基于GIS&RS的水库洪水预报模型研究与应用

摘要

水库是重要的水利工程和水资源保障基地，起着保护下游人民生命财产安全、保障工农业生产和城镇人民生活用水的重要作用。为了在保证水库安全的前提下，使水库尽可能地多蓄水，达到充分利用洪水资源，保障供水的目的，需要为水库构建一套准确可靠的洪水预报模型，进行科学的洪水预报。遥感技术的快速发展为水库洪水预报模型提供了充足的数据源，本文以遥感数据在水库洪水预报模型中的应用为主线展开研究。运用人工免疫系统免疫学习的基本原理，研究了利用遥感影像提取流域下垫面信息的问题；研究了以ETM+数据为数据源提取流域下垫面信息的技术流程；研究了以下垫面信息和DEM为数据源，构建汇流网络的问题；根据分布式水文模型基础理论和前述研究成果，构建水库洪水预报模型；建立了水库洪水预报实验系统并在雪野水库进行了应用。研究结果对提高水库洪水预报水平具有重要的参考价值，本文的主要贡献有：
　　(1)发展了基于免疫学习的遥感影像分类算法。算法运用人工免疫系统免疫学习原理，首先构造了一个线型分类器用于学习类别的特征，对每个类别的抗原种群单独学习以减少算法的收敛时间；在提取过程中，采用多种方式进行判别并引入人工先验知识以提高提取精度和效率。实验表明：算法能够有效地提高分类精度。
　　(2)明确了流域下垫面信息提取技术流程。根据水库洪水预报模型的建模需要和Landsat-7 ETM+数据源特点，根据提取目标综合运用波段组合、计算特征指数、计算纹理特征等手段，合理组织特征空间，以有效地提取下垫面信息。
　　(3)发展了汇流网络构建算法。在充分理解水库汇流特点的基础上，以DEM和下垫面信息为数据源提取产流栅格，对提取的栅格及其流向关系进行拓扑处理，确定产流栅格计算次序，实现汇流网络的构建。
　　(4)构建了基于GIS和RS的水库洪水预报模型。根据分布式水文模型基础理论，模型以提取的下垫面信息为基础进行产流计算，利用汇流网络进行逐单元汇流演算。在雪野水库的实验结果表明：模型能够有效地提高洪水预报的精度。
　　(5)实现了基于GIS和RS的水库洪水预报实验系统，并在雪野水库进行了应用。

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1 绪论

1.1选题背景

1.2研究基础

1.3 国内外研究现状

1.4论文研究内容与技术路线

2 基于免疫学习的遥感影像监督分类算法

2.1 问题的提出

2.2 免疫系统的免疫学习机制

2.3 遥感影像分类问题建模

2.4 基于免疫学习的遥感影像监督分类算法

2.5 实验结果分析

2.6 本章小节

3 基于遥感分类的流域下垫面信息提取技术流程

3.1 Landsat-7 ETM+数据基本情况

3.2下垫面信息提取的特征空间选择

3.3 提取流程及实验

3.4 本章小节

4 基于多源数据的汇流网络构建研究

4.1 问题的提出

4.2 基于多源数据的产流栅格提取算法

4.3 汇流网络构建

4.4 实验结果与分析

4.5 本章小节

5 基于GIS和RS的水库洪水预报模型构建

5.1模型构建的基本思想

5.2 模型基本结构

5.3水库洪水预报模型实验及分析

5.4 本章小节

6 水库洪水预报实验系统开发

6.1 基于GIS的数据组织和管理

6.2 水库洪水预报实验系统的实现

6.3 本章小节

7总结与展望

7.1 主要研究成果

7.2 下一步的工作展望

参考文献

读学位期间完成的科研情况

致谢