摘" 要：該文基于北江流域2024年2號洪水發(fā)生前后的4景高分三號雷達影像數(shù)據(jù)，采用單閾值法提取6處重點區(qū)域高精度水體范圍，并利用多時相變化檢測方法提取洪水淹沒范圍，結合主要江河水文站點雨水情監(jiān)測數(shù)據(jù)，動態(tài)分析洪水淹沒情況，并利用全國自然災害風險普查承災體公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)進行洪水影響分析。結果表明，該研究提取的洪水淹沒范圍與水位實測數(shù)據(jù)基本吻合，清遠市英德城區(qū)、波羅坑臨時淹沒區(qū)和潖江蓄滯洪區(qū)一帶洪水淹沒情況嚴重，人口、GDP、農作物受淹影響較大，評估結果可為洪水淹沒監(jiān)測和影響評估提供科學技術支撐。

關鍵詞：高分三號；SAR影像；洪水監(jiān)測；水體提?。缓樗绊懺u估

中圖分類號：P426.616" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2024）36-0085-04

Abstract： Based on 4 scenes of high-resolution-3 radar image data before and after the No.2 flood in the Beijiang Basin in 2024， this paper uses a single threshold method to extract high-precision water body ranges in 6 key areas， and uses a multi-temporal change detection method to extract flood inundation. Range， combined with rainwater monitoring data from major river hydrological stations， the flood inundation situation is dynamically analyzed， and flood impact is analyzed using the kilometer grid data of disaster-bearing bodies of the National Natural Disaster Risk Survey. The results show that the flood inundation range extracted in this study is basically consistent with the measured water level data. The flood inundation situation in Yingde Urban area， Boluokeng temporary inundation area and Minjiang River flood storage and detention area of Qingyuan City is serious， and the population， GDP， and crops are greatly affected by inundation. The assessment results can provide scientific and technical support for flood inundation monitoring and impact assessment.

Keywords： GF-3; SAR image; flood monitoring; water body extraction; flood impact assessment

我國地處東亞季風帶，降水時空分布不均，且地形復雜，暴雨洪澇災害時有發(fā)生。開展洪澇災害監(jiān)測分析，識別淹沒區(qū)域范圍，評估受災區(qū)域影響損失，對洪水防御、應急搶險和災后重建等工作具有重要意義[1]。由于洪水傳播歷時短、速度快、范圍廣，傳統(tǒng)的水文水位站只能覆蓋江河重點斷面，無法全面反映洪水淹沒情況，而遙感成像技術具有短周期、大范圍覆蓋、高時效性的特點，在洪水淹沒動態(tài)監(jiān)測中具有廣泛的運用。

合成孔徑雷達（SAR）是一種主動式微波遙感技術，具有全天時、全天候成像能力，洪水期間可穿透云霧獲取地面信息。朱璨陽等[2]在2020年巢湖洪澇災害監(jiān)測研究中，利用哨兵一號 VH單極化數(shù)據(jù)，使用了單閾值水體提取方法獲取了洪水淹沒范圍，精度較高。賈詩超等[3]基于哨兵一號VV和VH雙極化數(shù)據(jù)在鄱陽湖流域水體信息提取研究中，提出了SDWI水體指數(shù)法，提高了水體識別精度。湯玲英等[4]基于面向對象方法對SAR數(shù)據(jù)提取洪水淹沒范圍，成功運用廣西臨桂會仙巖溶濕地區(qū)域洪水動態(tài)監(jiān)測。何穎清等[5]利用高分三號SAR數(shù)據(jù)，提出圖像差法用于鄭州“7·20”特大暴雨洪水淹沒監(jiān)測，具有較好實用性。

高分三號衛(wèi)星是我國自主研發(fā)搭載SAR傳感器的雷達遙感衛(wèi)星，分辨率覆蓋1～500 m，具備多種成像模式，適合開展洪澇災害監(jiān)測。本研究利用高分三號SAR數(shù)據(jù)，對2024年北江2號特大洪水淹沒區(qū)域進行監(jiān)測，并基于第一次全國自然災害風險普查承災體公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)，評估淹沒區(qū)域的人口、GDP和農作物影響損失，為防洪減災和災情評估提供技術支撐。

1" 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)介紹

1.1" 研究區(qū)概況

北江是廣東省境內一條重要河流，地理位置在東經(jīng)111°52′～114°41′，北緯23°10′～25°25′，流域面積達46 710 km2。北江流域屬亞熱帶季風型氣候，年平均降水量在1 800 mm，洪水一般出現(xiàn)在4—7月。2024年4月16日以來，廣東迎來4月最強降雨過程，北江流域干支流水位不斷上漲，20日北江干流石角水文站流量達12 000 m3/s，編號為“北江2024年第2號洪水”，同時據(jù)水文部門預測，在21日前后將發(fā)展形成近百年一遇的特大洪水，防洪形勢嚴峻。本研究是位于北江干流中游的韶關城區(qū)、沙口至英德段、波羅坑臨時淹沒區(qū)，北江一級支流連江英德大灣鎮(zhèn)、浛洸至西牛段，潖江蓄滯洪區(qū)等6處重點區(qū)域。

