高分三号卫星在洪水监测中的应用

洪水灾害是我国损失最严重的自然灾害之一,洪水灾害防御关系到人民生命和财产安全,是一项十分重要的工作。目前,我国虽然已经建立了较为完善的防洪工程体系,同时也构建了以地面监测为主的洪水监测、预报、预警等非工程体系。

多源遥感技术在洪水监测中的应用研究

洪水的暴发,常常会导致耕地淹没、居民地摧毁、人员伤亡等损失,严重威胁社会经济的稳步发展。准确且快速获取洪水水体面积、水深、水量等信息,能够帮助决策者及时掌握洪水发展情况,科学制定防洪调度方案,有效降低洪水造成的损失。卫星遥感、无人机航测等非接触式监测技术具有远距离、大范围、长时序监测的优势,在各类灾害应急中具有重要的应用价值。本文通过对各卫星平台的关键性技术指标进行分析研究,结合洪涝灾害特点,建立天空地协同的洪水遥感监测指标体系,同时利用多源遥感卫星数据,以“21·7”河南省郑州市特大洪水为研究对象,对洪水淹没面积、洪水水深和水量进行精准、快速计算与提取,建立健全的洪涝灾害应急体系。

基于变化检测和直方图斜率差分割的洪水监测应用

洪水是世界上最严重的自然灾害之一,了解极端洪水空间范围,有益于决策者和救灾机构为受洪水灾害影响的人员提供即时支持。本文提出了一种图像分割方法CDHSD提取洪水范围,首先通过变化检测获取初始分割差异图,然后基于直方图斜率差异分布确定分割阈值,最后利用地形数据和形态学操作细化分割结果,获取淹没区域。以RadarSat-2 SAR雷达数据进行灾中洪水检测,与常用阈值分割方法KI、ISO相比,CDHSD在渥太华RadarSat-2 SAR试验总体分类精度达到98.27%,可很好地识别洪水边界细节。以2019年英国约克洪水为例,针对洪水实况数据稀缺的问题,对Sentinel-2光学影像进行CDHSD洪水区域识别,总体分类精度为99.6%,验证了光学影像作为洪水检测对比数据的可行性。以Sentinel-1 SAR影像进行洪水灾中检测,洪水用户精度为85.74%。研究表明,CDHSD方法可以较好检测洪水区域,为洪水监测提供科学支撑。

基于Sentinel-1数据的河北涿州洪水监测研究

2023年7月底8月初,受台风“杜苏芮”残余环流影响,京津冀等地遭受极端强降雨,引发严重暴雨洪涝、滑坡、泥石流等灾害,河北省涿州市受灾严重。本文基于Sentinel-1 SAR影像,对河北省涿州市洪水没范围进行动态提取与监测。

遥感影像水体提取与洪水监测应用综述

卫星遥感观测技术由于观测范围广、周期性重访等独特优势,广泛应用于水利、环境保护、防灾减灾等多个领域。通过对国内外目前在遥感洪涝监测研究成果文献的梳理,对遥感影像水体提取的主要方法与洪水监测应用进行回顾,其中包括遥感影像的分割方法、水体特征描述和洪水监测应用3个部分,描述从水体信息的确定、分类到洪涝应用的3个过程,并对当前遥感影像用于洪水监测中存在的问题进行分析。

长江洪水监测预报预警体系建设与实践——以2017年长江1号洪水预报为例

近年,在水利部及长江委领导下,长江水文监测预报预警技术取得长足进步。2017年6~7月长江发生中游型大洪水,洞庭湖、鄱阳湖水系部分支流发生特大洪水,洪水全面检验了长江水文监测预报预警能力、水平及其在防洪调度决策上的作用。总结经验、明确前进方向,对于推动长江水文事业和技术持续进步十分必要。

基于多传感器洪水监测同化技术的初步研究

本文针对提高洪水监测的监测频率问题提出了多卫星多传感器洪水监测信息同化技术的研究。虚拟星座技术的出现与发展,为全球灾害监测系统的建立提供了支持,同时正逐渐应用到洪水监测中。本文基于虚拟星座技术提出多传感器专题信息同化概念,并对其技术路线和信息同化技术做了初步研究。

GIS支持下辉发河流域遥感洪水监测与预报系统研究

利用了先进的卫星遥感技术、计算机技术、地理信息系统技术 ,采用洪水监测与预报相结合 ,提出了暴雨预报模型 ;通过卫星遥感和常规手段相结合 ,修订了新安江产汇流模型 ;附之于建立的流域和河漫滩GIS的支持 ,使之从降雨、洪水预报到灾情评估构成了一个完整的洪水监测和预报系统 ,具有一定的科学性、实用性 .

