CN112991373A - 一种水灾损失评估方法及系统 - Google Patents

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夏文君
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Abstract

本发明公开了一种水灾损失评估方法及系统，其中，方法包括以下步骤：通过卫星获取保险标地的先进合成孔径雷达数据图像；获取所述先进合成孔径雷达数据图像中的水体与建筑物的分界阈值，并根据所述分界阈值对所述合成孔径雷达数据图像的水体进行提取；读取所述水体淹没所述建筑物的边界线高程数据，获得水淹面高程H；获取所述保险标地的高程h，并根据所述高程h和所述水淹面高程H，获取所述保险标地的水淹高度。本发明的目的在于提供一种水灾损失评估方法及系统，通过获取实际的淹没区域与淹没高度，可以增加被淹区域的准确性，降低理赔资金。

Description

一种水灾损失评估方法及系统
技术领域
本发明涉及保险理赔技术领域，尤其涉及一种水灾损失评估方法及系统。
背景技术
随着全球气候的变暖，暴雨洪涝、干旱、暴雪、低温冷害等自然灾害日益频繁，造成了国民经济和人民生命财产的巨大损失。在这些重大的气象灾害事件中，强降水致灾的影响极为突出，直接影响了我国国民经济正常平稳的运行。
现有的技术中多通过运用DEM进行流域水文分析和淹没面积分析，可以对洪水淹没范围模拟和洪水灾害评估，但现有技术只考虑了水淹范围、水淹区域，未对实际水淹深度以及相对水淹深度进行识别，从而存在对洪水淹没范围评估不准确的情况。
发明内容
本发明的目的在于提供一种水灾损失评估方法及系统，通过获取实际的淹没区域与淹没高度，可以提高被淹区域的准确性，有效降低理赔资金。
本发明通过下述技术方案实现：
一种水灾损失评估方法，包括以下步骤：
S1：通过卫星获取保险标地的先进合成孔径雷达数据图像；
S2：获取所述先进合成孔径雷达数据图像中的水体与建筑物的分界阈值，并根据所述分界阈值对所述合成孔径雷达数据图像的水体进行提取；
S3：读取所述水体淹没所述建筑物的边界线高程数据，获得水淹面高程H；
S4：获取所述保险标地的高程h，并根据所述高程h和所述水淹面高程H，获取所述保险标地的水淹高度。
优选地，所述S2包括以下子步骤：
S21：获取所述先进合成孔径雷达数据图像的灰度值；并根据所述灰度值获取所述水体与所述建筑物的初始分界阈值；
S22：根据所述初始分界阈值获取所述水体的概率P0(t)以及所述建筑物的概率P1(t)；
S23：根据所述概率P0(t)获取所述水体的概率均值u0(t)，根据所述概率P1(t)获取所述建筑物的概率均值u1(t)；
S24：根据所述概率P0(t)、所述概率P1(t)、所述概率均值u0(t)以及所述概率均值u1(t)获取所述分界阈值；
S25：根据所述分界阈值对所述合成孔径雷达数据图像的水体进行提取。
优选地，所述分界阈值为：
Figure BDA0002953670410000021
σ2(t)＝P0(t)[u0(t)-u]2+P1(t)[u1(t)-u]2；
其中，
Figure BDA0002953670410000024
表示分界阈值，u表示图像的总体灰度均值。
优选地，所述S3包括以下子步骤：
S31：将所述先进合成孔径雷达数据图像导入数字高程模型中；
S32：采用目视解译法获得所述水淹面高程H。
优选地，所述水淹高度由下式获取：
L＝H-h；
其中，L表示水淹高度。
一种水灾损失评估系统，包括获取模块、提取模块、读取模块以及计算模块；
所述获取模块，用于获取保险标地的先进合成孔径雷达数据图像，以及所述保险标地的高程h；
所述提取模块，用于从所述先进合成孔径雷达数据图像中提取水体；
所述读取模块，用于读取所述水体淹没建筑物的边界线高程数据，获得水淹面高程H；
所述计算模块，用于根据所述高程h和所述水淹面高程H，获取所述保险标地的水淹高度。
优选地，所述提取模块包括获取单元、计算单元以及提取单元；
所述获取单元，用于获取所述先进合成孔径雷达数据图像的灰度值；并根据所述灰度值获取所述水体与所述建筑物的初始分界阈值；
所述计算单元，用于根据所述初始分界阈值获取所述水体的概率P0(t)以及所述建筑物的概率P1(t)，并根据所述概率P0(t)获取所述水体的概率均值u0(t)，根据所述概率P1(t)获取所述建筑物的概率均值u1(t)；还用于根据所述概率P0(t)、所述概率P1(t)、所述概率均值u0(t)以及所述概率均值u1(t)获取所述分界阈值；
所述提取单元，用于根据所述分界阈值对所述合成孔径雷达数据图像的水体进行提取。
优选地，所述分界阈值为：
Figure BDA0002953670410000022
σ2(t)＝P0(t)[u0(t)-u]2+P1(t)[u1(t)-u]2；
其中，
Figure BDA0002953670410000023
表示分界阈值，u表示图像的总体灰度均值。
