CN118692226B - 一种基于人工智能的洪水分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及水文监测技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的洪水分析方法。所述方法包括以下步骤：对目标区域进行多源数据采集，得到综合洪涝特征数据集，其中，综合洪涝特征数据集包括历史洪水事件数据集、目标区域地形地貌数据、历史气象监测数据集以及历史水文监测数据集；基于综合洪涝特征数据集进行洪水演变预测模型构建，得到洪水动态演变预测模型；对目标区域进行物联网数据采集，得到实时气象监测数据与实时水文监测数据；利用实时气象监测数据与实时水文监测数据对洪水动态演变预测模型进行动态映射，得到同态洪水动态演变预测模型。本发明显著提高了洪水分析的效率，使得对洪水事件的响应更为迅速。

Description

一种基于人工智能的洪水分析方法
技术领域
本发明涉及水文监测技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的洪水分析方法。
背景技术
传统的洪水分析方法依赖于经验模型和人工分析，这不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的洪水事件。特别是在多源数据的集成处理和实时监测数据的快速响应方面，现有技术显示出明显的局限性。洪水分析模型的构建和优化是现有技术中的另一个难题。传统的洪水模型通常基于静态数据，缺乏对实时数据的动态响应能力。在快速变化的洪水事件中，这种静态模型往往无法及时更新，导致分析结果滞后，无法为防洪减灾提供有效的决策支持。洪水风险评估的精度是现有技术面临的另一个挑战。尽管现有的洪水风险评估模型能够提供一定的风险等级分布，但由于模型精度不足，这些评估结果往往与实际水文站点的实测数据存在较大偏差。这种偏差限制了模型在实际应用中的有效性，使得防洪措施的制定不够精确。
发明内容
基于此，本发明有必要提供一种基于人工智能的洪水分析方法，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种基于人工智能的洪水分析方法，包括以下步骤：
步骤S1：对目标区域进行多源数据采集，得到综合洪涝特征数据集，其中，综合洪涝特征数据集包括历史洪水事件数据集、目标区域地形地貌数据、历史气象监测数据集以及历史水文监测数据集；基于综合洪涝特征数据集进行洪水演变预测模型构建，得到洪水动态演变预测模型；
步骤S2：对目标区域进行物联网数据采集，得到实时气象监测数据与实时水文监测数据；利用实时气象监测数据与实时水文监测数据对洪水动态演变预测模型进行动态映射，得到同态洪水动态演变预测模型；
步骤S3：利用同态洪水动态演变预测模型对目标区域进行洪水风险区域预测与时序获取，得到预测洪水风险区域分布图像与预测洪水到达时间序列；根据预测洪水到达时间序列对目标区域进行对应时间点水文监测，得到验证性水文监测数据集；根据预测洪水风险区域分布图像与验证性水文监测数据集对同态洪水动态演变预测模型进行模型精度校正，得到优化洪水动态演变预测模型；
步骤S4：根据预测洪水风险区域分布图像与预测洪水到达时间序列利用优化洪水动态演变预测模型对目标区域进行洪水演进模拟，得到洪水时空演进数据；根据洪水时空演进数据生成洪水淹没范围分析图；
步骤S5：对洪水淹没范围分析图进行洪水风险评估，得到洪水淹没风险评估数据；根据洪水淹没风险评估数据生成洪水预警报告。
本发明通过自动化的多源数据采集和实时监测数据的集成，显著提高了洪水分析的效率，使得对洪水事件的响应更为迅速，有效应对了传统方法中效率低下的问题。通过利用人工智能技术构建的洪水动态演变预测模型能够处理实时数据，实现对洪水情况的动态模拟和预测，克服了传统静态模型的局限性，为防洪减灾提供了更为及时和准确的决策支持。通过结合实时监测数据和历史数据，本发明的模型能够进行精确的洪水风险区域预测，并通过验证性数据对模型进行校正，提高了洪水风险评估的准确性，减少了与实测数据的偏差。通过洪水时空演进数据的生成，能够模拟洪水在目标区域内的演进过程，提供了更为直观和全面的洪水淹没范围分析图，有助于更好地理解洪水发展的时空特性。基于精确的风险评估数据，本发明能够生成详细的洪水预警报告，为防洪措施的制定和应急响应提供了科学依据，增强了预警系统的实用性和有效性。通过综合考虑地形地貌、气象条件和水文数据多个因素，提供了更为科学的决策支持，有助于制定更为合理和有效的防洪措施。
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，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出了一实施例的基于人工智能的洪水分析方法的步骤流程示意图。
图2示出了一实施例的步骤S3的详细步骤流程示意图。
图3示出了一实施例的步骤S4的详细步骤流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明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。
为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供了一种基于人工智能的洪水分析方法，包括以下步骤：
步骤S1：对目标区域进行多源数据采集，得到综合洪涝特征数据集，其中，综合洪涝特征数据集包括历史洪水事件数据集、目标区域地形地貌数据、历史气象监测数据集以及历史水文监测数据集；基于综合洪涝特征数据集进行洪水演变预测模型构建，得到洪水动态演变预测模型；
步骤S2：对目标区域进行物联网数据采集，得到实时气象监测数据与实时水文监测数据；利用实时气象监测数据与实时水文监测数据对洪水动态演变预测模型进行动态映射，得到同态洪水动态演变预测模型；
步骤S3：利用同态洪水动态演变预测模型对目标区域进行洪水风险区域预测与时序获取，得到预测洪水风险区域分布图像与预测洪水到达时间序列；根据预测洪水到达时间序列对目标区域进行对应时间点水文监测，得到验证性水文监测数据集；根据预测洪水风险区域分布图像与验证性水文监测数据集对同态洪水动态演变预测模型进行模型精度校正，得到优化洪水动态演变预测模型；
步骤S4：根据预测洪水风险区域分布图像与预测洪水到达时间序列利用优化洪水动态演变预测模型对目标区域进行洪水演进模拟，得到洪水时空演进数据；根据洪水时空演进数据生成洪水淹没范围分析图；
步骤S5：对洪水淹没范围分析图进行洪水风险评估，得到洪水淹没风险评估数据；根据洪水淹没风险评估数据生成洪水预警报告。