3种时空融合算法在洪水监测中的适用性研究

洪水灾害的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但目前中高空间分辨率的遥感影像受卫星回访周期及天气的影响,限制了在洪水监测中的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来监测洪水灾害。以Gwydir和New Orleans 2地区为研究区,利用时空自适应反射率融合模型(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,STARFM)、时空反射率解混模型(spatial and temporal reflectance unmixing model,STRUM)和灵活的时空融合模型(flexible spatiotemporal data fusion,FSDAF)3种流行算法融合MODIS和Landsat影像,获得Landsat融合影像,采用支持向量机(support vector machine,SVM)对融合影像分类来提取洪水信息,并对其结果进行精度评估。实验结果表明,3种时空融合算法能够有效应用到洪水监测中,且FSDAF算法融合结果在2个研究区都优于STARFM和STRUM。在Gwydir研究区,STARFM,STRUM和FSDAF 3种算法洪水分类总体精度分别为0.89,0.90和0.91,Kappa系数分别为0.63,0.64和0.67;在New Orleans研究区,3种融合算法洪水分类精度为0.90,0.89和0.91,Kappa系数分别为0.77,0.76和0.81。此研究表明时空融合算法能够有效应用到洪水监测中。

利用气象卫星进行洪水监测与预报方法研究

利用气象卫星进行洪水监测与预报方法研究水利部松辽水利委员会关铁声，刘权，付洪明，赵亚波我国处于中纬度东亚季风气候区，夏季暴雨集中，森林覆盖率低，并且用地结构不甚合理，故易发生洪涝灾害。“洪涝灾害不可避免，但可以设法将之减轻到最低限度”，这是水利部组茂...

基于GEE的郑州市洪水监测及生态影响评估

基于GEE平台获取的河南省郑州市洪水发生前、发生时及发生后的Senitnel-1/2遥感数据,采用基于中红外波段的归一化植被指数进行各阶段的水体指数计算,参考最大类间方差法确定水体指数和SAR影像的水陆分割阈值实现洪水监测,最后采用Senitnel-2和MODIS数据计算遥感生态指数和植被覆盖率,用以评价不同土地覆盖类型在洪水前后的生态变化。结果表明:①洪水发生时,郑州市地表水面积为976.66 km^(2),其中覆盖类型为耕地和不透水面的区域受灾情况最严重,淹没比例分别达到8.2%和12.88%;②洪水发生后,区域内生态状况整体向好,受人类活动影响较大的耕地与不透水面的生态状况显著好转,受人类活动影响较小的林地、灌木及草地的生态状况轻微下降。研究成果可为应急管理部门提供数据支撑,为研究区灾后的生态恢复工作提供参考。

基于遥感技术的洪水监测研究

遥感技术在洪水监测中发挥的作用越来越重要。本文采用自适应直方图均衡化的洪水监测技术,通过调整图像对比度克服了现有技术的局限性。所提出的方法针对洪水前后2个图像,应用不同的处理步骤生成洪水图,可用于洪水监测。结果表明,与现有技术相比,该技术提供了更好的图像输出质量。

“基于风云气象卫星数据的新疆积雪及融雪型洪水监测研究”项目

一、项目背景 伊犁河谷地区、塔额盆地和天山山区是新疆主要的融雪洪水爆发区，每年给当地交通、牧业、设施农业和人民生命财产等造成巨大损失。新疆积雪及融雪型洪灾在全国范围内具有典型的代表性，加之其地域宽广，大气条件好，利用遥感手段开展积雪及融雪型洪灾的监测是必然方向；FY-3气象卫星是我国新一代极轨气象卫星，加强FY-3气象卫星观测资料的应用已成为国家和区域气象部门的一项重要工作，因此，有必要应用FY-3资料在新疆地区开展针对积雪及融雪型洪灾的监测与应用研究。

基于形态学的多时相SAR洪水监测方法研究

洪涝灾害严重危害人类的生命和财产安全,且发生频繁,危害范围大,因此洪涝灾害的监测至关重要。文章基于灾前/中Sentinel-1A双极化SAR数据,首先分别利用VV和VH极化强度信息构造峡山水库洪涝灾害发生前后差异图,并采用Otsu法初步提取洪水范围,然后,为进一步减弱斑噪影响,引入形态学算法以获得更准确的洪水分布图,最后,将精确提取的VV和VH洪水受灾区域进行叠加整合,得到最终洪灾面积为28.82km2。与光学影像对比分析后得到检测精度为80.260%,高于不加入形态学算法和传统Otsu法的检测精度(77.125%和74.830%),因此本文方法精度更高,准确性更好。