优选地，所述读取模块为数字高程模型。
优选地，所述水淹高度由下式获取
L＝H-h；
其中，L表示水淹高度。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
通过对获取的雷达图像进行处理，并将雷达图像与数字高程模型结合起来，可以获得准确的水淹面积和水淹高度(或相对水淹高度)，有效的降低了保险公司的理赔资金。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例
一种水灾损失评估方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：通过卫星获取保险标地的先进合成孔径雷达数据图像；
S2：获取先进合成孔径雷达数据图像中的水体与建筑物的分界阈值，并根据分界阈值对合成孔径雷达数据图像的水体进行提取；
由于水体对应的灰度值与建筑物对应的灰度值不相同，因此，通过对保险标地的先进合成孔径雷达数据图像进行灰度处理，根据灰度值的分布获取一个大致的初始分界阈值，该初始分界阈值之前的灰度值数据表示水体，该初始分界阈值之后的灰度值数据表示建筑物。但是由于光线或角度的影响，通过此种方法获取的初始分界阈值可能并不是十分准确，因此，在本申请中，通过对初始分界阈值进行优化，以获得准确的分界阈值，从而提高提取出来的水体的准确率。
具体地，设先进合成孔径雷达数据图像的灰度值为{0、1、…l-1}，灰度值为i的像元数为ni，图像的总像元数为：
Figure BDA0002953670410000031
则灰度值为i的像元出现的概率为：
Figure BDA0002953670410000032
首先选取初始分界阈值t，将其划分为两类C0和C1，即C0＝{0、1、……t}，C1＝{t+1、t+2、……l-1}，其中C0和C1各自出现的概率为：
Figure BDA0002953670410000041
Figure BDA0002953670410000042
式中，P0(t)为C0的概率，P1(t)为C1的概率；
P0(t)和P1(t)的均值分别为：
Figure BDA0002953670410000043
Figure BDA0002953670410000044
式中，u0(t)为P0(t)的均值，u1(t)为P1(t)的均值；
则，先进合成孔径雷达数据图像的总体灰度均值为：
σ2(t)＝P0(t)[u0(t)-u]2+P1(t)[u1(t)-u]2；
式中，σ2(t)为先进合成孔径雷达数据图像的总体灰度均值，u为图像的总体灰度均值。
以类间方差作为衡量不同阈值下的类别分离性能的测量准则，极大化σ2(t)的过程就是优化分界阈值的过程。最终，分界阈值为：
Figure BDA0002953670410000045
式中，
Figure BDA0002953670410000046
为分界阈值。
然后根据该分界阈值对合成孔径雷达数据图像的水体进行提取。
S3：读取水体淹没建筑物的边界线高程数据，获得水淹面高程H；
具体地，在本实施例中，将先进合成孔径雷达数据图像导入5m分辨率或者12m分辨率的数字高程模型中，并对识别后的水淹范围边界线高层进行目视解译读取，初步获得水淹面高层程。
S4：获取保险标地的高程h，并根据高程h和水淹面高程H，获取保险标地的水淹高度。
根据保险标地的坐标信息，提取保险标地的高程h，并根据下式获取实际的水淹高度：
L＝H-h；
其中，L表示水淹高度。
在保险理赔行业，当一块保险标地遭受损失时，保险公司需要赔付的理赔资金少则几万，多则几十万，甚至上百万，因此，获取保险标地的实际受损情况十分重要。而现有技术中，当发生暴雨洪涝等自然灾害时，大多采用DEM进行流域水文分析和淹没面积分析，在这一过程中，只考虑了水淹范围和水淹区域，并没有对实际的水淹程度进行识别，因此，获取的保险标地的受损情况并不准确，例如存在高程差时，位于水淹范围内的保险标地并没有被洪水覆盖，从而会造成误判，从而白白损失巨额理赔款。基于此，本申请通过对获取的雷达数据图像进行处理，并将雷达数据图像与数字高程模型结合起来，可以获得准确的水淹面积和水淹高度(或相对水淹高度)，有效的降低了保险公司的理赔资金。同时，为了更加准确的获得受损情况，还可以通过保险公司提供的部分标地的真实水淹情况以及社会新闻报道对水淹面积或水淹高度进行局部地区修正。
一种水灾损失评估系统，包括获取模块、提取模块、读取模块以及计算模块；
获取模块，用于获取保险标地的先进合成孔径雷达数据图像，以及保险标地的高程h；
提取模块，用于从先进合成孔径雷达数据图像中提取水体；
读取模块，用于读取水体淹没建筑物的边界线高程数据，获得水淹面高程H；
计算模块，用于根据高程h和水淹面高程H，获取保险标地的水淹高度，其中，水淹高度为：L＝H-h；L表示水淹高度。
进一步地，在本实施例中，提取模块包括获取单元、计算单元以及提取单元；
获取单元，用于获取先进合成孔径雷达数据图像的灰度值；并根据灰度值获取水体与建筑物的初始分界阈值；
