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申请/专利权人：长威信息科技发展股份有限公司

摘要：本发明提供了一种基于卫星遥感大数据的防灾减灾预警系统，其包括遥感图像获取模块、传输模块、分析模块和预警模块；所述遥感图像获取模块用户获取监测地区的遥感图像，并发送至传输模块；所述传输模块用于将所述遥感图像传输至分析模块；所述分析模块用于接收并存储所述遥感图像，并提取所述遥感图像中包含的特征数据，将所述特征数据输入到预先训练好的神经网络模型中，通过所述神经网络模型计算发生泥石流的概率；所述预警模块用于所述概率大于设定的概率阈值时，向相关人员发出预警提示。本发明实现了对泥石流的大范围预警和及时预警，有利于保障人民的生命安全和财产安全。

主权项：1.一种基于卫星遥感大数据的防灾减灾预警系统，其特征在于，其包括遥感图像获取模块、传输模块、分析模块和预警模块；所述遥感图像获取模块用户获取监测地区的遥感图像，并发送至传输模块；所述传输模块用于将所述遥感图像传输至分析模块；所述分析模块用于接收并存储所述遥感图像，并提取所述遥感图像中包含的特征数据，将所述特征数据输入到预先训练好的神经网络模型中，通过所述神经网络模型计算发生泥石流的概率；所述预警模块用于所述概率大于设定的概率阈值时，向相关人员发出预警提示；所述传输模块包括遥感卫星的通信装置和地面通信基站；所述遥感卫星的通信装置用于将所述遥感图像发送至地面通信基站；所述地面通信基站用于接收所述遥感图像，并通过互联网将所述遥感图像传输至分析模块；所述分析模块包括云服务器，所述云服务器包括存储单元、特征提取单元和特征判断单元；所述存储单元用于存储所述遥感图像和所述预先训练好的神经网络模型；所述特征提取单元用于对所述遥感图像进行图像识别处理，获取所述遥感图像中包含的特征信息；所述特征判断单元用于调用所述存储单元中存储的所述预先训练好的神经网络模型，将所述特征信息输入到所述预先训练好的神经网络模型中，通过所述神经网络模型计算发生泥石流的概率；所述特征提取单元包括图像校正子单元、灰度化处理子单元、图像降噪子单元、图像增强子单元和特征信息提取单元；所述图像校正子单元用于对所述遥感图像进行辐射校正，获得校正图像；所述灰度化处理子单元用于对所述校正图像进行灰度化处理，获得灰度图像；所述图像降噪子单元用于对所述灰度图像进行降噪处理，获得降噪图像；所述图像增强单元用于对所述降噪图像进行增强处理，获得增强图像；所述特征信息提取单元用于对所述增强图像进行感兴趣区域的提取，并获取所述感兴趣区域中包含的特征信息；对所述灰度图像进行降噪处理，获得降噪图像，包括：将所述灰度图像进行小波分解，获得3个方向的小波高频图像和小波低频图像；对所述3个方向的小波高频图像分别进行如下处理，获得处理后的3个方向的小波高频图像：将小波高频图像记为hp，处理阈值分别记为ct1和ct2，hp中像素点i的像素值记为hpi若hpi≤ct1,则对hp进行如下处理： 式中，ahpi表示像素点i处理后的像素值，ahp表示处理后的小波高频图像，sgn表示符号函数，cs1表示预设调节参数，ct1表示预设的第一比较阈值，ghpi表示像素点i在RGB颜色空间中对应的R分量的分量值；若ct1hpict2,则对hp进行如下处理： 式中，ct2表示预设的第二比较阈值，jhi表示在小波高频图像中，以像素点i为中心的预设大小的窗口内的所有像素点的集合，di,j表示i和j之间的欧式距离，hpj表示像素点j的像素值，ghpj表示像素点j在RGB颜色空间中对应的R分量的分量值；gd1表示jhi中的所有像素点和像素点i之间的欧式距离的方差，gd2表示集合{hpi-hpj}中的所有元素的方差，gd3表示集合{ghpi-ghpj}中的所有元素的方差；若hpi≥ct2，则对hp进行如下处理：ahpi＝hpi将小波低频图像和处理后的3个方向的小波高频图像重新组合，得到降噪图像。

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