本發(fā)明涉及一種基于粒子識別算法的流域洪水風(fēng)險評估方法和系統(tǒng)，屬于洪水預(yù)警。

背景技術(shù)：

1、中國專利申請（公布號：cn117935486a），公開了一種干旱地區(qū)野外河流的洪水預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括：在野外河流的河堤上選擇合適位置布置攝像頭，并在野外河流中的固定參照物附近布設(shè)水尺；利用攝像頭實時拍攝野外河流表面并采集干旱地區(qū)的實時降雨量；對實時拍攝的視頻進行單幀圖像提取，對每幀圖像進行預(yù)處理，得到野外河流圖像；對圖像進行識別，并借助圖像中的水尺信息得到野外河流的水深與河寬，對圖像使用粒子圖像測速方法，計算野外河流表面實時流速，根據(jù)水深與河寬及實時流速計算得到野外河流的實時流量；根據(jù)實時降雨量與實時流量與預(yù)警指標的大小關(guān)系分兩次進行預(yù)警。

2、上述方案雖然可以測出河流的實時流量，但沒有涉及如何對洪水淹沒情況進行推演評估，導(dǎo)致無法快速知曉河岸周邊的洪水淹沒風(fēng)險以及淹沒數(shù)據(jù)，因此無法滿足流域洪水風(fēng)險分析的需求。

3、本背景技術(shù)中公開的信息僅用于理解本發(fā)明構(gòu)思的背景，因此它可以包括不構(gòu)成現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述問題或上述問題之一，本發(fā)明的目的一在于提供一種基于粒子識別算法的流域洪水風(fēng)險評估方法和系統(tǒng)，通過構(gòu)建流域空間離散模型、流速計算模型、流量仿真模型、二維水動力模型、洪水風(fēng)險評估模型，不光可以計算出流域的斷面流量，還可以對洪水淹沒情況進行推演評估，從而可以快速知曉水域周邊的洪水淹沒風(fēng)險以及淹沒數(shù)據(jù)，因此可以滿足流域洪水風(fēng)險分析的需求，提高洪澇災(zāi)害預(yù)警的精準性。

2、針對上述問題或上述問題之一，本發(fā)明的目的二在于提供一種基于粒子識別算法的流域洪水風(fēng)險評估方法和系統(tǒng)，將測流結(jié)果與二維水動力仿真模型相結(jié)合，能夠推演出當前流量水位狀態(tài)下的洪水淹沒情況，從而可以實現(xiàn)對全流域洪水風(fēng)險分布以及全流域洪水危險性的整體把握，為流域防洪提供更多的數(shù)據(jù)補充和管理依據(jù)。

3、為實現(xiàn)上述目的之一，本發(fā)明的第一種技術(shù)方案為：

4、一種基于粒子識別算法的流域洪水風(fēng)險評估方法，包括以下內(nèi)容：

5、通過預(yù)先構(gòu)建的流域空間離散模型，對某流域以及周邊地形進行建模，得到流域仿真對象；

6、利用預(yù)先構(gòu)建的流速計算模型，獲取流域仿真對象的一組或多組水流圖像，并基于粒子圖像識別算法，對一組或多組水流圖像進行串行分析，計算得到流域流速場信息；

7、使用預(yù)先構(gòu)建的流量仿真模型，基于流域仿真對象的流域斷面位置和斷面高程數(shù)據(jù)，對流域流速場信息進行計算，得到一個或多個斷面流量；

8、根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的二維水動力模型，基于斷面流量和流域仿真對象的水位數(shù)據(jù)，對流域仿真對象進行洪水淹沒情況推演，得到洪水變化推演結(jié)果；

9、通過預(yù)先構(gòu)建的洪水風(fēng)險評估模型，對洪水變化推演結(jié)果進行風(fēng)險評估，得到流域仿真對象的洪水風(fēng)險分布情況，完成基于粒子識別算法的流域洪水風(fēng)險評估。

10、本發(fā)明通過構(gòu)建流域空間離散模型、流速計算模型、流量仿真模型、二維水動力模型、洪水風(fēng)險評估模型，不光可以計算出流域的斷面流量，還可以對洪水淹沒情況進行推演評估，從而可以快速知曉水域周邊的洪水淹沒風(fēng)險以及淹沒數(shù)據(jù)，因此可以滿足流域洪水風(fēng)險分析的需求，提高洪澇災(zāi)害預(yù)警的精準性。

11、進一步，本發(fā)明將測流結(jié)果與二維水動力仿真模型相結(jié)合，能夠推演出當前流量水位狀態(tài)下的洪水淹沒情況，從而可以實現(xiàn)對全流域洪水風(fēng)險分布以及全流域洪水危險性的整體把握，為流域防洪提供更多的數(shù)據(jù)補充和管理依據(jù)。

