面向智慧水利的河湖智能感知与协同监管关键技术与应用

  • 获奖名称: 面向智慧水利的河湖智能感知与协同监管关键技术与应用
  • 获奖等级: 二等奖
  • 获奖类别: 测绘科学技术奖
  • 授奖单位: 中国测绘学会
  • 完成单位: 、武汉大学、北京四维空间数码科技有限公司
  • 获奖年度: 2023
  • 获奖人员: 郑学东、李林宜、谈广鸣、徐保龙、程学军、徐坚、汪朝辉、徐健、肖潇、李国忠
  • 成果简介:河湖是水资源的重要载体，是生态系统的重要组成部分，事关防洪、供水、生态安全。空间完整、功能完好、生态环境优美的河湖水域岸线，是最普惠的民生福祉和公共资源。党的十八大以来，各级水行政主管部门深入贯彻落实党中央和水利部决策部署，勇于担当、攻坚克难,依托河湖长制,不断强化河湖管理,重拳整治河湖乱象,一大批长期以来侵占、破坏河湖的“老大难”问题得以解决，新增河湖问题得到有力遏制，河湖面貌得到明显改善。截至 2021年 10 月底，全国共清理整治“四乱”问题 18.5万个，拆除侵占河湖的违建 4000 多万平方米，清理非法占用岸线3万公里,清除河道内垃圾 4000 多万吨，清除非法围堤1万多公里，打击非法采砂船只 1.1万多艘，被侵占的水域、滩地逐步退还河湖，河湖行洪蓄洪能力大幅提高，水生态持续向好。但是，一些地区人为束窄、侵占河湖空间、过度开发河湖资源、与水争地等问题仍然存在。河湖监管多采用“自查+核查”、明查暗访等人工现场检查的方法，对于问题的记录和上报，仍主要采取人工填报的方式，需要耗费巨大的人力物力，因此存在监管覆盖面有限、监管效能低的问题。遥感影像、无人机等技术在少部分业务有所应用，但是自动化程度不高，应用成熟度有待深化，高分遥感影像、高清摄像头、无人机巡查等技术手段应用不足。 本研究是在河湖监管和智慧水利建设双重背景下，依托申报单位近年来的国家重点研发计划项目、国家自然科学基金项目、智慧水利建设项目等科研和生产项目,立足国内河湖监管现状和需求，在分析监管内容和要求的基础上,梳理河湖监管业务的所需数据资源、业务支撑功能和信息化监管流程，研究新技术发展现状和趋势，针对监管流程中的薄弱环节设计新技术的使用方式与应用场景，重点实现了监管目标探测识别、河湖协同监管、时空大数据管理等关键技术,有效支撑了智慧水利平台建设中河湖智能监管的实现。取得了如下创新成果： (1)提出了综合车载/机载 LiDAR 点云数据的堤防探测与信息提取方法，构建了视觉注意计算模型与粒子群优化的高分影像河湖目标识别模型，实现了河湖多目标探测与智能识别，显著提高了探测与识别精度。与实测数据相比，基于LIDAR 与多波束的河湖多目标探测方法总体精度可达 95%以上。与传统神经网络方法相比，基于视觉注意模型与粒子群优化的河湖目标识别方法的总体精度和 Kappa 系数分别提高了 15%和 0.2。 (2)提出了综合恒等残差型 U-Net 与遥感水体指数的河湖岸线变化检测方法，突破了北斗、遥感、无人机多模式协同河湖监测技术，创建了“预判-取证-分析”多过程采砂行为辅助决策机制，研发了河湖智能感知与协同监管平台，实现了河湖水域岸线动态跟踪与多模式智能化协同监管。与实测数据相比，基于恒等残差型 U-Net 与遥感水体指数的河湖岸线变化检测方法在河湖岸线线状目标的带状区域的建筑物提取精度高达 96.7%。 (3)提出了云环境下时序遥感影像的快速缓存切片、基于键值结构的空间数据双缓存方法，构建了河湖时空遥感大数据自适应影像金字塔模型，实现了河湖时空大数据快速缓存与高效组织管理，显著提升了资源利用率和处理效率。与传统存储方法相比，时序遥感影像高效缓存方法在大数据量情况下具有较好的加速性能和可扩展性，在满节点时的执行效率分别达到ArcGIS Server的1.3倍和 BottomUp的3.6倍。自适应的遥感影像数据库存储管理机制在 2MB 局域网带宽和 2GB 客户端内存情况下，8 KB 存储块大小下自适应分块测试速度为 45.278 秒，而经验值分块测试速度为50.727 秒，速度提升了 5.449 秒。 项目自研究以来取得了丰硕成果:丰富和完善了河湖智慧化监管理论与方法;构建了面向智慧水利的河湖智能感知与协同监管关键技术体系;开发了4套业务系统;建立了河湖时空大数据组织与处理平台;编制了1部专著、1部行业标准:发表了50篇高水平论文(7篇1区TOP，7篇2区SCI,5篇EI 检索);获授权 11 项国家发明专利、3 项实用新型专利、17 项软件著作权。
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