集成光学与雷达遥感数据的鄱阳湖洪涝灾害过程监测研究

洪涝灾害一直是自然灾害研究的热点问题,具有突发性、频发性、影响范围广泛等特点。现有的洪水灾害遥感研究存在监测时相不足、时效性低等问题,难以对其过程进行有效监测。针对这一问题,基于光学与雷达影像,首先评估随机森林、支持向量机、最小距离算法对鄱阳湖洪涝灾害淹没范围提取的效果;然后采用提取精度最高的随机森林算法对鄱阳湖区2020年6月至7月的洪涝灾害过程进行监测;最后结合洪涝灾害发生前的土地利用类型图,分析洪涝灾害淹没的地物类型及面积。结果表明:1)随机森林算法对洪涝淹没范围提取效果最好,总体分类精度为95.50%,Kappa系数达到0.91;2)集成光学与雷达遥感数据能够有效地对洪峰过程进行监测,相比于传统光学遥感监测,雷达遥感传感器不受云雨天气影响,应受到更加多的重视;3)2020年6月26日至7月14日,鄱阳湖区域新增淹没面积达1367.18 km^(2),主体淹没范围呈持续扩大趋势,此后洪水逐渐退水消亡;整个过程淹没面积最大的地物类型为农田,淹没面积达到246.68 km^(2)。