一种基于多源数据的山洪灾害风险评价方法

    公开(公告)号:CN119090691A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411176925.1

    申请日:2024-08-26

    Abstract: 本申请提出了一种基于多源数据的山洪灾害风险评价方法,涉及自然灾害风险评估技术领域。包括:基于山洪灾害风险评价指标,收集待评价对象的多源指标数据构建特征值矩阵;随后,利用这些数据和标准区间,通过隶属度计算式确定每个指标的具体点值;接着,计算这些点值与特征值之间的相对隶属度,以评估各指标的风险相对程度;之后,结合各指标的相对风险隶属度与权重,通过综合计算得出对象的整体风险隶属度。依据此综合风险隶属度,进一步计算得到风险级别特征值;最后根据可变模糊评判准则和计算出的风险级别特征值,判定待评价对象所处的山洪灾害风险等级。其能够实现山洪灾害风险中“模糊”与“清晰”的定量刻画,对山洪灾害风险进行准确评价。

    一种基于GIS技术的水文模型网络发布方法

    公开(公告)号:CN109977510B

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN201910198520.0

    申请日:2019-03-15

    Abstract: 本发明提供一种基于GIS技术的水文模型网络发布方法,其将原来单计算机单用户使用的水文模型计算程序通过GIS技术及地理服务框架等相关技术构建为网络水文计算服务,并通过网络发布提供给任何能够访问网络服务器的用户使用。用户使用水文模型计算服务时,只需利用通用客户端将基本参数和计算请求通过网络发送至后台服务器,服务器调用数据资源和水文模型模块根据用户需求进行水文模拟计算,计算完毕后将水文模型计算结果返回给用户。这使得模型使用人员可以直接通过计算机网络调用模型计算并且得到计算结果,摆脱对基础参数数据管理的要求和计算机性能的限制,这对于水文模型的高效方便使用和应用推广有着非常好的促进作用。

    基于GIS技术和空间数据的地物检测MaskR-CNN模型训练方法

    公开(公告)号:CN110942029A

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201911179390.2

    申请日:2019-11-27

    Abstract: 本方法提供一种基于GIS技术和空间数据的地物检测Mask R-CNN模型训练方法,涵盖从空间数据生成模型训练样本库,到训练样本库与Mask R-CNN模型实现相结合进行模型训练,然后训练结果存储分发的完整自动化流程。本发明可实现样本数据集的自动生成和有效管理,能够直接对原始空间数据进行Mask R-CNN模型权重的自动化训练,并提供了对训练结果的管理共享,极大程度地降低了训练过程中的人工工作量,这对于推动Mask R-CNN模型在地物检测方面的深入应用有着非常好的促进作用。实验结果表明,该技术为地物检测Mask R-CNN模型的自动化训练提供了一套完整的技术流程方案,能较好地满足实际应用的需要。

    一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法

    公开(公告)号:CN108320317A

    公开(公告)日:2018-07-24

    申请号:CN201810131068.1

    申请日:2018-02-09

    Abstract: 一种基于高分辨率数字地形的堤防线数据提取方法,其针对堤防高分辨率数字地形数据,沿着堤防行进方向在数字地形上自动构建探测圆环,查找圆环与数字地形的相交网格中高程值最高的网格单元,以该网格单元作为圆环中心继续构建探测圆环,直至堤防数字地形探测完毕,通过连接圆环中心点构建高精度堤防线数据,从而实现堤防线数据的自动提取。本发明与传统的人工实地测绘方法相比,极大地提高了堤防线数据生产的效率,而与当前堤防线数据提取较为常见的最小成本路径分析法、矩阵法、垂线法和点匹配垂线法等相比,较好的解决了堤防由于受到破坏导致线数据提取异常等问题,本发明无论是在线数据提取精度还是提取效率上都有着极大的优势,是一个较优的堤防线数据提取方法。

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