本发明通过自动化的多源数据采集和实时监测数据的集成，显著提高了洪水分析的效率，使得对洪水事件的响应更为迅速，有效应对了传统方法中效率低下的问题。通过利用人工智能技术构建的洪水动态演变预测模型能够处理实时数据，实现对洪水情况的动态模拟和预测，克服了传统静态模型的局限性，为防洪减灾提供了更为及时和准确的决策支持。通过结合实时监测数据和历史数据，本发明的模型能够进行精确的洪水风险区域预测，并通过验证性数据对模型进行校正，提高了洪水风险评估的准确性，减少了与实测数据的偏差。通过洪水时空演进数据的生成，能够模拟洪水在目标区域内的演进过程，提供了更为直观和全面的洪水淹没范围分析图，有助于更好地理解洪水发展的时空特性。基于精确的风险评估数据，本发明能够生成详细的洪水预警报告，为防洪措施的制定和应急响应提供了科学依据，增强了预警系统的实用性和有效性。通过综合考虑地形地貌、气象条件和水文数据多个因素，提供了更为科学的决策支持，有助于制定更为合理和有效的防洪措施。
本实施例中，首先启动对目标区域的多源数据采集工作，这一过程涉及到操作地理信息系统（GIS）软件如ArcGIS来收集和分析历史洪水事件、地形地貌数据；运用遥感技术，通过卫星图像处理软件如ENVI，提取水体分布信息；同时，与气象监测站和水文监测网络协作，实时获取气象和水文监测数据。这些数据经过预处理和整合，形成综合洪涝特征数据集。进一步地，利用统计软件如R或Python中的scikit-learn库，对综合洪涝特征数据集进行深入的统计分析和机器学习建模，开发出一个能够预测洪水演变的动态模型。该模型结合了历史数据和机器学习算法，如随机森林或神经网络，以识别洪水发展的模式和趋势。随后，部署物联网（IoT）设备，如自动气象站和水位传感器，通过物联网平台实时收集目标区域的气象和水文数据。这些实时数据通过数据融合技术与洪水动态演变预测模型结合，进行动态映射，生成能够实时反映环境变化的同态洪水动态演变预测模型。利用同态洪水动态演变预测模型，进行洪水风险区域的预测，确定洪水影响范围，生成预测洪水风险区域分布图像与预测洪水到达时间序列。在此基础上，设置自动化的水文监测系统，如自动水位监测站，根据预测时间序列在关键时间点采集验证性水文数据，这些数据被用于对洪水预测模型进行精度校正和优化。优化后的模型接着用于进行洪水演进模拟，产生洪水时空演进数据，这些数据详细描述了洪水的扩散路径、速度和潜在淹没范围。GIS软件应用于这些数据，进行空间分析和可视化，生成洪水淹没范围分析图。最终，基于洪水淹没范围分析图，使用风险评估工具，如ArcGIS的Risk Analyst，评估洪水淹没风险，确定风险等级，并结合应急预案，生成洪水预警报告。报告详细说明了洪水风险区域、会受影响的社区和基础设施。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：对预设的洪涝事件记录数据库进行时空数据提取与结构化处理，得到历史洪水事件数据集，其中，历史洪水事件数据集包含若干个历史洪水事件数据；
具体地，例如，可以利用地理信息系统（GIS）软件，如ArcGIS或QGIS，通过编写查询语句或使用空间分析工具来从预设的洪涝事件记录数据库中提取所需的洪水事件记录。这些记录包括但不限于洪水发生的时间、地点、强度信息。数据提取后，进行结构化处理，可以采用数据清洗和标准化技术，确保数据集合符合后续分析和建模的要求。通过这些操作，可以建立一个包含多个历史洪水事件数据的完整数据集。
步骤S12：对目标区域进行激光雷达测绘，得到目标区域地形地貌数据；
具体地，例如，可以使用激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）技术对目标区域进行高精度的地形地貌测绘。通过部署激光雷达设备，发射激光脉冲并接收由地面反射回来的信号，测量激光脉冲的往返时间，从而计算出设备与地面之间的距离。这些数据点被用来生成一个高精度的数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM），该模型能够以极高的分辨率展示地形的起伏变化。此外，利用专业的地理空间分析软件，如ArcGIS或QGIS，对DEM进行进一步的处理和分析，提取地形特征，如坡度、坡向和水流方向，最终得到目标区域地形地貌数据。
步骤S13：通过气象监测站点对目标区域进行历史气象数据提取，得到历史气象监测数据集，其中，历史气象监测数据集包含若干个历史气象监测数据，历史气象监测数据与历史洪水事件数据一一对应；
具体地，例如，可以与气象监测站点合作，获取站点记录的历史气象数据，包括但不限于降雨量、温度、湿度、风速气象参数。然后，使用数据采集系统和气象数据接口，自动化地从监测站点导入数据。接着，通过数据融合技术，将不同站点和不同时间的气象数据进行整合，形成连续、一致的历史气象监测数据集。最后，利用统计分析软件，如R或MATLAB，对数据集进行分析，识别与历史洪水事件相关的气象模式，并确保历史气象监测数据与历史洪水事件数据在时间和空间上精确对应，最终得到历史气象监测数据集，其中，历史气象监测数据集包含若干个历史气象监测数据。
步骤S14：通过预设的水文监测网络对目标区域进行历史水文数据采集与标准化处理，得到历史水文监测数据集，其中，历史水文监测数据集包含若干个历史水文监测数据，历史水文监测数据与历史洪水事件数据一一对应；
具体地，例如，可以利用分布式水文监测站点，例如水位计、流量计设备，对目标区域内的水文要素（如河流、水库）进行实时数据采集。这些监测数据以时间序列的形式记录，涵盖了水文参数如水位、流量、河流形态多个方面的变化。采集的原始数据需要经过时间对齐处理。时间对齐处理可以借助于数据处理软件如Python的Pandas库或MATLAB，最终形成一个与历史洪水事件数据一一对应的历史水文监测数据集。
步骤S15：对历史洪水事件数据集、目标区域地形地貌数据、历史气象监测数据集以及历史水文监测数据集进行数据集成，得到综合洪涝特征数据集；
具体地，例如，通过地理信息系统（GIS）软件如ArcGIS或QGIS，可以将目标区域的历史洪水事件数据集、目标区域地形地貌数据、历史气象监测数据集以及历史水文监测数据集进行空间叠加和数据关联。这包括使用空间分析工具将不同数据层叠加在一起，并进行空间插值以填补数据间的空白区域，最终得到综合洪涝特征数据集。
步骤S16：基于综合洪涝特征数据集进行洪水演变预测模型构建，得到洪水动态演变预测模型。
具体地，本实施例的具体实施流程请参考步骤S16的子步骤。
本发明通过历史洪水事件数据的时空提取与结构化处理，确保了数据集的全面性和准确性，为分析提供了详实的历史背景。其次，通过激光雷达测绘技术的应用，为洪水流动模拟提供了高精度的地形地貌信息。此外，历史气象监测数据与洪水事件的一一对应关系，使得气象条件与洪水发生可以进行关联分析，从而增强了预测模型的解释力。通过标准化处理的历史水文监测数据，进一步提高了数据质量，确保了水文数据的一致性和可比性。数据集成技术有效整合了多源数据，为洪水预测模型提供了丰富的多维度输入特征。最终，基于这些综合数据构建的洪水动态演变预测模型，不仅提高了洪水预测的科学性和前瞻性，还增强了模型的适应性和灵活性，使其能够满足不同区域和条件下的预测需求，为防洪减灾决策提供了强有力的技术支持。
