蒲虹宇，李銀花，張 雍

(1.廣東粵水信息科技有限公司，廣東 廣州 510175;2.廣東省水利電力勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，廣東 廣州 510000)

隨著網(wǎng)絡(luò)通信、物聯(lián)感知、人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘與云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，水利發(fā)展已經(jīng)具備向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)變的技術(shù)條件。其中，運(yùn)用新一代信息技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)資源實(shí)現(xiàn)深度挖掘和整合共享，并充分利用獲取的信息資源，結(jié)合各行業(yè)、各單位的業(yè)務(wù)需求和發(fā)展需求進(jìn)行資源的優(yōu)化配置以及信息的共享服務(wù)，是實(shí)現(xiàn)水利治理管理的數(shù)字化、信息化和智能化的關(guān)鍵[1]。

《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》明確要求“構(gòu)建智慧水利體系”[2]，為貫徹“水利工程補(bǔ)短板、水利行業(yè)強(qiáng)監(jiān)管”的發(fā)展目標(biāo)[3]，本文依據(jù)水利部提出的智慧水利建設(shè)總體框架，結(jié)合水利業(yè)務(wù)需求，提出多種監(jiān)管手段為一體的水利業(yè)務(wù)綜合應(yīng)用平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)。該平臺(tái)在現(xiàn)有的河湖監(jiān)管、防洪調(diào)度管理、水環(huán)境監(jiān)管等業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，挖掘不同監(jiān)管技術(shù)手段產(chǎn)生的成果在業(yè)務(wù)上的相互聯(lián)系，建立業(yè)務(wù)——技術(shù)數(shù)據(jù)關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)多種水利業(yè)務(wù)集成管理。

1 總體設(shè)計(jì)

本項(xiàng)目以水利部提出的“智慧水利建設(shè)頂層設(shè)計(jì)”總體框架為建設(shè)導(dǎo)則，充分利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感、視頻圖像識(shí)別、無人機(jī)和人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)手段，以感知網(wǎng)絡(luò)層為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)資源層為底座、數(shù)據(jù)中樞層為核心，模型算法層為驅(qū)動(dòng)，智慧應(yīng)用層為目標(biāo)，打造全面化感知、可視化監(jiān)管、智能化決策、智慧化應(yīng)用的水利業(yè)務(wù)綜合平臺(tái)，以推進(jìn)智慧水利建設(shè)。平臺(tái)的建設(shè)應(yīng)用能進(jìn)一步提升河湖監(jiān)管、防洪調(diào)度、水環(huán)境監(jiān)管等業(yè)務(wù)管理能力。

水務(wù)業(yè)務(wù)綜合應(yīng)用平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

1.1 感知網(wǎng)絡(luò)層

感知網(wǎng)絡(luò)層是智慧水利的“感知系統(tǒng)”，為數(shù)據(jù)資源層提供數(shù)據(jù)源，為智慧應(yīng)用層提供基礎(chǔ)支撐環(huán)境，是水利業(yè)務(wù)綜合應(yīng)用平臺(tái)的重要基礎(chǔ)設(shè)施。感知網(wǎng)絡(luò)層通過充分利用已有的水利感知網(wǎng)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)一步加強(qiáng)衛(wèi)星遙感、視頻智能監(jiān)控、無人機(jī)、無人船等監(jiān)測(cè)技術(shù)手段，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、3G/4G/5G通信、有線網(wǎng)絡(luò)等水利信息網(wǎng)技術(shù)提升數(shù)據(jù)傳輸和處理能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)河流水系、水工程和水利治理管理活動(dòng)等水安全對(duì)象的全面感知。

