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申请/专利权人：长江生态环保集团有限公司

摘要：本发明公开一种基于遥感技术的城市合流制排水系统水量负荷预测方法，包括：利用多源遥感数据间接估算城市居民区污水排放量；利用DEM数据及城市级降雨数据估算潜在汇水区的降雨汇水面积及汇水量；整合管网、截流井、调蓄池、污水厂水量监测数据，将污水排放量、汇水面积、汇水量及各项水量监测数据映射至统一地理空间网格，构建城市居民区合流制排水系统模型；利用最新多源遥感数据、降雨预报数据等，基于构建的模型预测各片区管网、截流井、调蓄池、污水厂水量负荷，开展预警工作；本发明对降雨时段的合流制排水系统进行监测并加以预警，协助开展调度工作，从而为城市相关设施的规划建设、雨污分流工程等提供参考，应对城市溢流污染事件。

主权项：1.一种基于遥感技术的城市合流制排水系统水量负荷预测方法，其特征在于：它包括如下步骤：S1、利用多源卫星遥感数据，结合天地图和高德地图数据间接估算城市居民区污水排放量；S2、利用DEM数据结合城市级降雨数据估算潜在路面汇水区的降雨汇水面积及汇水量，根据DEM数据、降雨数据形成统一的映射地理空间网格R；S3、将城市各居民区污水排放量、降雨汇水面积、汇水量分别映射至统一网格R作为输入，根据管网线路信息、点位地理信息，将各片区合流制排水系统管网、截流井、调蓄池、污水厂水量监测数据分别映射至统一网格R作为输出，利用深度学习方式构建城市居民区合流制排水系统模型；S4、基于构建的城市居民区合流制排水系统模型，结合最新的多源卫星遥感数据、降雨预报数据和DEM数据估算结果，预测潜在降雨期各片区管网、截流井、调蓄池、污水厂水量负荷情况，开展预警工作；所述步骤S1具体包括如下步骤：S101、利用Envi、ArcGIS、Python对遥感数据进行批量预处理，包括拼接、校正、投影转换、去云；S102、基于多光谱遥感数据对城市各片区进行划分，提取城市地面建筑物信息，基于天地图、高德地图数据标记的城市居民区点位信息，对提取的建筑物信息进一步细分获取城市居民区范围；S103、基于夜间灯光遥感数据获取城市各居民区范围内的灯光强度值，根据片区统计的人口总数，估算该居民区的人口密度，间接估算污水排放量，公式如下：Pi=LiL1+L2+......+Ln×Dc×E其中，Pi为居民区i污水排放量，Li为居民区i灯光强度值，（L1+L2+......+Ln）为片区c灯光强度值总和，Dc为片区c人口总数，E为人均污水排放量；所述步骤S3具体包括如下步骤：S301、以城市居民区污水排放量、雨水汇水区、汇水面积和汇水量数据作为模型输入量，以各片区合流制排水系统管网、截流井、调蓄池、污水厂水量监测数据作为模型输出量，考虑到各个变量的维度差异，本模型以映射至统一地理空间网格的形式规范数据维度；S302、以DEM数据及城市降雨数据确定统一的地理空间网格，记为网格R，所述地理空间网格为500×500矩阵维度，30m空间分辨率尺度；S303、基于遥感数据提取的各居民区位置及范围，将对应降雨时期估算的城市各居民区污水排放量W映射至网格R，记为输入维度层MI_1；S304、基于评估的雨水汇水区信息，将汇水面积S、汇水量V数据分别映射至网格R，分别记为输入维度层MI_2、输入维度层MI_3；S305、基于各片区管网线路信息及截流井、调蓄池、污水厂点位信息，将其对应的监测水量数据分别映射至网格R，分别记为输出维度层MO_1、输出维度层MO_2、输出维度层MO_3、输出维度层MO_4；S306、以输入维度层MI_1、MI_2、MI_3作为模型输入数据，以输出维度层MO_1、MO_2、MO_3、MO_4作为模型输出数据，构建城市居民区合流制排水系统模型；所述步骤S4具体包括如下步骤：S401、获取最接近降雨预报时期的夜间灯光遥感数据，基于此前评估的各居民区位置、范围信息，估算最接近降雨预报时期的的城市各居民区污水排放量并将数据映射至网格R，记为输入维度层PI_1；S402、利用降雨预报数据，结合DEM数据评估的潜在雨水汇水区，预测汇水面积、汇水量，基于潜在汇水区地理信息，将预测的汇水面积、汇水量数据分别映射至网格R，分别记为输入维度层PI_2、输入维度层PI_3；S403、基于步骤S3构建的城市居民区合流制排水系统模型，将输入维度层PI_1、PI_2、PI_3作为模型输入量，得到各片区管网、截流井、调蓄池、污水厂水量预测情况；S404、根据管网、截流井、调蓄池、污水厂满载水量设定，判断预测结果是否影响潜在降雨期内各排水设施的正常运行，根据情况在降雨前提前开展排水设施内存量水的调度工作；对于可能存在严重溢流污染的区域，提前在地面架设存水、疏水的相关设施设备，应对突发情况。

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