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水利是国民经济和社会发展的重要设施和基础产业，随着科学技术和信息技术的高速发展，水利信息化已成行业趋势，而水利信息化建设的首要任务则是吸纳国内外先进的科学技术成果和信息化建设体系。

深度学习作为近几年高新技术最突出的代表，在特征提取和模拟优化上有着独特的优势，在图像识别与信息提取和计算机视觉领域上有着成熟的运用，在水利行业上也具有广泛的应用前景。

同时大数据和云计算等技术在数据存储、运算、分析方面有着独特的优势，能够有效的发挥水利信息的重要作用，为水利信息化建设提供技术支持。

遥感大数据结合地理信息系统形成智慧水利信息平台，能有效的整合调用、分析水利信息数据，完善的智慧水利信息平台能为水利部门规划、决策提供技术支持。

需解决的主要技术难题

① 遥感影像水利信息的识别与提取；

② 遥感影像土地利用分类；

③ 旱情和涉水地质灾害监测评估；

④ 洪水预报、降水量预报；

⑤ 蒸散发量遥感估算；

⑥ 地表水体监测，地下水监测。

⑦ 倾斜摄影测量结合激光点云城市大规模三维模型建立；

智慧水利信息平台搭建。

期望实现的主要技术目标

 基于高分辨率遥感影像智能提取水利信息；

 基于深度学习的智能算法对遥感影像进行分类；

 基于遥感影像动态监测地质灾害影响情况；

基于能量平衡和水量平衡相结合的流域降雨径流模型为无资料

 流域，尤其是山丘区洪水预警预报提供数据参考；

 基于单源模型、SEBAL等模型监测蒸散发量；

 基于遥感技术建立、修正和更新水库湖泊库容曲线。

 结合倾斜摄影和机载激光扫描等多传感器航测技术的优势，研发多传感器航飞采集、快速处理的自动化数据生产工艺，实现了多角度倾斜影像数据、机载激光点云数据高效解算合成处理，最终高度自动化生产真三维模型；

遥感大数据结合地理信息系统搭建智慧水利信息平台，有利于水利数据的可视化以及分析处理，能为水利规划提供技术支持

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