优选地，步骤S16包括以下步骤：
步骤S161：对历史洪水事件数据进行时序遥感影像提取，得到多时相洪水遥感影像序列，其中，多时相洪水遥感影像序列包含若干个多时相洪水遥感影像；
具体地，例如，可以利用遥感影像处理软件，例如ENVI或ERDAS IMAGINE，对历史洪水事件数据进行分析。通过这些软件的时序分析工具，选择特定时间段内的遥感影像，这些影像能够代表不同历史洪水事件的严重程度和范围。最终，将这些提取的影像按照时间顺序排列，形成多时相洪水遥感影像序列。
步骤S162：根据目标区域地形地貌数据对多时相洪水遥感影像进行等高线描绘，得到洪水区域等高线图像；
具体地，例如，可以将目标区域地形地貌数据导入GIS软件，如ArcGIS或QGIS。使用GIS软件的等高线生成工具，根据地形数据创建等高线图层。接着，将等高线图层与多时相洪水遥感影像进行叠加分析，以识别洪水覆盖区域与地形特征的对应关系。通过GIS软件的地形分析工具，比如坡度分析或流向分析，进一步细化洪水区域的地形特征。最终，生成洪水区域等高线图像。
步骤S163：对洪水区域等高线图像进行洪水区域分割，得到洪水区域掩膜数据；
具体地，例如，可以将洪水区域等高线图像导入图像处理软件，如MATLAB或Python的OpenCV库。使用图像分割技术，例如基于水体特征的阈值分割或更高级的基于深度学习的分割模型，来区分洪水区域和非洪水区域，最终得到洪水区域掩膜数据。分割过程中，需要应用图像形态学操作，如膨胀或腐蚀，以改善洪水区域的边界清晰度。
步骤S164：利用洪水区域掩膜数据对对应的洪水区域等高线图像进行洪水边界矢量化，得到洪水边界矢量图像，当遍历完多时相洪水遥感影像序列，即得到洪水边界矢量图像序列；
具体地，例如，可以将洪水区域掩膜数据导入专业的地理信息系统（GIS）软件，例如ArcGIS或QGIS。使用GIS软件的矢量化工具，将洪水区域掩膜数据中的洪水区域转换为矢量格式，这一过程通常称为矢量提取或轮廓数字化。通过设置合适的参数和属性字段，确保每个矢量要素都能与特定的洪水事件相关联。完成矢量化后，对得到的洪水边界矢量图像进行属性赋值，记录洪水事件的时间、位置和其他相关信息。当多时相洪水遥感影像序列都被处理后，将生成一系列洪水边界矢量图像，最终得到洪水边界矢量图像序列。
步骤S165：对洪水边界矢量图像序列进行时间戳提取，得到洪水拍摄时间序列；
具体地，例如，可以使用GIS软件的时间数据处理功能，提取每个洪水边界矢量图像的时间戳信息，这些信息存储在矢量要素的属性表中。通过创建时间字段并将其与相应的洪水事件日期和时间关联起来，构建洪水拍摄时间序列。最终，得到一个有序的洪水拍摄时间序列。
步骤S166：基于洪水边界矢量图像序列根据洪水拍摄时间序列对相邻洪水边界矢量图像进行洪水扩散速率与洪水高度变化计算，得到若干个洪水扩散速率数据与若干个洪水高度变化数据；
具体地，例如，可以使用GIS软件对洪水边界矢量图像序列进行时间排序，确保图像序列按照洪水拍摄时间序列顺序排列。然后，采用地理空间分析工具，如ArcGIS的空间分析工具或QGIS的地理分析工具，对相邻的洪水边界矢量图像进行差异分析。通过计算相邻图像之间的面积变化和边界位置变化，得到洪水扩散速率和洪水高度变化。最终，生成洪水扩散速率数据和洪水高度变化数据。
步骤S167：基于洪水边界矢量图像序列利用洪水扩散速率数据与洪水高度变化数据对对应的相邻洪水边界矢量图像进行时空关联映射，得到洪水时空关联数据；
具体地，例如，可以加载洪水边界矢量图像序列、洪水扩散速率数据和洪水高度变化数据，并通过地理信息系统（GIS）软件如ArcGIS或QGIS进行处理。对每个相邻的洪水边界矢量图像，利用洪水扩散速率数据计算洪水边界在时间上的变化情况，同时利用洪水高度变化数据计算洪水边界在空间上的扩展范围。这一过程中，可以采用时空插值方法如空间线性插值或基于概率的插值方法，以生成连续的洪水边界矢量图像序列。最终得到的洪水时空关联数据包含了洪水边界在不同时间和空间上的变化特征。
步骤S168：将洪水边界矢量图像序列、若干个洪水扩散速率数据与若干个洪水高度变化数据、洪水时空关联数据、对应的历史气象监测数据与对应的历史水文监测数据记为一个洪水预测训练数据，当遍历完历史洪水事件数据集，执行步骤S161-步骤S167，即得到洪水预测训练数据集，基于洪水拍摄时间序列利用洪水预测训练数据集对预设的网络训练架构进行学习训练，得到洪水动态演变预测模型。
具体地，本实施例的具体实施流程请参考步骤S168的子步骤。
本发明通过对历史洪水事件数据的时序遥感影像提取，确保了模型训练使用的数据具有高度的时空连续性和完整性。通过利用等高线描绘技术，使洪水区域的地形地貌特征得到精确表达，为洪水模拟提供了关键的高程信息。通过洪水区域掩膜数据的生成，能够准确识别洪水边界，为洪水扩散分析提供了清晰的区域界定。通过洪水边界矢量化技术的应用，将影像数据转换为矢量数据，增强了数据的分析和处理能力。通过洪水扩散速率和高度变化的计算，能够模拟洪水演进的速度和范围，为预测洪水发展趋势提供了重要参数。通过利用洪水时空关联数据，能够分析洪水在不同时间点的空间分布特征，增强了对洪水演变过程的理解。通过结合多源数据，包括洪水边界矢量图像、扩散速率、高度变化以及气象和水文监测数据，为模型训练提供了丰富、综合的训练样本。基于洪水拍摄时间序列和综合洪水预测训练数据集，使得训练得到的洪水动态演变预测模型能够准确反映洪水的时空动态特性。通过学习训练得到洪水动态演变预测模型，能够适应不同的水文和气象条件，提高模型在不同环境下的泛化能力。
优选地，步骤S168包括以下步骤：
步骤S1681：根据洪水拍摄时间序列分别对对应的历史气象监测数据与对应的历史水文监测数据进行时序数据切片，得到历史气象数据切片序列与历史水文数据切片序列；
具体地，例如，可以使用数据库查询工具，如SQL查询分析器，从历史气象和水文数据库中提取完整的时间序列数据，即对应的历史气象监测数据与对应的历史水文监测数据。然后，根据洪水拍摄时间序列，利用数据处理软件（例如Python中的Pandas库）对这些数据进行筛选，按照洪水发生的时间节点切分数据，生成与洪水事件相对应的气象和水文数据切片。这些切片序列将按照时间顺序排列，以确保与洪水事件的时间对齐，从而得到历史气象数据切片序列与历史水文数据切片序列。
步骤S1682：根据洪水拍摄时间序列对洪水边界矢量图像序列、若干个洪水扩散速率数据与若干个洪水高度变化数据、洪水时空关联数据、历史气象数据切片序列与历史水文数据切片序列进行多源数据时空对准，得到时空同步洪水特征数据，并将时空同步洪水特征数据记为一个洪水预测训练数据；
