一种河道崩岸风险等级评估方法

1.一种河道崩岸风险等级评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集研究区域遥感影像、DEM资料数据，包括覆盖研究区域内的SAR卫星、光学卫星的遥感影像数据，研究区域的DEM数据；步骤2，采用SBAS技术对SAR卫星遥感影像进行处理，得到研究区域的形变速率图；步骤3，识别出研究区域发生可能的地表变形后，进一步同步开展光学卫星影像观测来获取更详细的潜在崩岸信息；步骤4，通过光学卫星影像识别出崩岸发生后，对崩岸附近河道地形开展应急监测，利用三维激光扫描仪、多波束测深系统、GNSS/INS紧耦合惯性导航系统硬件集成，进行崩岸船载水陆立体测量；步骤5，构建河道崩岸风险等级贝叶斯模型，选择上述步骤中采集的各项数据作为输入，进行风险等级的评估；所述步骤4中进行崩岸船载水陆立体测量，具体为：船载水陆立体测量：在同一船上搭载三维激光扫描仪和多波束测深系统，一体化测量岸上和水下地形，以提高测量效率和精度；数据采集：三维激光扫描仪和多波束技术不断获得大量的坐标点数据，同时，GNSS/INS紧耦合惯性导航系统记录船舶在水上和陆地上的位置信息，将这些数据进行采集和整理，以便后续的数据处理；数据处理与分析：利用专业的地理信息系统软件将坐标点数据转换为三维地形模型，并对其进行分析和可视化，通过分析三维点云数据，了解崩岸处地形变化和潜在风险因子；所述步骤5的实现方式具体为：收集数据：设已收集的历史崩岸数据集为D，其中包括N个样本数据，每个样本数据包括地表形变的程度、水边线的变化幅度、实地监测数据和对应的崩岸风险等级；构建贝叶斯模型：假设崩岸风险等级为R，样本数据为D，建立条件概率模型P(R|D)，表示在给定样本数据的情况下，崩岸风险大小等级的条件概率；建立先验概率：基于过去的经验、专家知识或者根据数据集D中各个潜在风险等级的频率来确定，高风险的先验概率为P(R＝高)，中风险的先验概率为P(R＝中)，低风险的先验概率为P(R＝低)；根据观测数据更新概率：本次观测到的样本数据为D_obs，则根据贝叶斯定理，使用观测数据来更新潜在风险等级的概率；计算后验概率：根据观测数据更新后的概率，计算每个风险等级的后验概率，并以后验概率值最大的等级作为最终的风险等级。 2.根据权利要求1所述的一种河道崩岸风险等级评估方法，其特征在于，所述步骤2的实现方式具体为：预处理：对步骤1中收集到的SAR、DEM数据进行预处理，包括范围校正、辐射校正、协方差矩阵滤波和DEM与主影像配准步骤；干涉与差分干涉处理：利用预处理后的SAR数据，进行干涉处理，即基于多个时间点的SAR图像进行配准和相位差分，以获取地表形变信息；相位解缠：在干涉处理后，进行相位解缠，以获取准确的形变量；时序形变分析：使用上述处理过的SAR数据集进行SBAS-InSAR分析，即进行时序干涉分析，得出每个像素点的形变量；结果分析：对时序形变结果进行分析，采用统计方法或模型拟合，得出地表的变形速率特征。 3.根据权利要求1所述的一种河道崩岸风险等级评估方法，其特征在于，所述步骤3具体为：影像预处理：将步骤1中获取的光学卫星影像进行预处理，包括大气校正、几何校正、辐射校正；影像配准：与InSAR数据相对应，将光学卫星影像与之前使用的SAR数据进行配准，以确保地表变形区域对应的影像位置一致；影像解译：利用配准后的光学卫星影像，对之前识别出的地表变形区域进行解译和分析；提取变化信息：在影像解译过程中，判断图像中的水体和河岸部分，并提取出水边线坐标，比对并计算不同时期水边线坐标差值，分析得到崩岸的发生与范围的扩大。