CN117669274B - 一种基于虚拟现实的洪水模拟预报方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及虚拟现实技术领域，尤其涉及一种基于虚拟现实的洪水模拟预报方法及系统。该方法包括以下步骤：获取水域基础数据，其中水域基础数据包括水库基础数据、流域数据以及沿江提防数据；根据水域基础数据进行虚拟环境创建，得到水域虚拟环境数据；根据预设的时间步数据对水域虚拟环境数据进行动态调整，得到水域动态虚拟环境数据；获取水域水雨情数据，并根据水域水雨情数据以及水域基础数据构建水域洪水模型；根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪水参数模拟，得到洪水模拟预报数据。本发明可以更好地模拟和预测洪水的发展和影响，提高洪水预报的精度、实时性和可视化。
Description
技术领域
本发明涉及虚拟现实技术领域，尤其涉及一种基于虚拟现实的洪水模拟预报方法及系统。
背景技术
基于虚拟现实的洪水模拟预报方法是一种利用虚拟现实技术来模拟、预测和可视化洪水事件的方法，常规的方法依赖于数学模型和数据分析，以数字、图表或地图的形式呈现，这对非专业人士来说难以理解。虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）是一种计算机技术和交互性体验的概念，它将用户带入一个模拟的、计算机生成的三维环境中，让用户感觉好像身临其境，与虚拟世界进行互动。如何将虚拟现实技术与洪水模拟预报方法结合起来，便成为了一个问题。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于虚拟现实的洪水模拟预报方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
本申请提供了一种基于虚拟现实的洪水模拟预报方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取水域基础数据，其中水域基础数据包括水库基础数据、流域数据以及沿江提防数据；
步骤S2：根据水域基础数据进行虚拟环境创建，得到水域虚拟环境数据；
步骤S3：根据预设的时间步数据对水域虚拟环境数据进行动态调整，得到水域动态虚拟环境数据；
步骤S4：获取水域水雨情数据，并根据水域水雨情数据以及水域基础数据构建水域洪水模型；
步骤S5：根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪水参数模拟，得到洪水模拟预报数据。
本发明中通过整合水域基础数据、虚拟环境数据和水雨情数据，以及利用洪水模型进行参数模拟，该方法能够提高洪水预报的准确性，虚拟环境数据和洪水模型可以更好地模拟和预测洪水的发展和影响，克服了传统方法中的非直观的数据分析带来的延时性或者需要进一步的数据处理以实现洪水影响预测的局限性。本发明中的动态调整和模拟过程允许实时监测和预测洪水事件的演变，使用户能够及时采取行动，减少洪水造成的损害。通过虚拟环境创建，用户可以以更直观和沉浸的方式理解洪水情况，有助于提高决策者和公众对洪水风险的认识，并更好地准备和应对洪水事件。通过模拟不同洪水情境和预测洪水影响，可以更有效地分配救援和应急资源，以减轻洪水造成的影响。用于洪水风险管理和城市规划，通过洪水模型和虚拟环境，可以评估不同区域的洪水风险，帮助规划更安全和可持续的城市发展。传统的洪水测试和实验会涉及到昂贵的现场测试，而这种虚拟现实方法可以降低成本，提供更多的测试和模拟机会。
优选地，步骤S1具体为：
步骤S11：通过预设的水库数据库进行水库事件采集以及水库特性数据采集，得到水库事件数据以及水库特性数据；
步骤S12：通过GIS信息系统进行水库位置采集，得到水库位置数据；
步骤S13：将水库事件数据、水库特性数据以及水库位置数据进行数据整合，得到水库基础数据；
步骤S14：通过GIS系统进行流域范围的地理信息采集，得到流域数据；
步骤S15：通过预设的沿江提防工程数据库进行沿江提防数据采集，得到沿江提防数据。
本发明中通过预设的水库数据库和沿江提防工程数据库，可以获取关于水库和沿江提防工程的详细信息，有助于提高数据的全面性和准确性，从而改善了洪水模拟的准确性。获取水库特性数据，包括水库容量、泄洪能力、溢流结构等信息，使洪水模型能够更好地模拟水库的行为和响应，有助于更精确地预测水库泄洪对洪水的影响。水库位置数据的获取使得虚拟环境创建可以精确地将水库放置在地理环境中，提供了洪水模拟的准确空间背景。流域数据的获取允许模型考虑整个流域范围内的降雨和水文条件，从而更全面地模拟洪水的形成和传播。沿江提防数据的获取使得模型可以考虑到沿江提防工程的存在和影响，帮助评估洪水风险和改善防洪策略。
优选地，其特征在于，步骤S2具体为：
步骤S21：根据流域数据中的地理信息数据进行虚拟地理环境建模，得到流域虚拟地理环境模型；
步骤S22：对流域虚拟地理环境模型进行水域虚拟环境构建，得到水域虚拟环境模型；
步骤S23：根据水库基础数据对水域虚拟环境模型进行虚拟水库创建，得到水域虚拟环境数据。
本发明中通过建立虚拟地理环境模型，包括流域和水域的虚拟环境，用户可以以可视化和直观的方式观察和理解水域的地理特征和地形，从而更好地把握地理背景信息。虚拟地理环境模型和水域虚拟环境的构建可以创造出沉浸式的虚拟环境，使用户能够仿佛身临其境地感受洪水模拟情景，有助于提高用户的参与度和情感投入。虚拟环境的构建允许用户在虚拟世界中进行实时互动，例如改变水库的参数、观察洪水的发展等，有助于用户更深入地探索洪水模拟情景，并测试不同应对策略。
优选地，步骤S21具体为：
步骤S211：根据流域数据中的地理信息数据进行多源数据融合，得到流域多源融合数据；
步骤S212：对流域多源融合数据进行细节增强，得到流域细节增强数据；
步骤S213：对流域细节增强数据进行三维模型转换，得到流域三维模型；
步骤S214：对流域三维模型进行光照处理以及纹理添加，得到流域虚拟模型；
步骤S215：根据流域数据中的地理信息数据中的分辨率数据对流域虚拟模型进行多分辨率层级调整，得到流域虚拟地理环境模型。
