人工智能方法遥感影像上在洪涝灾害的应用

洪涝灾害中利用人工智能手段进行水体识别可以确定出洪涝受灾的区域，道路水毁识别则可以确定道路的毁坏进而评估受灾情况，确定最佳救援路径。

1.水体识别 ：水体识别技术是基于水体的光谱特征和空间位置关系进行分析，排除其他非水体信息从而实现水体信息提取的技术，是洪涝范围检测的核心。由于水体和周边地形地貌往往具有较大差异，根据水体特征的图像分割成为水体识别的主要方法。一种思路是通过综合提取遥感影像中地物的形状、光谱、纹理和邻域等特征进行逐像元分类实现智能分割。另一种思路是先进行遥感图像的多尺度分割，然后使用分类器，例如分类神经网络，进行水体识别。也可同时对洪涝前后时间段的同样位置进行水体识别，分析出受灾区域为抢险救灾提供信息。在识别出水体和非水体的基础上，进一步根据水深程度进行洪涝等级分类并用不同的颜色表示， 为下一步的灾害救援提供信息。这里用到的人工智能方法主要包括特征提取、图像分割、图像分类等。

2.公路水毁识别 ：公路水毁灾情是汛期灾情分析和抗灾抢险中的重要内容。通过对比洪涝发生前后的图像，采取图像多层次分析进行变化检测分析损毁信息。多层次方法就是采用面向对象的分类方法进行地物的分类和划分，但是分类有层次顺序，不同层次划分不同地物。例如可以在第一层次中，从洪灾发生后的影像中进行洪水范围的划分，然后在灾前灾后影像的配准基础上，用洪水发生前的影像进行第二层次的划分，划分道路和树木、建筑、空地等其他地物。广西善图科技有限公司