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龙图腾网获悉华中师范大学;长江水利委员会长江科学院申请的专利集成社交媒体数据和SAR影像的洪水淹没制图方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119295601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411349881.8，技术领域涉及：G06T11/20；该发明授权集成社交媒体数据和SAR影像的洪水淹没制图方法及系统是由沈定涛;左彤欣;夏煜;陈蓓青;古洪己;肖舒婷;余菲设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本集成社交媒体数据和SAR影像的洪水淹没制图方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供集成社交媒体数据和SAR影像的洪水淹没制图方法及系统，涉及应急管理技术领域，包括：获取社交媒体中与暴雨洪水事件相关且带POI地址信息的文本数据；基于DEM数据、POI淹没点和对应的水深信息，生成受灾区的粗略洪水淹没范围图和洪水淹没概率图；基于搜索获得的现场图片和视频数据确认洪水淹没概率阈值区间，取交集得到城市建成区洪水淹没范围图；根据灾前、灾中和灾后多景SAR影像，提取不同时期水体数据，生成河道洪水淹没范围图；合并城市建成区洪水淹没范围图和河道洪水淹没范围图，获得受灾区域淹没范围图。本发明充分利用社交媒体数据和时序SAR影像分别在城市洪水和河道洪水探测的优势，实现大型洪水事件的高精度制图。

本发明授权集成社交媒体数据和SAR影像的洪水淹没制图方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种集成社交媒体数据和SAR影像的洪水淹没制图方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取社交媒体中与暴雨洪水事件相关且带POI地址信息的文本数据，并且检测文本数据中的水深信息，获得带有水深信息的多个POI淹没点的点集； 获取城市建成区的DEM数据；基于DEM数据、POI淹没点和对应的水深信息，获得各POI淹没点的水位高程值；基于DEM数据和各POI淹没点的水位高程值，采用克里金插值算法生成受灾区的粗略洪水淹没范围图； 对城市建成区的DEM数据的每个网格中心点逐个遍历，确定每个网格中心点最近的POI淹没点；根据网格中心点和与其最近的POI淹没点的水位高程值，获得每个网格中心点处的洪水淹没概率，构建洪水淹没概率图； 基于搜索获得的现场图片和视频数据，确定典型洪水淹没位置；将典型洪水淹没位置叠加到洪水淹没概率图上，确认洪水淹没概率阈值区间，将属于阈值区间的洪水淹没概率的范围与粗略洪水淹没范围图取交集得到城市建成区洪水淹没范围图； 根据灾前、灾中和灾后多景SAR影像，基于随机森林算法提取不同时期水体数据，生成河道洪水淹没范围图； 合并城市建成区洪水淹没范围图和河道洪水淹没范围图，获得洪水事件的受灾区域淹没范围图； 所述获取社交媒体中与暴雨洪水事件相关且带POI地址信息的文本数据，并且检测文本数据中的水深信息，包括以下步骤： 使用关键词从社交媒体中获取特定暴雨洪水事件相关的文本数据；所述社交媒体为微博平台； 采用ChatGLM3-6B模型，抽取带有POI地址信息的文本数据； 构建水深查找表，从带有POI地址信息的文本数据中检测水深信息；所述水深查找表依据四项内容进行水深信息的检测，包括直接描述深度、以人的身高为参照、以建筑物的高度为参照和以其他物体的高度为参照； 所述洪水淹没概率图的构建，包括以下步骤： 标记所有带有水深信息的POI淹没点在DEM数据上的网格行列号； 以DEM数据上所有网格中心点，作为待计算的洪水淹没概率位置，采用K-D树对POI淹没点建立索引，确定并标记距离每个网格中心点最近的POI淹没点； 根据最近的POI淹没点计算每个网格中心点处的洪水淹没概率； 所述河道洪水淹没范围图的生成，包括以下步骤： 对SAR影像进行预处理，包括辐射矫正、相干斑噪声抑制、几何地形矫正和后向散射系数转化； 选择VV、VH和SDWI波段，在预处理后的影像按照7:3的比例构建训练样本和测试样本进行随机森林模型训练； 通过训练后的随机森林模型提取灾前、灾中和灾后水体数据，将灾前、灾中和灾后水体叠加合并，得到SAR影像提取的河道洪水淹没范围。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中师范大学;长江水利委员会长江科学院，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市珞喻路152号华中师范大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。