規(guī)則和光譜差異分割規(guī)則，選擇合適的多尺度分割參數(shù)，定義包括尺度、形狀權(quán)重、緊致度權(quán)重和最大光譜差異的分割規(guī)則；

基于包括Brightness、Shape?index、Mean?R、Mean?G、Mean?B、Max.diff.、Length/Width的主要對象特征，依次選擇樣本并設(shè)置分類規(guī)則；

基于合并類別規(guī)則、平滑類別規(guī)則和輸出規(guī)則獲取影像分類結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高分辨率遙感影像的海綿建設(shè)實(shí)施效果評價(jià)方法，其特征在于，

所述深度學(xué)習(xí)分類的步驟，具體為，

基于海綿建設(shè)評價(jià)需要的下墊面類別的數(shù)據(jù)集，確定訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，使用VGG16的預(yù)訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練；

預(yù)訓(xùn)練權(quán)重采用預(yù)訓(xùn)練過程適當(dāng)輪次的權(quán)重，batchsize為4，學(xué)習(xí)率為0.00001，不凍結(jié)網(wǎng)絡(luò)層，將網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行微調(diào)，進(jìn)行訓(xùn)練；

完成訓(xùn)練及分類，獲取海綿城市下墊面信息提取結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求3和4所述的基于高分辨率遙感影像的海綿建設(shè)實(shí)施效果評價(jià)方法，其特征在于，

所述海綿下墊面分類結(jié)果，具體包括，小區(qū)內(nèi)部硬化地面、建筑物、市政道路、園林綠地、水域、裸地。