12、更進一步，本發(fā)明基于粒子圖像識別算法進行仿真建模，可直接利用水流表面自然存在的水花、泡沫或者落葉等作為示蹤粒子進行測流，可適用于不同流速、流態(tài)的水域場景，適用范圍更廣，方案科學(xué)、合理，切實可行。

13、作為優(yōu)選技術(shù)措施：

14、通過預(yù)先構(gòu)建的流域空間離散模型，對某流域以及周邊地形進行建模，得到流域仿真對象的方法如下：

15、獲取某流域的待評估范圍；

16、根據(jù)待評估范圍，獲取高程數(shù)據(jù)、流域斷面位置和若干位置點的水位信息；

17、基于高程數(shù)據(jù)以及流域斷面位置，搭建以非結(jié)構(gòu)化方式劃分的二維網(wǎng)格；

18、根據(jù)地形特征，對二維網(wǎng)格進行局部加密，以表征堤岸和/或村鎮(zhèn)的地形起伏變化；

19、對水位信息，進行線性插值，形成水位數(shù)據(jù)，并賦值給二維網(wǎng)格作為水位條件；

20、根據(jù)流域下墊面的情況以及岸上的不同區(qū)域，設(shè)置若干個粗糙系數(shù)；

21、將水位條件、粗糙系數(shù)和二維網(wǎng)格進行耦合，得到流域仿真對象。

22、作為優(yōu)選技術(shù)措施：

23、利用預(yù)先構(gòu)建的流速計算模型，獲取流域仿真對象的一組或多組水流圖像，并基于粒子圖像識別算法，對一組或多組水流圖像進行串行分析，計算得到流域流速場信息的方法如下：

24、構(gòu)建水流圖像采集單元，用于獲取某流域的一組或多組水流圖像；

25、構(gòu)建速度分析單元，用于對一組或多組水流圖像進行串行分析，計算得到若干個仿真網(wǎng)格點的水流瞬時速度場數(shù)據(jù)；

26、將水流瞬時速度場數(shù)據(jù)分解為橫向速度和縱向速度；

27、根據(jù)流速方向限定的取值范圍，對橫向速度和縱向速度進行處理，剔除不符合流速方向的水流瞬時速度場數(shù)據(jù)，得到第一水流瞬時速度場數(shù)據(jù)；

28、根據(jù)互相關(guān)性的最小系數(shù)閾值，對第一水流瞬時速度場數(shù)據(jù)進行過濾，得到第二水流瞬時速度場數(shù)據(jù)；

29、根據(jù)仿真網(wǎng)格點的位置，對第二水流瞬時速度場數(shù)據(jù)進行平均，計算得到視頻拍攝時段對應(yīng)的流域表面的二維平均速度場，即流域流速場信息。

30、作為優(yōu)選技術(shù)措施：

31、構(gòu)建水流圖像采集單元的方法如下：

32、基于流域的水文數(shù)據(jù)統(tǒng)計頻率和點位的需求，確定流域內(nèi)所需的測流點位，并統(tǒng)計測流點位數(shù)量；

33、基于水文數(shù)據(jù)收集頻率，設(shè)置視頻采集時長信息；

34、根據(jù)視頻采集時長信息，獲取測流點位的視頻采集數(shù)據(jù)，同時得到攝像頭的分辨率和幀率；

35、對視頻采集數(shù)據(jù)進行圖像采集，每n張圖像保留一張圖像，并對圖像按照時間順序進行編號，形成水流初始圖像組；

36、基于水流圖像中流域兩岸的標志物間的距離，對水流初始圖像組中的圖像進行正射校正，還原圖像在現(xiàn)實中的比例和空間地理坐標信息，得到正射校正后的一組或多組正俯視圖像組；

37、將正俯視圖像組作為某流域的水流圖像，完成水流圖像采集單元的構(gòu)建；

38、構(gòu)建速度分析單元的方法如下：

39、根據(jù)所需二維速度場的計算精度和某流域的寬度，計算得到所需要的仿真網(wǎng)格點數(shù)量；

40、仿真網(wǎng)格點數(shù)量包括橫向網(wǎng)格點數(shù)和縱向網(wǎng)格點數(shù)；

41、根據(jù)橫向網(wǎng)格點數(shù)和縱向網(wǎng)格點數(shù)，對正射校正過的水流圖像，進行網(wǎng)格劃分，得到若干個仿真網(wǎng)格點；

42、基于兩張連續(xù)水流圖像上的仿真網(wǎng)格點，構(gòu)建相關(guān)性計算單元，以得到兩張連續(xù)水流圖像之間的表面二維瞬時速度場；

43、利用相關(guān)性計算單元，對所有水流圖像執(zhí)行串行相關(guān)性計算，得到水流圖像之間的二維表面瞬時速度場，即水流瞬時速度場數(shù)據(jù)，完成速度分析單元的構(gòu)建。

