一种基于神经网络模型的三维地理目标构建分析系统的制作方法

本发明涉及三维地理目标构建，具体为一种基于神经网络模型的三维地理目标构建分析系统。

背景技术：

1、近年来，全球气候变化导致极端天气事件频发，地质灾害、洪涝灾害、强降雨等自然灾害的发生频率和强度显著增加，这些灾害对地形的影响非常显著，常常导致地形变化，包括山体滑坡、河流改道、土壤侵蚀等，而三维模型则可以为紧急救援、应急相应提供依据；三维地理目标构建分析系统一旦更新不及时，无法准确反映这些变化，将会导致多个问题。

2、在自然灾害如洪水、山体滑坡发生时，紧急救援和应急响应需要依赖准确的地形信息，如果三维模型没有及时更新，救援人员会依赖过时的信息进行决策，导致救援行动的延误和资源的浪费，甚至导致更大的损失和伤亡；同时灾害管理和预防需要基于准确的地形和环境数据进行风险评估；如洪水风险区的划定需要考虑最新的地形变化和水文信息，如果三维模型未能及时更新会导致风险评估不准确，进而影响防灾减灾措施的制定和实施。

3、而现有的三维地理构建方案中，常用的方法就是使用卫星遥感技术获取大范围的地理信息，并利用所获取数据进行模型更新，但是卫星遥感虽覆盖广，但分辨率和精度受限，且存在数据获取和处理的延迟，无法满足实时更新的需求，虽然可以结合无人机和地面调查，但这对于灾害区域来说效果不佳；此外也有预部署的地面传感器网络来实时监测地形变化，通过数据传输更新模型，但是地面传感器的覆盖范围有限，部署和维护成本高，且数据处理和整合的复杂性较高，因此亟需一种基于神经网络模型的三维地理目标构建分析系统来解决此类问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于神经网络模型的三维地理目标构建分析系统，解决现有技术中存在的使用卫星遥感技术获取大范围的地理信息，分辨率和精度受限，且存在数据获取和处理的延迟，无法满足实时更新的需求；预部署的地面传感器网络来实时监测地形变化，通过数据传输更新模型，但是地面传感器的覆盖范围有限，部署和维护成本高，且数据处理和整合的复杂性较高的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、本发明提供了一种基于神经网络模型的三维地理目标构建分析系统，包括：

4、数据采集模块，负责从各数据源实时获取地理信息，涵盖高频卫星影像和气象数据；

5、数据采集模块包括：

6、卫星影像采集单元，用于获取高频获取卫星影像，利用高分辨率商业卫星，实时获取影像数据；提供大范围的地理信息；卫星影像覆盖范围广，能实时反映大区域的地形变化；

7、气象数据采集单元，用于获取实时气象数据，通过气象卫星和地面气象站的数据接口，实时获取气象数据，包括降雨量、温度、湿度，辅助地形变化检测；气象数据帮助分析和预测地形变化，包括降雨导致的土壤侵蚀和滑坡；

8、数据传输模块，用于实时传输采集到的数据；

9、数据传输模块包括：

10、数据传输单元，将采集到的数据实时传输到数据处理中心；

11、apachekafka集群，进行实时数据传输；

12、在数据处理中心上部署kafka集群，配置broker、zookeeper和topics；

13、数据处理与融合模块，利用流处理框架对采集到的数据进行实时处理和分析；

14、数据处理与融合模块包括：

15、apacheflink集群，进行实时数据处理和分析；

16、在数据处理中心部署flink集群，配置jobmanager和taskmanager；

17、流处理管道单元，实时处理和分析传输过来的数据；流处理管道单元中，使用flink的datastreamapi编写流处理程序，从kafkatopics中消费数据，进行数据清洗、格式转换和特征提取；

18、数据融合单元，利用卷积神经网络cnn进行特征提取和多源数据融合，融合来自不同数据源的数据，提供综合的地理信息；

19、动态更新模块，基于实时处理的数据，动态更新三维地形模型；

20、动态更新模块包括：

21、动态融合单元，采用卡尔曼滤波算法进行数据的动态融合和模型更新，结合实时数据和历史数据，动态更新地形模型；

22、模型预测单元，使用lstm机器学习算法预测地形变化，调整模型参数；预测地形的未来变化趋势，提前进行模型调整；

23、超分辨率重建模块，通过超分辨率重建技术生成高精度模型，提升三维地形模型的细节表现；

24、超分辨率重建模块包括：

25、gan生成单元，采用生成对抗网络gans，通过生成器和判别器的对抗训练生成高分辨率模型，提高模型的细节表现；

26、渐进式生成单元，采用渐进式生成策略，逐步增加模型的分辨率和复杂度。

27、本发明进一步地设置为，使用flink进行实时数据处理和分析的具体步骤包括：

28、进行环境搭建，部署apachekafka以及apacheflink，kafka和flink均在数据处理中心安装，同时于kafka设置broker、zookeeper和topics，于flink设置jobmanager和taskmanager；

