45、基于多模态优化的洪水预测建模

基于多模态优化的洪水预测建模

1. 背景

在以往的洪水预测方法中，常使用蒙特卡罗过程处理百年数据来估算洪水水位，再结合结构支持向量机技术预测洪水区域地理图像中的水位，最后将预测的洪水水位信息发布到社交媒体。然而，这种方法存在明显缺陷：
- 蒙特卡罗方法处理大量信息时需要很长的处理时间。
- 结构支持向量机仅使用两个类别来预测水位深度，与实际水位情况不符。

为了克服这些缺点并提高预测准确性，提出了一种新的方法。该方法利用回归学习来检测水位计数据中的洪水水位，并使用顶帽滤波技术确定图像中的水位。

2. 实验方法

新的洪水预测方法通过结合三种模式的结果进行洪水估算，使用了四个数据集，分别是卫星图像数据、水位计数据、关于洪水的推文数据以及百年洪水记录数据。下面详细介绍各模式的处理过程。

2.1 全局模式

在全局模式下，使用回归神经网络处理卫星图像和水位计数据。具体流程如下：
1. 对河流区域的卫星图像进行图像处理。
2. 利用图像的数字高程模型处理水位计数据。

graph LR
    A[卫星图像] --> B[预处理]
    C[水位计数据] --> B
    B --> D[特征提取]
    D --> E[测量水位高度]
    E --> F[洪水淹没情况]

2.2 卫星图像处理

以洪水区域的卫星图像为输入进行洪水估算，具体步骤如下：
1. 输入图像