Page 47 - 水利工程管理的现代化发展及方向

第一章 水利工程管理现代化发展

平，通过卫星、雷达、无人机、遥控船等新型遥感监测手段以及高清视频监控的

应用，大力提升水文测报自动化和智能化水平，实现对江河湖泊、水利工程、管
理活动的动态感知。
3）信息汇集
智慧水利通过综合数据汇聚与支撑平台（实时立体监测、遥感信息分析、历

史数据分析、视频等）进行多源、多种类数据信息的汇集、整合。在水利部、流
域和省区分别建立三级感知数据汇集平台，统一接收遥感影像，根据不同的应用

需求进行图像处理、信息提取、图像解译和数据分析，建立遥感接收处理服务平
台。建立三级级联、多级应用的水利视频集控体系，并与现有水利视频会议系统
整合，实现全国水利视频联网。
4）信息融合

建立多源和多尺度信息体系。即不同传感器、不同时空尺度的信息进行融合。
数据融合最早被应用于军事领域。现在数据融合的应用领域更加广泛，如多源影
像复合、机器人和智能仪器系统、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动识别等。

例如，在遥感领域，数据融合属于一种属性融合，它是将同一地区的多源遥感影
像数据加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和判
断。相对于单源遥感影像数据，多源遥感影像数据所提供的信息具有冗余性、互
补性、合作性和信息分层的结构性等特点。其实质就是在统一地理坐标系中将对

同一目标检测的多幅遥感图像数据采用一定的算法，生成一幅新的、更能有效表
示该目标的图像信息。例如：5m 分辨率的全色影像融合 10m 分辨率的彩色影像，
可得到 5m 分辨率的彩色影像。信息融合在水文预报与水利计算领域的最典型应

用就是，对地面雨量站、降雨雷达站和卫星遥感多源观测信息，进行数据同化，
综合利用卡尔曼滤波校准、最优插值、变分校准和统计权重集成等方法进行分析
融合，海量信息的综合应用以期提高预报精度。

2. 知识是智慧水利的核心
智慧水利中的多元信息中不仅包含数据，同时也隐含着丰富的规律和知识，
而数据中的规律与知识并不是观测直接得出的，而是需要通过深度的挖掘与分析。

由于水利信息庞大而复杂的特性，难以有效集成与管理、难以自动化处理与分析，
尤其是涉及空间相关的数据挖掘难度很大。深刻理解与分析大数据中蕴含的规律
和知识，需要全面认识、理解客观事物并运用知识、经验等解决实际问题。智慧

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