基于Sentinel-1 SAR数据洪水淹没提取方法研究

洪涝灾害是世界上破坏最严重的自然灾害之一,快速准确地提取洪水淹没范围可为受灾区及时制定相应措施提供理论和技术支撑。针对已有研究中缺少运用深度学习对SAR影像进行水体提取以及缺少不同方法之间的对比等不足,以Sentinel-1 SAR影像为数据源,通过选取两个水体占比不同的区域,比较分析了Otsu法、面向对象法和U-Net法三种方法的水体提取精度,并基于最佳水体提取方法对鄱阳湖十期主体水域面积进行时空分析。结果表明:?U-Net模型的水体提取精度在三种提取方法中最高,其F1值分别为0.986 1和0.878 6;?鄱阳湖水域面积在整个研究阶段表现为“陡升缓降”的变化趋势,其在2020年7月14达到峰值,其主体水域面积为3 608 km²;?洪水淹没范围主要分布在鄱阳湖西部、西南部、东南部以及东北部。     

基于高分辨率卫星影像数据高原输电通道巡视技术的研究

近年来,随着西电东输工程的持续推进,位于高原区域的输电线网规模持续扩大,但因受高原气候条件影响,高原区域内的输电通道巡视难度逐步增大。为提升高原输电通道的巡视精度、效率,保障高原输电通道的安全,本文以worldview-3高分卫星影像数据为数据源,采用多尺度分割技术与面向对象分类算法,研究分析高原输电通道关键地物信息的提取方法,研究表明：（1）面向对象算法适用于高分影像数据的信息提取,其地物信息提取精度较高,能够满足输电通道的巡视工作,这表明基于高分卫星影像技术的输电通道巡视可行;（2）基于多尺度分割技术耦合面向对象分类算法提取的大棚信息精度可达95%,可替代人工解译工作,而道路信息精度可相对较低,但仍可替代大部分人工解译工作;（3）与传统野外核查、人工目视解译相比,基于多尺度分割技术耦合面向对象分类算法具有边界精度高、效率高等优势。     

地震灾区河谷滑坡检测的遥感分析——以北川县滑坡为例

震区滑坡易堵塞河道形成高危型堰塞湖,一旦坝堤溃决,将释放巨大能量,造成严重的地震次生水灾。本文利用多源遥感数据,旨在研究一种检测河道滑坡的快速有效的方法,迅速判断出滑坡位置,为救援减灾提供重要信息。首先,对于灾前CBERS-02B星CCD数据,通过归一化水体指数(NDWI)来提取灾前水体信息主要为河道;由于灾后震区天气状况恶劣,故采用Radarsat-1SAR数据。利用水体在SAR影像上的特性,经过多次试验后使用阈值法来提取河道范围。再对两幅影像提取结果中的河道区域进行交集运算,检测出河道范围内的变化部分。通过上述方法提取的河道信息较为模糊、零散,这些模糊、零散并非都由滑坡堵塞河道造成,而是受噪声影响,在此对河道交集影像做膨胀处理,达到突出滑坡信息的目的,进而得以提取河道真实堵塞范围。最后进行人机交互判读,提取滑坡区域。实验以四川省北川县滑坡灾害为例,证明了本文方法的高效性与可靠性。     

ENVISAT卫星先进合成孔径雷达数据水体提取研究——改进的最大类间方差阈值法

星载雷达遥感是目前洪涝灾害水情监测的重要技术手段之一,而欧空局ENVISAT卫星上搭载的先进合成孔径雷达ASAR是目前功能最为强大的星载雷达系统。依据微波遥感影像中水体后向散射系数相对较低的特征,将图像分割中的常用算法——阈值法应用到ENVISAT ASAR数据水体提取中。进行了洞庭湖地区2007年枯水期和洪水期两景ENVISAT/ASAR APP-1P影像的实例研究,结果表明,综合考虑类间和类内方差两个因素的改进的最大类间方差法较之双峰法和最大类间方差法,其确定的最优阈值水体提取精度最高。另外,该方法相对简单、容易实现,可极大地提高当前ASAR数据计算机水体识别的自动化水平,进而推动ASAR数据于阴雨或多云天气条件下在洪涝灾害水情监测中的应用。     