29、获取高分辨率卫星影像和气象数据，将数据通过kafkaproducerapi发送到kafkatopics；

30、使用kafkaproducerapi编写数据发送代码，将实时数据发送到kafkatopics；

31、进行流处理程序编写，流处理程序编写方式为：

32、使用flink的datastreamapi编写流处理程序，从kafkatopics中消费数据；

33、过滤掉噪声数据和无效数据，将数据转换为统一的格式；

34、从数据中提取有用的特征信息，包括地形变化特征；

35、对提取的特征进行实时分析，检测地形变化；

36、本发明进一步地设置为，利用卷积神经网络cnn进行多源数据融合方式为：

37、将卫星影像数据进行归一化处理，使其像素值在[0,1]之间，其中x是原始卫星影像数据矩阵，x′表示归一化后的卫星影像数据矩阵，max(x),min(x)分别是x的最大值和最小值；

38、将气象数据进行归一化处理，使其数值在[0,1]之间，其中y是原始气象数据向量，y'表示归一化后的气象数据向量；max(y),min(y)分别是y的最大值和最小值；

39、构建卷积神经网络cnn模型，定义cnn架构：

40、输入层：输入高分辨率卫星影像和气象数据；

41、卫星影像输入：形状为(h,w,c)，其中h为高度，w为宽度，c为通道数；

42、气象数据输入：形状为(t,f)，其中t为时间步长，f为特征数；

43、使用多个卷积层提取卫星影像和气象数据的特征，z＝relu(conv(x',wx)+bx)，x'是归一化后的卫星影像数据矩阵，wx为卷积核权重矩阵，bx为偏置向量，conv表示卷积操作，relu为激活函数，定义为，relu(z)＝max(0,z)；

44、将卫星影像特征和气象数据特征进行融合，f＝concat(z,y')，z表示从卫星影像提取的特征矩阵，

45、y′是归一化后的气象数据向量，concat表示特征的拼接操作；

46、全连接层：使用全连接层处理融合后的特征，o＝relu(wf·f+bf)，其中wf表示全连接层的权重矩阵，bf表示偏置向量，·表示矩阵乘法；

47、输出层：生成融合后的地理信息，是预测的融合后的地理信息向量，soft max是激活函数，定义为用于分类任务，此处i表示第i个数据点，j表示类别索引；

48、本发明进一步地设置为，利用卷积神经网络cnn进行多源数据融合方式还包括：

49、进行模型训练：使用均方误差mse作为损失函数，其中n是样本数量，是第i个样本的预测值，yi是第i个样本的真实值；

50、使用adam优化算法更新模型参数，更新公式：η是学习率，θ是模型参数向量，是损失函数l关于参数θ的梯度；

51、进行模型评估以及部署，将模型集成到flink流处理管道中，进行实时数据融合和分析；

52、本发明进一步地设置为，采用卡尔曼滤波算法进行数据的动态融合和模型更新方式为：

53、定义系统状态空间模型，包括状态转移方程和观测方程，

54、状态转移方程：xk+1＝akxk+bkuk+wk，其中xk+1为k+1时刻的状态向量，表示地形模型的状态，包括地形高度、斜率；ak为状态转移矩阵，即系统从时刻k到k+1的状态变化；bk为控制输入矩阵，将控制输入uk转换为状态变化；uk即时刻k的控制输入向量，表示外部影响，包括降雨量、地震，

55、wk为过程噪声，设为零均值正态分布，协方差矩阵表示为qk；

56、观测方程：zk＝hkxk+vk，其中zk为时刻k的观测向量，表示从卫星影像和气象数据中提取的观测值；hk为观测矩阵，将状态向量xk映射到观测空间；vk为观测噪声，设为零均值正态分布，协方差矩阵为rk；

