洪涝事件信息建模与主动探测方法研究
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第17-34页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-21页 |
| 1.1.1 洪涝事件分类 | 第17页 |
| 1.1.2 洪涝监测应用需求 | 第17-18页 |
| 1.1.3 洪涝事件管理 | 第18-19页 |
| 1.1.4 洪涝范围提取 | 第19-20页 |
| 1.1.5 洪涝事件服务 | 第20-21页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第21-29页 |
| 1.2.1 洪涝事件信息管理 | 第21-24页 |
| 1.2.2 洪涝关键因子提取 | 第24-27页 |
| 1.2.3 洪涝事件灾前发现 | 第27-29页 |
| 1.3 存在问题与研究意义 | 第29-30页 |
| 1.4 研究目标与内容 | 第30-31页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第31-34页 |
| 2 理论基础及相关技术 | 第34-45页 |
| 2.1 传感网及相关信息模型 | 第34-37页 |
| 2.1.1 传感器建模语言 | 第34-35页 |
| 2.1.2 观测与测量编码模型 | 第35页 |
| 2.1.3 事件模式标记语言 | 第35-36页 |
| 2.1.4 过滤器编码语言 | 第36-37页 |
| 2.2 复杂系统的信息建模 | 第37-38页 |
| 2.2.1 元数据和元模型 | 第37页 |
| 2.2.2 MOF四层元建模框架 | 第37-38页 |
| 2.3 基于B-Snake模型的目标轮廓提取 | 第38-42页 |
| 2.3.1 问题描述与能量函数构建 | 第38-39页 |
| 2.3.2 能量函数最小值求解 | 第39-42页 |
| 2.3.3 模型改进与优化 | 第42页 |
| 2.4 传感网服务接口 | 第42-44页 |
| 2.4.1 传感器观测服务 | 第42-43页 |
| 2.4.2 传感器事件服务 | 第43-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 面向观测的洪涝事件信息建模 | 第45-62页 |
| 3.1 面向观测的元建模框架 | 第45-46页 |
| 3.2 洪涝事件元数据结构 | 第46-54页 |
| 3.2.1 九元组洪涝事件元模型 | 第46-48页 |
| 3.2.2 洪灾任务库和知识库构建 | 第48-50页 |
| 3.2.3 洪涝事件元模型UML类图 | 第50-53页 |
| 3.2.4 洪涝事件元模型模式设计 | 第53-54页 |
| 3.3 洪涝事件元数据扩展机制 | 第54-55页 |
| 3.4 洪涝事件描述模型实例 | 第55-60页 |
| 3.4.1 形式化表达 | 第55页 |
| 3.4.2 模型实例 | 第55-59页 |
| 3.4.3 数据查找辅助 | 第59-60页 |
| 3.5 模型对比与评价 | 第60-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 基于MB-Snake模型的洪涝范围精确提取 | 第62-82页 |
| 4.1 原理与算法设计 | 第62-63页 |
| 4.2 自适应影像预处理 | 第63-65页 |
| 4.3 拓扑冲突检测与处理机制 | 第65-68页 |
| 4.3.1 拓扑冲突检测方法 | 第65-66页 |
| 4.3.2 拓扑冲突处理机制 | 第66-68页 |
| 4.4 迭代自动终止条件 | 第68页 |
| 4.5 边界提取实验及结果 | 第68-73页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第68-70页 |
| 4.5.2 对比实验结果 | 第70-73页 |
| 4.6 算法对比及精度评价 | 第73-78页 |
| 4.6.1 定性结果对比 | 第73-74页 |
| 4.6.2 定量精度评价 | 第74-78页 |
| 4.7 算法稳定性分析 | 第78-81页 |
| 4.7.1 初始轮廓位置稳定性分析 | 第78-80页 |
| 4.7.2 参数设置稳定性分析 | 第80-81页 |
| 4.7.3 影像要求 | 第81页 |
| 4.8 本章小结 | 第81-82页 |
| 5 基于AB-Snake模型的洪涝范围自动提取 | 第82-101页 |
| 5.1 原理与算法设计 | 第82-83页 |
| 5.2 自动初始化方案 | 第83-85页 |
| 5.2.1 自动初始种子点选取 | 第84-85页 |
| 5.2.2 自动生长阈值确定 | 第85页 |
| 5.3 AB-Snake变形与终止 | 第85页 |
| 5.4 轮廓后处理 | 第85-86页 |
| 5.5 实验及结果 | 第86-90页 |
| 5.5.1 实验数据 | 第86-87页 |
| 5.5.2 实验结果 | 第87-90页 |
| 5.6 结果评价 | 第90-95页 |
| 5.6.1 定性分析 | 第90-91页 |
| 5.6.2 定量精度评价 | 第91-95页 |
| 5.7 算法分析 | 第95-99页 |
| 5.7.1 适用性分析 | 第95-99页 |
| 5.7.2 灵敏性分析 | 第99页 |
| 5.7.3 参数选取分析 | 第99页 |
| 5.8 本章小结 | 第99-101页 |
| 6 基于过滤机制的洪涝事件主动探测 | 第101-119页 |
| 6.1 服务方法概述 | 第101-103页 |
| 6.2 观测数据实时接入与SES注册 | 第103-107页 |
| 6.2.1 观测数据实时接入 | 第103-106页 |
| 6.2.2 观测数据SES注册 | 第106-107页 |
| 6.3 观测数据异常过滤与洪灾探测 | 第107-114页 |
| 6.3.1 洪灾过滤模型设计 | 第108-113页 |
| 6.3.2 模式匹配与洪灾探测 | 第113-114页 |
| 6.4 洪灾事件主动探测实例 | 第114-118页 |
| 6.4.1 实验数据 | 第114-115页 |
| 6.4.2 洪灾事件订阅模型构建 | 第115-116页 |
| 6.4.3 模式匹配与探测结果展示 | 第116-118页 |
| 6.4.4 探测结果验证 | 第118页 |
| 6.5 本章小结 | 第118-119页 |
| 7 洪涝事件信息综合管理与主动探测原型系统 | 第119-145页 |
| 7.1 总体框架 | 第119-122页 |
| 7.2 数据库设计 | 第122-123页 |
| 7.3 功能模块设计与实现 | 第123-129页 |
| 7.3.1 地面数据实时接入 | 第124-125页 |
| 7.3.2 遥感数据信息提取 | 第125-126页 |
| 7.3.3 洪灾订阅模型构建 | 第126页 |
| 7.3.4 洪灾事件主动探测 | 第126-127页 |
| 7.3.5 洪灾事件建模与存档 | 第127-128页 |
| 7.3.6 历史洪灾事件查询 | 第128-129页 |
| 7.4 梁子湖洪涝事件信息综合管理与主动探测实例 | 第129-144页 |
| 7.4.1 实验区与流程设计 | 第129-131页 |
| 7.4.2 梁子湖洪涝事件信息集成管理 | 第131-135页 |
| 7.4.3 梁子湖洪涝范围提取 | 第135-138页 |
| 7.4.4 梁子湖洪涝事件探测与主动预警 | 第138-144页 |
| 7.5 本章小结 | 第144-145页 |
| 8 总结与展望 | 第145-148页 |
| 8.1 总结 | 第145-146页 |
| 8.2 展望 | 第146-148页 |
| 参考文献 | 第148-158页 |
| 攻读博士学位论文期间论文与科研情况 | 第158-160页 |
| 致谢 | 第160页 |
