一种基于数字高程模型的洪水淹没分析方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明提供了一种基于数字高程模型的洪水淹没演进分析方法，属于洪水淹没动态分析技术领域。

背景技术

近年来，我国洪水灾害发生频率逐步升高，严重制约着社会经济的发展。在雨季来临时，当上游雨水充沛，就会导致洪灾频繁发生，这样的话，每年都会面临严峻的防洪形势。

准确的洪水淹没分析模型可为防洪调度指挥和洪涝灾害的损失评估提供科学地评判依据，对防洪减灾具有重要意义。

目前，洪水淹没分析算法主要为基于水动力的洪水演进模型进行的洪水淹没分析，基于水动力的模拟严谨，能够获取准确的洪水淹没范围，但模型过于复杂，在短时间内难以建立完善的演进模型。

因此，亟需提出一种洪水淹没分析方法，保证淹没分析过程的连续性、合理性和准确性，准确输出洪水淹没分析结果，为防洪调度指挥和洪涝灾害的损失评估提供科学地评判依据。

发明内容

本发明为了提高洪水淹没分析效率，准确获得洪水淹没分析结果，在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。

本发明提出了一种基于数字高程模型的洪水淹没分析方法、系统、设备及存储介质，具体方案如下：

方案一：

一种基于数字高程模型的洪水淹没分析方法，包括以下步骤：

步骤S100、绘制洪水淹没分析范围，输入洪水淹没范围上水位、下水位，通过洪水淹没范围计算任务量，将计算任务分解成多个子任务；

步骤S200、实时水位高程计算，结合绘制分析范围，依据河道比降，实时计算水位高程；

步骤S300、以淹没象元作为种子像素，进行八邻域象元迭代分析，象元值与实时水位进行比较分析，判定是否为淹没象元，直至种子点清空，记录所有淹没象元；

步骤S400、统计淹没分析结果，输出过水体积及过水面积，根据栅格转矢量、平滑面算法，提取淹没矢量范围；

进一步地：步骤S100中，确定淹没分析参数包括：(1)水位点坐标及水位值；(2)分析范围，经向长度：L

进一步地：步骤S200的具体实现步骤包括：

S210：计算河道比降R

其中：Z

S220：计算实时水位

Z

其中：Z

进一步地：步骤S300的具体实现方法是：

S310：计算邻域象元淹没情况

将所有淹没网格g

G

对于淹没网格g

S320：更新淹没网格系列G

若新增的淹没网格系列G

G

ΔG

进一步地：步骤S400中，统计过水体积及过水面积的具体实现方法是：

淹没象元水深表示为：

h

单元格网对应面积表示为：

S

其中：X

过水面积表示为：

S＝∑S

过水体积表示为：

V＝∑S

进一步地：还包括步骤S500、淹没范围修正，结合常水面水压线，修正淹没范围。

方案二：

一种基于数字高程模型的洪水淹没分析系统，包括权限管理模块、分析任务管理模块、方法管理模块和分析报告生成模块；

所述权限管理模块用于对用户访问权限和角色进行配置管理；

所述分析任务管理模块根据用户选择的洪水淹没分析任务，匹配方法管理模块；

所述方法管理模块集成数字高程模型的洪水分析方法，用于分析洪水淹没演进过程；

所述分析报告生成模块根据方法管理模块处理的结果，自动生成洪水淹没分析报告。

进一步地：所述分析任务管理模块用于创建任务、修改任务、删除任务、查找任务、筛选任务和/或分配任务。

进一步地：所述分析报告生成模块用于根据默认设置或者用户个性化需求，筛选洪水淹没分析结果的源数据，得到筛选后的数据，并对筛选后的数据进行语句的排版与重建，最终构成分析报告的文本内容。

进一步地：所述分析报告生成模块生成洪水淹没分析和统计报告、分析清单或图表，支持word、excel或pdf输出格式。

方案三：

一种基于数字高程模型的洪水淹没分析设备，该设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现所述的一种基于数字高程模型的洪水淹没分析方法的步骤。