本发明中多源数据融合、细节增强、光照处理和纹理添加等操作可以提高虚拟地理环境模型的真实感和逼真性，使用户能够在虚拟环境中获得更贴近现实的体验。多源数据融合允许整合不同来源的地理信息数据，提供全面的地理环境描述，有助于更准确地模拟洪水对不同地区的影响。细节增强操作可以提高地形和地理特征的分辨率，使用户能够更清晰地观察地表的细节，例如山脊、山谷、河流等。将数据转化为三维模型有助于用户以多角度、多维度观察地理环境，提供更多的信息。光照处理和纹理添加可以改善虚拟地理环境的视觉效果，增加场景的逼真感。多分辨率层级调整允许用户根据需要调整地理环境模型的分辨率，以便在不同情境下平衡性能和逼真度。本发明提高了用户在虚拟环境中的体验，使他们更好地理解地理背景信息、地形特征和潜在的洪水影响。
优选地，步骤S211具体为：
根据流域数据中的地理信息数据中的多源图像数据进行卷积处理，得到多源图像卷积层数据；
对多源图像卷积层数据进行聚类计算，得到多源图像聚类数据；
对多源图像聚类数据进行高斯分布处理，得到多源图像高斯分布数据；
根据多源图像高斯分布数据对流域数据中的地理信息数据中的多源图像数据进行图像对齐，得到多源图像对齐数据；
对多源图像对齐数据进行数据融合，得到图像融合数据；
根据流域数据中的地理信息数据对图像融合数据进行插值处理，得到流域多源融合数据。
本发明中多源图像数据的卷积处理、聚类计算、高斯分布处理和图像对齐等操作允许将不同源的图像数据融合在一起，生成更全面和丰富的多源数据，有助于提高虚拟地理环境模型的信息质量和多样性。高斯分布处理等操作可以改善图像的质量，去除图像中的噪音或伪影，从而提供更清晰、更真实的图像数据。图像对齐和数据融合操作使得不同源的数据能够在相同的地理坐标系统下协同工作，提供一致的地理环境信息，增强了模拟的一致性和准确性。多源数据融合提供了更多的地理信息和图像数据，使虚拟地理环境更丰富，提高用户对地理背景和地形特征的理解，增强虚拟环境的逼真感。多源数据的融合和插值处理有助于更准确地模拟不同地区的地理环境。通过对多源图像数据进行图像对齐，本方法确保不同源数据在空间上保持一致，从而更好地适应虚拟地理环境的建模需求。这有助于生成更精确的虚拟地理环境模型，而常规的技术手段确保不同源数据的空间对齐需要更多手动处理或复杂的校正，增加了工作量。
优选地，步骤S212具体为：
对流域多源融合数据进行区域分割处理，得到流域多源融合区域数据；
对流域多源融合区域数据进行特征提取，得到区域特征数据；
对区域特征数据进行区域特性分析，得到区域特性数据；
根据区域特性数据进行细节增强策略选择，得到细节增强策略数据；
根据细节增强策略数据对流域多源融合数据进行细节增强，得到流域细节增强数据。
本发明中区域分割和特征提取操作可以根据流域的特点将地理环境分割成不同的区域，并提取出每个区域的特征，有助于个性化地改善每个区域的地理环境，使模拟更贴近实际情况。根据区域特性数据选择细节增强策略，有助于对不同区域的地理环境进行个性化的细节增强，提高虚拟环境的逼真度和精细度。区域特性分析和细节增强策略选择有助于精炼地理环境数据，去除不必要的信息或噪音，提高数据的质量。通过针对每个区域应用不同的细节增强策略，可以提高洪水模拟的精度，因为不同地区有不同的地形特征和水文条件。精细的细节增强策略可以帮助优化计算资源的分配，使洪水模拟的计算效率更高。
优选地，步骤S3具体为：
根据预设的时间步数据对水域虚拟环境数据进行水位动态模拟，得到水位动态模拟数据；
对水域基础数据以及水位动态模拟数据进行洪水演进模拟，得到洪水演进模拟数据；
根据水库基础数据以及水位动态模拟数据进行泄洪事件模拟，得到泄洪事件模拟数据；
将水位动态模拟数据、洪水演进模拟数据以及泄洪事件模拟数据进行整合，得到水域动态虚拟环境数据。
本发明中水位动态模拟操作使得虚拟环境可以动态反映水位的变化，包括洪水的上涨和下降。这增加了模拟的时空准确性。洪水演进模拟操作允许模拟洪水在不同地理环境中的传播和影响，包括淹没区域的扩展和深度的变化，可以更好地理解洪水事件的演变过程。泄洪事件模拟操作考虑了水库的泄洪行为，根据水库基础数据模拟泄洪事件，使得模拟能够更精确地预测水库泄洪对洪水的影响。整合水位动态模拟数据、洪水演进模拟数据和泄洪事件模拟数据生成水域动态虚拟环境数据，提供了综合性的洪水情景模拟，包括水位变化、淹没情况和泄洪事件，有助于提供全面的洪水模拟预报信息。动态模拟操作使得虚拟环境可以实时更新水位信息，帮助决策者了解洪水的最新状态和预测。
优选地，步骤S4具体为：
获取水域水雨情数据；
根据水域基础数据中的流域数据进行水文模型构建，得到流域水文模型；
根据水库基础数据进行水库蓄排水模型构建，得到水库蓄排水模型；
将流域水文模型以及水库蓄排水模型进行关联，得到水域基础水文模型；
根据水域水雨情数据对水域基础水文模型进行水动力模拟，得到水域洪水模型。
本发明中获取水域水雨情数据提供了洪水模拟的关键输入，包括降雨、水位、流量等信息，为模拟提供了真实的气象和水文数据。构建流域水文模型有助于理解流域内水文过程，包括雨水径流和河流水文，提供了对自然水循环的模拟，有助于理解洪水的形成机制。构建水库蓄排水模型有助于模拟水库的蓄水和泄洪行为，对于预测水库泄洪对洪水的影响至关重要。将流域水文模型和水库蓄排水模型关联起来，可以提供更综合的水文模型，同时考虑了自然流域和人工水库的影响，增强了洪水模拟的全面性和准确性。水动力模拟操作允许模拟洪水在水域中的传播和演变，包括水位变化、洪水深度和流速等信息，有助于提供详细的洪水情景。生成的水域洪水模型可以用于洪水预报、应对策略制定和风险评估，提供了决策支持的关键信息。水动力模拟操作允许实时更新洪水模型，以反映不同时刻的洪水情况。
优选地，步骤S5具体为：
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行水位参数模拟，得到水位参数数据；
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行水流速参数模拟，得到水流速参数数据；
