本研究针对洪涝灾害监测与辨识需求,构建了多元信息立体监测与辨识技术体系。结合近实时卫星反演降水数据,开发了考虑降水滞时的星地融合模型,显著提升了降水分类与定量精度。基于U-Net深度学习模型填补了卫星降水空白,并通过Borderline-SMOTE和AdaBoost方法优化了降水融合精度。进一步,采用图像超分辨率技术改进数值模式预报降水后处理模型,有效延长了降水预报的有效期。此外,针对复杂天气条件下的流域洪水淹没范围提取问题,提出了基于分类三元搭配策略的集成识别方法,显著提高了水体识别稳定性与监测精度。研究成果为流域洪涝灾害监测与预警提供了技术支撑。
| 数据量 | 2.2 MiB |
|---|---|
| 数据格式 | *.docx |
| 坐标系 |
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2021YFC3000100 | 长江下游洪涝灾害集成调控与应急除险技术装备 | 国家重点研发计划 |
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| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | _ncdc_meta_.json | 3.5 KiB |
| 2 | 洪涝灾害多元信息立体监测与辨识技术方案.docx | 2.2 MiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2025/10/28 22:37 | 陈*萍 |
研究数据集给出的技术方案(方法),研判江苏常州地区的适用可能性,进一步指导本地区的防汛工作。
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