具体地，例如，可以在GIS软件中，将洪水边界矢量图像序列、若干个洪水扩散速率数据与若干个洪水高度变化数据、洪水时空关联数据、历史气象数据切片序列与历史水文数据切片序列进行整合。利用GIS软件的时空分析工具，如ArcGIS的时空分析师，对这些数据进行同步处理，形成时空同步洪水特征数据，并将时空同步洪水特征数据记为一个洪水预测训练数据。
步骤S1683：当遍历完历史洪水事件数据集，执行步骤S161-步骤S167，即得到洪水预测训练数据集；
具体地，例如，可以使用编程语言（如Python）编写脚本，自动化地执行步骤S161至S167中的所有操作，对每一个历史洪水事件重复这些步骤。通过这种方法，可以批量生成每个洪水事件对应的洪水预测训练数据。完成遍历后，将得到一个综合了所有历史洪水事件的洪水预测训练数据集，该数据集包含了用于模型训练的所有时空特征和相关参数。
步骤S1684：利用洪水预测训练数据集对预设的网络训练架构进行学习训练，得到洪水动态演变预测模型。
具体地，例如，可以选择合适的机器学习或深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，构建预设的网络训练架构。然后，将洪水预测训练数据集输入到该网络架构中。利用这些数据对模型进行训练，通过调整模型参数和结构来最小化预测误差。训练过程中，将洪水预测训练数据集作为输入，进行模型参数的优化和训练。训练后的洪水动态演变预测模型能够根据新的气象数据、水文数据和洪水特征数据预测洪水的动态演变过程，为洪水灾害管理和预警系统提供重要的预测能力，最终，得到洪水动态演变预测模型。
本发明通过时序数据切片，确保了气象、水文与洪水事件数据在时间序列上的高精度匹配，为洪水特征分析提供了同步性更强的数据基础。通过多源数据时空对准技术的应用，实现了不同类型数据在时间和空间维度上的精准融合。时空同步洪水特征数据的生成，使得模型能够捕捉到洪水演变过程中的关键特征。通过利用构建的洪水预测训练数据集和预设的网络训练架构对模型进行系统化训练，提高了模型学习洪水演变规律的效率和质量。基于洪水拍摄时间序列和综合特征数据集训练得到的洪水动态演变预测模型，能够准确预测洪水的发生、发展过程，为防洪减灾提供了更为科学的决策依据。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对目标区域进行实时遥感监测，得到目标区域实时遥感影像；
具体地，例如，可以部署遥感监测设备，如无人机或卫星搭载的高分辨率相机，对目标区域进行定期或连续的成像。利用遥感影像处理软件，例如ENVI或ERDAS IMAGINE，接收并处理这些影像数据。最终，得到目标区域实时遥感影像。
步骤S22：通过气象监测站点对目标区域进行多参数气象数据实时采集，得到实时气象监测数据；
具体地，例如，可以在目标区域部署气象监测站点，这些站点装备有多种气象传感器，如温度计、湿度计、风速计和雨量计。使用自动化的数据采集系统（DAS）收集这些传感器的实时数据。数据通过有线或无线通信网络传输到中央服务器。在数据处理中心，应用气象数据管理软件，如Weather Data Manager，对收集到的数据进行存储、格式化和初步分析。通过实时数据可视化工具，如气象站网络监控系统，实现数据的实时监控和异常检测。最终，得到目标区域的实时气象监测数据。
步骤S23：通过预设的水文监测网络对目标区域进行分布式水文参数实时监测，得到实时水文监测数据；
具体地，例如，可以通过预设的水文监测网络，该网络由分布在目标区域各关键水文点位的水文监测站组成。这些监测站装备有水文监测设备，如水位计、流量计、水质分析仪。利用遥测技术，将监测数据实时传输到数据处理中心。通过自动化的水文分析流程，计算水文参数，如流量、流速、水位，并生成水文时间序列数据。此外，应用数据可视化工具，如图表和地图，展示水文参数的实时变化情况。最终，得到实时水文监测数据。
步骤S24：对目标区域实时遥感影像进行洪水区域语义分割，得到实时洪水范围矢量数据；
具体地，例如，可以将目标区域实时遥感影像导入深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，这些框架支持使用卷积神经网络（CNN）进行图像分割任务。选择合适的预训练模型，如U-Net或DeepLab。接着，对模型进行微调，使用目标区域的历史洪水影像和相应的标注数据作为训练集，以适应特定的洪水检测任务。通过训练，模型学习到区分洪水和非洪水区域的特征。最后，将训练好的模型应用于目标区域实时遥感影像，自动分割出洪水区域，并将结果导出为矢量数据，最终得到实时洪水范围矢量数据。
步骤S25：利用实时洪水范围矢量数据、实时气象监测数据与实时水文监测数据对洪水动态演变预测模型进行时空状态同步映射，得到同态洪水动态演变预测模型。
具体地，例如，可以将实时洪水范围矢量数据、实时气象监测数据与实时水文监测数据结合起来。在GIS软件中，通过空间分析工具将这些数据与地形地貌数据进行叠加分析，以识别洪水高风险区域。接着，应用一个洪水模拟软件，如ArcGIS Flood Analyst或HEC-GeoRAS，这些软件能够模拟洪水在地理环境中的扩散过程。将融合后的数据输入到洪水模拟软件中，设置模型参数以匹配当前的气象和水文条件。利用模型的时空状态同步映射功能，将实时数据映射到洪水动态演变预测模型中，最终得到同态洪水动态演变预测模型。
本发明通过实时遥感监测和多参数气象、水文数据的实时采集，能够及时捕捉目标区域的当前水文和气象状态，为洪水分析提供了连续、动态的监测数据。通过利用实时遥感影像进行洪水区域的语义分割，能够精确识别洪水范围，并将其转换为矢量数据，增强了洪水区域识别的自动化和精确度。结合实时洪水范围矢量数据与其他实时监测数据，通过同步映射技术，实现了对洪水动态演变的实时跟踪和模拟，提高了预测模型的时效性和适应性。通过时空状态同步映射，能够不断更新洪水动态演变预测模型，确保模型始终反映最新的洪水状况和趋势。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：获取洪水预测时间序列；
具体地，例如，可以通过人工录入需要预测的洪水时间节点，将输入的需要预测的时间节点按照时间顺序构成洪水预测时间序列。
步骤S32：根据洪水预测时间序列对目标区域进行时序气象预报数据采集，得到若干个气象预报数据；
具体地，例如，可以使用气象预报服务API，如Weather API或OpenWeatherMapAPI，根据洪水预测时间序列中需要预测洪水发生时间点，获取相应时间段内的气象预报数据。包括但不限于降雨量、风速、气压气象参数。最终得到若干个气象预报数据，将这些气象预报数据与洪水预测时间序列关联起来。
步骤S33：将洪水预测时间序列与若干个气象预报数据输入至同态洪水动态演变预测模型进行洪水风险区域预测，得到若干个洪水风险区预测图像，同时，将洪水预测时间序列记为预测洪水到达时间序列；