基于Sentinel-1A的安徽省2020年梅雨期洪水淹没监测

2020年超长梅雨期内的持续强降雨,导致安徽省发生全域性洪涝灾害,为了快速、准确地提取洪涝淹没范围,为防汛救灾提供科学支撑,选取安徽境内巢湖流域和淮河流域的灾前和灾中Sentinel-1A数据,首先,在快速预处理基础上,采用双极化水体指数(Sentinel-1A dual-polarized water index,SDWI)法,并结合地形因子对平原和山区分别提取水体信息,建立一套洪水淹没区监测流程;然后通过该流程利用灾前、灾中两期合成孔径雷达数据提取2020年7月27日巢湖流域、淮河流域行蓄洪区洪水淹没范围。结果显示:SDWI比直接用后向散射系数提取水体具有优势;7月27日巢湖流域洪水淹没区面积为524.8 km^(2),其中受洪灾较重的是白石天河子流域,西河子流域次之;淮河流域安徽境内行蓄洪区,沿淮的4个地市淹没面积从大到小依次为淮南市、阜阳市、六安市、蚌埠市。研究表明,基于Sentinel-1A数据,采用SDWI和地形因子建立的洪水淹没区监测流程对平原和山区都具有较好的准确性、适用性,且具有较高的时效性,便于及时开展洪水灾害监测。

基于遥感技术的水资源监测与评估方法

遥感技术是技术革新下的产物,其适用范围广、应用水平较高,将其与水资源监测与评估工作融合,可为相关管理工作提供详细的数据信息,强化水资源管理工作质量,加快国家节能减排发展进程。基于此,本文以水资源监测和评估为研究对象,分析遥感技术与水资源监测评估融合优势,探究遥感技术在降雨监测、蒸发旱情监测、小流域洪水监测、水环境生态监测中的实际应用,制定强化水资源监测与评估遥感技术应用效果的保障措施,以期为相关从业人员提供帮助。

基于FY-3A/MERSI的2013年夏秋间松花江和黑龙江干流洪水遥感监测分析

介绍了FY-3A/MERSI数据的基本情况,以及FY-3A/MERSI在晴空和薄云下水体的有效识别方法—(Rc2+Rg2)/(Rc1+Rg1)方案,并将之应用于2013年松花江(黑龙江省境内)和黑龙江流域的洪水水情监测。选取洪水前期、洪水高峰期、洪水下降期和洪水结束期4个时相的FY-3A/MERSI数据监测洪水水情变化,并进行水体识别及对比分析;同时,结合GIS技术按县市提取并统计洪水面积。结果表明,基于FY-3A/MERSI数据和GIS技术,能及时、准确地监测洪水水情变化。相关研究成果已在ARCGIS中建成模型,可为洪水监测业务服务。

黄河下游洪水卫星遥感监测方法研究与应用

在分析黄河下游洪水遥感监测原理基础上,提出了黄河下游洪水卫星遥感监测技术与方法,监测与评估内容包括:洪水监测、河势监测、行洪障碍物监测、下垫面调查、灾情评估等。以2003年黄河下游兰东滩、蔡集工程洪水遥感监测为例进行了分析,结果表明卫星遥感监测能够在黄河下游洪水淹没范围、河势演变、灾情评估、工程安全预警等领域发挥重要作用。

基于SAR影像后向散射特性的中俄黑龙江流域洪水监测

黑龙江(又称为阿穆尔河)是中国和俄罗斯之间的国际界河,近年来洪水事件频发,给流域内中俄两国带来巨大的人口伤亡和经济损失,加强该流域的洪水监测是两国面临的共同紧迫需求。传统的光学遥感影像受制于洪水期间多云多雨的天气状况,难以及时获得无云影像。本文充分利用全天候雷达数据的优势,提出了一种基于哨兵1号(Sentinel-1)合成孔径雷达数据监测大面积区域洪水的方法。通过Gamma分布和高斯分布拟合SAR影像后向散射系数的概率密度分布,迭代后验概率差值,自动获得全局阈值来分割初始的水体,基于辅助数据细化去除了初始水体中与水体相似的误分类型,并由形态学操作后处理提高了提取的洪水的均匀性。结果表明:(1)与传统的分割算法相比,本文提出的方法基于SAR影像后向散射系数的分布规律进行概率密度函数分段拟合,将全局统计划分为局部关系,显著地改善了常规分割算法在水体和非水体像素量级相差过大而表现不佳的情况;(2)研究获得了2017—2020年逐年的洪水分布,结果总体精度在87.78%~94.89%之间,Kappa系数在0.76~0.89之间;(3)特别是对于大面积半干旱地区,本文结合了后向散射特性、地形和其他辅助信息的关系,使得能够有效地保留水体并去除与水体后向散射系数相似的地物;(4)结果显示黑龙江(阿穆尔河)中下游沿岸城市哈巴罗夫斯克、阿穆尔斯克等地区为经常性泛洪区域,洪水面积整体呈增加趋势。研究表明,基于雷达数据对洪水空间范围进行时间序列监测,可以为中俄黑龙江流域洪水发展动态监测提供科学支撑。