1.2 數(shù)據(jù)資源層

數(shù)據(jù)資源層是水利業(yè)務(wù)綜合應(yīng)用平臺(tái)的底座，為數(shù)據(jù)處理、模型應(yīng)用、智能分析提供算據(jù)。數(shù)據(jù)資源層包括地理空間數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)。地理空間數(shù)據(jù)來源多樣，實(shí)地測(cè)量是最主要的方式之一。本項(xiàng)目應(yīng)用基于機(jī)載激光雷達(dá)和無人船多波束測(cè)深系統(tǒng)集成應(yīng)用技術(shù)，實(shí)踐水陸一體化三維地形數(shù)據(jù)采集。利用水位計(jì)、雨量計(jì)、水質(zhì)儀監(jiān)測(cè)水位、雨量、水質(zhì)數(shù)據(jù)；采用PS-InSAR技術(shù)監(jiān)測(cè)堤防岸線變化，為監(jiān)測(cè)預(yù)警提供支撐服務(wù)。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括基于GF-1B遙感影像提取的河湖、水庫水體基礎(chǔ)信息，水閘、堤防的屬性和空間數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)主要包括河湖管理范圍、巡查數(shù)據(jù)、問題上報(bào)數(shù)據(jù)、組織用戶等信息。

1.3 數(shù)據(jù)中樞層

數(shù)據(jù)中樞層是水利業(yè)務(wù)綜合應(yīng)用平臺(tái)的數(shù)據(jù)大腦[4]。數(shù)據(jù)中樞層包括數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)治理、智能分析和數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)匯聚是將各類水利業(yè)務(wù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，根據(jù)數(shù)據(jù)源梳理情況歸納數(shù)據(jù)匯聚方式和方法，每類數(shù)據(jù)采用適合方式匯入數(shù)據(jù)資源池，進(jìn)行集中存儲(chǔ)；數(shù)據(jù)校驗(yàn)是通過數(shù)據(jù)質(zhì)量控制對(duì)采集和匯聚的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化校驗(yàn)，檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量的合規(guī)性；數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵在于強(qiáng)化對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管控，一方面嚴(yán)控?cái)?shù)據(jù)整個(gè)全生命周期的管理，另一方面通過數(shù)據(jù)分析，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；智能分析是基于智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究、釋放信息數(shù)據(jù)價(jià)值；數(shù)據(jù)服務(wù)將治理后的數(shù)據(jù)封裝并發(fā)布API，對(duì)接到智慧應(yīng)用層，支持各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)應(yīng)用?；谝陨系臄?shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)中樞層才能釋放數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，為上層智慧應(yīng)用提供公共基礎(chǔ)服務(wù)支撐。

1.4 模型算法層

模型算法層是水利業(yè)務(wù)綜合應(yīng)用平臺(tái)的“智慧支點(diǎn)”，以模型算法為中心，開發(fā)智能使能服務(wù)[5]，包括遙感分析服務(wù)、智能識(shí)別服務(wù)、防洪調(diào)度服務(wù)。通過水質(zhì)反演模型、遙感影像解譯算法、圖像智能識(shí)別模型、深度學(xué)習(xí)算法、基于最大李雅普諾夫指數(shù)的PSR-LSTM耦合徑流模型、洪水演進(jìn)模型等多種模型算法的搭建，結(jié)合數(shù)據(jù)中樞層的數(shù)據(jù)服務(wù)，可以對(duì)水利業(yè)務(wù)進(jìn)行場(chǎng)景化定制，實(shí)現(xiàn)水質(zhì)監(jiān)測(cè)、河湖“四亂”監(jiān)管、防洪調(diào)度等智能分析與深度挖掘的模型計(jì)算能力，支撐決策精準(zhǔn)化，促進(jìn)應(yīng)用智慧化。

1.5 智慧應(yīng)用層

智慧應(yīng)用層直接面向各類、各職能的用戶，是本平臺(tái)建設(shè)的重點(diǎn)[6]。在數(shù)據(jù)資源層的基礎(chǔ)上，智慧應(yīng)用層依托數(shù)據(jù)中樞層的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)服務(wù)能力以及模型算法層的模型計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)水利業(yè)務(wù)綜合應(yīng)用平臺(tái)的統(tǒng)一管理。智慧應(yīng)用層主要包括5大系統(tǒng)：水利一張圖子系統(tǒng)、水環(huán)境監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)、水域岸線保護(hù)子系統(tǒng)、無人機(jī)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)、水動(dòng)力分析子系統(tǒng)。

2 關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用

2.1 高光譜遙感技術(shù)