具体地，例如，可以使用洪水模拟软件，如ArcGIS Flood Analyst或HEC-RAS，结合实时水文数据、地形地貌数据、洪水预测时间序列与气象预报数据，运行模型进行洪水风险区域预测。在模型中设置参数，如降雨强度、地形坡度和水流阻力，需要预测的时间节点。模型运行后，将生成一系列洪水风险区预测图像，这些图像展示了在不同时间点上洪水很大几率会覆盖的区域。同时，将洪水预测时间序列作为预测洪水到达时间序列，用于标注每个预测图像对应的时间点。
步骤S34：对各个洪水风险区预测图像进行洪水风险区域识别并着色，得到若干个着色洪水风险区预测图像，其中，着色洪水风险区预测图像中的洪水风险区域着色的颜色唯一；
具体地，例如，可以使用GIS软件，如ArcGIS或QGIS，加载和处理各个洪水风险区预测图像。利用GIS软件的分类和着色工具，对洪水风险区预测图像中的洪水风险区域进行识别和着色。例如，在ArcGIS中，可以使用“Unique Value Renderer”工具，根据洪水风险等级或其他属性字段对洪水区域进行唯一颜色的着色，确保每个等级或类别的洪水风险区域都有其对应的颜色表示。这一步骤将产生若干个着色洪水风险区预测图像。
步骤S35：对若干个着色洪水风险区预测图像进行时空叠加与投影融合，得到综合风险洪水预测图像；
具体地，例如，可以在GIS软件中，使用“Map Algebra”工具或“Overlay”功能，将不同时间点的洪水风险区预测图像进行叠加，以识别洪水风险在时间和空间上的累积效应。通过调整图层的透明度或使用融合技术，可以更好地观察和分析洪水风险区域的分布和变化。这一过程将生成一个综合风险洪水预测图像，它反映了在考虑不同因素和时间点后洪水风险的总体情况。
步骤S36：对综合风险洪水预测图像进行矢量化边界提取并标注，同时，利用预测洪水到达时间序列对提取到的对应的矢量化边界进行时间标注，得到预测洪水风险区域分布图像；
具体地，例如，可以使用GIS软件对综合风险洪水预测图像进行矢量化处理。利用“Polygonal Tools”或“Vectorization”工具，将综合风险洪水预测图像中的洪水风险区域转换为矢量边界，这些矢量边界可以是多边形或其他形状，精确表示洪水风险区域的范围。接着，使用’Attribute Table功能为这些矢量边界添加属性信息，包括预测洪水到达时间序列。通过这种方式，为每个洪水风险区域分配一个时间标签，表明预测的洪水到达或发生的时间点。最终，得到预测洪水风险区域分布图像，这些图像不仅展示了洪水风险的空间分布，还包含了时间信息。
步骤S37：根据预测洪水到达时间序列对目标区域进行对应时间点水文监测，得到验证性水文监测数据集；根据预测洪水风险区域分布图像与验证性水文监测数据集对同态洪水动态演变预测模型进行模型精度校正，得到优化洪水动态演变预测模型。
具体地，本实施例的具体实施流程请参考步骤S37的子步骤。
本发明通过获取和应用洪水预测时间序列，能够及时反映洪水发展的动态变化，为防洪措施提供了及时的预测信息。通过结合时序气象预报数据，强化了气象因素在洪水预测中的作用，提高了预测模型对气象变化的响应能力。通过利用同态洪水动态演变预测模型，能够准确预测洪水风险区域，并通过图像处理技术进行有效的风险区域识别和着色，提高了风险区域可视化的效果。通过时空叠加与投影融合技术，能够综合多个风险区预测图像，得到更为全面的综合风险洪水预测图像。通过对综合风险洪水预测图像进行矢量化边界提取和时间标注，能够精确界定洪水风险区域的分布和演变过程。通过水文监测数据对预测模型进行实时校正，能够不断优化模型的预测精度，确保预测结果的可靠性。优化后的洪水动态演变预测模型能够适应不同的洪水事件和环境条件，提高了模型在多样化情况下的适应性和灵活性。
优选地，步骤S37包括以下步骤：
步骤S371：对当前时间进行持续跟踪，得到实时时间数据；
具体地，例如，可以通过编程实现，使用脚本语言如Python，结合其内置的datetime模块来获取当前的日期和时间。脚本可以设置为周期性运行，例如，每分钟或每小时自动执行一次，以更新时间数据，最终得到实时时间数据。
步骤S372：将预测洪水到达时间序列输入至预设的时间触发器中进行数据采集触发时间点设置，得到若干个数据采集触发时间点，当实时时间数据与数据采集触发时间点匹配时，则通过预设的水文监测网络对目标区域进行水文参数实时监测，得到验证性水文监测数据集，其中，验证性水文监测数据集包含若干个验证性水文监测数据，同时，对目标区域进行实时遥感拍摄，得到验证性洪水区域遥感影像集，其中，验证性洪水区域遥感影像集包含若干个验证性洪水区域遥感影像；
具体地，例如，可以根据预测洪水到达时间序列在数据采集系统中定义预测洪水到达的时间序列。使用时间触发器软件，如cron作业（在类Unix系统中）或Windows任务计划程序，根据预测时间序列设置触发器。当当前时间与预设的时间触发点匹配时，触发器自动激活数据采集过程。这可以通过编写脚本实现，脚本中包含监测水文参数的指令，如启动流量计、水位计监测设备的自动记录程序。在时间触发器激活时，通过预设的水文监测网络对目标区域进行实时水文参数监测。这涉及到在目标区域部署一系列水文监测设备，如自动水位记录器、雨量计和流速计。这些设备通过有线或无线方式连接到中央监控系统。当时间触发器发出信号时，这些设备开始工作，实时采集水文数据，并将数据传输到中心数据库。同时，使用无人机或卫星遥感技术对目标区域进行实时拍摄，获取洪水区域的高分辨率影像。无人机或遥感卫星根据预定的飞行路径和拍摄计划，自动或手动触发拍摄，以捕捉洪水区域的实时情况。最终得到若干个验证性水文监测数据形成得到验证性水文监测数据集，若干个验证性洪水区域遥感影像形成验证性洪水区域遥感影像集；
步骤S373：根据预测洪水风险区域分布图像、验证性洪水区域遥感影像集与验证性水文监测数据集对同态洪水动态演变预测模型进行模型精度校正，得到优化洪水动态演变预测模型。
具体地，本实施例的具体实施流程请参考步骤S373的子步骤。
本发明通过持续跟踪当前时间并设置数据采集触发时间点，确保了水文监测与遥感数据采集与洪水事件的时效性同步，从而提高了数据的相关性和实用性。通过实时水文监测和遥感拍摄获取的数据集，能够对洪水状况进行实地验证，确保了监测数据的真实性和可靠性。通过结合验证性水文监测数据和遥感影像数据，能够对洪水动态演变预测模型进行精确校正，提高了模型预测的准确性。通过与实际监测数据的比较和校正，优化后的洪水动态演变预测模型能够提供更加可信的预测结果。
优选地，步骤S373包括以下步骤：
步骤S3731：遍历验证性洪水区域遥感影像集与验证性水文监测数据集，利用验证性水文监测数据对对应的验证性洪水区域遥感影像进行高程水深标注，得到验证性水深标注遥感影像集；
具体地，例如，可以使用遥感影像处理软件，例如ENVI或ERDAS IMAGINE，打开和加载验证性洪水区域遥感影像集。接着，结合水文监测数据，这些数据包括但不限于水位、流速和水深参数，使用ArcGIS、QGIS或其他GIS软件进行高程水深标注。通过GIS软件的编辑工具，手动或自动地在遥感影像上对应位置标注水深信息，这涉及到在影像上绘制与水深相对应的轮廓线，并赋予其具体的水深数值作为属性信息。完成标注后，生成验证性水深标注遥感影像集，这些影像集成了地形和水深信息。
