基于SAR多特征深度融合的供水管网渗漏检测网络(MDFLD-Net)研究

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》：A SAR-based deep multi-feature fusion network (MDFLD-Net) for water leakage detection

本刊推荐：针对复杂城市环境下供水管网渗漏检测精度低的问题，研究人员开展了基于合成孔径雷达(SAR)的多特征融合深度学习网络(MDFLD-Net)研究。该研究创新性地融合后向散射强度、极化分解(H/A/α)和闭合相位特征，结合多尺度特征提取(MSFE)、异常频率提取(AFE)和可变形卷积(DC)模块，在北京市核心城区的实验表明渗漏识别准确率达86.3%，为城市供水系统智能监测提供了高效技术方案。

　　

城市供水管网如同城市的"生命线"，其安全运行直接关系到居民日常生活和城市正常运转。然而，随着城市基础设施老化，管道渗漏问题日益突出。传统的人工巡检方式不仅成本高昂、效率低下，而且难以实现大范围覆盖。更棘手的是，在复杂的城市环境下，地下管网的渗漏信号往往被地表建筑、道路等干扰因素所掩盖，使得准确检测变得异常困难。

微波遥感技术因其探测范围广、工作效率高等优势，为大规模渗漏检测提供了新的技术路径。当供水管道发生渗漏时，局部土壤湿度会异常增加，从而改变其介电特性，这种变化可以通过合成孔径雷达(SAR)敏感地捕捉到。特别是在L波段(波长约24厘米)的SAR数据，由于其较强的地表穿透能力，与城市供水管网的典型埋深相匹配，展现出卓越的地下异常检测潜力。

尽管微波雷达技术在供水管道渗漏检测方面取得了显著进展，但在实际应用中仍面临诸多挑战。单一特征表征能力有限且易受环境干扰，而现有方法在复杂城市背景下难以有效提取高阶语义信息。这些局限性严重制约了检测精度的进一步提升。

针对上述问题，首都师范大学空间信息技术教育部工程研究中心的研究团队在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》上发表了题为"A SAR-based deep multi-feature fusion network (MDFLD-Net) for water leakage detection"的研究论文，提出了一种多维度特征增强与融合的渗漏检测方法。

本研究主要采用了多特征协同建模方法，联合使用后向散射、极化分解和闭合相位特征来描述渗漏引起的土壤湿度异常。技术核心包括多尺度特征提取模块(MSFE)进行层次化特征捕获、异常频率提取模块(AFE)进行频域建模、以及可变形卷积模块(DC)增强空间适应性。研究数据来源于SAOCOM-1A L波段全极化数据和Sentinel-1 C波段双极化数据，并获得了北京自来水集团提供的1545个经过现场检测设备精确验证的渗漏点数据。

4.1. 对比实验结果分析

通过与传统机器学习方法和深度学习模型的系统对比，MDFLD-Net在准确率(0.863)、精确率(0.875)、召回率(0.847)和F1分数(0.860)等关键指标上均表现最优。特别是与ResNet、U-Net等主流模型相比，MDFLD-Net在保持合理计算时间(72分钟)的同时，实现了更稳定的检测性能。

4.2. 多特征融合实验结果

单特征输入的性能有限(准确率0.698-0.772)，而双特征融合将准确率提升至0.824-0.843。当融合所有三种特征时，模型达到了最佳性能(准确率0.863)，证明了多维度特征融合的有效性和必要性。

4.3. 消融实验结果

系统的消融实验表明，MSFE、AFE和DC模块的协同作用至关重要。完整模型相比基线在准确率上提升了6.8%，召回率提升了10.4%，充分验证了各模块的设计合理性及其协同效应。

5.1. MDFLD-Net的有效性

5.1.1. 模型可视化与分析

类激活映射(CAM)可视化显示，模型在训练过程中注意力逐渐从分散走向集中，最终能够准确聚焦于渗漏点及其周边区域。在不同城市环境(道路区域、植被覆盖区、建筑区)下，模型均表现出良好的适应性。

5.1.2. 渗漏检测能力验证

在全覆盖SAR影像测试中，MDFLD-Net成功识别出595个感兴趣区域(ROI)，其中包含了406个现场验证的渗漏点，证明了模型在实际应用中的有效性和可靠性。

研究结论表明，MDFLD-Net通过多维度特征融合和模块协同设计，有效克服了复杂城市环境下渗漏检测的挑战。该方法不仅显著提升了检测精度，还为城市供水管网的智能化监测提供了技术支撑。尽管在高密度建筑区和特定水体环境下仍存在一定局限性，但整体而言，MDFLD-Net为大规模城市基础设施安全监测开辟了新的技术途径，具有重要的理论价值和实践意义。未来的研究将重点关注模型的跨区域适应性优化和实际应用部署，推动其在城市供水系统中的广泛应用。