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪峰流量参数模拟，得到洪峰流量参数数据；
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪水演进路径参数模拟，得到洪水演进路径参数数据；
将水位参数数据、水流速参数数据、洪峰流量参数数据以及洪水演进路径参数数据进行动态关联并渲染展示，得到洪水模拟预报数据。
本发明中根据水域洪水模型模拟了水位、水流速、洪峰流量和洪水演进路径等多维参数，提供了全面的洪水情景描述。综合展示水位、水流速、洪峰流量和洪水演进路径等参数数据，提供了多角度、多维度的洪水情景，有助于更好地理解洪水事件。动态关联参数数据，使洪水情景可以实时更新，反映不同时刻的洪水变化，提高了模拟的时空准确性。渲染展示参数数据，将模拟结果可视化呈现，使用户能够直观地观察洪水的影响，增强了用户体验。
优选地，本申请还提供了一种基于虚拟现实的洪水模拟预报系统，用于执行如上所述的基于虚拟现实的洪水模拟预报方法，该基于虚拟现实的洪水模拟预报系统包括：
水域基础数据采集模块，用于获取水域基础数据，其中水域基础数据包括水库基础数据、流域数据以及沿江提防数据；
虚拟环境创建模块，用于根据水域基础数据进行虚拟环境创建，得到水域虚拟环境数据；
动态调整模块，用于根据预设的时间步数据对水域虚拟环境数据进行动态调整，得到水域动态虚拟环境数据；
水域洪水模型构建模块，用于获取水域水雨情数据，并根据水域水雨情数据以及水域基础数据构建水域洪水模型；
洪水参数模拟模块，用于根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪水参数模拟，得到洪水模拟预报数据。
本发明的有益效果在于：获取水域基础数据，包括水库基础数据、流域数据和沿江提防数据，使得模型更全面，能够考虑不同要素对洪水形成和演进的影响，从而提高了洪水模拟的准确性。水域虚拟环境数据的创建不仅考虑了地理信息，还利用了多源数据融合、细节增强和多分辨率地形数据处理等细致的处理作业，使虚拟环境更加逼真和细致，提供了用户友好的、高度可视化的虚拟环境，增强了用户对洪水事件的理解和参与度。实现了对虚拟环境的动态调整和洪水参数模拟，意味着虚拟环境能够根据不同时间步的数据进行实时更新，提供了多维度、多时空的洪水模拟，有助于更好地理解洪水的演进和影响。利用水域水雨情数据和水域基础数据构建水域洪水模型，从而实现了洪水参数模拟，生成的洪水模拟预报数据包括水位、水流速、洪峰流量和洪水演进路径等多维参数，为用户提供了全面、综合的洪水情景描述。生成的洪水模拟预报数据可用于洪水预警、应对策略的制定以及风险评估，有助于用户更好地应对洪水事件，减少损失和风险。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出了一实施例的基于虚拟现实的洪水模拟预报方法的步骤流程图；
图2示出了一实施例的水域基础数据获取方法的步骤流程图；
图3示出了一实施例的水域虚拟环境创建方法的步骤流程图；
图4示出了一实施例的流域虚拟地理环境模型构建方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
请参阅图1至图4，本申请提供了一种基于虚拟现实的洪水模拟预报方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取水域基础数据，其中水域基础数据包括水库基础数据、流域数据以及沿江提防数据；
具体地，水库基础数据采集，使用现场测量、卫星遥感或地理信息系统（GIS）来获取水库的地理位置、容量、溢洪道参数、泄洪能力等数据。流域数据收集，使用GIS和卫星遥感等技术获取流域范围内的地理信息，包括地形、土地利用、降雨分布等数据。沿江提防数据获取，整合相关部门预存于云平台的资料，包括河流堤防、防洪墙、水位测站等的位置、高度、状态等信息。
步骤S2：根据水域基础数据进行虚拟环境创建，得到水域虚拟环境数据；
具体地，多源数据融合，将水库、流域和提防数据融合为一个综合性的水域基础数据集。虚拟地理环境建模，利用地理信息系统（GIS）工具和3D建模软件，将水域基础数据转化为虚拟地理环境模型。细节增强，对虚拟环境模型进行细节增强，包括地形细节、植被、建筑等，以增加环境的真实感和逼真度。
步骤S3：根据预设的时间步数据对水域虚拟环境数据进行动态调整，得到水域动态虚拟环境数据；
具体地，时间步数据生成，根据需要的时间范围和时间分辨率生成时间步数据，包括洪水演进过程中的不同时间点。水位动态模拟，根据水位变化数据，调整虚拟环境中的水位，模拟不同时刻的水位情况。洪水演进路径模拟，模拟不同时间步中洪水的演进路径，包括洪水蔓延和退水过程。
具体地，确定模拟时间范围，首先，需要确定洪水模拟的时间范围，即从什么时候开始模拟，到什么时候结束模拟，通常基于实际需求和预测的洪水事件。例如，如果要模拟未来72小时内的洪水演进，时间范围是从当前时刻开始，一直模拟到未来三天的时间点。确定时间分辨率，时间分辨率是指洪水模拟中的时间步长，通常以小时或分钟为单位。确定时间分辨率时，需要考虑模拟的精度和计算资源的可用性，较小的时间步长可以提供更精确的模拟，但需要更多的计算资源。通常，根据需求和可用资源，选择一个时间分辨率。生成时间步序列，一旦确定了时间范围和时间分辨率，就可以生成时间步序列，是一个包含了模拟中的不同时间点的时间步骤列表。例如，如果时间范围是从现在开始的72小时，时间分辨率是每小时一步，那么时间步序列包括当前时刻、1小时后、2小时后、3小时后，一直到72小时后的时间点。确定时间步数据的属性，每个时间步需要包括有关该时间点的信息，例如日期、时间、水位、降雨量等，这些属性将在洪水模拟中使用，属性的确定取决于模拟的具体要求。例如，在每个时间步中，可以包括日期和时间信息以及相应的降雨数据。案例说明：假设需要模拟未来三天内的洪水演进，时间范围从当前时刻开始，选择小时为时间分辨率。生成时间步数据的步骤如下：步骤1：确定模拟时间范围：开始时间：当前时刻（2024年01月25日10:00AM），结束时间：未来72小时（2024年01月28日10:00AM），步骤2：确定时间分辨率：每小时一步，步骤3：生成时间步序列：当前时刻：2024年01月25日10:00AM，1小时后：2024年01月25日11:00AM，2小时后：2024年01月25日12:00PM，...72小时后：2024年01月28日10:00AM。步骤4：确定时间步数据的属性：日期和时间信息：每个时间步的日期和时间，降雨量数据：每个时间步的降雨量预测数据。