1998年吉林省西部洪水过程遥感动态监测与灾情评估

用NOAA卫星资料对1998年吉林省西部地区洪涝灾害进行了动态监测。并以农田损失为主对灾害情进行了评估。采用AVHRR通道1与通道2的比值图像突出水体信息,在直方图上人机交互划定水陆边界,用统计数学方法确定了混合像元中水体与非水体的阈值,利用灾区与当年的作物种植数作出农田受灾面积评估,用受灾前后的植被指数图,进行农田受灾程度划分,对象元面积的精确计算可以提高受灾面积的计算精度,区域像元数的统计分析可以减少区域内灾害面积比例分析的误差。     

汶川地震次生灾害提取——面向对象影像分类技术的应用

遥感技术可快速准确地提取滑坡、崩塌、泥石流、堰塞湖等次生灾害信息。面向对象影像分类技术主要通过多尺度分割,并根据对象的特征进行模糊分类,可以很好的利用影像上下文信息,提高分类精度,与传统方法相比优势明显。利用汶川地震的震前、震后的福卫二号等数据进行研究,使用面向对象方法对北川附近灾情进行了变化检测分析;并结合DEM数据对唐家山堰塞湖璇坪乡区域震后初期的水体面积和蓄水增量进行了分析。在此基础上,总结了提取地震次生灾害的关键技术和工作流程。实验结果表明,应用面向对象的变化检测方法提取地震次生灾害可以取得很好的结果。     

基于ICA/MNF变换的高分影像滑坡灾害检测方法研究

快速准确地从灾后影像中提取出受灾区域对于灾后救援具有重要意义。鉴于现有提取方法过度依赖滑坡在影像中的光学、纹理等特征的问题,研究了一种结合独立成分分析(ICA)与最小噪声比率变换(MNF)的变化检测方法,以单一时相的影像为基础,运用基于负熵最大化的Fast-ICA算法分离出两个时相影像相互正交的独立成分,并构建对应独立成分的差异影像,最后用最小噪声比率变换实现分布于各个差异影像上变化信息的集中,应用直方图阈值法得到了最终的滑坡灾害信息。选取了滑坡灾害前后两时相的高分辨率遥感影像数据进行实验,结果证实了方法的可行性。     

基于遥感网络的洪涝灾害受灾点需求信息实时传送技术

为了提高洪涝灾害受灾点需求信息传送的时效性,针对当前受灾点信息传送技术中存在的信息传送成功率较低、信息传送时延较长、信息传送能耗较高等问题,提出基于遥感网络的洪涝灾害受灾点需求信息实时传送技术。计算所构建遥感网络节点簇区域内簇头与簇内其余节点的能量感知阈值,根据所得阈值及更新约束条件,完成对应簇头节点与区域更新,根据遥感网络带宽与下一跳簇头节点的能耗进行信息分割,采用并行传输方式传送分割得到的分组信息;结合多尺度协同变异机制,利用粒子群优化算法进行信息传送路径的寻优求解,以所得最优路径实现受灾点需求信息实时传送。     

含有限水体介质的地震灾害高分遥感影像信息提取方法

针对常规遥感影像的空间分辨率较低,导致无法准确提取影像信息的问题,该文提出含有限水体介质的地震灾害高分遥感影像信息提取方法。首先,利用高分遥感技术,以扫描方式采集影像信息;其次,分析有限水体介质与地壳应力场的关系,计算含水层水流速度及其流量特征;再者,选取渗流区域任意单元体,得到含水层系统流量计算结果;然后,增强图像特征,减少干扰,完成遥感影像分割;最后,利用深度置信网络,设置目标像元特征值,获取相关集序列中间值,实现含有限水体介质的地震灾害高分遥感影像信息提取。     