计算单元，用于根据初始分界阈值获取水体的概率P0(t)以及建筑物的概率P1(t)，并根据概率P0(t)获取水体的概率均值u0(t)，根据概率P1(t)获取建筑物的概率均值u1(t)；还用于根据概率P0(t)、概率P1(t)、概率均值u0(t)以及概率均值u1(t)获取分界阈值；其中，分界阈值为：
Figure BDA0002953670410000051
σ2(t)＝P0(t)[u0(t)-u]2+P1(t)[u1(t)-u]2；
其中，
Figure BDA0002953670410000052
表示分界阈值，u表示图像的总体灰度均值。
提取单元，用于根据分界阈值对合成孔径雷达数据图像的水体进行提取。
其中，在本实施例中，读取模块为数字高程模型。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种水灾损失评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过卫星获取保险标地的先进合成孔径雷达数据图像；
S2：获取所述先进合成孔径雷达数据图像中的水体与建筑物的分界阈值，并根据所述分界阈值对所述合成孔径雷达数据图像的水体进行提取；
S3：读取所述水体淹没所述建筑物的边界线高程数据，获得水淹面高程H；
S4：获取所述保险标地的高程h，并根据所述高程h和所述水淹面高程H，获取所述保险标地的水淹高度。
2.根据权利要求1所述的一种水灾损失评估方法，其特征在于，所述S2包括以下子步骤：
S21：获取所述先进合成孔径雷达数据图像的灰度值；并根据所述灰度值获取所述水体与所述建筑物的初始分界阈值；
S22：根据所述初始分界阈值获取所述水体的概率P0(t)以及所述建筑物的概率P1(t)；
S23：根据所述概率P0(t)获取所述水体的概率均值u0(t)，根据所述概率P1(t)获取所述建筑物的概率均值u1(t)；
S24：根据所述概率P0(t)、所述概率P1(t)、所述概率均值u0(t)以及所述概率均值u1(t)获取所述分界阈值；
S25：根据所述分界阈值对所述合成孔径雷达数据图像的水体进行提取。
3.根据权利要求2所述的一种水灾损失评估方法，其特征在于，所述分界阈值为：
Figure FDA0002953670400000011
σ2(t)＝P0(t)[u0(t)-u]2+p1(t)[u1(t)-u]2；
其中，
Figure FDA0002953670400000012
表示分界阈值，u表示图像的总体灰度均值。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的一种水灾损失评估方法，其特征在于，所述S3包括以下子步骤：
S31：将所述先进合成孔径雷达数据图像导入数字高程模型中；
S32：采用目视解译法获得所述水淹面高程H。
5.根据权利要求1-3中任意一项所述的一种水灾损失评估方法，其特征在于，所述水淹高度由下式获取：
L＝H-h；
其中，L表示水淹高度。
6.一种水灾损失评估系统，其特征在于，包括获取模块、提取模块、读取模块以及计算模块；
所述获取模块，用于获取保险标地的先进合成孔径雷达数据图像，以及所述保险标地的高程h；
所述提取模块，用于从所述先进合成孔径雷达数据图像中提取水体；
所述读取模块，用于读取所述水体淹没建筑物的边界线高程数据，获得水淹面高程H；
所述计算模块，用于根据所述高程h和所述水淹面高程H，获取所述保险标地的水淹高度。
7.根据权利要求6所述的一种水灾损失评估系统，其特征在于，所述提取模块包括获取单元、计算单元以及提取单元；
所述获取单元，用于获取所述先进合成孔径雷达数据图像的灰度值；并根据所述灰度值获取所述水体与所述建筑物的初始分界阈值；
所述计算单元，用于根据所述初始分界阈值获取所述水体的概率P0(t)以及所述建筑物的概率P1(t)，并根据所述概率P0(t)获取所述水体的概率均值u0(t)，根据所述概率P1(t)获取所述建筑物的概率均值u1(t)；还用于根据所述概率P0(t)、所述概率P1(t)、所述概率均值u0(t)以及所述概率均值u1(t)获取所述分界阈值；
所述提取单元，用于根据所述分界阈值对所述合成孔径雷达数据图像的水体进行提取。
8.根据权利要求7所述的一种水灾损失评估系统，其特征在于，所述分界阈值为：
Figure FDA0002953670400000021
σ2(t)＝P0(t)[u0(t)-u]2+p1(t)[u1(t)-u]2；
其中，
Figure FDA0002953670400000022
表示分界阈值，u表示图像的总体灰度均值。
9.根据权利要求6-8中任意一项所述的一种水灾损失评估系统，其特征在于，所述读取模块为数字高程模型。
10.根据权利要求6-8中任意一项所述的一种水灾损失评估系统，其特征在于，所述水淹高度由下式获取
L＝H-h；
其中，L表示水淹高度。
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