水位模拟，首先是模型选择，选择水位模拟模型，通常是一维或二维水动力模型，如HEC-RAS、FLO-2D等。参数设置，根据实际情况和水文数据，设置模型所需的参数，包括河道几何特征、地形、流速、流量等。模拟计算，运行水位模型，模拟不同时刻的水位情况。通常，水位模型会考虑降雨、流入流出等因素，生成水位随时间的变化曲线。虚拟环境调整，水位调整，根据模拟结果，调整虚拟环境中的水位表示，以反映不同时刻的水位情况，通过提高或降低水位表示的高度来实现。水位动画：为了更好地呈现水位的动态变化，可以创建水位动画，逐帧显示不同时刻的水位情况。假设模拟一条河流的水位动态变化，以应对洪水事件。系统收集了该河流的历史水位数据，并使用HEC-RAS水位模型进行模拟。从当地水文监测站获得了过去一年的每日水位数据，包括河流的水位高度。使用HEC-RAS水位模型，系统设置了模型的几何参数、流速参数和流量参数。然后，系统运行模型，模拟了未来七天内每小时的水位变化。根据模拟结果，系统在虚拟环境中调整了河流的水位表示。系统创建了一个水位动画，通过逐帧渲染，呈现了未来七天内每小时的水位情况。用户可以通过虚拟现实头显或计算机屏幕观看这一动态水位变化。
步骤S4：获取水域水雨情数据，并根据水域水雨情数据以及水域基础数据构建水域洪水模型；
具体地，水域水雨情数据采集，获取实时或历史水域的雨量、水位、流量等水文气象数据。水文模型构建，使用水域基础数据中的流域数据，构建水文模型，包括降雨径流模型等。水库蓄排水模型构建，基于水库基础数据构建水库蓄排水模型，模拟水库的蓄水和泄洪行为。水域洪水模型建立，将水文模型和水库蓄排水模型关联起来，构建水域基础水文模型，用于洪水模拟。
步骤S5：根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪水参数模拟，得到洪水模拟预报数据。
具体地，水位参数模拟，使用水域洪水模型模拟不同时间步的水位变化，并将结果应用于虚拟环境数据。水流速参数模拟，模拟水域中的水流速度，以反映洪水的流动情况。洪峰流量参数模拟，模拟洪水期间的洪峰流量，以评估水域的洪水风险。洪水演进路径参数模拟，模拟洪水的演进路径，包括洪水的扩散和退水过程。动态关联和渲染展示，将模拟得到的各种参数数据进行动态关联，以生成全面的洪水模拟预报数据，并进行渲染展示，以提供用户友好的洪水情景可视化。
本发明中通过整合水域基础数据、虚拟环境数据和水雨情数据，以及利用洪水模型进行参数模拟，该方法能够提高洪水预报的准确性，虚拟环境数据和洪水模型可以更好地模拟和预测洪水的发展和影响，克服了传统方法中的非直观的数据分析带来的延时性或者需要进一步的数据处理以实现洪水影响预测的局限性。本发明中的动态调整和模拟过程允许实时监测和预测洪水事件的演变，使用户能够及时采取行动，减少洪水造成的损害。通过虚拟环境创建，用户可以以更直观和沉浸的方式理解洪水情况，有助于提高决策者和公众对洪水风险的认识，并更好地准备和应对洪水事件。通过模拟不同洪水情境和预测洪水影响，可以更有效地分配救援和应急资源，以减轻洪水造成的影响。用于洪水风险管理和城市规划，通过洪水模型和虚拟环境，可以评估不同区域的洪水风险，帮助规划更安全和可持续的城市发展。传统的洪水测试和实验会涉及到昂贵的现场测试，而这种虚拟现实方法可以降低成本，提供更多的测试和模拟机会。
优选地，步骤S1具体为：
步骤S11：通过预设的水库数据库进行水库事件采集以及水库特性数据采集，得到水库事件数据以及水库特性数据；
具体地，水库事件数据的采集可以包括监测站点记录、历史洪水事件资料、降雨数据等，例如，通过水文测站、气象站和遥感数据获取水位、降雨、蓄水量等数据。水库特性数据包括水库容量、溢洪道参数、坝体高度、坝型等，通过水库管理部门提供的文件、调查报告或现场测量获得。
步骤S12：通过GIS信息系统进行水库位置采集，得到水库位置数据；
具体地，通过使用全球定位系统（GPS）或GIS工具，可以准确地采集水库的地理坐标、坝的位置、水库边界等地理信息数据。
步骤S13：将水库事件数据、水库特性数据以及水库位置数据进行数据整合，得到水库基础数据；
具体地，将水库事件数据、水库特性数据和水库位置数据整合成一个综合性的水库基础数据集，通过数据清洗、格式转换和数据库管理系统来完成。
步骤S14：通过GIS系统进行流域范围的地理信息采集，得到流域数据；
具体地，使用GIS工具和卫星遥感技术获取流域范围内的地理信息数据，包括地形数据、土地利用、地貌特征、降雨分布等，以建立完整的流域数据。
步骤S15：通过预设的沿江提防工程数据库进行沿江提防数据采集，得到沿江提防数据。
具体地，从沿江提防工程数据库中获取有关河流堤防、防洪墙、水位测站、泵站等的数据，包括位置、高程、状态等信息。
本发明中通过预设的水库数据库和沿江提防工程数据库，可以获取关于水库和沿江提防工程的详细信息，有助于提高数据的全面性和准确性，从而改善了洪水模拟的准确性。获取水库特性数据，包括水库容量、泄洪能力、溢流结构等信息，使洪水模型能够更好地模拟水库的行为和响应，有助于更精确地预测水库泄洪对洪水的影响。水库位置数据的获取使得虚拟环境创建可以精确地将水库放置在地理环境中，提供了洪水模拟的准确空间背景。流域数据的获取允许模型考虑整个流域范围内的降雨和水文条件，从而更全面地模拟洪水的形成和传播。沿江提防数据的获取使得模型可以考虑到沿江提防工程的存在和影响，帮助评估洪水风险和改善防洪策略。
优选地，其特征在于，步骤S2具体为：
步骤S21：根据流域数据中的地理信息数据进行虚拟地理环境建模，得到流域虚拟地理环境模型；
