卫星耦合传感网的长江中游洪涝灾害实时动态监测方法研究

According to the flood disaster monitoring real-time data spatio-temporal inefficiency, flood disaster process is always difficult to be real-timely and dynamically monitored. To deal with this problem, this project is set up based on the theory and method of sensor Web, big data and spatio-temporal data mining, and taking the middle reaches of the Yangtze River as study area, and it will study: 1) real-time service oriented flooding process information modeling method, 2) flood information extracting method coupling with satellite data and sensor Web data, 3) flood process dynamic evolution principle mining, and 4) development prototype system and its applied verification. Finally, the theory and method of real time dynamic monitoring of flood disaster are put forward. The highlights of this project are: proposing a real-time service oriented flooding process information model, organizing and managing all aspects of a flood process, which realize flood monitoring pattern from setup monitoring to process monitoring; proposing a real-time dynamic monitoring method of flood disaster coupling with high aging sensor Web water level point data and large coverage satellite data, and the method realize the flood disaster monitoring information time (near) synchronous and space (near) full coverage, guaranteeing disaster process real-time monitoring; proposing calculation indexes for flood hot-point monitoring area, and mining the dynamic evolution principle of the whole flood area and hot-point area, those realize the flood disaster process of fine-grained and continuous monitoring, and meet the requirement of flood control and disaster relief.

针对洪涝灾害监测实时数据时空效能不足以致洪涝灾害过程难以实时动态监测的难题，本项目基于传感网、大数据和时空数据关联与挖掘的理论与方法，以长江中游为例，研究：1）面向实时服务的洪涝灾害过程信息建模方法，2）卫星耦合传感网的洪涝灾害信息提取方法，3）洪涝灾害过程动态演化规律挖掘和4）原型系统研制与应用验证。最终，形成卫星耦合传感网的洪涝灾害实时动态监测理论和方法。本项目将：提出面向实时服务的洪涝灾害过程信息模型，组织和管理洪涝过程全要素，实现洪涝监测从宏观格局监测到过程监测的提升；提出卫星耦合传感网的洪涝灾害过程实时动态监测方法，耦合传感网高时效水位点数据和大范围覆盖卫星遥感面数据，实现洪涝灾害监测信息时间（近）同步和空间（近）全覆盖，保障洪涝灾害过程实时监测；提出热点区域判定指数，挖掘洪涝灾害过程洪区与热点区动态演化规律，实现长江中游洪涝灾害过程大范围的连续精细监测，满足防洪减灾需要。

针对洪涝灾害监测实时数据时空效能不足以致洪涝灾害过程难以实时动态监测的难题，本项目基于传感网、大数据和时空数据关联与挖掘的理论与方法，以长江中游为例，研究了卫星耦合传感网的长江中游洪涝灾害实时动态监测方法，完成了研究任务和目标，主要贡献包括：1）提出了面向实时服务的洪涝灾害过程信息建模方法，包括融合灾害过程-观测对象-观测手段-计算方法的洪涝灾害过程信息模型、洪涝灾害信息模型知识库构建和基于Hadoop生态框架和OGC开放服务的地理信息实时开放大数据服务方法；2）提出了卫星耦合传感网的洪涝灾害信息提取方法，包括基于PSPNet和超像素分割的高空间分辨率多光谱遥感影像洪涝淹没提取方法、基于MMC评价模型的洪涝淹没信息提取高精度结果实时主动优选方法、以及基于遥感大数据和水位信息关联的洪涝灾害淹没范围快速提取方法；3 ）提出了洪涝灾害过程动态演化规律挖掘方法，包括基于探索性空间分析方法的洪区淹没分布规律分析方法、易淹指数EFI模型和消退指数FRI模型、以及基于它们的洪涝灾害过程演化规律；和4）研制了原型系统并开展了应用验证，包括基于GeoSensor2.0的卫星耦合传感网洪涝灾害实时动态监测原型系统，并开展了应用验证；生产了长江流域1981年至今日空间分辨率0.05度的降雨订正产品；促进了卫星耦合传感网的洪涝灾害实时动态监测理论和方法发展，服务于洪涝灾害防洪减灾需要。.项目组成员参加了国内外会议7次；发表了学术论文26篇，其中SCI论文23篇，中文论文3篇；申请了发明专利6项，其中授权专利1项；培养了博士后1人、博士生3人和硕士生9人；项目负责人陈泽强晋升为中国地质大学（武汉）教授并获得地大学者（学科骨干）人才称号；项目负责人以本项目部分研究成果为基础之一，成功立项“十四五”国家重点研发计划“基础科研条件与重大科学仪器设备研发”专项 “基于多源大数据的时空过程智能分析挖掘技术与软件”项目。