[0001] 本发明涉及勘测图像技术领域，尤其涉及一种基于GIS的灾损评估可视化方法、装置、终端设备及存储介质。

[0002] 随着全球气候变化和极端天气事件的增加，自然灾害的频率和强度不断上升，对人类社会造成了巨大的损失和影响。有效的灾后损伤评估与管理对于减轻这些灾害的影响、制定快速和有针对性的救援措施，以及进行恢复重建工作至关重要。灾区的勘测图像通常指的是在地质灾害调查中使用的遥感图像，这些图像通过特定的解译技术来提取和分析与灾害相关的关键信息。遥感图像解译是利用遥感资料，比如卫星或飞机拍摄的照片，来识别地面上的物体和现象，从而获取有关灾害发生地点、范围和程度等详细信息的过程。传统的灾损评估方法依赖于人力进行现场勘查，不仅耗时长、效率低，而且容易受到灾区交通和环境等因素的限制，难以及时获取全面的灾情信息。地理信息系统(GIS)通常只包含了各种地理信息数据，在灾害发生后，现有的GIS静态数据不能反映最新的灾损情况。

[0003] 因此，如何实现基于GIS的灾损评估可视化，以快速提供实时灾损情况，成为一个亟需解决的问题。

[0050] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0051] 参见图1，是本发明一实施例提供的一种基于GIS的灾损评估可视化方法的流程示意图，包括：

[0052] S1、获取待评估灾区的勘测图像、勘测图像所对应的图像元数据以及GIS地理坐标数据；

[0053] S2、将所述勘测图像输入至预训练的灾损识别模型中进行灾损类型识别，得到待评估灾区的灾损类型以及灾损范围；

[0054] S3、对所述图像元数据建立索引，生成图像数据索引；

[0055] S4、根据所述图像元数据、所述图像数据索引、所述GIS地理坐标数据以及所述勘测图像，将所述勘测图像映射到预设的GIS图层上，得到用于表示勘测图像与GIS融合的第一图层；

[0056] S5、将所述灾损类型以及所述灾损范围标注到所述第一图层上，得到用于表示灾损情况的第二图层；并将所述第二图层返回至用户界面。

[0057] 具体地，灾区的勘测图像通过无人机或卫星通信接口获取，实时接收从无人机和卫星传输的高分辨率图像数据，图像数据通常以JPEG,TIFF或RAW格式收集，具有高动态范围和多光谱信息；勘测图像所对应的图像元数据包括：勘测图像GPS坐标、图像大小以及方位角等信息。将勘测图像输入至预训练的灾损识别模型中进行灾损类型识别，得到待评估灾区的灾损类型以及灾损范围，即得到勘测图像中包含的灾损类型和灾损范围；灾损类型包括洪水、火灾、地震、道路损坏、桥梁损坏以及建筑物损坏；灾损范围表示受影响的具体区域范围。然后根据图像元数据建立索引，生成图像数据索引，并根据图像元数据、所述图像数据索引、GIS地理坐标数据以及勘测图像，将勘测图像映射到预设的GIS图层上，得到用于表示勘测图像与GIS融合的第一图层；最后将灾损类型以及灾损范围标注到所述第一图层上，得到用于表示灾损情况的第二图层；并将所述第二图层返回至用户界面，此时灾损情况就实现了可视化，开发动态更新的地图界面，实时展示识别出的灾损信息与地理位置的关联，支持多层数据叠加和交互查询。预设的GIS图层通过集成开源或商业GIS软件包括ArcGIS或QGIS设置。将灾损类型和灾损范围标注在地图上，用户可以直观看到灾损发生的位置和受影响的范围，提供直观的用户操作界面，使用户可以轻松查看灾损信息，进行数据筛选、查看详细信息和生成报告，有助于快速理解灾损情况，为紧急响应和资源分配提供依据，制定相应的措施。