具体地，使用GIS数据和数字高程模型（DEM）数据，生成虚拟地理环境中的地形模型，包括山脉、河流、湖泊等地形特征的建模。基于卫星图像和地理数据，模拟虚拟地理环境中的土地利用情况，包括城市、农田、森林、湿地等不同土地类型。根据卫星图像或植被调查数据，在虚拟地理环境中添加植被，包括树木、植被覆盖等，以提高环境的真实感。
步骤S22：对流域虚拟地理环境模型进行水域虚拟环境构建，得到水域虚拟环境模型；
具体地，基于流域地理信息数据，创建虚拟的河流、湖泊和水体，包括确定它们的形状、大小和位置。使用流体动力学模型模拟水的流动，包括水流速度、水位和水流方向的变化。
步骤S23：根据水库基础数据对水域虚拟环境模型进行虚拟水库创建，得到水域虚拟环境数据。
具体地，根据水库基础数据，建立虚拟水库模型，包括水库的形状、容量、溢洪道等特性。根据水库的水位数据，动态调整虚拟水库的水位，模拟水库的水位变化。
本发明中通过建立虚拟地理环境模型，包括流域和水域的虚拟环境，用户可以以可视化和直观的方式观察和理解水域的地理特征和地形，从而更好地把握地理背景信息。虚拟地理环境模型和水域虚拟环境的构建可以创造出沉浸式的虚拟环境，使用户能够仿佛身临其境地感受洪水模拟情景，有助于提高用户的参与度和情感投入。虚拟环境的构建允许用户在虚拟世界中进行实时互动，例如改变水库的参数、观察洪水的发展等，有助于用户更深入地探索洪水模拟情景，并测试不同应对策略。
优选地，步骤S21具体为：
步骤S211：根据流域数据中的地理信息数据进行多源数据融合，得到流域多源融合数据；
具体地，从卫星遥感数据、地理信息系统（GIS）数据库、激光雷达扫描等多个数据源获取地理信息数据，包括地形、土地利用、水体分布等。对不同数据源的地理信息数据进行预处理，包括坐标转换、数据格式统一、去噪等，以确保数据一致性和准确性。使用数据融合算法，如多层次数据融合、遥感图像融合等，将不同数据源的地理信息数据融合成一个一致性的地理环境数据集。
步骤S212：对流域多源融合数据进行细节增强，得到流域细节增强数据；
具体地，使用图像处理技术、细节增强算法（如超分辨率算法、局部对比度增强等）对地理数据进行细节增强。根据高分辨率遥感图像或LiDAR数据，增加地理环境的地貌特征，如山脊、山谷、河流等。
步骤S213：对流域细节增强数据进行三维模型转换，得到流域三维模型；
具体地，使用计算机图形学技术，将细节增强后的地理数据转换为三维地理模型，包括建筑物、植被、地形等。
步骤S214：对流域三维模型进行光照处理以及纹理添加，得到流域虚拟模型；
具体地，使用光线追踪技术或实时渲染引擎，模拟阳光照射、阴影投射和光照效果，增强模型的真实感。添加纹理映射，将真实的地表纹理应用到三维模型上，包括地面纹理、植被纹理等。
步骤S215：根据流域数据中的地理信息数据中的分辨率数据对流域虚拟模型进行多分辨率层级调整，得到流域虚拟地理环境模型。
具体地，根据地理信息数据中的分辨率信息，确定不同区域的分辨率要求。根据分辨率要求，生成多个不同分辨率层级的虚拟地理环境模型，以满足不同应用场景的需求。
本发明中多源数据融合、细节增强、光照处理和纹理添加等操作可以提高虚拟地理环境模型的真实感和逼真性，使用户能够在虚拟环境中获得更贴近现实的体验。多源数据融合允许整合不同来源的地理信息数据，提供全面的地理环境描述，有助于更准确地模拟洪水对不同地区的影响。细节增强操作可以提高地形和地理特征的分辨率，使用户能够更清晰地观察地表的细节，例如山脊、山谷、河流等。将数据转化为三维模型有助于用户以多角度、多维度观察地理环境，提供更多的信息。光照处理和纹理添加可以改善虚拟地理环境的视觉效果，增加场景的逼真感。多分辨率层级调整允许用户根据需要调整地理环境模型的分辨率，以便在不同情境下平衡性能和逼真度。本发明提高了用户在虚拟环境中的体验，使他们更好地理解地理背景信息、地形特征和潜在的洪水影响。
优选地，步骤S211具体为：
根据流域数据中的地理信息数据中的多源图像数据进行卷积处理，得到多源图像卷积层数据；
具体地，从卫星、无人机或其他传感器获取多源图像数据，包括不同波段的图像，如可见光、红外线等。使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对多源图像数据进行卷积操作，提取图像特征。
对多源图像卷积层数据进行聚类计算，得到多源图像聚类数据；
具体地，从卷积层数据中提取特征向量，描述图像的特征。使用聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等，将图像特征向量划分为不同的聚类簇。
对多源图像聚类数据进行高斯分布处理，得到多源图像高斯分布数据；
具体地，统计每个聚类簇的特征数据，包括均值、方差等统计信息。使用高斯分布模型，根据统计信息建模每个聚类簇的数据分布。
根据多源图像高斯分布数据对流域数据中的地理信息数据中的多源图像数据进行图像对齐，得到多源图像对齐数据；
具体地，使用图像配准技术，根据高斯分布模型的信息对不同图像进行配准，确保它们在相同的坐标系下对齐。有两幅卫星图像，分别来自不同时间拍摄的相同地区，将它们进行配准，以便进行地表变化分析，以下是具体步骤：数据准备：获取两幅卫星图像，这些图像包含了相同地理区域的不同时间点的景象。选择配准算法：选择一个图像配准算法，如特征点匹配，这个算法将在两幅图像中找到对应的特征点，以确定它们之间的变换关系。特征提取与匹配：使用算法提取两幅图像中的特征点，并进行特征点匹配。高斯分布模型信息：在此步骤中，考虑到高斯分布模型信息，分析特征点的分布情况，例如，可以计算每个特征点的高斯权重，根据它们与周围特征点的相对位置和一致性，可信度较高的特征点将具有较高的权重。优化配准：在配准算法中，引入权重，并调整优化目标函数，以最小化残差并考虑特征点的权重，导致更准确的图像配准。
对多源图像对齐数据进行数据融合，得到图像融合数据；
具体地，使用数据融合算法，将经过配准的多源图像数据融合成一个一致性的图像数据集，包括加权平均、小波变换、主成分分析、图像融合卷积神经网络等。根据所选算法，将多源图像数据融合成一个一致性的图像数据集，如每个像素或像素块进行组合或合并。每个算法都有其独特的方式来融合信息，例如加权平均会使用不同权重来融合不同图像，而小波变换可以将不同尺度和方向上的细节合并在一起。
