[发明专利]洪涝灾害灾情分析方法和相关设备

权利要求书

1.一种洪涝灾害灾情分析方法，其特征在于，包括：

确定受灾区域，通过设置主题关键词和所述受灾区域内的受灾子区域位置信息，从互联网多源搜索平台获取预设时间范围内的社交媒体数据集，根据所述社交媒体数据集构建社交媒体数据位置指向网络；

获取所述受灾区域的遥感影像数据，结合所述社交媒体数据位置指向网络和所述受灾区域的遥感影像数据，分析所述受灾区域内受灾子区域的受灾程度。

2.根据权利要求1所述的洪涝灾害灾情分析方法，其特征在于，所述根据所述社交媒体数据集构建社交媒体数据位置指向网络，包括：

基于预先训练的深度学习模型，从所述社交媒体数据集中提取每个社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息；

基于每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，和每个所述社交媒体数据对应的数据获取区域位置信息，得到位置指向关系；

基于所述位置指向关系进行建模，构建社交媒体数据位置指向网络。

3.根据权利要求2所述的洪涝灾害灾情分析方法，其特征在于，所述基于每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，和每个所述社交媒体数据对应的数据获取区域位置信息，得到位置指向关系，包括：

以所述受灾子区域位置信息为第一类型节点划分标准，根据每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，确定每个所述社交媒体数据对应的第一节点，其中，所述第一类型节点包括多个第一节点；

以所述数据获取区域位置信息为第二类型节点划分标准，根据每个所述社交媒体数据对应的数据获取区域位置信息，确定每个所述社交媒体数据对应的第二节点，其中，所述第二类型节点包括多个第二节点；

根据每个所述社交媒体数据对应的第一节点和每个所述社交媒体数据对应的第二节点，确定与所述第一节点有指向关联的至少一个所述第二节点，并建立第一节点和第二节点间的位置指向关系，其中，所述第一节点为被指向节点。

4.根据权利要求2和3所述的洪涝灾害灾情分析方法，其特征在于，所述对所述位置指向关系进行建模，构建社交媒体数据位置指向网络，包括：

根据所述第一节点和第二节点间的位置指向关系，确定所述第一节点和第二节点间的指向边对应的权重；

根据每个所述社交媒体数据对应的所述受灾子区域位置信息，得到每个所述第二节点包括的社交媒体数据的数量，确定每个所述第二节点的权重度；

根据所述与第一节点有指向关联的至少一个所述第二节点，和所述第一节点和第二节点间的指向边对应的权重，确定所述第一节点的权重度；

根据所述第一节点和第二节点间的指向边对应的权重、所述第一节点的权重度和所述第二节点的权重度，构建社交媒体数据位置指向网络。

5.根据权利要求1所述的洪涝灾害灾情分析方法，其特征在于，所述获取所述受灾区域的遥感影像数据，结合所述社交媒体数据位置指向网络和所述受灾区域的遥感影像数据，分析所述受灾区域内受灾子区域的受灾程度，包括：

获取所述受灾区域的遥感影像数据，结合所述社交媒体数据位置指向网络和所述受灾区域的遥感影像数据，通过空间叠加分析所述受灾区域内受灾子区域的受灾程度。

6.根据权利要求1所述的洪涝灾害灾情分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述社交媒体数据位置指向网络和所述受灾区域内的受灾子区域位置信息，确定指向受灾区域内的受灾子区域的社交媒体数据子集；

对所述指向受灾区域内的受灾子区域的社交媒体数据子集进行分析，得到受灾区域内的受灾子区域在多个时间范围分别对应的专题关键词；

根据所述受灾区域内的受灾子区域在多个时间范围分别对应的专题关键词，得到受灾区域内的受灾子区域在多个时间范围分别对应的受灾情况。