[0058] 优选地，在将所述勘测图像输入至预训练的灾损识别模型中进行灾损类型识别之前，还包括：

[0059] 将所述勘测图像进行图像预处理操作；

[0060] 所述预处理操作包括：去噪、对比度增强以及色彩校正。

[0061] 通过实施去噪、对比度增强以及色彩校正等图像预处理操作，提高勘测图像在不同光照和天气条件下的识别准确性；通过算法自动校正图像扭曲和倾斜，优化图像的视觉效果；通过色彩校正调整图像色彩平衡，提高图像在不同光照条件下的清晰度和可辨识度。

[0062] 具体地，所述灾损识别模型的训练，包括：

[0063] 获取若干灾损图像数据样本；

[0064] 将所述灾害图像数据样本进行灾损类型标注、灾损范围标注以及基础设施标注，得到标注后的灾损图像数据样本；

[0065] 从所述标注后的灾损图像数据样本中提取图像边缘、图像纹理以及图像颜色；

[0066] 将所述图像边缘、所述图像纹理以及所述图像颜色进行特征向量转换并组合；得到综合特征向量；

[0067] 将所述综合特征向量输入至待训练的灾损识别模型中进行卷积操作，得到预测灾损类型以及预测灾损范围；

[0068] 根据所述预测灾损类型、预测灾损范围以及标注后灾损图像数据样本，计算待训练的灾损识别模型所对应的损失函数；

[0069] 在待训练的灾损识别模型所对应的损失函数收敛的情况下，得到训练完成的灾损识别模型。

[0070] 在本发明一优选的实施例中，在若干灾损图像数据样本中通常涉及以下几个关键标注。灾损类型标注：对于每张图像样本，需要明确标注其所属的灾损类型，如洪水、火灾、地震、道路损坏、桥梁损坏以及建筑物损坏等，通过为图像分配一个或多个标签来完成，标签可以是文本形式(如“洪水”)或分类代码。灾损范围标注：标注出图像中受灾害影响的具体区域，通过在图像上绘制多边形或像素级别的掩膜来实现，以标识出灾害造成的破坏范围。基础设施标注：如果图像中包含基础设施(如道路、桥梁、建筑物等)，并且这些设施受到了灾害的影响，那么也需要对这些设施进行标注，并指出其受损情况。从标注后的灾损图像数据样本中提取图像边缘、图像纹理以及图像颜色，这些特征有助于识别灾害损毁的类型和程度；将图像边缘、图像纹理以及图像颜色进行特征向量转换并组合；得到综合特征向量；然后将综合特征向量输入至待训练的灾损识别模型中进行卷积操作，得到预测灾损类型以及预测灾损范围。根据所述预测灾损类型、预测灾损范围以及标注后灾损图像数据样本，计算待训练的灾损识别模型所对应的损失函数；在待训练的灾损识别模型所对应的损失函数收敛的情况下，得到训练完成的灾损识别模型。待训练的灾损识别模型采用如TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，开发基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型。

[0071] 示意性地，根据所述图像元数据、所述图像数据索引、所述GIS地理坐标数据以及所述勘测图像，将所述勘测图像映射到预设的GIS图层上，得到用于表示勘测图像与GIS融合的第一图层，包括：

[0072] 根据所述图像元数据，确定所述勘测图像的GPS坐标；

[0073] 根据所述GPS坐标以及所述GIS地理坐标数据进行地理位置配准，将所述GPS坐标配准到所述GIS地理坐标数据所对应的预设的GIS图层上，得到配准后的坐标系图层；

[0074] 根据所述图像数据索引、所述勘测图像以及所述坐标系图层，将所述勘测图像通过所述图像数据索引映射到所述坐标系图层上，得到用于表示勘测图像与GIS融合的第一图层。