具体地，获取可见光和红外遥感图像，并确保它们在相同的坐标系下进行了配准。选择小波变换作为融合算法，因为它可以在不同频率和尺度上分析图像，以便融合可见光和红外信息。对可见光和红外图像应用小波变换，分别得到它们的小波系数。然后，将这些小波系数按照一定的规则融合在一起，例如取最大值或加权平均。最后，逆小波变换将融合后的系数转换回图像域，生成多光谱图像。
根据流域数据中的地理信息数据对图像融合数据进行插值处理，得到流域多源融合数据。
具体地，使用流域数据中的地理信息数据，如地理坐标、分辨率等信息。使用插值算法，如双线性插值、三次样条插值等，根据地理信息数据对图像融合数据进行插值，生成流域多源融合数据。
本发明中多源图像数据的卷积处理、聚类计算、高斯分布处理和图像对齐等操作允许将不同源的图像数据融合在一起，生成更全面和丰富的多源数据，有助于提高虚拟地理环境模型的信息质量和多样性。高斯分布处理等操作可以改善图像的质量，去除图像中的噪音或伪影，从而提供更清晰、更真实的图像数据。图像对齐和数据融合操作使得不同源的数据能够在相同的地理坐标系统下协同工作，提供一致的地理环境信息，增强了模拟的一致性和准确性。多源数据融合提供了更多的地理信息和图像数据，使虚拟地理环境更丰富，提高用户对地理背景和地形特征的理解，增强虚拟环境的逼真感。多源数据的融合和插值处理有助于更准确地模拟不同地区的地理环境。通过对多源图像数据进行图像对齐，本方法确保不同源数据在空间上保持一致，从而更好地适应虚拟地理环境的建模需求。这有助于生成更精确的虚拟地理环境模型，而常规的技术手段确保不同源数据的空间对齐需要更多手动处理或复杂的校正，增加了工作量。
优选地，步骤S212具体为：
对流域多源融合数据进行区域分割处理，得到流域多源融合区域数据；
具体地，使用图像分割算法，如分水岭分割、基于阈值的分割等，将流域多源融合数据划分为不同的区域。
对流域多源融合区域数据进行特征提取，得到区域特征数据；
具体地，对每个区域中的数据进行特征提取，可以包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
对区域特征数据进行区域特性分析，得到区域特性数据；
具体地，对区域特征数据进行统计分析，包括均值、方差、相关性等统计指标。
具体地，对区域特征数据进行数据映射，得到区域特性数据，如颜色特征对应的颜色标签数据，纹理特征对应的纹理标签数据以及形状特征对应的形状特征标签。
根据区域特性数据进行细节增强策略选择，得到细节增强策略数据；
具体地，基于区域特性数据，选择不同的细节增强策略，如对比度增强、锐化、降噪等策略。如果某个地区的图像具有低对比度，可以选择对比度增强策略，例如直方图均衡化，以增加图像的对比度。如果某个地区的图像受到噪声干扰，可以选择降噪策略，例如中值滤波或小波降噪，以减少噪声。如果某个地区的图像需要更好的边缘信息，可以选择锐化策略，例如卷积锐化，以增强图像中的边缘。
具体地，基于特征分析的结果，为每个区域选择适当的细节增强策略。不同的区域可以采用不同的增强方法，以满足其局部需求。例如，在高纹理区域可以应用细节放大算法，而在光照不均匀的区域可以应用光照校正方法。
根据细节增强策略数据对流域多源融合数据进行细节增强，得到流域细节增强数据。
具体地，根据选择的细节增强策略，对区域数据进行相应的操作，如增加对比度、提高清晰度等。
本发明中区域分割和特征提取操作可以根据流域的特点将地理环境分割成不同的区域，并提取出每个区域的特征，有助于个性化地改善每个区域的地理环境，使模拟更贴近实际情况。根据区域特性数据选择细节增强策略，有助于对不同区域的地理环境进行个性化的细节增强，提高虚拟环境的逼真度和精细度。区域特性分析和细节增强策略选择有助于精炼地理环境数据，去除不必要的信息或噪音，提高数据的质量。通过针对每个区域应用不同的细节增强策略，可以提高洪水模拟的精度，因为不同地区有不同的地形特征和水文条件。精细的细节增强策略可以帮助优化计算资源的分配，使洪水模拟的计算效率更高。
优选地，步骤S3具体为：
根据预设的时间步数据对水域虚拟环境数据进行水位动态模拟，得到水位动态模拟数据；
具体地，使用数值模型，如水动力模型或计算流体动力学（CFD）模型，基于时间步数据模拟水位随时间的变化。
对水域基础数据以及水位动态模拟数据进行洪水演进模拟，得到洪水演进模拟数据；
具体地，使用水文模型和水动力模型，模拟洪水在水域内的传播，包括水位升降、流速等变化。
根据水库基础数据以及水位动态模拟数据进行泄洪事件模拟，得到泄洪事件模拟数据；
具体地，基于水位动态模拟数据和水库特性，模拟水库的泄洪过程，包括泄洪流量、泄洪时间等信息。
将水位动态模拟数据、洪水演进模拟数据以及泄洪事件模拟数据进行整合，得到水域动态虚拟环境数据。
具体地，将上述模拟数据按照时间步骤整合，创建动态虚拟环境数据，以反映水位、洪水演进、泄洪等动态情况。
本发明中水位动态模拟操作使得虚拟环境可以动态反映水位的变化，包括洪水的上涨和下降。这增加了模拟的时空准确性。洪水演进模拟操作允许模拟洪水在不同地理环境中的传播和影响，包括淹没区域的扩展和深度的变化，可以更好地理解洪水事件的演变过程。泄洪事件模拟操作考虑了水库的泄洪行为，根据水库基础数据模拟泄洪事件，使得模拟能够更精确地预测水库泄洪对洪水的影响。整合水位动态模拟数据、洪水演进模拟数据和泄洪事件模拟数据生成水域动态虚拟环境数据，提供了综合性的洪水情景模拟，包括水位变化、淹没情况和泄洪事件，有助于提供全面的洪水模拟预报信息。动态模拟操作使得虚拟环境可以实时更新水位信息，帮助决策者了解洪水的最新状态和预测。
优选地，步骤S4具体为：
获取水域水雨情数据；
具体地，气象数据获取，从气象台或气象传感器中获取实时降雨数据，包括降雨强度、降雨持续时间等。水文监测数据获取，通过水文监测站获取水位数据、雨量数据等，以监测水域的水文情况。水域水雨情数据包括气象数据以及水文监测数据。
根据水域基础数据中的流域数据进行水文模型构建，得到流域水文模型；