方案四：

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的一种基于数字高程模型的洪水淹没分析方法。

本发明有益效果体现在：

本发明的洪水淹没分析算法，通过数据高程模型数据进行分析，不需要建立复杂的洪水演进模型。方法考虑在大的地域跨度上，水位高程衰减的问题，以淹没象元为分析对象，通过八种子邻域算法、栅格转矢量、简化面等算法，结合常水面数据，分析洪水淹没演进过程，分析结果符合洪水实际演进过程，能够对防洪抗旱提供准确的淹没演进分析及准确的过水面积、过水体积统计。

本发明的分析方法，通用性强，计算效率高效，能够对洪水淹没淹没过程进行模拟分析，能够准确提取淹没范围线，结合上下水位保证淹没分析过程的连续性及合理性。

本发明的洪水淹没分析系统，建立了一套标准、可靠的洪水淹没分析流程，分析结果的具有可追溯性，大大提升了洪水淹没分析效率与质量。

附图说明

图1为基于数字高程模型的洪水淹没分析方法的流程图；

图2为洪水淹没分析设计结构图；

图3是5M数字高程模型洪水淹没分析提取水面结果图；

图4是25M数字高程模型洪水淹没分析提取水面结果图；

图5是90M数字高程模型洪水淹没分析提取水面结果图；

图6是5M、25M、90M数字高程模型洪水淹没分析误差分析图；

图7是5米数字高程模型淹没结果；

图8是5米数字高程模型堤坝淹没结果；

图9是基于数字高程模型的洪水淹没分析系统图。

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

具体实施方式

具体实施方式一：

参见图1，本实施方式中的一种基于数字高程模型的洪水淹没分析算法，包括以下步骤：S100：绘制分析范围，输入范围上下水位。通过范围计算任务量，将计算任务分解成多个子任务，进行研究计算。S200：实时水位高程计算。结合绘制分析范围，依据河道比降，实时计算水位高程。S300：八邻域象元计算，计算淹没象元。以淹没象元作为种子像素，进行八邻域象元迭代分析(象元值与实时水位进行比较分析，判定是否为淹没象元)，直至种子点清空，记录所有淹没象元。S400：统计淹没分析结果，输出过水体积及过水面积。根据栅格转矢量、平滑面算法，提取淹没矢量范围。S500：淹没范围修正。结合常水面水压线，修正淹没范围。

进一步的，步骤S100中，包括以下步骤：

S110：确定淹没分析参数

(1)水位点坐标及水位值

(2)分析范围(经向长度：L

(3)淹没分析上水位Z

(4)淹没分析频率因子ΔZ，ΔZ＞0，分析范围大于1000km

进一步的，步骤S200中，包括以下步骤：

S210：计算河道比降R

其中：Z

S220：计算实时水位

Z

其中：Z

进一步的，步骤S300中，包括以下步骤：

S310：计算邻域象元淹没情况

将所有淹没网格g

G

对于淹没网格g

S320：更新淹没网格系列G

若新增的淹没网格系列G

G

ΔG

进一步的，步骤S400中，包括以下步骤：

S410：统计过水体积及过水面积

淹没象元水深表示为：

h

单元格网对应面积表示为：

S

其中：X

过水面积表示为：

S＝∑S

过水体积表示为：

V＝∑S

具体的，本实施方式中，考虑到八种子邻域算法的在大区域分析的计算效率问题，无法获取到实时分析结果。本方法将淹没分析过程将划分为多个阶段进行分析，同时对多个阶段进行计算，保证演进过程的实时性。

此外，同时，考虑到河道坡降对河道水位的影像，本算法根据输入上下水位进行水位阶段划分，并实时计算水位，迭代过程中对水位高程进行更新，实现了对河道水位空间变化的模拟，保证计算的准确性，提取准确的过水面积。

