1、第 卷 第 期 年 月 北京测绘 引文格式：祝俊然，邬满面向海洋承灾体的三维动态监测超融合平台北京测绘，（）：，（）：收稿日期 基金项目 广西科技重大专项（桂科）作者简介 祝俊然（），男，湖北武汉人，工程师，大学本科，研究方向为建筑工程测量和测绘工程。：面向海洋承灾体的三维动态监测超融合平台祝俊然 邬 满（佛山市测绘地理信息研究院，广东 佛山；自然资源部海洋信息技术创新中心，广西 南宁）摘 要 本文针对典型的海洋承灾体以房屋（点状）、防波堤（线状）、养殖蚝排（面状）等，基于卫星、无人机等遥感影像数据，利用深度学习方法开展台风影响下承灾体灾变、灾损演化特征及其对海洋灾害作用强度归一化响应机理研究
2、，构建海洋承灾体智能识别模型；然后结合地理时空网格及区域脆弱模型（），基于承灾体自身材料、结构、年份等属性及动力学相关模型，建立不同场景的承灾体脆弱性评价体系，实现区域化的承灾体评价脆弱性评价；最终基于、等二维、三维 展示技术，集成上述模型研发面向海洋承灾体的三维动态监测超融合平台。该平台实现对复杂海洋情景的模拟和预测，对海洋防灾减灾工作的辅助决策，以及最大限度地减少海洋灾害损失具有十分重要的意义。关键词 海洋灾害；多维动态监测；区域脆弱模型评价；深度学习；海洋承灾体中图分类号；文献标识码 文章编号（）引言我国是受风暴潮影响最严重的国家之一，每年平均约有 个台风登陆我国，其中每年约有 个台风会
3、经过北部湾区域，其带来的高潮、巨浪、狂风、暴雨、洪水造成了巨大的经济损失和人员伤亡。据日本政府统计，由于日本福岛核电站事故的持续影响，目前已经造成了超过 万亿日元的损失，并且不断有超标“辐射鱼”的报道。随着防城港核电站二期建设工程的开展，加剧了沿海市民对核电站安全问题的担忧。因此，做好岸线现状调查，加强核电站周边环境的在线监测，提升对风暴潮、核辐射污染等海洋灾害的多维动态监测和预警能力是当务之急。海洋灾害多维动态监测预警是复杂陆海综合体监管一部分，也是我国综合防灾减灾体系建设的一 部 分。随 着 国 家 综 合 防 灾 减 灾 规 划（年）、“十四五”国家综合防灾减灾规划等文件的出台，加强对海
4、洋灾害的监测预警决策处置关键技术研究，建立多维动态的海洋灾害在线监测体系迫在眉睫。因此，开展海洋防灾减灾核心数据库建设，完成海域使用、海岛管理、海洋环境保护、海洋经济、海洋科技、海洋环境和专题数据库的设计与构建，实现一体化的数据管理与集成；开展节点数字海洋个性化开发，实现一站式、定制化的海洋数据查询、统计和分析功能；利用地理信息系统（，）技术和信息化手段，建立一套现代化的集卫星遥感数据展示、风暴潮漫堤风险预警、精细化海浪和海上搜救数值预报、海洋预警报产品制作、海洋预警报产品分发、海洋辅助决策服务于一体的复杂海洋环境情景模拟和灾害预测一体化平台，实现对复杂海洋情景的模拟和预测，辅助领导对海洋防北
5、京测绘第 卷 第 期灾减灾工作进行指挥与决策，最大限度地减少海洋灾害损失具有十分重要的意义。海洋灾害多维动态监测体系的设计与构建数据是海洋灾害预警及防灾减灾分析工作的基础，只有收集了足量的数据，才能对灾情的发展趋势、受灾程度、救灾和灾后重建工作做出准确的分析和指导。本文基于陆海综合体动态监测框架，结合海上实时在线监测浮标，利用海域网格码技术对海洋时空大数据进行融合管理，构建了面向承灾体的三维地理信息在线监测快速预警超融合平台研发，实现风暴潮漫堤风险预警、海洋灾害（特别是风暴潮和放射性灾害）动态在线监测、海洋预警报产品分发、海洋灾害辅助决策等智慧海洋应用（图）。发展规划决策防灾减灾应急指挥批后监
6、管执法土地规划预警海籍调查管理.海域动态监管风暴潮路径分析数据挖掘数据分析HbaseMapReduce网格引擎海域信息网格编码基础地理数据遥感数据生态环境数据海域利用现状数据气象数据其他相关数据资源开发利用产业统筹发展技术框架三维数字海洋框架深度学习框架海量的结构、非结构化、半结构化视频、音频、文档等数据综合数据大数据处理平台大数据应用平台行业应用大数据应用技术服务接口/顶层设计规划/政策法规标准/信息安全体系HDFS(分布式文件系统)Hive(数据仓库)Pig(数据流处理)Hadoop平台管理Zookeeper分布式协作服务数据解释(人机交互、数据表达)数据分析(语义分析、数据挖掘、查询索引