44、作為優(yōu)選技術(shù)措施：

45、基于水流圖像中流域兩岸的標志物間的距離，對水流初始圖像組中的圖像進行正射校正的方法如下：

46、當圖像的拍攝視角是正俯視角度時，采用比例尺校準法進行正射校正，其包括以下內(nèi)容：

47、獲取水流初始圖像組中的兩個相互垂直的標志物；

48、對兩個相互垂直的標志物，進行連線操作，得到兩個標志物的物理距離和像素距離；

49、確定物理距離與像素距離之間的橫向和縱向的比例關(guān)系；

50、將所有圖像按比例關(guān)系進行伸縮，得到正射校正后的一組或多組正俯視圖像組；

51、當圖像的拍攝視角是傾斜視角時，采用四點校準法進行正射校正，其包括以下內(nèi)容：

52、選取水流初始圖像組中的四個標志物，其中任意三個標志物不共線；

53、計算四個標志物之間的物理距離；

54、根據(jù)物理距離，確定四個標志物的相對物理坐標，并作為校準點坐標；

55、基于校準點坐標，得到圖像物理坐標和像素坐標之間的轉(zhuǎn)換系數(shù)；

56、將轉(zhuǎn)換系數(shù)應(yīng)用到圖像中的每個像素點上來完成圖像的正射校正；

57、對正射校正過的圖像進行矩形裁剪，以保留水流圖像中需要計算流速和流量的區(qū)域部分，獲得一組或多組正俯視圖像組；

58、或/和，基于兩張連續(xù)水流圖像上的仿真網(wǎng)格點，構(gòu)建相關(guān)性計算單元，以得到兩張連續(xù)水流圖像之間的表面二維瞬時速度場的方法如下：

59、以某一水流圖像中的仿真網(wǎng)格點為中心，創(chuàng)建對比區(qū)域一；

60、根據(jù)某一水流圖像的編號，獲取相鄰水流圖像；

61、以相鄰水流圖像的仿真網(wǎng)格點為中心，創(chuàng)建對比區(qū)域二；

62、分別獲取對比區(qū)域一和對比區(qū)域二的像素值以及像素強度分布，并設(shè)置一個搜索范圍；

63、基于搜索范圍、像素值以及像素強度分布，計算對比區(qū)域一和對比區(qū)域二的相關(guān)性，得到相關(guān)性系數(shù)；

64、根據(jù)相關(guān)性系數(shù)，計算某時間段內(nèi)仿真網(wǎng)格點的位移；

65、根據(jù)位移以及相應(yīng)的某時間段，得到兩張連續(xù)水流圖像之間的表面二維瞬時速度場。

66、作為優(yōu)選技術(shù)措施：

67、使用預(yù)先構(gòu)建的流量仿真模型，基于流域仿真對象的流域斷面位置和斷面高程數(shù)據(jù)，對流域流速場信息進行計算，得到斷面流量的方法如下：

68、基于流域斷面位置和斷面高程數(shù)據(jù)，并根據(jù)流域流速場信息，得到某流域斷面上的表面速度；

69、根據(jù)流域斷面所在流域的糙率、某深度上的水流速度，以及某深度與斷面水深的比值，計算得到轉(zhuǎn)化系數(shù)；

70、根據(jù)轉(zhuǎn)化系數(shù)，將流域斷面的表面流速轉(zhuǎn)化為斷面垂線所對應(yīng)的斷面垂線平均流速；

71、通過斷面垂線平均流速和斷面水深，并結(jié)合每條斷面垂線的寬度和深度，計算得到斷面流量。

72、作為優(yōu)選技術(shù)措施：

73、基于流域斷面位置和斷面高程數(shù)據(jù)，并根據(jù)流域流速場信息，得到流域斷面上的表面速度的方法如下：

74、基于流域斷面位置，構(gòu)造斷面所在的仿真直線；

75、在仿真直線上，均勻設(shè)置多個計算點；

76、根據(jù)斷面高程數(shù)據(jù)，得到計算點之間的間隔距離值；

77、以計算點為流域圓心，將間隔距離值設(shè)置為搜索半徑，得到搜索區(qū)域；

78、在搜索區(qū)域內(nèi)搜索存在的仿真網(wǎng)格點，得到若干個仿真網(wǎng)格點以及對應(yīng)的流域流速場信息；

79、將若干個流域流速場信息進行平均，得到平均流速場信息；

80、將平均流速場信息作為計算點的表面速度，并賦值給對應(yīng)計算點，即流域圓心；

81、基于流域圓心以及相應(yīng)的平均流速場信息，對仿真直線上的計算點進行線性插值，得到流域斷面上的每個計算點的表面速度。

82、作為優(yōu)選技術(shù)措施：

83、根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的二維水動力模型，基于斷面流量和流域仿真對象的水位數(shù)據(jù)，對流域仿真對象進行洪水淹沒情況推演，得到洪水變化推演結(jié)果的方法如下：