基于遥感数据的区域洪涝风险评估改进模型

灾害风险评估是最简单有效的防灾减灾措施之一。以松花江流域为研究区域,提出了一种基于遥感实时监测数据和历史洪涝灾害数据的洪涝风险评估改进模型。选取中国气象科学数据共享服务网的降雨数据、NASA的SRTM90mDEM地形数据、河网数据以及对2007年全国统计年鉴进行空间化所得的人口和GDP数据作为因子,应用层次分析法计算了各因子的权重,基于洪涝灾害形成机制计算了初始的松花江洪涝风险指数。在此基础上,获取历史洪涝灾情频次数据和HJ-1实时遥感影像提取的水体淹没范围数据,利用地图代数法来对初始的风险指数进行改进。考虑历史洪涝风险的规律性和风险评测时的具体水体范围信息,使得所得结果能够反映松花江流域洪涝灾害的综合风险,具有一定的现势性,为防灾减灾提供了依据。     

基于多时相HJ影像的水稻洪涝灾情和产量监测

洪涝灾害是影响水稻生产的重要逆境因子。利用多时相HJ卫星影像数据评估了2012年辽宁洪涝灾害对水稻的影响。类似于土壤线,首先基于洪涝浑浊水体像元建立了水体线WL(NIR=0.693 1RED+0.022 7),并以此定义水体浑浊指数WTI和垂直植被指数PVI来分别监测洪涝水体的泥沙含量和水稻作物产量,对PVI与地面实测产量数据进行了相关分析,建立了灾后水稻产量与PVI的线性回归方程Yield=50 279PVI-2 804.1。研究结果表明,泥沙含量越高,水稻受灾越严重,产量越低。WTI可用于监测洪水泥沙含量,PVI则与水稻产量具有极显著的相关关系(R2=0.965),洪涝灾害对水稻的影响不仅可以从水稻收获前的遥感影像进行估测,更能够在洪涝灾害发生后及时进行估测,对洪涝灾后的水稻实际生产具有一定的指导意义。     

基于多时相双极化Sentinel-1A数据的震害建筑物提取

地震发生后快速准确地获取灾区建筑物震害信息,是减少人员伤亡的有效途径。合成孔径雷达(SAR)遥感凭借全天时、全天候工作能力,在灾害评估方面发挥了重大作用。充分挖掘SAR数据的特征用于提取建筑物震害信息,是SAR成功应用于震后应急救援的关键。本文利用多时相双极化Sentinel-1A SAR数据,基于SAR的强度和相干性特征,进行震害建筑变化检测。对VV和VH极化SAR数据作为建筑物震害判别分析的变量,与建筑物震害建立判别关系,得到建筑物震害判别函数。利用此判别函数提取意大利阿马特里切镇的建筑物震害信息,并用光学解译结果验证本文方法的可靠性。结果表明,多时相双极化Sentinel-1A数据建立的震害建筑物判别分析方法能准确地评估建筑物震害信息,精度达到81%,能满足震害建筑物评估的需求。     

利用RADARSAT SWA SAR和LANDSAT TM的互补信息确定洪水水体范围

从RADARSAT SAR图像中自动提取洪水水体,一直是一个急需解决而又未能得到解决的问题。主要困难是由于阴影与水体严重相混淆。为此,本文研究发现,通过RADARSAT SWA SAR图像和LANDSAT TM图像上的互补信息,利用RADARSAT SWA SAR图像和LANDSAT TM图像上的水体和阴影进行复合处理,可以从RADARSAT SWA SAR图像上准确、半自动提取洪水水体范围。研究结果表明,该方法不仅适用于平地洪水水体范围的半自动提取,而且更适用于包含山区的大范围洪水水体的半自动提取。     

哈尔滨秋季雾霾期秸秆焚烧区域识别提取研究

农业秸秆焚烧所释放的气体和颗粒物是我国东北地区秋季雾霾灾害周期性集中暴发的重要原因。对农业秸秆焚烧区域进行有效的监测和焚烧面积的量化识别,有助于雾霾灾害的管控和预警。应用HJ-1B的IRS传感器数据,采用修改阈值后的MODIS火点监测V4算法,对秸秆焚烧区域进行火点像元提取,利用ETM影像提取农田数据,通过叠加分析,确定了农田秸秆焚烧区域。并利用MODIS影像提取到的焚烧区域结果和当地政府公布焚烧区域资料,对该方法的可行性和有效性进行了验证。     