7、)数据预处理(数据存储、集成、清洗)图 海洋灾害多维动态监测体系总体架构图 建立多维动态的立体监测网结合卫星遥感、无人机航拍、现场测量、浮标监测、实时视频、动态监测车等多种技术手段，从各个角度和层次，收集充分、及时的海洋相关信息，实现全部海域的多对象动态监管。海洋监测数据主要以专项数据为主，按照学科、要素分类组织，学科包括海洋水文、海洋气象、海洋光学、海洋声学、海洋化学、海洋生物、海洋地质、海洋地球物理、海洋地形地貌和海洋水体环境遥感 大学科。海洋核心数据库的建设在国家及海洋行业相关数据库标准的基础上，结合原海洋局实际功能需求，以成熟的业务技术和标准体系为支撑，以构建海洋基础信息资源的集中存储
8、和共享应用为目标，建成先进实用、安全可靠，集基础性、全局性的海洋信息资源存储管理、共享与交换、应用服务等功能为一体的海洋核心数据库。其中，海洋核心数据库包括 数据如海堤高程测量、遥感数据、地形数据（海堤、海底）、卫星数据、行政区划、电子图层、第 卷 第 期祝俊然，邬满面向海洋承灾体的三维动态监测超融合平台交通图层，卫星遥感数据，海洋水文、气象、物理、化学、生物生态、海洋地质、环境监测、海洋执法、海洋经济等数据。搭建海洋灾害监测“一张图”系统框架在“数字海洋”技术框架下，集成海洋核心数据库、海洋环境监测系统、卫星遥感数据展示系统、风暴潮漫堤风险预警系统、海洋预警报产品制作系统、海洋预警报产品分发
9、系统、海洋灾害辅助决策服务系统等，建立统一的海洋承灾体监视监测“一张图”系统框架。实现海洋观测数据从采集、入库、管理、应用、产品制作到发布整合与集成，构建了海洋三维可视化平台，突破性地解决了多尺度、多维度海洋要素的时空数据组织和多维可视化表达等关键技术，同时减少了预警报信息不同发布渠道发布信息格式的转换的时间，提高了精细化预警报信息服务的时效性和准确性。使得海洋观测监测数据及精细化预警报产品能够为领导决策、海洋环境监测、社会公众海上生产与安全、防灾减灾提供及时有效、直观的信息服务。构建面向海洋承灾体的三维动态监测超融合平台基于球体模型，利用三维可视化、动态仿真等技术，构建一套面向海洋承灾体的快
10、速三维漫滩漫堤监测预警超融合平台，通过海域信息网格编码新型管理计算和超大型系统融合能力，融合海洋基础地理、海洋遥感、海底地形等自然地理类信息，海洋温度、盐度、密度、海流、潮汐、风暴潮、承灾体等自然环境类信息，以及海洋功能区划、海洋保护区、海上构造物等管理类信息，构建基于深度学习的网格化海洋承灾体智能识别与评价模型，实现对复杂海洋情景的三维模拟和灾害预测。关键技术研究与应用 基于遥感和深度学习的海洋承灾体智能识别模型典型的海洋承灾体以房屋（点状）、防波堤（线状）、养殖蚝排（面状）等为例，基于卫星、无人机等遥感影像数据，利用深度学习方法开展台风影响下承灾体灾变、灾损演化特征及其对海洋灾害作用强度归
11、一化响应机理研究，基于深度学习方法建立多维度、高动态传感网数据驱动下的海洋承灾体智能识别模型，实现对单个承灾体脆弱性的精细化评价，对于海洋防灾减灾具有重要意义。针对传统物理模型的不确定性，研究小样本、样本数据不均衡的情况下海洋承灾体脆弱性评价与灾变响应机理深度学习方法，构建以承灾体监测图像、材质、年份、体积、形状、水动力数据、台风等级等数据为输出，脆弱性等级、风险等级、灾损程度等为输出的深度学习评价模型，提高评价结果的准确性和可靠性，建立脆弱承灾体灾变与海洋灾害作用强度之间的定量化响应模型，为防灾减灾应急会商指挥、养殖止损、财产理赔、防护工程设计标准等提供依据。基于遥感和深度学习的海洋承灾体智