[0075] 在本发明一优选的实施例中，根据所述图像元数据，确定勘测图像的GPS坐标，然后根据GPS坐标以及GIS地理坐标数据进行地理位置配准，将GPS坐标配准到GIS地理坐标数据所对应的预设的GIS图层上，得到配准后的坐标系图层，通过地理位置配准，可以减少由GPS信号误差、设备偏差或地图投影差异引起的定位误差，确保勘测图像的数据在同一坐标系统下对齐，提高数据叠加的准确性；当GIS图层需要更新时，配准后的坐标系图层可以快速与新的GPS数据集成。根据所述图像数据索引、所述勘测图像以及所述坐标系图层，将所述勘测图像通过所述图像数据索引映射到所述坐标系图层上，得到用于表示勘测图像与GIS融合的第一图层，将勘测图像的详细信息与GIS的空间数据相结合，为分析提供多维度的视角；图像数据索引确保了勘测图像在GIS图层上的位置准确性，从而增强了空间分析的精度。

[0076] 具体地，将所述灾损类型以及所述灾损范围标注到所述第一图层上，得到用于表示灾损情况的第二图层，包括：

[0077] 根据所述灾损类型，确定所述灾损类型所对应的颜色标识；其中，每一灾损类型对应一种颜色标识；

[0078] 根据所述灾损范围，确定所述灾损范围的所述第一图层的坐标范围；

[0079] 根据所述灾损类型以及所述颜色标注，将所述灾损类型按所述颜色标识标注在所述第一图层上，并将所述坐标范围标注在所述第一图层上，得到用于表示灾损情况的第二图层。

[0080] 在本发明一优选的实施例中，根据灾损类型，确定灾损类型所对应的颜色标识；其中，每一灾损类型对应一种颜色标识；通过颜色标识和坐标范围的标注，灾损情况在地图上直观展示，便于快速理解和识别；颜色标识和坐标范围的对应关系帮助用户迅速将灾损类型与具体地理位置关联起来。

[0081] 优选地，还包括：

[0082] 根据所述灾损范围以及所述灾损类型，计算每一灾损类型所对应的灾损面积；

[0083] 根据所述灾损面积、所述灾损类型以及用于表示灾损类型灾损程度的预设权重，计算待评估灾区的灾损程度评分；

[0084] 将所述灾损程度评分返回至用户界面。

[0085] 在本发明一优选的实施例中，假设有一个包含洪水灾害的图像数据集，并且已经通过灾损识别模型识别出了洪水淹没的区域和受影响的建筑物。可以按照以下步骤来估计灾损程度：计算破坏面积：首先，计算图像中洪水淹没的总面积。这可以通过对标注的洪水区域进行像素计数，并将其转换为实际的地理面积来实现(如果知道图像的地理分辨率)；识别受影响的基础设施：需要识别出图像中受洪水影响的建筑物，并确定它们的类型(如住宅、商业建筑、公共设施等)和受损程度(如轻微、中等、严重)；评估基础设施损失：对于每种类型的建筑物，根据它们的数量、重要性、修复成本等因素来评估损失；综合评估灾损程度：
最后，将破坏面积和受影响基础设施的损失综合起来，以评估整个灾害的严重程度。这可以通过制定一个评分系统或模型来实现，该系统或模型可以根据不同的因素(如破坏面积、基础设施损失、灾害类型等)来分配权重，并计算出最终的灾损程度评分。

[0086] 在本发明一优选的实施例中，在某次地震灾害发生后，当地应急管理部门迅速调用无人机和卫星，无人机和卫星被迅速部署到灾区上空，实时传输高分辨率的图像数据。设计适应高延迟和高带宽波动的通信协议，确保在不稳定的网络环境下也能稳定传输图像数据，实施端到端加密技术，保障传输数据的安全性和隐私性。在数据传输前，实施有效的数据压缩算法，减少传输数据量，提高传输效率。根据网络条件动态调整传输速率和重传策略，确保数据在复杂网络环境下的可靠传输。这些数据经过清洗和格式标准化后，被送入灾损识别模型；灾损识别模型对图像进行快速分析，识别出倒塌的建筑物、裂缝、滑坡等不同类型的灾损。同时，将识别出的灾损信息与开源GIS软件(如QGIS)进行集成，生成动态更新的地图界面。这张地图不仅实时展示了灾损的位置和范围，还支持多层数据叠加和交互查询，使得应急管理部门能够清晰地了解灾区的整体情况。同时，地图缩放、图层切换、标记编辑等交互功能提升用户的操作体验和数据的可用性。应急管理部门可以进一步筛选数据，查看详细的灾损信息，并生成详细的灾情报告。这些报告为后续的救援和重建工作提供了重要的参考依据。

