基于U-Net地物识别的城区雨水资源潜力评估

任苇; 杨元园; 高建; 张文慧; 闫冰冰; 李家科; 齐师杰

doi:null

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基于U-Net地物识别的城区雨水资源潜力评估

气候变化下的水文循环和水资源 | 更新时间：2026-07-31

- 基于U-Net地物识别的城区雨水资源潜力评估
- Urban Rainwater Harvesting Potential Assessment Using U-Net Land-Cover Recognition Model
- 人民珠江 2026年页码：1-14
- 作者机构：
  
  1.中国电建集团西北勘测设计研究院，陕西西安 710100
  2.西安理工大学，陕西西安 710048
  3.宁波银行股份有限公司，浙江宁波 315000
  4.天津国际工程咨询集团有限公司，天津 300220
- 作者简介：
  
  任苇(1974－)，男，硕士，正高级工程师，主要从事水资源规划与工程设计工作。
  杨元园（1989—），男，博士，副教授，主要从事水文学及水资源研究。
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2023YFC3206700);国家自然科学基金资助项目(52009099);陕西省重点科技创新团队项目(2024RS-CXTD-50)
- DOI：
  中图分类号：
- 收稿：2026-06-12，
  
  修回：2026-07-22，
  
  录用：2026-07-24，
  
  网络首发：2026-07-31，
- 稿件说明：
移动端阅览
任苇，杨元园，高建等.基于U-Net地物识别的城区雨水资源潜力评估［J］.人民珠江，DOI：10.3969/j.issn.1001-9235.XXXX.XX.001.

REN Wei,YANG Yuanyuan,GAO Jian,et al.Urban Rainwater Harvesting Potential Assessment Using U-Net Land-Cover Recognition Model[J].PEARL RIVER,
任苇，杨元园，高建等.基于U-Net地物识别的城区雨水资源潜力评估［J］.人民珠江，DOI：10.3969/j.issn.1001-9235.XXXX.XX.001. DOI：

REN Wei,YANG Yuanyuan,GAO Jian,et al.Urban Rainwater Harvesting Potential Assessment Using U-Net Land-Cover Recognition Model[J].PEARL RIVER, DOI：10.3969/j.issn.1001-9235...001.

摘要

雨水收集利

用是缓解城市水资源紧张与排水压力的重要途径。构建基于遥感数据集的U-Net地物识别模型，提取水体、裸地、林草地、建筑屋面、道路等5类地物；考虑地物、土壤和降雨季节性变化等，分别采用综合径流系数法和SCS-CN地表产流模型计算径流系数，结合坡度因子进行修正，推求不同降雨情景的雨水资源潜力。西安市城六区的案例研究表明：U-Net模型对城区复杂地物的分类精度和边界识别表现出显著的适用性和稳定性，超参数训练能有效平衡模型识别性能与效率；相较于综合径流系数法，SCS-CN的径流系数值更大、空间异质性更强，更能精细刻画土壤水文条件差异对产流的影响，更适用城区雨水资源潜力评估及后续规划建设与管理；在10%、50%、90%频率及多年平均降雨情景下，U-Net地物识别模型对结果修正后，雨水资源潜力分别为2.85亿、2.20亿、1.73亿、2.26亿m

/a；建筑屋面和道路是雨水资源的主要贡献区。该成果可为城市雨洪韧性管理提供参考。

Abstract

Rainwater harvesting is an important strategy for alleviating urban water shortages

reducing drainage pressure

and improving the resilience of urban stormwater management systems. Accurate land-cover recognition is essential for estimating surface runoff and rainwater harvesting potential

particularly in highly urbanized areas where impervious surfaces

vegetated land

roads

rooftops

and water bodies are spatially mixed. In this study

an urban rainwater harvesting potential assessment framework was developed by integrating high-resolution remote sensing interpretation

a U-Net land-cover recognition model

and hydrological estimation methods. The six urban districts of Xi'an

China

were selected as the study area. Five major land-cover types

including water bodies

bare land

vegetated land

building rooftops

and roads

were identified from remote sensing imagery. The U-Net model was constructed using ArcGIS Learn with a ResNet-34 backbone

and a support vector machine (SVM) model was introduced as a traditional supervised classification method for comparison. Classification performance was evaluated using overall accuracy

Kappa coefficient

precision

recall

F1-score

and confusion matrices. Based on the land-cover recognition results

runoff coefficients were estimated using both the composite runoff coefficient method and the Soil Conservation Service Curve Number (SCS-CN) model. The composite runoff coefficient method assigns empirical runoff coefficients according to land-cover types

whereas the SCS-CN model further incorporates hydrological soil groups and antecedent moisture conditions to represent differences in infiltration and retention capacity. A slope correction factor was also introduced to adjust runoff coefficients under different terrain conditions. Precipitation records from 1961 to 2023 were analyzed to establish rainfall scenarios corresponding to 10%

50%

and 90% frequency levels

as well as the long-term mean annual rainfall. In addition

classification error propagation was considered using the U-Net confusion matrix to evaluate the influence of land-cover recognition uncertainty on rainwater harvesting potential estimates. The results show that the U-Net model achieved an overall accuracy of 0.780 and a Kappa coefficient of 0.725

outperforming the SVM model

which achieved an overall accuracy of 0.430 and a Kappa coefficient of 0.276. The U-Net model showed relatively good recognition performance for building rooftops and roads

while some confusion remained among water bodies

bare land

and vegetated land. Compared with the composite runoff coefficient method

the SCS-CN model produced higher runoff coefficients and stronger spatial heterogeneity

indicating that it can better reflect the effects of land-cover types and hydrological soil conditions on runoff generation. Under rainfall scenarios corresponding to the 10%

50%

and 90% frequency levels and the long-term mean annual rainfall

the corrected rainwater harvesting potentials were estimated as 285

220

173

and 226 million m³·yr⁻¹

respectively. Building rooftops and roads were identified as the dominant contributors to rainwater harvesting potential. The proposed framework provides a technical reference for urban rainwater resource assessment and resilient stormwater management.

关键词

Keywords

references

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