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基于信息扩散技术的暴雨内涝风险评估模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对河北省邯郸市区的道路暴雨内涝风险问题,开展了基于二维信息扩散技术及灾害风险评估理论的模型研究工作,联合气象部门、市政排水部门、社会公众等不同行业群体,收集邯郸市易涝点分布、降雨强度、积水深度、危险源及承灾体等基础数据,建立了针对易涝点的"雨强-水深-风险情景"评估模型,实现基于降雨强度估计易涝点积水深度,进而结合承灾体状况给出相应的风险情景。研究表明,本文提出的二维信息扩散道路暴雨内涝风险评估模型,对估计平原地区道路积水风险情景具有一定的实用价值。 相似文献
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多调合一是实现调查成果数据融合,从源头上解决数据多样、数据冲突等问题的有效手段。该项工作的完成需要结合地区的实际情况,建立统一的调查监测评价体系,协同开展基础调查和专项调查工作。因此,首先需要在空间上保持基础调查单元划分的有效性,才能保证专项调查单元能够通过基础调查单元进行归并及获取;其次,需要在基础调查和专题调查中保证类别判定的准确性。本文结合深度学习方法在目前影像分类和目标识别等领域中的应用进展,对其在深圳市多调合一工作中的应用前景进行了思考,从减少人力物力的消耗、提高类别判定精度等多个角度进行了分析。随着深度学习方法的不断完善,未来其在自然资源调查领域的应用效果将会得到不断提升。 相似文献
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