CN108364129A - 一种基于遥感大数据的区域生态安全预警预报方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于遥感大数据的区域生态安全预警预报方法，遥感大数据监测模块，获取流域被监测区域的实时监测数据；信息预处理模块，得到能够表征流域监测区域水生态安全状况的表征数据；指标体系管理模块，获得实时监测数据的权重值；模型管理模块，进行预警管理和分析；水生态综合评价模块，构建水生态风险概率指数模型、水生态损失度指数模型以及面向评价单元的水生态风险综合指数模型，然后对流域被监测区域的水生态风险进行模拟；风险预案管理模块，判断风险源是否为重大风险源，做出处理决策。本发明构建水生态风险预警模型，实现了对易涝点的空间分布的可视化展现，具有很高的社会经济效益和广泛的实用价值。
Description
技术领域
本发明涉及一种预警方法，具体是一种基于遥感大数据的区域生态安全预警预报方法。
背景技术
流域是一类复杂的自然地理区域，它是以地表水和地下水为主要纽带，密切连接特定区域水循环、土地覆被、生态系统等自然支撑系统和人口、经济与社会等社会经济系统的综合生态地域系统。现有的相关技术中，常常采用水质监测设备监测某个流域监测区域的水质情况，具体为：由工作人员从流域监测区域取出一定量的水样，然后采用水质分析设备对取出的水样进行分析，从而判断监测区域的水质情况。该种方法具有效率低和实时性差的问题，无法适应目前对水质进行监测预警的要求。流域水生态风险评价是流域水环境管理急需解决的难题和研究热点，与传统风险管理的主要不同点在于流域的异质性和复合污染问题。
随着城市化进程的加快以及气候变化的影响，近年来城市内涝灾害频发，已成为我国城市发展面临的严峻挑战。为了减少城市洪涝灾害造成的严重损失，应首先确定城市的所有易涝点并对易涝点进行重点监控和治理。现有寻找易涝点的方法主要为人工实地勘测，不仅耗费大量的人力物力，效率很低，而且无法快速跟踪由于城市建设导致易涝点的变化情况，也无法直观的获取易涝点的空间分布，因此也难以快速发布渍水点的预警信息，给城市居民的交通出行及其生命财产造成困扰和损失。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于遥感大数据的区域生态安全预警预报方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于遥感大数据的区域生态安全预警预报方法，遥感大数据监测模块，负责从遥感卫星获取流域被监测区域的实时监测数据；信息预处理模块，将实时监测数据进行解译和反演，得到能够表征流域监测区域水生态安全状况的表征数据；指标体系管理模块，对接收到的实时监测数据进行权重值计算，获得实时监测数据的权重值；模型管理模块与预先设定的指标权重阈值进行比较分析，获取流域被监测区进行预警管理和分析；水生态综合评价模块，展示和查询流域被监测区域的数据并获取流域被监测区域的风险源；风险评估预警模块，筛选并确定风险源的潜在风险区域，依据得到的风险源及其潜在风险区域，结合能够表征风险源的遥感指数指标，构建水生态风险概率指数模型、水生态损失度指数模型以及面向评价单元的水生态风险综合指数模型，然后对流域被监测区域的水生态风险进行模拟；风险预案管理模块，根据风险评估预警模块得到的模拟结果判断风险源是否为重大风险源，进行备案后，做出处理决策。
遥感大数据监测模块，还用于确定城市易涝点，包括如下步骤：1）将研究区域的遥感影像数据转换成二维矩阵式的DEM数据；2）将所述DEM数据分布式存储到Hadoop的分布式文件系统，完成数据的分块存储；3）对分块存储的DEM数据，通过比较每个测量点的高程与每个所述测量点周边相邻测量点的高程来判断每个所述测量点是否为低洼点；并根据预设的阈值对找到的低洼点进行判断以确定易涝点。
作为本发明进一步的方案：遥感大数据监测模块包括：数据采集器，数据采集器与卫星通过遥感通信方式进行双向通信。
作为本发明进一步的方案：步骤3）包括如下子步骤：（3-1）将二维矩阵式的DEM数据每一行的内容按照空格切分得到列的位置信息以确定每个测量点所在的行和列；（3-2）确定每个测量点的邻居点并获取数组（key，value）；其中，key是当前测量点的邻居点的坐标，value是当前测量点的坐标和高程；（3-3）根据当前测量点的坐标与其邻居点的坐标形成计算点集；（3-4）通过Reduce计算确定所述计算点集的中心点，根据所述中心点的高程与周边相邻测量点的高程的比较计算来判断其是否为低洼点，根据高程阈值对所有低洼点进行判断以确定易涝点；其中，高程阈值根据研究区域实测的内涝数据来确定。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明以提高流域水生态安全、监控预警水生态风险为总体目标，以影像融合与定量遥感反演为技术突破口，通过建立流域水生态安全遥感评价指标体系，然后再基于水生态安全评价的结果，研究流域不同类型流域的水生态风险成因、风险的演变过程以及水生态风险对水生态系统造成的影响，构建水生态风险预警模型；同时实现了对易涝点的空间分布的可视化展现，具有很高的社会经济效益和广泛的实用价值。