利用高光譜遙感技術(shù)能反映涉水地物的生物物理特征的能力以及頻譜分辨率高、監(jiān)測(cè)地物信息性能好、可獲得光譜信息多樣化、數(shù)據(jù)采集快等優(yōu)勢(shì)[7]，將高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用于水質(zhì)監(jiān)測(cè)、水華富營養(yǎng)化、水污染溯源、漂浮物、岸線開發(fā)監(jiān)測(cè)等方面，能有效解決監(jiān)管范圍廣、人工巡查效率低、問題事件多且分散等問題。

高光譜遙感可利用遙感解譯來掌握水體中各種物質(zhì)的光譜特性，對(duì)光譜特征越是突出的水體要素，說明它的反演成效更好[7]。利用該特點(diǎn)進(jìn)行水質(zhì)遙感分析：對(duì)光譜特征比較明顯的水質(zhì)要素進(jìn)行直接測(cè)算其濃度，例如懸浮物；然后結(jié)合懸浮物濃度與其他水質(zhì)要素濃度關(guān)系選擇適合的算法和建立反演模型快速計(jì)算葉綠素a、總氮、總磷等物質(zhì)濃度[8]。高光譜遙感反演模型大體上以分析模型和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑橹?，通過建立遙感水質(zhì)的反演模型測(cè)算水體中各水質(zhì)參數(shù)的濃度，最終獲取河湖水質(zhì)的時(shí)空分布和變化情況[9](圖2(a))。同時(shí)，通過污染水體的光譜效應(yīng)和研究遙感影像的顏色、灰階、形態(tài)、紋理等特征差異，確定污染源、污染范圍和污染程度(圖2(b))。利用高光譜遙感獲取的納米級(jí)光譜信息以及藍(lán)藻的光譜曲線特征參數(shù)來構(gòu)建反演模型[7,10]，實(shí)現(xiàn)藍(lán)藻水華的精確監(jiān)測(cè)，標(biāo)出疑似出現(xiàn)水華的水體區(qū)域(圖2(c))。

圖2 高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景

針對(duì)河湖范圍廣、事件發(fā)生地點(diǎn)偏遠(yuǎn)、問題事件多等問題，高光譜遙感影像解譯法能迅速地發(fā)現(xiàn)各種問題并標(biāo)注出發(fā)生位置，便于及時(shí)安排人員進(jìn)行核查[11]。水域岸線監(jiān)測(cè)分析主要圍繞河道侵占、岸線開發(fā)利用，通過解析高分辨的多源衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，對(duì)相同地點(diǎn)的岸線不同時(shí)段數(shù)據(jù)比較分析(圖2(d)～(f))，掌握岸線侵占問題類型、發(fā)生地點(diǎn)、岸線開發(fā)利用程度和變化情況，有助于水務(wù)局及時(shí)處理與水域岸線監(jiān)測(cè)相關(guān)的問題。

2.2 圖像智能識(shí)別技術(shù)

圖像智能識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一項(xiàng)很關(guān)鍵的技術(shù)，其目的在于讓計(jì)算機(jī)取代人們花費(fèi)巨大精力去處理大量的物理信息。圖像智能識(shí)別技術(shù)的流程主要包括獲取視頻圖像、圖像預(yù)處理、圖像特征提取和確定、分類器設(shè)置與分類決策。

基于視頻(圖像)信息，使用CspDarknet模型提取圖像特征，再用Yolo模型獲得預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果采用focal loss和CIoU loss算法以及其他方式進(jìn)行訓(xùn)練，提高模型識(shí)別精度[12]，最終實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景智能識(shí)別模型，滿足隨機(jī)突發(fā)事件的多場(chǎng)景(岸邊侵占、漂浮物、船體、亂建亂采、垃圾堆放)目標(biāo)識(shí)別監(jiān)管需求。系統(tǒng)可針對(duì)違規(guī)采砂、垃圾堆放等情況實(shí)現(xiàn)圖像智能辨別(圖3(a)、(b))，發(fā)布問題事件識(shí)別成果，及時(shí)反饋給管理人員，實(shí)現(xiàn)監(jiān)管方式從傳統(tǒng)人工、盲目被動(dòng)到智能發(fā)現(xiàn)、全程監(jiān)管的轉(zhuǎn)變，同時(shí)可以通過智能識(shí)別模型技術(shù)在指定領(lǐng)域或場(chǎng)景進(jìn)行復(fù)用，從而節(jié)省成本，也能通過對(duì)同一畫面發(fā)生的多個(gè)事件進(jìn)行智能識(shí)別，提高監(jiān)測(cè)效率。