具体地，选择水文模型，如基于单位线法的SCS-CN模型、SWAT模型等。根据流域特性和水域基础数据，估计水文模型的参数，例如土壤类型、降雨产流系数等。
根据水库基础数据进行水库蓄排水模型构建，得到水库蓄排水模型；
具体地，基于水库的物理特性，建立水库蓄水和排水的数学模型，考虑水库的容积、出流能力等。模拟水库的操作规程，包括泄洪、蓄水等，以得到水库在不同情况下的响应。
将流域水文模型以及水库蓄排水模型进行关联，得到水域基础水文模型；
具体地，将流域水文模型和水库蓄排水模型的输出数据整合，以建立水域基础水文模型。
根据水域水雨情数据对水域基础水文模型进行水动力模拟，得到水域洪水模型。
具体地，使用获取的降雨数据作为模型的输入，考虑不同时间段的降雨情况。使用水文模型模拟流域内的降雨径流过程，考虑地表径流、地下径流等。
本发明中获取水域水雨情数据提供了洪水模拟的关键输入，包括降雨、水位、流量等信息，为模拟提供了真实的气象和水文数据。构建流域水文模型有助于理解流域内水文过程，包括雨水径流和河流水文，提供了对自然水循环的模拟，有助于理解洪水的形成机制。构建水库蓄排水模型有助于模拟水库的蓄水和泄洪行为，对于预测水库泄洪对洪水的影响至关重要。将流域水文模型和水库蓄排水模型关联起来，可以提供更综合的水文模型，同时考虑了自然流域和人工水库的影响，增强了洪水模拟的全面性和准确性。水动力模拟操作允许模拟洪水在水域中的传播和演变，包括水位变化、洪水深度和流速等信息，有助于提供详细的洪水情景。生成的水域洪水模型可以用于洪水预报、应对策略制定和风险评估，提供了决策支持的关键信息。水动力模拟操作允许实时更新洪水模型，以反映不同时刻的洪水情况。
优选地，步骤S5具体为：
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行水位参数模拟，得到水位参数数据；
具体地，洪水情景设置，基于洪水模型，设定不同洪水情景，如洪峰流量、洪水演进速度等。水位模拟，使用水域洪水模型模拟水位随时间的变化，生成水位参数数据。
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行水流速参数模拟，得到水流速参数数据；
具体地，水流模拟，利用洪水模型模拟水流速度的分布情况，考虑地形、水流阻力等因素。流速参数提取，从模拟结果中提取水流速度参数，生成水流速参数数据。
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪峰流量参数模拟，得到洪峰流量参数数据；
具体地，洪峰流量模拟，利用洪水模型模拟不同位置的洪峰流量情况，考虑降雨、地形等影响因素。洪峰流量提取，从模拟结果中提取洪峰流量参数，生成洪峰流量参数数据。
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪水演进路径参数模拟，得到洪水演进路径参数数据；
具体地，洪水路径模拟，利用洪水模型模拟洪水在不同时间段的演进路径，考虑地形、水位等因素。演进路径参数提取，从模拟结果中提取洪水演进路径参数，生成洪水演进路径参数数据。
将水位参数数据、水流速参数数据、洪峰流量参数数据以及洪水演进路径参数数据进行动态关联并渲染展示，得到洪水模拟预报数据。
具体地，数据整合，整合各种参数数据，将它们关联到水域动态虚拟环境数据。三维可视化，利用虚拟现实技术，将参数数据在三维地理环境中渲染展示，以呈现洪水模拟预报的可视化效果。
本发明中根据水域洪水模型模拟了水位、水流速、洪峰流量和洪水演进路径等多维参数，提供了全面的洪水情景描述。综合展示水位、水流速、洪峰流量和洪水演进路径等参数数据，提供了多角度、多维度的洪水情景，有助于更好地理解洪水事件。动态关联参数数据，使洪水情景可以实时更新，反映不同时刻的洪水变化，提高了模拟的时空准确性。渲染展示参数数据，将模拟结果可视化呈现，使用户能够直观地观察洪水的影响，增强了用户体验。
优选地，本申请还提供了一种基于虚拟现实的洪水模拟预报系统，用于执行如上所述的基于虚拟现实的洪水模拟预报方法，该基于虚拟现实的洪水模拟预报系统包括：
水域基础数据采集模块，用于获取水域基础数据，其中水域基础数据包括水库基础数据、流域数据以及沿江提防数据；
虚拟环境创建模块，用于根据水域基础数据进行虚拟环境创建，得到水域虚拟环境数据；
动态调整模块，用于根据预设的时间步数据对水域虚拟环境数据进行动态调整，得到水域动态虚拟环境数据；
水域洪水模型构建模块，用于获取水域水雨情数据，并根据水域水雨情数据以及水域基础数据构建水域洪水模型；
洪水参数模拟模块，用于根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪水参数模拟，得到洪水模拟预报数据。
本发明的有益效果在于：获取水域基础数据，包括水库基础数据、流域数据和沿江提防数据，使得模型更全面，能够考虑不同要素对洪水形成和演进的影响，从而提高了洪水模拟的准确性。水域虚拟环境数据的创建不仅考虑了地理信息，还利用了多源数据融合、细节增强和多分辨率地形数据处理等细致的处理作业，使虚拟环境更加逼真和细致，提供了用户友好的、高度可视化的虚拟环境，增强了用户对洪水事件的理解和参与度。实现了对虚拟环境的动态调整和洪水参数模拟，意味着虚拟环境能够根据不同时间步的数据进行实时更新，提供了多维度、多时空的洪水模拟，有助于更好地理解洪水的演进和影响。利用水域水雨情数据和水域基础数据构建水域洪水模型，从而实现了洪水参数模拟，生成的洪水模拟预报数据包括水位、水流速、洪峰流量和洪水演进路径等多维参数，为用户提供了全面、综合的洪水情景描述。生成的洪水模拟预报数据可用于洪水预警、应对策略的制定以及风险评估，有助于用户更好地应对洪水事件，减少损失和风险。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附申请文件而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (6)
1.一种基于虚拟现实的洪水模拟预报方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取水域基础数据，其中水域基础数据包括水库基础数据、流域数据以及沿江提防数据；