[0087] 在本发明一可选的实施例中，在面临即将到来的洪水灾害时，地方政府利用本发明构建了一个洪水灾害监测与预警系统。该系统通过无人机和卫星持续监测洪水区域的高分辨率图像数据，并进行实时收集和处理。利用灾损识别模型对图像进行分析，准确识别出水淹区域、被冲毁的桥梁和道路等灾损情况。将识别出的灾损信息与商业GIS软件(如ArcGIS)进行集成，生成实时更新的洪水灾害地图。这张地图不仅展示了洪水淹没的范围，还标注了关键基础设施的受损情况，为政府的决策提供了有力支持。政府部门可以实时查看洪水灾害的进展情况，并根据需要调整应对措施。在洪水灾害过后，该系统还可以用于评估灾害损失，为后续的灾后重建工作提供数据支持。

[0088] 通过实施本实施例，能够获取待评估灾区的勘测图像、勘测图像所对应的图像元数据以及GIS地理坐标数据；将所述勘测图像输入至预训练的灾损识别模型中进行灾损类型识别，得到待评估灾区的灾损类型以及灾损范围；对所述图像元数据建立索引，生成图像数据索引；根据所述图像元数据、所述图像数据索引、所述GIS地理坐标数据以及所述勘测图像，将所述勘测图像映射到预设的GIS图层上，得到用于表示勘测图像与GIS融合的第一图层；将所述灾损类型以及所述灾损范围标注到所述第一图层上，得到用于表示灾损情况的第二图层；并将所述第二图层返回至用户界面。通过将勘测图像对应的灾损类型和灾损范围显示在可视化界面上，在实现灾区评估的同时将灾区评估数据可视化显示，使得管理者能快速把握灾害整体情况，及时响应灾害情况并做出决策；准确显示灾损的位置和灾损类型以及灾损范围，提供实时灾损情况，提高了灾区评估的响应效率。

[0089] 本发明能够自动从无人机和卫星平台获取高分辨率图像，并利用图像识别技术来识别和分类灾损，实时显示图像数据，通过地理标记，将损害信息与地图上的具体位置对应起来，大幅缩短灾损评估的时间，提高响应速度；通过高精度的图像识别和GIS技术，确保灾损信息的准确性和地理位置的精确对应；通过实时、准确的灾损信息，辅助决策者制定更有效的救援方案和资源分配，为救灾决策提供科学依据。传统的勘灾方法往往依赖于人工现场勘查或有限的遥感数据，这导致数据收集速度慢、覆盖范围有限，且容易受到天气等自然条件的限制。本发明通过集成无人机和卫星传输的高分辨率图像数据，实现了快速、大范围的数据收集，并通过预训练的灾损识别模型提高了数据处理效率。传统的图像识别方法往往依赖于人工解译或简单的算法，识别准确率有限，且容易受到复杂环境的影响。本发明采用深度学习框架开发图像识别模型，通过训练和优化灾损识别模型，能够更准确地识别不同类型的灾损，包括倒塌的建筑物、水淹区域等。传统的地理信息系统往往只能提供静态的地图展示，缺乏实时更新和交互查询功能，本发明通过集成开源或商业GIS软件，实现了灾损数据的地理信息可视化，并支持动态更新、多层数据叠加和交互查询，提高了信息的直观性和可用性。