步骤S3732：遍历验证性水深标注遥感影像集，对各个验证性水深标注遥感影像进行洪水覆盖区域识别，并进行边界矢量化，得到验证性洪水边界矢量图像集，其中，验证性洪水边界矢量图像集包含若干个验证性洪水边界矢量图像；
具体地，例如，可以将加载验证性水深标注遥感影像集到GIS软件中。使用GIS软件的空间分析工具，如ArcGIS的“Spatial Analyst”工具，执行洪水覆盖区域的识别。识别出洪水覆盖区域后，使用矢量化工具，如QGIS的“Vector Creation Tools”或ArcGIS的“Feature Analyst”，对这些区域进行边界矢量化。矢量化过程包括将影像中的洪水边界转换为矢量多边形，每个多边形都包含其属性信息，如位置、面积和形状。完成矢量化后，得到验证性洪水边界矢量图像集。
步骤S3733：遍历验证性洪水边界矢量图像集，将验证性洪水边界矢量图像与预测洪水风险区域分布图像中对应预测时间点的预测洪水风险区进行空间误差分析，得到若干个洪水区域面积误差数据与若干个洪水高度误差数据；
具体地，例如，可以利用GIS软件，如ArcGIS或QGIS，加载验证性洪水边界矢量图像集以及预测洪水风险区域分布图像。使用GIS软件的空间分析工具，对两者进行空间叠加分析，以识别和比较预测洪水风险区域与实际洪水边界之间的差异。通过计算，得到洪水区域面积误差数据，这涉及到测量预测区域和实际洪水区域的面积，并计算它们之间的差异值。同样，为了得到洪水高度误差数据，使用水深信息对比预测的水深与实际水深，计算两者之间的高度差异。这一步骤需要应用数字高程模型（DEM）数据来辅助分析。最终，通过这些误差数据分析，可以量化预测模型的准确性，并为模型校正提供依据。
步骤S3734：根据洪水区域面积误差数据与洪水高度误差数据对同态洪水动态演变预测模型进行参数调整，得到优化洪水动态演变预测模型。
具体地，例如，可以在模型训练环境中，如Python编程环境中配合机器学习库（例如scikit-learn），加载同态洪水动态演变预测模型、洪水区域面积误差数据与洪水高度误差数据。根据洪水区域面积误差数据与洪水高度误差数据，分析同态洪水动态演变预测模型预测中的系统性偏差，确定需要调整的模型参数，如洪水扩散系数、水深预测算法的参数或神经网络的权重。通过手动调整或使用自动化的参数优化技术，如网格搜索或贝叶斯优化，找到最优的参数组合以最小化预测误差。然后，使用这些优化后的参数重新训练模型，或更新现有的洪水预测模型。最终，得到一个优化后洪水动态演变预测模型。
本发明通过高程水深标注的应用为遥感影像提供了精确的水深信息，极大增强了洪水区域深度的量化分析能力。其次，通过边界矢量化处理进一步提升了洪水覆盖区域的识别精度，为风险评估提供了清晰界定。此外，通过对比验证性与预测性数据，实现了洪水风险区域的空间误差分析，为模型校正提供了可靠的依据。这些误差数据指导了模型参数的精确调整，优化了模型的预测准确度。同时，模型通过不断的误差反馈和自我修正，增强了适应性和灵活性，以应对多变的洪水事件和环境条件。最终，优化后的洪水动态演变预测模型显著提高了预测的实用性，为防洪减灾决策提供了强有力的科学支持，确保了洪水预警的时效性和准确性。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对预测洪水风险区域分布图像进行时序初始状态提取，得到洪水初始态分布图像；
具体地，例如，可以使用图像处理软件，如ENVI或ArcGIS，对预测洪水风险区域分布图像进行分析。通过选择具有代表性的时间点或条件，从序列图像中提取出洪水初始状态的分布情况。利用图像处理工具的阈值分割功能，区分出水体和非水体区域，从而得到洪水初始态分布图像。
步骤S42：将洪水初始态分布图像输入至优化洪水动态演变预测模型进行初始化设置，并将预测洪水风险区域分布图像与预测洪水到达时间序列输入至初始化后的优化洪水动态演变预测模型进行时空动态模拟，得到洪水时空演进数据；
具体地，例如，可以使用洪水模拟软件，例如HEC-RAS或ArcGIS Flood Analyst，进行模型的初始化设置。在优化洪水动态演变预测模型中输入洪水初始态分布图像，以及预测洪水风险区域分布图像和预测洪水到达时间序列，运行优化洪水动态演变预测模型进行时空动态模拟。这一过程需要设置模型参数，如洪水波速、地形数据。Xxx...，最终得到洪水时空演进数据。
步骤S43：对洪水时空演进数据进行最大淹没范围提取，得到最大淹没范围矢量数据；
具体地，例如，可以使用GIS软件的分析工具，如ArcGIS的“Extract byAttributes”或QGIS的“Vector Layer Selection”，提取模拟过程中的最大淹没范围。这涉及到识别和选择模拟结果中表示最大淹没区域的图层或要素，并将其转换为矢量数据格式，从而得到最大淹没范围矢量数据。
步骤S44：获取目标区域地图，并根据最大淹没范围矢量数据对目标区域地图进行空间叠加分析与深度分级渲染，得到洪水淹没范围分析图。
具体地，例如，可以获取目标区域的地图数据，这些数据可以是矢量地图或栅格地图，来源于GIS数据库或在线地图服务。使用GIS软件，如ArcGIS或QGIS，将最大淹没范围矢量数据与目标区域地图进行空间叠加分析。通过GIS软件的“Map Overlay”功能，识别出淹没范围与目标区域地图的交集部分。接着，使用“Depth Grading”工具或类似的渲染技术，对淹没范围进行深度分级渲染，以不同颜色或透明度表示不同深度的淹没区域。最终，生成洪水淹没范围分析图。
本发明通过时序初始状态提取，精确地识别了洪水的初始状态，为洪水演进模拟提供了一个可靠的起点。随后，利用初始化后的洪水动态演变预测模型，能够详尽地模拟洪水的时空动态过程，捕捉洪水发展的时间序列变化。此外，通过深入分析洪水时空演进数据，优化了最大淹没范围的提取，为评估洪水带来的极端影响提供了关键数据。进一步地，结合目标区域地图和最大淹没范围矢量数据，通过空间叠加分析与深度分级渲染技术，生成了直观、易于理解的洪水淹没范围分析图，显著提升了洪水风险区域的可视化效果。最终，这些综合了空间分布和淹没深度信息的分析图，极大地增强了洪水风险评估的实用性，为灾害管理决策提供了强有力的支持工具，有助于更有效地规划防洪措施和应急响应。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对目标区域进行三维地理信息建模，得到目标区域地理数字模型；
具体地，例如，可以使用三维地理信息建模软件，如ArcGIS 3D Analyst或GlobalMapper，对目标区域进行详细的地形数据采集。通过激光雷达（LiDAR）技术获取高精度的地形点云数据，然后通过软件将这些点云数据转换为数字高程模型（DEM）。接着，结合现有的地理信息系统（GIS）数据，如土地利用、建筑物位置，进行三维建模，构建出目标区域地理数字模型。