圖3 圖像智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景

2.3 無人機(jī)

針對(duì)監(jiān)管河湖范圍廣、事件發(fā)生地點(diǎn)偏遠(yuǎn)、問題事件多等特點(diǎn)，利用無人機(jī)大視野寬尺度的航飛系統(tǒng)和機(jī)載遙感裝置來實(shí)現(xiàn)地面拍攝，并利用其機(jī)動(dòng)靈活的特性，和其他技術(shù)手段進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高速傳輸以及后期的信息模型分析[13]，極大節(jié)省人力、物力，有效提升外業(yè)巡查效率。

本項(xiàng)目采用無人機(jī)激光雷達(dá)地形測(cè)量與無人船多波束水下地形測(cè)量相結(jié)合的水陸一體化測(cè)量技術(shù)，將傳感器獲得的目標(biāo)與傳感器中心的相對(duì)距離運(yùn)用慣導(dǎo)系統(tǒng)(IMU)得到相對(duì)定位，再通過RTK基站數(shù)據(jù)和GNSS數(shù)據(jù)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行后差分和坐標(biāo)變換，實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)量目標(biāo)的位置測(cè)量，以獲得高精度的二維多光譜地圖和三維實(shí)景模型。利用生成的正射影像圖和三維實(shí)景模型可全面監(jiān)測(cè)河湖管理范圍內(nèi)網(wǎng)箱養(yǎng)殖、阻礙行洪的植物和建筑物、亂堆廢棄物、河流漂浮物、違建物等情況。為提升工作效率，減少人力投入在傳統(tǒng)的圖像比對(duì)上，可根據(jù)經(jīng)過訓(xùn)練后的AI圖像識(shí)別模型對(duì)問題事件進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)記，在系統(tǒng)上對(duì)各種問題事件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，為河湖管控提供全面、有效的技術(shù)手段，有助于提升河湖監(jiān)管的智能化、效能化水平。

針對(duì)高光譜遙感分析獲取的疑似問題點(diǎn)和不便于實(shí)地核查的事件，利用無人機(jī)可以進(jìn)行重點(diǎn)巡查，便于及時(shí)確定問題事件，為后續(xù)管理提供依據(jù)。通過設(shè)置無人機(jī)的設(shè)定航帶點(diǎn)、拍攝距離、航線速度、航帶切割長(zhǎng)度等參數(shù)，自動(dòng)生成巡檢航線，獲取影像數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)自動(dòng)寫入的影像瞬時(shí)位置信息[14]，結(jié)合360°全景數(shù)據(jù)處理和AI圖像智能識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)河湖問題分布查看、無人機(jī)巡河成果報(bào)告發(fā)布、全景圖瀏覽及巡查路徑全景跟蹤，仿真模擬巡河過程(圖4(a)～(d))，提高河湖問題監(jiān)管效率。

3 功能設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)在重點(diǎn)區(qū)域深入應(yīng)用新一代信息技術(shù)，利用空天地一體化監(jiān)測(cè)感知能力提高數(shù)據(jù)時(shí)效性，同時(shí)結(jié)合現(xiàn)有業(yè)務(wù)，挖掘不同監(jiān)管技術(shù)應(yīng)用成果與業(yè)務(wù)的聯(lián)系，建立業(yè)務(wù)-技術(shù)數(shù)據(jù)關(guān)系模型，為水利綜合業(yè)務(wù)的統(tǒng)一決策提供參考指標(biāo)，為水利一張圖、水環(huán)境監(jiān)測(cè)、岸線監(jiān)測(cè)保護(hù)、無人機(jī)河湖監(jiān)管、防洪調(diào)度系統(tǒng)提供重要的數(shù)據(jù)支撐和應(yīng)用服務(wù)。