84、獲取流域仿真對象的水動力數(shù)據(jù)，其包括水深、水面高程、采樣周期、水流平均速度值、流域底部摩擦系數(shù)、表面風(fēng)應(yīng)力、科氏力、大氣壓力和紊動粘性擴散系數(shù)；

85、基于水動力數(shù)據(jù)，建立連續(xù)性方程和動量方程，形成二維水動力方程組；

86、將斷面流量和流域仿真對象的水位數(shù)據(jù)，作為初始條件和邊界，輸入到二維水動力方程組中，進行流域仿真計算，得到流域二維水深場、水位場和流速場；

87、根據(jù)流域二維水深場和水位場，結(jié)合地表高程數(shù)據(jù)，剔除屬于水域范圍的水深數(shù)據(jù)，得到淹沒水深數(shù)據(jù)；

88、根據(jù)淹沒水深數(shù)據(jù)，統(tǒng)計水深大于或等于0.001米的網(wǎng)格節(jié)點，作為淹沒節(jié)點，將等于水深0.001米的淹沒節(jié)點相連，得到等高線；

89、將等高線所圍繞的范圍，作為淹沒區(qū)域；并計算淹沒區(qū)域的面積，作為淹沒面積；

90、基于流速場，根據(jù)水岸線將屬于水域范圍的流速場和陸地的流速場區(qū)分開，得到淹沒區(qū)域的流速和超過流速安全范圍的流域段；

91、基于淹沒區(qū)域、淹沒面積、淹沒水深數(shù)據(jù)、淹沒區(qū)域的流速和超過流速安全范圍的流域段，確定流域仿真對象的洪水淹沒情況，得到洪水變化推演結(jié)果。

92、作為優(yōu)選技術(shù)措施：

93、通過預(yù)先構(gòu)建的洪水風(fēng)險評估模型，對洪水變化推演結(jié)果進行風(fēng)險評估，得到流域仿真對象的洪水風(fēng)險分布情況的方法如下：

94、根據(jù)淹沒范圍和淹沒面積，制作流域仿真對象的洪水淹沒圖，得到在當前洪水狀態(tài)下存在淹沒風(fēng)險的區(qū)域；

95、根據(jù)存在淹沒風(fēng)險的區(qū)域，獲取該區(qū)域的淹沒水深和流速；

96、將淹沒水深和流速相乘，得到淹沒風(fēng)險評價指標；

97、根據(jù)淹沒風(fēng)險評價指標以及流域洪水危險等級劃分標準，對淹沒區(qū)域進行危險等級劃分，并繪制當前的洪水危險等級圖，得到當前洪水狀態(tài)下的流域仿真對象的洪水風(fēng)險分布情況。

98、為實現(xiàn)上述目的之一，本發(fā)明的第二種技術(shù)方案為：

99、一種基于粒子識別算法的流域洪水風(fēng)險評估系統(tǒng)，其包括：

100、一個或多個處理器；

101、存儲裝置，用于存儲一個或多個程序；

102、當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)上述的一種基于粒子識別算法的流域洪水風(fēng)險評估方法。

103、與現(xiàn)有技術(shù)方案相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

104、本發(fā)明通過構(gòu)建流域空間離散模型、流速計算模型、流量仿真模型、二維水動力模型、洪水風(fēng)險評估模型，不光可以計算出流域的斷面流量，還可以對洪水淹沒情況進行推演評估，從而可以快速知曉水域周邊的洪水淹沒風(fēng)險以及淹沒數(shù)據(jù)，因此可以滿足流域洪水風(fēng)險分析的需求，提高洪澇災(zāi)害預(yù)警的精準性。

105、進一步，本發(fā)明將測流結(jié)果與二維水動力仿真模型相結(jié)合，能夠推演出當前流量水位狀態(tài)下的洪水淹沒情況，從而可以實現(xiàn)對全流域洪水風(fēng)險分布以及全流域洪水危險性的整體把握，為流域防洪提供更多的數(shù)據(jù)補充和管理依據(jù)。

106、更進一步，本發(fā)明基于粒子圖像識別算法進行仿真建模，可直接利用水流表面自然存在的水花、泡沫或者落葉等作為示蹤粒子進行測流，可適用于不同流速、流態(tài)的水域場景，適用范圍更廣，方案科學(xué)、合理，切實可行。