摘要
本发明公开了一种基于注意力的深度学习城市洪涝受灾人口评估方法及系统,所述方法包括以下步骤:收集研究区域的降雨、洪水水深、地形、管网和卫星图像数据,并进行预处理,构建第一和第二数据集。分别训练和验证第一、第二深度学习模型。将第一数据集测试集输入第一模型,输出洪水水深预测图;将第二数据集测试集输入第二模型,输出土地利用分割图。叠加这两张图,得到洪水水深与土地利用类别的匹配数据,土地利用重新赋值后采用暴露人口公式计算暴露人口数,洪水水深利用预设的洪涝灾害损失曲线计算人口受灾率,将暴露人口数和人口受灾率相乘得到受灾人口数,完成城市洪涝受灾人口评估。本方案能显著提高了城市洪涝受灾人口评估的准确性、可靠性和有效性。
技术关键词
卫星图像数据
深度学习模型
注意力
地表模型
管网模型
时间卷积网络
语义分割网络
正则化技术
更新模型参数
金字塔池化模块
曲线
线性变换方法
高分辨率卫星
栅格
土地利用数据
地图
危险区
深度学习网络
系统为您推荐了相关专利信息
标签生成方法
路面
语义
滑动窗口
深度学习模型训练
设备运行状态评估
多维数据结构
全生命周期管理方法
调度优化算法
转移概率矩阵