12、能识别模型构建步骤如下：基于遥感影像对要识别的海洋承灾体目标进行样本提取与影像分割，对样本进行标注；结合水动力、波浪等参数，建立深度学习用的海洋承灾体样本库；选择并设计合适的深度学习网络结构，用建立好的样本库对网络进行训练，得到初步的识别模型参数；利用样本库中的测试数据集对得到的模型进行测试，并通过梯度下降算法优化模型参数，反复训练；待模型收敛后，得到最终可用的海洋承灾体智能识别模型。基于以上步骤建立好的智能识别模型，可用于基于遥感影像的海洋承灾体智能提取与识别，提高对大量遥感数据的处理效率（图）。构建深度学习样本库得到承灾体评价模型水动力、波浪等参数遥感影像多尺度分割设计网络模型,进行深度学
13、习训练利用测试库对模型进行验证与优化图 海洋承灾体评价模型训练步骤图目前常用的深度学习目标检测算法大致可以分为两类：一类是单阶段（）系列的算法，如单步多框目标检测（北京测绘第 卷 第 期，）、（）系列等，这类算法相对具有很快的训练速度和检测速度，适用于对检测效率高的应用场景，比如嵌入式应用环境，但这类算法对小目标、复杂场景（含很多目标）的检测效果较差；另一类是两阶段（）系列算法，如 （，）、（，）等，这类算法比第一类算法检测准确率更高，对小目标、复杂场景的适应能力强，但其计算量大，运算速度慢，且网络结构复杂，不易理解。当前的 算法在检测效率和准确率上均取得了不错的效果，鉴于海洋承灾体的多 尺
14、度、背 景 复 杂 等 特 点，将 与注意力机制相结合，可以增强算法对多尺度、复杂物体的目标检测能力，满足海洋承灾体的智能识别需求。基于地理网格的 区域脆弱性评估模型风暴潮引起的灾损程度不仅与风暴潮本身的强度有关，还与承受风暴潮灾害的海洋承灾体有关，海洋承灾体的脆弱性在很大程度上也决定了风暴潮的灾损程度。区域脆弱性评估模型就是针对承灾体的物理脆弱性，按不同尺度对研究区域进行划分，基于承灾体自身材料、结构、年份等属性及动力学相关模型，建立不同场景的承灾体脆弱性评价体系，实现区域化的承灾体评价脆弱性评价。通常研究区域可以根据具体应用需求进行选择，大到城市小到社区，本文基于不同层级、不同尺度的地理网
15、格，实现对研究区域的灵活划分，可以满足对海洋承灾体的精细化评价及管理。本文针对海洋灾害开展海洋承灾体调查，根据不同的需求，对承灾体按照不同的尺度进行网格划分，将计算单元细化到每个独立的空间对象，基于三维 平台进行沿海岸堤三维建模，对 模型进行改进，提出了一种基于地理网格新的精细化脆弱性评估方法，以大量的网格内数据计算为代价换取评价结果的精细化（图）。三维模拟模型海域信息网格编码风险评估模型二维矢量图层倾斜摄影数据DEM风场数据历史灾害数据深度学习模型历史灾害统计数据漫堤淹没分析危险性评估风险评估结果结果验证影像数据承灾体调查数据HOP评估模型图 基于地理网格的 风险评估流程 面向海洋承灾体的三
16、维动态监测超融合平台研发集成上文中的关键技术模块，基于、等二维、三维 展示技术，研发面向海洋承灾体的三维动态监测超融合平台。平台功能包括：数据资源目录，用于对平台中所有的数据资源列表进行管理与展示；海域使用现状数据管理，管理已经发放海域使用权证的确权数据；在线浮标数据同步，用于同步波浪浮标的监测数据并进行展示分析；航空摄影与倾斜摄影数据管理，用于对无人机航空摄影与倾斜摄影数据的浏览与管理；海洋承灾体调查数据管理，基于深度学习模型实现对海洋承灾体的自动提取与识别；海域信息网格编码算法，实现对平台所有时空数据的网格编码及时空关联，使平台可以通过网格码；区域脆弱性评估模第 卷 第 期祝俊然，邬满面向海洋承灾体的三维动态监测超融合平台型，实现基于地理网格的海洋承灾体脆弱性评价；漫滩漫堤三维模型，基于 实现风暴潮条件下沿海区域漫滩漫堤三维模拟；基于 的“一张图”展示框架，为平台提供基础的二 维引 擎；基 于和 的三维引擎，用于实现漫滩漫堤三维推演预测及海岸带精细化三维模型展示（图）。面向海洋承灾体的三维动态监测超融合平台数据资源目录海域使用现状数据管理在线浮标数据同步航空摄影与倾斜摄影数据管理海