[0090] 参见图2，是本发明一实施例提供的一种基于GIS的灾损评估可视化装置的结构示意图，包括：

[0091] 灾损数据获取模块，用于获取待评估灾区的勘测图像、勘测图像所对应的图像元数据以及GIS地理坐标数据；

[0092] 灾损识别模块，用于将所述勘测图像输入至预训练的灾损识别模型中进行灾损类型识别，得到待评估灾区的灾损类型以及灾损范围；

[0093] 数据索引生成模块，用于对所述图像元数据建立索引，生成图像数据索引；

[0094] 第一可视化模块，用于根据所述图像元数据、所述图像数据索引、所述GIS地理坐标数据以及所述勘测图像，将所述勘测图像映射到预设的GIS图层上，得到用于表示勘测图像与GIS融合的第一图层；

[0095] 第二可视化模块，用于将所述灾损类型以及所述灾损范围标注到所述第一图层上，得到用于表示灾损情况的第二图层；并将所述第二图层返回至用户界面。

[0096] 具体地，还包括：

[0097] 数据预处理模块，用于将所述勘测图像进行图像预处理操作；

[0098] 所述预处理操作包括：去噪、对比度增强以及色彩校正。

[0099] 在本发明一优选的实施例中，如图3所示，包括数据收集模块1、图像处理模块2、主控模块3、图像识别模块4、GIS集成模块5、数据展示模块6、交互模块7、管理模块8。数据收集模块1，与图像处理模块2连接，用于收集从无人机和卫星传输的高分辨率图像数据；图像处理模块2，与主控模块3连接，用于对收集的图像进行处理；主控模块3，与数据收集模块1、图像处理模块2、图像识别模块4、GIS集成模块5、数据展示模块6、交互模块7、管理模块8连接，用于控制各个模块正常工作；图像识别模块4，与主控模块3连接，用于采用深度学习框架开发图像识别模型识别不同类型的灾损；GIS集成模块5，与主控模块3连接，用于集成开源或商业GIS软件；数据展示模块6，与主控模块3连接，用于开发动态更新的地图界面，实时展示识别出的灾损信息与地理位置的关联，支持多层数据叠加和交互查询；交互模块7，与主控模块3连接，用于数据筛选、查看详细信息和生成报告；管理模块8，与主控模块3连接，用于系统配置、用户管理、数据备份和系统监控。

[0100] 本发明提供了一种基于GIS的灾损评估可视化装置，根据灾损数据获取模块，获取待评估灾区的勘测图像、勘测图像所对应的图像元数据以及GIS地理坐标数据；在灾损识别模块，将所述勘测图像输入至预训练的灾损识别模型中进行灾损类型识别，得到待评估灾区的灾损类型以及灾损范围；在数据索引生成模块，对所述图像元数据建立索引，生成图像数据索引；通过第一可视化模块，根据所述图像元数据、所述图像数据索引、所述GIS地理坐标数据以及所述勘测图像，将所述勘测图像映射到预设的GIS图层上，得到用于表示勘测图像与GIS融合的第一图层；在第二可视化模块，将所述灾损类型以及所述灾损范围标注到所述第一图层上，得到用于表示灾损情况的第二图层；并将所述第二图层返回至用户界面。通过将勘测图像对应的灾损类型和灾损范围显示在可视化界面上，在实现灾区评估的同时将灾区评估数据可视化显示，使得管理者能快速把握灾害整体情况，及时响应灾害情况并做出决策；准确显示灾损的位置和灾损类型以及灾损范围，提供实时灾损情况，提高了灾区评估的响应效率。

[0101] 需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

[0102] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可参考前述方法实施例中对应的过程，在此不再赘述。

[0103] 本发明另一实施例还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例中所述的一种基于GIS的灾损评估可视化方法。所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。

[0104] 所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field‑Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。

[0105] 所述存储器可用于存储所述计算机程序，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件或其他易失性固态存储器件。

[0106] 本发明另一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述实施例所述的一种基于GIS的灾损评估可视化方法。

[0107] 所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机程序存储在所述计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read‑Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

[0108] 以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。