步骤S52：利用洪水淹没范围分析图对目标区域地理数字模型进行水动力学空间映射，得到洪水淹没三维场景模型；
具体地，例如，可以使用GIS软件的分析工具，如ArcGIS的“Spatial Analyst”工具，将洪水淹没范围分析图中洪水淹没范围的二维数据转换为与三维地理模型相匹配的形式。然后，应用水动力学模型，如HEC-RAS的三维洪水模型，对淹没范围进行空间映射。这一过程涉及到将洪水动力学参数（如水深度和流速）应用到三维地理模型上，生成洪水淹没三维场景模型，该模型可以模拟洪水在目标区域内的流动和扩散情况。
步骤S53：对洪水淹没三维场景模型进行建筑物受灾分布统计，得到建筑物淹没分布数据；
具体地，例如，可以使用三维场景模型分析软件，如Flood Map或AutoCAD Civil3D，对洪水淹没三维场景模型进行建筑物受灾分布统计。通过软件的查询和分析工具，识别出模型中的建筑物位置，并计算它们在洪水模拟中的淹没深度和被淹没的建筑物分布情况。这一步骤将产生建筑物淹没分布数据，包括但不限于每栋建筑物的淹没高度、受影响的体积。
步骤S54：将建筑物淹没分布数据与预设的灾害影响阈值进行风险等级判定，得到洪水淹没风险评估数据；根据洪水淹没风险评估数据生成洪水预警报告。
具体地，例如，可以将建筑物淹没分布数据与预设的灾害影响阈值进行比较。使用数据处理软件，如Microsoft Excel或Python，根据淹没深度和受影响的程度，将建筑物分配到不同的风险等级类别中。例如，可以根据淹没深度阈值（如0.5米、1米）来判定建筑物的风险等级。然后，使用GIS软件或报告生成工具，如ArcGIS Report Tool或QGIS PrintLayout，将风险评估结果整合到洪水预警报告中。报告将包括洪水淹没范围、受影响建筑物的分布、风险等级地图。
本发明通过三维地理信息建模和水动力学空间映射，显著提升了洪水分析的实用性和模拟的真实性。这种三维场景模型不仅为水文分析提供了一个直观且立体的目标区域表示，确保分析结果更加贴近实际地理环境，而且能够真实反映洪水在地理空间中的动态行为和分布特征。此外，通过对三维场景模型的深入统计分析，实现了对建筑物受灾情况的精细化评估，为救援行动和灾后重建工作提供了详尽的数据支持。结合灾害影响阈值的风险等级判定，进一步提高了洪水风险评估的准确性和实用性。最终，基于评估结果快速生成的洪水预警报告，为防洪决策和公众预警提供了及时的参考信息，有效提升了预警系统的实效性。
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权利要求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 (10)

1.一种基于人工智能的洪水分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：对目标区域进行多源数据采集，得到综合洪涝特征数据集，其中，综合洪涝特征数据集包括历史洪水事件数据集、目标区域地形地貌数据、历史气象监测数据集以及历史水文监测数据集；基于综合洪涝特征数据集进行洪水演变预测模型构建，得到洪水动态演变预测模型；
步骤S2：对目标区域进行物联网数据采集，得到实时气象监测数据与实时水文监测数据；利用实时气象监测数据与实时水文监测数据对洪水动态演变预测模型进行动态映射，得到同态洪水动态演变预测模型；
步骤S3：利用同态洪水动态演变预测模型对目标区域进行洪水风险区域预测与时序获取，得到预测洪水风险区域分布图像与预测洪水到达时间序列；根据预测洪水到达时间序列对目标区域进行对应时间点水文监测，得到验证性水文监测数据集；根据预测洪水风险区域分布图像与验证性水文监测数据集对同态洪水动态演变预测模型进行模型精度校正，得到优化洪水动态演变预测模型；
步骤S4：根据预测洪水风险区域分布图像与预测洪水到达时间序列利用优化洪水动态演变预测模型对目标区域进行洪水演进模拟，得到洪水时空演进数据；根据洪水时空演进数据生成洪水淹没范围分析图；
步骤S5：对洪水淹没范围分析图进行洪水风险评估，得到洪水淹没风险评估数据；根据洪水淹没风险评估数据生成洪水预警报告。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的洪水分析方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：对预设的洪涝事件记录数据库进行时空数据提取与结构化处理，得到历史洪水事件数据集，其中，历史洪水事件数据集包含若干个历史洪水事件数据；
步骤S12：对目标区域进行激光雷达测绘，得到目标区域地形地貌数据；
步骤S13：通过气象监测站点对目标区域进行历史气象数据提取，得到历史气象监测数据集，其中，历史气象监测数据集包含若干个历史气象监测数据，历史气象监测数据与历史洪水事件数据一一对应；
步骤S14：通过预设的水文监测网络对目标区域进行历史水文数据采集与标准化处理，得到历史水文监测数据集，其中，历史水文监测数据集包含若干个历史水文监测数据，历史水文监测数据与历史洪水事件数据一一对应；
步骤S15：对历史洪水事件数据集、目标区域地形地貌数据、历史气象监测数据集以及历史水文监测数据集进行数据集成，得到综合洪涝特征数据集；
步骤S16：基于综合洪涝特征数据集进行洪水演变预测模型构建，得到洪水动态演变预测模型。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的洪水分析方法，其特征在于，步骤S16包括以下步骤：
步骤S161：对历史洪水事件数据进行时序遥感影像提取，得到多时相洪水遥感影像序列，其中，多时相洪水遥感影像序列包含若干个多时相洪水遥感影像；
步骤S162：根据目标区域地形地貌数据对多时相洪水遥感影像进行等高线描绘，得到洪水区域等高线图像；
步骤S163：对洪水区域等高线图像进行洪水区域分割，得到洪水区域掩膜数据；
步骤S164：利用洪水区域掩膜数据对对应的洪水区域等高线图像进行洪水边界矢量化，得到洪水边界矢量图像，当遍历完多时相洪水遥感影像序列，即得到洪水边界矢量图像序列；
步骤S165：对洪水边界矢量图像序列进行时间戳提取，得到洪水拍摄时间序列；
步骤S166：基于洪水边界矢量图像序列根据洪水拍摄时间序列对相邻洪水边界矢量图像进行洪水扩散速率与洪水高度变化计算，得到若干个洪水扩散速率数据与若干个洪水高度变化数据；
步骤S167：基于洪水边界矢量图像序列利用洪水扩散速率数据与洪水高度变化数据对对应的相邻洪水边界矢量图像进行时空关联映射，得到洪水时空关联数据；
