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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明提供一种可用于人工河道的河流水位跃变监测方法，获取雷达遥感数据影像，建立圆形缓冲区进行雷达后向散射系数数据提取，建立雷达后向散射系数变化量数据集；利用GPM降水量数据对雷达后向散射系数变化量数据和进行插值处理，获取具有连续时序特征的雷达后向散射系数变化量和降水量数据集；基于所获取的高时间分辨率雷达后向散射系数变化量数据、插值后的降水量数据，以及已建立的十级水位标签，利用SVM算法建立河流水位跃变分级判别模型；后续获取任意时刻雷达后向散射系数等变量输入已训练模型，可实时获取河道水位涨落级别以及预警信息。本发明可以解决人工河道水位监测及预警研究中的数据源受限，时空分辨率低和难以判别等问题。

主权项：1.一种可用于人工河道的河流水位跃变监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：获取观测地点观测日期内雷达遥感影像数据；步骤2：获取观测地点观测日期内基于全球卫星降水计划GPM数据集获取的降水数据，并将其插值处理到3km网格内；步骤3：获取观测地点观测日期内基于第五代ECMWF大气再分析全球气候数据获取的风速数据；步骤4：获取观测地点观测日期内全球30米SRTM高程DEM数据；步骤5：对获取的雷达遥感影像数据进行数据预处理，包括轨道校正、辐射定标、滤波、地形校正及分贝化预处理步骤；步骤6：基于雷达遥感影像数据，以观测地点为中心，建立半径为500m的圆形缓冲区，并提取该范围内对应观测日期的雷达后向散射系数数据集；步骤7：基于雷达后向散射系数数据集，结合日期生成雷达后向散射系数变化量数据集；步骤8：获取观测地点观测日期内实测水位数据，根据所获取实测数据的平均值、最大值、最小值以及方差统计指标建立十个水位标签，其中包括涨水五级和落水五级；步骤9：将所获取的时序遥感影像数据，进行雷达后向散射系数变化量数据提取，结合获取的连续日期降水量数据对获取的雷达后向散射系数变化量数据集进行插值处理，得到具有连续日期的雷达后向散射系数变化量数据；步骤10：将水文站实测对应日期水位标签信息，与插值后的基于卫星遥感影像所获取的雷达后向散射系数变化量数据和降水量数据、风速数据以及高程数据进行时空匹配；基于雷达后向散射系数变化量、降水量数据、风速数据、高程数据、日期、经度、纬度数据，以及所建立的十个水位标签，利用SVM算法建立河流水位跃变分级模型；步骤11：后续获取任意时刻雷达后向散射系数变化量、降水量数据、风速数据、高程数据、日期、经度及纬度数据，代入河流水位跃变分级模型以进行河流水位跃变的实时监测，得到实时的水位预警信息。

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