3.1 水利一張圖子系統(tǒng)

水利一張圖子系統(tǒng)作為對(duì)水利業(yè)務(wù)服務(wù)的GIS綜合地圖平臺(tái)，在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上，針對(duì)系統(tǒng)應(yīng)用特點(diǎn)提出了統(tǒng)一的運(yùn)行環(huán)境和技術(shù)架構(gòu)，為系統(tǒng)集成建設(shè)提供技術(shù)服務(wù)，也為信息資源整合與數(shù)據(jù)共享提供了服務(wù)平臺(tái)。通過對(duì)地理空間數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)信息、水文數(shù)據(jù)、工況數(shù)據(jù)的多源數(shù)據(jù)的采集、匯聚、融合、映射等處理，水利一張圖子系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)河湖水庫、水利工程設(shè)施、水文測(cè)站、雨量站的信息查詢和統(tǒng)計(jì)分析等功能。按照用戶需求，在GIS一張圖的基礎(chǔ)上疊加水質(zhì)分布、清“四亂”、岸線變化、洪水風(fēng)險(xiǎn)分析等專題圖，以實(shí)現(xiàn)水利信息和業(yè)務(wù)應(yīng)用一張圖的可視化展示，如圖5所示。

3.2 水環(huán)境監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)

水環(huán)境監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)運(yùn)用衛(wèi)星遙感和色譜分析等手段，對(duì)主要河道水環(huán)境現(xiàn)狀及變化趨勢(shì)進(jìn)行宏觀分析和簡(jiǎn)報(bào)管理，該系統(tǒng)包括水質(zhì)參數(shù)分布、水污染溯源、河流漂浮物三大模塊。系統(tǒng)運(yùn)用建立水質(zhì)反演模型分析高光譜遙感影像數(shù)據(jù)，繪制葉綠素a、懸浮物濃度、水體透明度(SD)、總氮(TN)、總磷(TP)、氨氮的時(shí)空分布圖，以及水質(zhì)變化趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)圖。結(jié)合水質(zhì)參數(shù)時(shí)空分布成果以及周邊企業(yè)、排污口情況進(jìn)行比對(duì)分析，查找上游區(qū)域內(nèi)各行業(yè)污染源的分布和排污信息，快速鎖定超排區(qū)域或特定疑似企業(yè)，為流域水污染溯源監(jiān)測(cè)提供輔助支撐服務(wù)。利用遙感影像數(shù)據(jù)反演提取河流大面積水面漂浮物空間分布，對(duì)較大面積的漂浮物進(jìn)行提取、框選，生成成果圖和監(jiān)測(cè)報(bào)告，實(shí)現(xiàn)對(duì)漂浮物的去向、種類、范圍等情況分析。系統(tǒng)能動(dòng)態(tài)掌握區(qū)域水質(zhì)情況、河流漂浮物分布現(xiàn)狀，使管理部門能及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施，解決水質(zhì)問題。

圖4 無人機(jī)應(yīng)用場(chǎng)景

圖5 水利一張圖

3.3 水域岸線保護(hù)子系統(tǒng)

水域岸線保護(hù)子系統(tǒng)利用衛(wèi)星遙感、PS-InSAR、圖像識(shí)別、無人機(jī)等技術(shù)手段對(duì)影響河湖行洪、堤防岸線變化以及違規(guī)采砂等問題進(jìn)行自動(dòng)預(yù)警，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)“亂占、亂采、亂堆、亂建”4類問題，將“四亂”問題形成專題圖和分析報(bào)告，輔助河湖“清四亂”綜合整治工作。系統(tǒng)運(yùn)用綜合感知技術(shù)對(duì)水體岸線變化情況實(shí)施智能監(jiān)控，及時(shí)、準(zhǔn)確地反饋有關(guān)水域和岸線利用的變化信息，揭示自然因素及人類活動(dòng)對(duì)水域岸線的影響，為河湖岸線治理與利用規(guī)劃提供技術(shù)支撐。

3.4 無人機(jī)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)