步骤S2，包括：
步骤S21，包括：
步骤S211，包括：
根据流域数据中的地理信息数据中的多源图像数据进行卷积处理，得到多源图像卷积层数据；
对多源图像卷积层数据进行聚类计算，得到多源图像聚类数据；
对多源图像聚类数据进行高斯分布处理，得到多源图像高斯分布数据；
根据多源图像高斯分布数据对流域数据中的地理信息数据中的多源图像数据进行图像对齐，得到多源图像对齐数据；
对多源图像对齐数据进行数据融合，得到图像融合数据；
根据流域数据中的地理信息数据对图像融合数据进行插值处理，得到流域多源融合数据；
步骤S212，包括：
对流域多源融合数据进行区域分割处理，得到流域多源融合区域数据；
对流域多源融合区域数据进行特征提取，得到区域特征数据；
对区域特征数据进行区域特性分析，得到区域特性数据；
根据区域特性数据进行细节增强策略选择，得到细节增强策略数据；
根据细节增强策略数据对流域多源融合数据进行细节增强，得到流域细节增强数据；
步骤S213：对流域细节增强数据进行三维模型转换，得到流域三维模型；
步骤S214：对流域三维模型进行光照处理以及纹理添加，得到流域虚拟模型；
步骤S215：根据流域数据中的地理信息数据中的分辨率数据对流域虚拟模型进行多分辨率层级调整，得到流域虚拟地理环境模型；
步骤S22：对流域虚拟地理环境模型进行水域虚拟环境构建，得到水域虚拟环境模型；
步骤S23：根据水库基础数据对水域虚拟环境模型进行虚拟水库创建，得到水域虚拟环境数据；
步骤S3：根据预设的时间步数据对水域虚拟环境数据进行动态调整，得到水域动态虚拟环境数据；
步骤S4：获取水域水雨情数据，并根据水域水雨情数据以及水域基础数据构建水域洪水模型；
步骤S5：根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪水参数模拟，得到洪水模拟预报数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：
步骤S11：通过预设的水库数据库进行水库事件采集以及水库特性数据采集，得到水库事件数据以及水库特性数据；
步骤S12：通过GIS信息系统进行水库位置采集，得到水库位置数据；
步骤S13：将水库事件数据、水库特性数据以及水库位置数据进行数据整合，得到水库基础数据；
步骤S14：通过GIS系统进行流域范围的地理信息采集，得到流域数据；
步骤S15：通过预设的沿江提防工程数据库进行沿江提防数据采集，得到沿江提防数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为：
根据预设的时间步数据对水域虚拟环境数据进行水位动态模拟，得到水位动态模拟数据；
对水域基础数据以及水位动态模拟数据进行洪水演进模拟，得到洪水演进模拟数据；
根据水库基础数据以及水位动态模拟数据进行泄洪事件模拟，得到泄洪事件模拟数据；
将水位动态模拟数据、洪水演进模拟数据以及泄洪事件模拟数据进行整合，得到水域动态虚拟环境数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4具体为：
获取水域水雨情数据；
根据水域基础数据中的流域数据进行水文模型构建，得到流域水文模型；
根据水库基础数据进行水库蓄排水模型构建，得到水库蓄排水模型；
将流域水文模型以及水库蓄排水模型进行关联，得到水域基础水文模型；
根据水域水雨情数据对水域基础水文模型进行水动力模拟，得到水域洪水模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5具体为：
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行水位参数模拟，得到水位参数数据；
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行水流速参数模拟，得到水流速参数数据；
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪峰流量参数模拟，得到洪峰流量参数数据；
根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪水演进路径参数模拟，得到洪水演进路径参数数据；
将水位参数数据、水流速参数数据、洪峰流量参数数据以及洪水演进路径参数数据进行动态关联并渲染展示，得到洪水模拟预报数据。
6.一种基于虚拟现实的洪水模拟预报系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于虚拟现实的洪水模拟预报方法，该基于虚拟现实的洪水模拟预报系统包括：
水域基础数据采集模块，用于获取水域基础数据，其中水域基础数据包括水库基础数据、流域数据以及沿江提防数据；
虚拟环境创建模块，用于根据水域基础数据进行虚拟环境创建，得到水域虚拟环境数据；
动态调整模块，用于根据预设的时间步数据对水域虚拟环境数据进行动态调整，得到水域动态虚拟环境数据；
水域洪水模型构建模块，用于获取水域水雨情数据，并根据水域水雨情数据以及水域基础数据构建水域洪水模型；
洪水参数模拟模块，用于根据水域洪水模型对水域动态虚拟环境数据进行洪水参数模拟，得到洪水模拟预报数据。
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|---|---|---|---|
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2024
- 2024-02-02 CN CN202410146243.XA patent/CN117669274B/zh active Active
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|---|---|
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