进一步，本访问为了获取准确的淹没范围，对淹没栅格进行栅格转矢量、简化面等算法运算，同时，使用常水面矢量数据对运算结果进行裁剪分析，准确获取洪水过水范围，实现精确的多源淹没的洪水演进分析。

从图1中可以看出，本本实施方式中的分析方法运行时，先获取研究区域的DEM数据并确定淹没分析参数，基于确定的淹没分析参数将淹没过程划分成多个阶段，然后开始精简当前阶段水位下的初始淹没网格系列，精简后进行淹没网格的水位计算、领域分析、更新操作,并循环直至淹没网格系列分析完毕，然后计算当前阶段新增淹没网格的最短淹没路径、统计淹没分析结果,并循环进行下个淹没过程阶段的计算分析,直至所有阶段分析完毕,最后输出分析结果。

具体实施方式二：

如图9所示，一种基于数字高程模型的洪水淹没分析系统，包括权限管理模块、分析任务管理模块、方法管理模块和分析报告生成模块；

所述权限管理模块用于对用户访问权限和角色进行配置管理；

所述分析任务管理模块根据用户选择的洪水淹没分析任务，匹配方法管理模块；

所述方法管理模块集成数字高程模型的洪水分析方法，用于分析洪水淹没演进过程；

所述分析报告生成模块根据方法管理模块处理的结果，自动生成洪水淹没分析报告。

进一步地：所述分析任务管理模块用于创建任务、修改任务、删除任务、查找任务、筛选任务和/或分配任务。

进一步地：所述分析报告生成模块用于根据默认设置或者用户个性化需求，筛选洪水淹没分析结果的源数据，得到筛选后的数据，并对筛选后的数据进行语句的排版与重建，最终构成分析报告的文本内容。

进一步地：所述分析报告生成模块生成洪水淹没分析和统计报告、分析清单或图表，支持word、excel或pdf输出格式。

系统采用C/S架构，基于国产化GIS平台，研发三维防汛应急指挥系统，实现海量多源数据科学组织管理、全类型三维空间可视化展示、全空间三维立体无缝导览漫游、全功能三维立体空间分析。系统还包括基本地图操作、数据管理、路径漫游、书签管理、标绘管理、场景量算、场景输出、地名查询、常规操作、三维分析等功能模块。系统将三维地形展示和二维GIS中的矢量栅格转化运用到洪水分析中，以平面方法模拟分析、以三维立体方式展现淹没效果。

具体实施方式三：

洪水淹没分析功能计算流程如图2所示：首先，选取易发生洪水淹没范围，输入上水位高程与下水位高程与选取溃堤点，系统后台根据绘制范围按照坐标间隔分段计算不同区间范围的水位高程；其次，程序根据八邻域种子算法进行水位值的比较，生成淹没栅格影像图最后，程序将淹没栅格图进行栅格转矢量操作，生成淹没范围矢量范围，同步计算过水面积和过水体积。

为了准确评价模拟分析结果精度，在本实施例中，设计以下两组实验进行对比分析。以黑龙江省黑河市爱辉区张家营子地区为验证区域，一是选取5M、25M、90M分辨率数据高程模型数据，对相同区域进行淹没分析模拟，比较不同精度数字高程模型对淹没分析结果的影响。二是将算法提取淹没范围与雷达影像提取的实际淹没范围进行对比分析，验证算法的准确性。

一、雷达影像水域提取结果统计

使用2021年6月19日和6月27日黑龙江省黑河地区黑龙江干流的哨兵1号雷达数据，利用阈值分割法提取水面，用于验证模型精度。哨兵雷达数据提取水面的主要操作步骤包括影像多视化、辐射定标、滤波、地理编码、像素归一化处理、阈值分析、栅格计算等。