步骤S168：将洪水边界矢量图像序列、若干个洪水扩散速率数据与若干个洪水高度变化数据、洪水时空关联数据、对应的历史气象监测数据与对应的历史水文监测数据记为一个洪水预测训练数据，当遍历完历史洪水事件数据集，执行步骤S161-步骤S167，即得到洪水预测训练数据集，基于洪水拍摄时间序列利用洪水预测训练数据集对预设的网络训练架构进行学习训练，得到洪水动态演变预测模型。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的洪水分析方法，其特征在于，步骤S168包括以下步骤：
步骤S1681：根据洪水拍摄时间序列分别对对应的历史气象监测数据与对应的历史水文监测数据进行时序数据切片，得到历史气象数据切片序列与历史水文数据切片序列；
步骤S1682：根据洪水拍摄时间序列对洪水边界矢量图像序列、若干个洪水扩散速率数据与若干个洪水高度变化数据、洪水时空关联数据、历史气象数据切片序列与历史水文数据切片序列进行多源数据时空对准，得到时空同步洪水特征数据，并将时空同步洪水特征数据记为一个洪水预测训练数据；
步骤S1683：当遍历完历史洪水事件数据集，执行步骤S161-步骤S167，即得到洪水预测训练数据集；
步骤S1684：利用洪水预测训练数据集对预设的网络训练架构进行学习训练，得到洪水动态演变预测模型。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的洪水分析方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对目标区域进行实时遥感监测，得到目标区域实时遥感影像；
步骤S22：通过气象监测站点对目标区域进行多参数气象数据实时采集，得到实时气象监测数据；
步骤S23：通过预设的水文监测网络对目标区域进行分布式水文参数实时监测，得到实时水文监测数据；
步骤S24：对目标区域实时遥感影像进行洪水区域语义分割，得到实时洪水范围矢量数据；
步骤S25：利用实时洪水范围矢量数据、实时气象监测数据与实时水文监测数据对洪水动态演变预测模型进行时空状态同步映射，得到同态洪水动态演变预测模型。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的洪水分析方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：获取洪水预测时间序列；
步骤S32：根据洪水预测时间序列对目标区域进行时序气象预报数据采集，得到若干个气象预报数据；
步骤S33：将洪水预测时间序列与若干个气象预报数据输入至同态洪水动态演变预测模型进行洪水风险区域预测，得到若干个洪水风险区预测图像，同时，将洪水预测时间序列记为预测洪水到达时间序列；
步骤S34：对各个洪水风险区预测图像进行洪水风险区域识别并着色，得到若干个着色洪水风险区预测图像，其中，着色洪水风险区预测图像中的洪水风险区域着色的颜色唯一；
步骤S35：对若干个着色洪水风险区预测图像进行时空叠加与投影融合，得到综合风险洪水预测图像；
步骤S36：对综合风险洪水预测图像进行矢量化边界提取并标注，同时，利用预测洪水到达时间序列对提取到的对应的矢量化边界进行时间标注，得到预测洪水风险区域分布图像；
步骤S37：根据预测洪水到达时间序列对目标区域进行对应时间点水文监测，得到验证性水文监测数据集；根据预测洪水风险区域分布图像与验证性水文监测数据集对同态洪水动态演变预测模型进行模型精度校正，得到优化洪水动态演变预测模型。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的洪水分析方法，其特征在于，步骤S37包括以下步骤：
步骤S371：对当前时间进行持续跟踪，得到实时时间数据；
步骤S372：将预测洪水到达时间序列输入至预设的时间触发器中进行数据采集触发时间点设置，得到若干个数据采集触发时间点，当实时时间数据与数据采集触发时间点匹配时，则通过预设的水文监测网络对目标区域进行水文参数实时监测，得到验证性水文监测数据集，其中，验证性水文监测数据集包含若干个验证性水文监测数据，同时，对目标区域进行实时遥感拍摄，得到验证性洪水区域遥感影像集，其中，验证性洪水区域遥感影像集包含若干个验证性洪水区域遥感影像；
步骤S373：根据预测洪水风险区域分布图像、验证性洪水区域遥感影像集与验证性水文监测数据集对同态洪水动态演变预测模型进行模型精度校正，得到优化洪水动态演变预测模型。
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的洪水分析方法，其特征在于，步骤S373包括以下步骤：
步骤S3731：遍历验证性洪水区域遥感影像集与验证性水文监测数据集，利用验证性水文监测数据对对应的验证性洪水区域遥感影像进行高程水深标注，得到验证性水深标注遥感影像集；
步骤S3732：遍历验证性水深标注遥感影像集，对各个验证性水深标注遥感影像进行洪水覆盖区域识别，并进行边界矢量化，得到验证性洪水边界矢量图像集，其中，验证性洪水边界矢量图像集包含若干个验证性洪水边界矢量图像；
步骤S3733：遍历验证性洪水边界矢量图像集，将验证性洪水边界矢量图像与预测洪水风险区域分布图像中对应预测时间点的预测洪水风险区进行空间误差分析，得到若干个洪水区域面积误差数据与若干个洪水高度误差数据；
步骤S3734：根据洪水区域面积误差数据与洪水高度误差数据对同态洪水动态演变预测模型进行参数调整，得到优化洪水动态演变预测模型。
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的洪水分析方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对预测洪水风险区域分布图像进行时序初始状态提取，得到洪水初始态分布图像；
步骤S42：将洪水初始态分布图像输入至优化洪水动态演变预测模型进行初始化设置，并将预测洪水风险区域分布图像与预测洪水到达时间序列输入至初始化后的优化洪水动态演变预测模型进行时空动态模拟，得到洪水时空演进数据；
步骤S43：对洪水时空演进数据进行最大淹没范围提取，得到最大淹没范围矢量数据；
步骤S44：获取目标区域地图，并根据最大淹没范围矢量数据对目标区域地图进行空间叠加分析与深度分级渲染，得到洪水淹没范围分析图。
10.根据权利要求1所述的基于人工智能的洪水分析方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对目标区域进行三维地理信息建模，得到目标区域地理数字模型；
步骤S52：利用洪水淹没范围分析图对目标区域地理数字模型进行水动力学空间映射，得到洪水淹没三维场景模型；
步骤S53：对洪水淹没三维场景模型进行建筑物受灾分布统计，得到建筑物淹没分布数据；
步骤S54：将建筑物淹没分布数据与预设的灾害影响阈值进行风险等级判定，得到洪水淹没风险评估数据；根据洪水淹没风险评估数据生成洪水预警报告。
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