一种街景驱动的数字孪生水灾定位与淹没量化方法

本发明公开了一种街景驱动的数字孪生水灾定位与淹没量化方法，属于洪灾风险防控技术领域。本发明采集街景数据、地面监测设备数据、社交媒体网络数据和地理信息数据；基于视觉语言模型与目标检测模型的协同机制，从街景图像中识别参照物及其淹没状态，并融合多源异构数据进行精确定位；创新性地提出三级渐进式融合模型，通过地理语义引导的空间注意力调制、跨模态语义一致性验证以及嵌入物理约束损失函数的校准融合，依次实现感知聚焦、信息校验与物理可信输出；最后结合预定义的参照物参数库解算离散点水深，并采用区域稳定深度神经网络预测生成连续的区域水深分布图与洪水风险图。实现了道路级、高精度、物理可信的城市洪涝灾害定位与淹没量化。