無人機(jī)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)利用多旋翼無人機(jī)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行全景數(shù)據(jù)采集和處理，同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)布服務(wù)、數(shù)據(jù)共享服務(wù)，支撐系統(tǒng)應(yīng)用。系統(tǒng)結(jié)合5G通信與無人機(jī)巡查技術(shù)，可實(shí)時(shí)回傳拍攝的高清視頻數(shù)據(jù)和同步巡航軌跡信息，對(duì)碧道工程的實(shí)時(shí)情況、無人機(jī)河道巡查軌跡和巡查成果進(jìn)行管理。系統(tǒng)結(jié)合圖像識(shí)別和遙感解譯技術(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)無人機(jī)巡查過程中的河流漂浮物、“四亂”問題、亂排等事件，同時(shí)整理和發(fā)布問題事件的位置、范圍、疑似原因等信息。本項(xiàng)目采用水陸一體化地形測(cè)量技術(shù)獲取水下、地面的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)融合后建立碧道三維模型，結(jié)合無人機(jī)航測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)碧道工程實(shí)時(shí)監(jiān)督和生命周期監(jiān)管。無人機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)減少人力資源的投入，促進(jìn)河湖管理由被動(dòng)應(yīng)對(duì)向主動(dòng)行動(dòng)的轉(zhuǎn)化，提高河湖管理水平。

3.5 防洪調(diào)度子系統(tǒng)

防洪調(diào)度子系統(tǒng)是基于雨情、水情、工情、災(zāi)情等多種數(shù)據(jù)采集平臺(tái)建設(shè)的綜合業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)，為水災(zāi)情信息管理服務(wù)和防洪調(diào)度管理奠定了統(tǒng)一的基礎(chǔ)架構(gòu)。該系統(tǒng)結(jié)合降雨量、水位、流量和地形數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于最大李雅普諾夫指數(shù)的PSR-LSTM耦合徑流模型、洪水演進(jìn)模型，對(duì)流域多個(gè)水文站進(jìn)行水位預(yù)報(bào)，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘分析的預(yù)警指標(biāo)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)洪水預(yù)警。結(jié)合模型計(jì)算結(jié)果，在地圖上可以查看歷史洪水和實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)洪水的演進(jìn)過程，以及洪水風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)分布情況；可視化預(yù)演洪水淹沒過程以及淹沒風(fēng)險(xiǎn)信息和受災(zāi)情況統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，根據(jù)洪水淹沒風(fēng)險(xiǎn)圖和避險(xiǎn)安置點(diǎn)位置圖，提供避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移方案預(yù)案。多種模型的耦合構(gòu)建使系統(tǒng)洪水預(yù)警預(yù)報(bào)的時(shí)效性、預(yù)報(bào)精度得到有效提升，對(duì)輔助流域防洪形勢(shì)研判分析、防洪調(diào)度決策等業(yè)務(wù)場(chǎng)景具有重要意義。如圖6所示

圖6 防洪調(diào)度子系統(tǒng)

4 結(jié)語

本文以感知網(wǎng)絡(luò)層為基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)資源層為底座、數(shù)據(jù)中樞層為核心、模型算法層為驅(qū)動(dòng)、智慧應(yīng)用層為目標(biāo)，構(gòu)建了數(shù)字化、智能化、可視化的水利業(yè)務(wù)綜合應(yīng)用平臺(tái)。通過高光譜遙感、圖像智能識(shí)別、無人機(jī)等監(jiān)測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)全空間數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、不間斷監(jiān)控和問題告警，使水利監(jiān)管由被動(dòng)轉(zhuǎn)為主動(dòng)，顯著提升水行政單位的監(jiān)管能力。本平臺(tái)具有綜合感知技術(shù)與業(yè)務(wù)耦合、多模型算法與應(yīng)用場(chǎng)景耦合特點(diǎn)，在防洪減災(zāi)、河湖管理、水資源管理等方面具有顯著的應(yīng)用前景，后續(xù)將深化智能分析和輔助決策業(yè)務(wù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)監(jiān)管問題分析、解決方案推送以及輔助決策會(huì)商[15]。