附图说明
图1为基于遥感大数据的区域生态安全预警预报方法的流程图。
图2为基于遥感大数据的区域生态安全预警预报方法中遥感大数据监测模块工作原理图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
请参阅图1-2，一种基于遥感大数据的区域生态安全预警预报方法，遥感大数据监测模块，负责从遥感卫星获取流域被监测区域的实时监测数据；信息预处理模块，将实时监测数据进行解译和反演，得到能够表征流域监测区域水生态安全状况的表征数据；指标体系管理模块，对接收到的实时监测数据进行权重值计算，获得实时监测数据的权重值；模型管理模块的功能是，与预先设定的指标权重阈值进行比较分析，获取流域被监测区进行预警管理和分析；水生态综合评价模块，展示和查询流域被监测区域的数据并获取流域被监测区域的风险源；风险评估预警模块，筛选并确定风险源的潜在风险区域，依据得到的风险源及其潜在风险区域，结合能够表征风险源的遥感指数指标，构建水生态风险概率指数模型、水生态损失度指数模型以及面向评价单元的水生态风险综合指数模型，然后对流域被监测区域的水生态风险进行模拟；风险预案管理模块，根据风险评估预警模块得到的模拟结果判断风险源是否为重大风险源，进行备案后，做出处理决策。优选的，遥感大数据监测模块包括：数据采集器，数据采集器与卫星通过遥感通信方式进行双向通信。
遥感大数据监测模块，还用于确定城市易涝点，包括如下步骤：1）将研究区域的遥感影像数据转换成二维矩阵式的DEM（数字高程模型，DigitalElevation Model）数据；2）将所述DEM数据分布式存储到Hadoop的分布式文件系统，完成数据的分块存储；3）对分块存储的DEM数据，通过比较每个测量点的高程与每个所述测量点周边相邻测量点的高程来判断每个所述测量点是否为低洼点；并根据预设的阈值对找到的低洼点进行判断以确定易涝点。步骤3）包括如下子步骤：（3-1）将二维矩阵式的DEM数据每一行的内容按照空格切分得到列的位置信息以确定每个测量点所在的行和列；（3-2）确定每个测量点的邻居点并获取数组（key，value）；其中，key是当前测量点的邻居点的坐标，value是当前测量点的坐标和高程；（3-3）根据当前测量点的坐标与其邻居点的坐标形成计算点集；（3-4）通过Reduce计算确定所述计算点集的中心点，根据所述中心点的高程与周边相邻测量点的高程的比较计算来判断其是否为低洼点，根据高程阈值对所有低洼点进行判断以确定易涝点；其中，高程阈值根据研究区域实测的内涝数据来确定。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (3)
1.一种基于遥感大数据的区域生态安全预警预报方法，其特征在于，遥感大数据监测模块，负责从遥感卫星获取流域被监测区域的实时监测数据；信息预处理模块，将实时监测数据进行解译和反演，得到能够表征流域监测区域水生态安全状况的表征数据；指标体系管理模块，对接收到的实时监测数据进行权重值计算，获得实时监测数据的权重值；模型管理模块与预先设定的指标权重阈值进行比较分析，获取流域被监测区进行预警管理和分析；水生态综合评价模块，展示和查询流域被监测区域的数据并获取流域被监测区域的风险源；风险评估预警模块，筛选并确定风险源的潜在风险区域，依据得到的风险源及其潜在风险区域，结合能够表征风险源的遥感指数指标，构建水生态风险概率指数模型、水生态损失度指数模型以及面向评价单元的水生态风险综合指数模型，然后对流域被监测区域的水生态风险进行模拟；风险预案管理模块，根据风险评估预警模块得到的模拟结果判断风险源是否为重大风险源，进行备案后，做出处理决策；
遥感大数据监测模块，还用于确定城市易涝点，包括如下步骤：1）将研究区域的遥感影像数据转换成二维矩阵式的DEM数据；2）将所述DEM数据分布式存储到Hadoop的分布式文件系统，完成数据的分块存储；3）对分块存储的DEM数据，通过比较每个测量点的高程与每个所述测量点周边相邻测量点的高程来判断每个所述测量点是否为低洼点；并根据预设的阈值对找到的低洼点进行判断以确定易涝点。
2.根据权利要求1所述的基于遥感大数据的区域生态安全预警预报方法，其特征在于，遥感大数据监测模块包括：数据采集器，数据采集器与卫星通过遥感通信方式进行双向通信。
3.根据权利要求1所述的基于遥感大数据的区域生态安全预警预报方法，其特征在于，步骤3）包括如下子步骤：（3-1）将二维矩阵式的DEM数据每一行的内容按照空格切分得到列的位置信息以确定每个测量点所在的行和列；（3-2）确定每个测量点的邻居点并获取数组（key，value）；其中，key是当前测量点的邻居点的坐标，value是当前测量点的坐标和高程；（3-3）根据当前测量点的坐标与其邻居点的坐标形成计算点集；（3-4）通过Reduce计算确定所述计算点集的中心点，根据所述中心点的高程与周边相邻测量点的高程的比较计算来判断其是否为低洼点，根据高程阈值对所有低洼点进行判断以确定易涝点；其中，高程阈值根据研究区域实测的内涝数据来确定。
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