57、设定初始条件，在时刻k＝0时，初始化状态向量和协方差矩阵；

58、初始状态向量：x0＝xinit，xinit即初始状态向量；

59、初始协方差矩阵：p0＝pinit，pinit即初始协方差矩阵；

60、本发明进一步地设置为，采用卡尔曼滤波算法进行数据的动态融合和模型更新方式还包括：

61、在每个时间步k，根据状态转移方程进行状态预测；

62、状态预测：其中为时刻k的先验状态估计，为时刻k-1的后验状态估计；

63、协方差预测：其中pk|k-1为时刻k的先验协方差矩阵，pk-1|k-1为时刻k-1的后验协方差矩阵；

64、根据观测方程进行状态更新，

65、计算卡尔曼增益：此处kk为时刻k的卡尔曼增益；

66、状态更新：此处为时刻k的后验状态估计；zk为时刻k的观测向量；

67、协方差更新：pk|k＝(i-kkhk)pk|k-1，此处pk|k为时刻k的后验协方差矩阵，i为单位矩阵；

68、本发明进一步地设置为，使用lstm机器学习算法预测地形变化方式为：

69、收集历史地形数据，包括地形高度、斜率以及影响地形变化的外部数据，包括降雨量、气温、地震活动；

70、对数据进行预处理，将数据按时间序列划分为训练集、验证集和测试集；

71、定义lstm网络架构，进行模型训练；

72、将训练后lstm模型集成到地理目标构建分析系统中，进行地形变化预测；

73、从数据采集模块实时获取新的地形数据和外部影响数据，将实时数据输入lstm模型，生成地形变化预测结果；

74、本发明进一步地设置为，通过生成器和判别器的对抗训练生成高分辨率模型方式为：

75、输入获取的低分辨率的地形数据，形状为(h,w,c)，其中h为高度，w为宽度，c为通道数；

76、进行多层卷积和反卷积操作，g(z)＝relu(convtranspose(gconv(z),wg)+bg)，其中g(z)为生成器的输出，高分辨率地形数据，z为低分辨率地形数据输入，gconv(z)为生成器中的卷积层输出，convtranspose表示反卷积操作，wg为反卷积层的权重矩阵，bg为反卷积层的偏置向量；

77、使用tanh激活函数生成高分辨率图像，表示生成的高分辨率地形数据；

78、本发明进一步地设置为，通过生成器和判别器的对抗训练生成高分辨率模型方式还包括：定义判别器网络：

79、输入层：输入真实的高分辨率地形数据或生成器生成的高分辨率数据；

80、通过多层卷积操作提取特征，进行二分类判别；

81、输出层：使用sigmoid激活函数进行二分类输出；

82、定义损失函数，使用交叉熵损失函数，最大化判别器认为生成的数据为真实数据的概率；

83、使用交叉熵损失函数，最大化判别器正确分类真实数据和生成数据的概率；

84、然后初始化生成器和判别器的网络参数进行训练；

85、在每次迭代中，交替训练生成器和判别器；

86、训练判别器：

87、从真实高分辨率地形数据中采样一批数据作为真实样本；

88、从低分辨率地形数据中采样一批数据，并通过生成器生成高分辨率数据作为生成样本；

89、计算判别器损失并更新判别器的参数；

90、训练生成器：

91、从低分辨率地形数据中采样一批数据；

92、通过生成器生成高分辨率数据；

93、计算生成器损失，并更新生成器的参数；

94、本发明进一步地设置为，三维地理目标构建分析系统工作流程为：

95、步骤1.数据采集，各数据采集单元并行运行，实时获取不同类型的地理数据；通过数据传输单元，实时传输数据到数据处理中心；

96、步骤2.数据传输与流处理，利用kafka集群进行数据传输，使用flink流处理管道，对传输过来的数据进行实时处理和分析；

97、步骤3.数据融合，在数据融合单元，利用cnn进行多源数据的特征提取和融合，生成综合的地理信息；

98、步骤4.动态更新，动态融合单元结合实时数据和历史数据，利用卡尔曼滤波算法进行三维地形模型的动态更新；模型预测单元使用lstm算法预测地形变化趋势，提前调整模型参数；

99、步骤5.超分辨率重建，gan生成单元通过生成对抗网络生成高分辨率的三维模型，渐进式生成单元逐步提升模型的分辨率和复杂度。

100、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

101、本发明，采用深度学习中的生成对抗gans网络进行超分辨率重建，提升三维模型的细节表现；采用生成器和判别器的对抗训练方式，生成器负责生成高分辨率的三维模型，判别器则负责判断生成的模型是否真实；结合渐进式生成策略，逐步增加模型的分辨率和复杂度；

102、本发明，利用流处理框架apachekafka进行实时数据处理和分析，使模型及时反映地形变化；通过流处理管道，实时采集、处理传感器数据和卫星影像，进行地形变化检测和分析；并采用增量更新策略，减少数据处理的延迟和计算资源的消耗；

103、本发明，引入动态更新算法，采用卡尔曼滤波算法、动态融合实时数据，更新模型；通过结合实时数据和历史数据，及时更新三维地形模型，基于卡尔曼滤波的动态更新模型，实时调整地形模型参数；结合机器学习算法lstm预测地形变化趋势，提前进行模型更新；

104、解决了现有技术中存在的使用卫星遥感技术获取大范围的地理信息，分辨率和精度受限，且存在数据获取和处理的延迟，无法满足实时更新的需求；预部署的地面传感器网络来实时监测地形变化，通过数据传输更新模型，但是地面传感器的覆盖范围有限，部署和维护成本高，且数据处理和整合的复杂性较高的问题。