高分辨率遥感图像在城市快速震害预测中的应用研究

以河南省某县城为例,通过分析高分辨率遥感图像,获取建筑物的属性信息,结合相关调查数据,建立震害矩阵,得到震害预测结果,计算综合地震危险性指数,评价该区域综合抗震能力。与实际调研结果对比后发现,基于高分表率遥感图像的建筑物信息提取技术具有较高精度,能够满足大范围快速震害预测的需要。     

滑坡泥石流的多源遥感提取方法

针对汶川地震灾区内滑坡泥石流多发的现象,分析了基于光学遥感数据和SAR数据的滑坡泥石流提取方法.光学遥感数据使用多期影像变化检测和灾后SAR数据使用特征提取的方法,可以分别有效地对滑坡泥石流信息进行提取.结果显示,文中使用的方法可为滑坡泥石流多源遥感监,测提供方法参考.     

基于高分遥感影像的地震受灾建筑物提取与倒损情况快速评估

以鲁甸地震为例,基于灾后无人机航拍影像,利用均值漂移分割算法以及C5.0决策树分类算法,提取了受灾建筑物区域,并对建筑物倒损率与地震烈度进行了估算,经目视解译验证以及与官方发布地震信息比对,倒损率相对误差均小于5%,地震烈度估计则与真实信息完全吻合。同时,利用采样方法计算了真实倒损面积与分类倒损面积的比值系数,提出了对于同一地震、相似地貌、相似建筑物分布的不同区域的建筑物倒损面积评估模型,经验证,其相对误差最小可低达5.31%,从而实现了倒损面积更准确的快速评估。     

基于ENVISAT-ASAR数据的洪涝水体空间分布信息提取

分析了表面粗糙度、几何角度和极化方式对水体等地物在雷达图像上成像特点的影响因素以及纹理特征对水体提取的作用,分别对基于单波段数据的域值法、基于双极化数据的最大似然分类法和基于双极化数据和纹理信息的最大似然分类法从ENVISAT-ASAR数据提取洪涝水体信息的方法进行了分析与探讨.试验结果表明:域值法提取水体,存在很多诸如山体阴影等易与水体混淆的误提取问题;利用双极化数据并加入纹理信息参与水体信息提取,在一定程度上可以改善这种误提取现象,提高水体提取精度.纹理的选择方法要与当地的水体与山体阴影走向、形态等结合,这个试验过程是费时的.     

一种基于多波段距离加权的遥感影像时空融合方法及其在洪水监测中的应用

遥感影像时空融合技术可以从不同分辨率特征的传感器中,通过融合算法提取各自的高分辨率信息,生成双高甚至多高的融合影像。提出了一种基于多波段加权的时空数据融合方法,该方法利用近红、红、绿3个波段计算得到NDVI和NDWI值,用于提取MODIS影像的地物变化特征。结合单幅Landsat 7影像获得了不同变化区域重采样后的空间分布情况。并对STARFM原算法进行了改进,使之可适应不同区域的变化特征,即针对季节性变化区域,采用STARFM方法进行融合;对于地物类别变化区域,则采用距离加权法进行融合,最终得到具有高时间、高空间分辨率的融合影像。实验以深圳市为研究区,分别选取了2000年和2002年两年的遥感数据进行了实验。通过实验结果可知,基于多波段距离加权的融合结果同真实影像间的相关系数为0.86~0.89,优于STARFM算法(0.81~0.83)。此外,通过融合得到的多维高分辨率数据有利于丰富现有的遥感数据影像信息,可进一步应用于洪水监测方面的研究。     

面向防洪救灾的人口空间分布模拟——以大安市为例

人是最重要的受灾体，准确的人口空间模拟是衡量洪涝灾情和实施防灾救灾的重要依据。利用遥感数据模拟人口空间分布需解决两大难题：（1）居民地类型、面积、位置的精确获取；（2）居民地类型、面积与人口数量的关系。基于地理意义和数学意义，对经典的城市人口一面积异速生长模型进行了扩展，导出了城乡人口一面积统一模型；并以大安市为例，建立了居民地分类体系，以1：5万地形图为辅助数据，利用ETM影像提取居民地信息，在上述模型的基础上建立了人口分布的反演模型，模拟人口的空间分布。通过精度评价，进一步证明了基于遥感数据的人口统计数据空间化的研究思路是切实可行的。