通过多视化处理提高SAR影像的信噪比，再对影像进行辐射校正，获取雷达的后向散射系数，用相位滤波法，滤除噪点及条纹噪声，再利用数字高程模型对SAR影像进行地理编码处理，在消除电磁波与地表相互作用产生的叠掩、阴影等几何畸变的同时完成时几何校正，最后对像素进行归一化处理，突出镜面反射的水域。

在ArcGIS软件中利用自然间断点分级法对归一化后的像素值进行统计分析，获取水面阈值范围，再利用栅格计算器获取水域范围，如下表1，计算结果显示，6月19日黑河市爱辉区张地营子水位站上游4.20公里至卧牛湖水库上游3.41公里段黑龙江干流水域面积约4178.17公顷，其中国内水域面积2966.57公顷，国外水域面积1211.60公顷；6月27日该区水域面积约16905.01公顷，其中国内水域面积4679.45公顷，国外水域面积12225.56公顷，两期对比水域扩张面积约12726.84公顷，其中国内水域面积扩张1712.88公顷，国外水域面积扩张11013.96公顷。

表1水域面积统计结果

单位：公顷

二、不同分辨率DEM结果对比分析

利用系统改进后的洪水分析功能，分别利用黑龙江省1:1万DEM数据(5米分辨率)、黑龙江省1:5万DEM数据(25米分辨率)、黑龙江省90米分辨率DEM数据对2021年黑龙江省黑河市张地营子乡进行模拟分析，分析结果如图3和图4所示。

采用误差比(R)及面积重合度(C)对模拟结果进行精度验证。误差比(R)定义为：

式(1-3)中：S

面积重合度(C)定义为：

式(1-4)中：S

5M、25M、90M数据高程模型的拟合误差如图3-图6所示。其中，5M分辨率数据高程模型计算结果具有最高的面积重合度和最低的误差比，面积重合度达到82.68％，误差比为37.25％，能够准确的拟合过水范围；25M分辨率数字高程模型计算结果面积重合度为73.92％，误差比为42.53％；90M分辨率数字高程模型计算结果面积重合度为72.30％，误差比为47.22％。总体来说，数字高程模型分辨率越高，模拟分析结果具有更高的面积重合度及更低的误差比，与真实过水情况具有更高的拟合度。

三、DEM分析结果与雷达影像结果对比

选取5M分辨数字高程模型模拟结果与哨兵一号雷达影像提取过水区域进行对比分析，如图7和图8，黑河市张地营子乡洪水淹没分析堤防掩膜处理对比图，对比分析显示，模拟结果与雷达影像水面基本一致，其中，在张地营子乡上游附近，由于堤防设施的存在，模拟结果中出现与雷达影像不套和的情况。结合1:1万基础测绘数据成果的堤坝数据，对堤坝区域进行过水区域掩膜处理，去除堤防过水区域，对淹没处理后的过水面积进行精度分析，误差比下降至23.32％。

在本实施例中，将三维GIS和DEM运用到洪水淹没分析中，实现基于数字高程模型的洪水淹没分析功能，建立三维防汛应急指挥系统，并以2021年6月下旬黑河市60年一遇洪水为例，以5M、25M、90M分辨率进行洪水淹没分析，进行精度验证。结果表明，数字高程模型精度的提升有利于模拟结果准确度的提升，基于1:1万DEM(5M分辨率)模拟面积重合比达到82.68％，模型具有较高的精度，可为防洪调度指挥和洪涝灾害的损失评估提供准确的评判依据。

具体实施方式四：

本领域内的技术人员通过上述实施例提及的系统及方法，本实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式，模块之间也可根据计算机逻辑结构进行重新组织。而且，本实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

根据本实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图或方框图中的每一流程或方框、以及流程图或方框图中的流程或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本实施方式只是对本专利的示例性说明，并不限定它的保护范围，本领域技术人员还可以对其局部进行改变，只要没有超出本专利的精神实质，都在本专利的保护范围内。