1.2" 數(shù)據(jù)介紹

本研究收集了北江2號洪水發(fā)生前和洪峰過境時各2景高分三號精細條帶SAR影像數(shù)據(jù)，分辨率均為10 m。影像主要參數(shù)見表1。

2" 研究方法

水體由于散射能力較弱，通常在雷達影像上表現(xiàn)為深黑色，與其他地物特征有明顯區(qū)別，利用這個特點可以將水體從SAR影像中提取出來。而洪水與常規(guī)水體在雷達影像上的光譜特征相近，使用常規(guī)水體提取的方法很難將洪水和常規(guī)水體在單一影像上分離。利用多時相變化檢測的方法可以剔除常規(guī)水體和其他低反射區(qū)域陰影的影響，因此本研究將洪水前后的水體范圍做變化檢測，提取洪水淹沒范圍進而開展受災影響統(tǒng)計分析工作。圖2為本研究采用的技術路線，主要包括資料收集、影像預處理、洪水淹沒范圍提取和淹沒影響統(tǒng)計分析4個步驟。

2.1" 資料收集

收集的資料包括研究區(qū)域DEM數(shù)據(jù)和第一次全國自然災害風險普查承災體公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)。其中DEM數(shù)據(jù)用于SAR影像地理編碼處理，本研究采用ASTER DEM數(shù)據(jù)，分辨率為30 m，承災體公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)主要用于統(tǒng)計受淹區(qū)域的影響損失評估，包含農作物面積、人口、GDP三類損失數(shù)據(jù)，格網(wǎng)大小為1 km。

2.2" 影像預處理

影像預處理包括多視處理、濾波、地理編碼、輻射定標、影像裁剪和幾何校正6個步驟，目的是去除影像噪聲、增強地物信息和糾正影像坐標，便于后續(xù)水體提取。影像裁剪進一步提取研究范圍，提高計算效率。

2.3" 洪水淹沒范圍提取

研究使用的SAR影像包含了HH和HV雙極化數(shù)據(jù)，在HV極化圖像上，水體與非水體具有更大的差異特征，而SAR影像水體提取方法中單閾值法具有精度高、方法簡單的優(yōu)勢，適用于小圖幅SAR影像的水體提取，因此本研究基于HV極化數(shù)據(jù)，利用單閾值法提取水體信息。由于水體和陸地在SAR影像上的差異特征，在像元統(tǒng)計直方圖上會形成明顯的2類波峰，2個波峰的波谷即為水體判別的閾值[6]，如圖3所示。利用此方法獲取所有影像的水體分割閾值，提取水體范圍。SAR影像水體提取完成后，需開展精度驗證工作，分為定性和定量2類。定性驗證是將水體提取結果疊加到原始影像上進行人工判定，檢查是否出現(xiàn)大范圍錯分漏分現(xiàn)象，定量驗證則是生成隨機樣點進行定量判別，每處區(qū)域隨機生成50個檢查點，結合天地圖等高清影像目視解譯，判別水體提取精度，如圖4所示。檢查發(fā)現(xiàn)，水體提取整體效果良好，樣本檢查精度達83%～91%。最后利用變化檢測的方法，通過相同區(qū)域洪水前后的水體范圍進行空間擦除分析，生成洪水淹沒范圍。

2.4" 淹沒影響統(tǒng)計分析

將洪水淹沒范圍與廣東省風險普查承災體調查成果公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)進行疊加分析，分別統(tǒng)計圖幅范圍內受洪水淹沒影響的農作物面積、人口、GDP三類數(shù)據(jù)，每類影響損失計算公式為

洪水淹沒影響=∑×Li，" （1）

式中：n為圖幅范圍內承災體格網(wǎng)數(shù)量；i為承災體格網(wǎng)序號；i為正整數(shù)且大于等于1；si為序號為i的承災體格網(wǎng)內洪水淹沒圖斑面積；s為承災體格網(wǎng)面積；Li為序號為i的承災體格網(wǎng)損失統(tǒng)計值。

3" 結果與分析

通過對4景SAR影像洪水淹沒范圍提取，可獲得研究區(qū)域洪水淹沒影響范圍，如圖5所示，利用風險普查承災體格網(wǎng)數(shù)據(jù)分別統(tǒng)計每處區(qū)域受洪水影響的GDP、人口和農作物面積情況，見表2。

通過疊加洪水發(fā)生時各區(qū)域河道重點水文（位）站點的雨水情監(jiān)測數(shù)據(jù)進一步分析可知，韶關市區(qū)新韶水文站在4月20日時距離警戒水位還差3 m，洪水淹沒范圍較小，只有下游部分低洼區(qū)域受淹。沙口至英德段和波羅坑臨時淹沒區(qū)在4月20日至21日水位持續(xù)上漲，英德（五）水位站在4月21日下午6時水位為33.8 m，超警戒7.8 m，距離歷史最高水位（34.51 m）差0.71 m，洪水量級接近百年一遇，波羅坑臨時淹沒區(qū)啟用，大片土地受淹，影響人口2 650人、影響GDP約2.42億元，農作物受淹面積為626 hm2。大灣鎮(zhèn)和浛洸鎮(zhèn)至西牛鎮(zhèn)段所處的連江流域在21日受淹嚴重，大灣水位站在4月21日下午6時水位為47.19 m，超警戒5.19 m，且大灣鎮(zhèn)、浛洸鎮(zhèn)、西牛鎮(zhèn)鎮(zhèn)區(qū)一帶地勢較為低洼，出現(xiàn)了非常嚴重的水浸現(xiàn)象，影響人口和農作物面積較大，導致了巨大的損失。潖江蓄滯洪區(qū)江口圩水位站在4月21日下午6時水位為20.54 m，接近洪峰水位，超警戒4.54 m，潖江蓄滯洪區(qū)淹沒大片區(qū)域，面積達21.91 km2，圖上體現(xiàn)為大片淹沒范圍，與實際情況基本吻合。

4" 結論

本研究利用北江流域2024年2號洪水發(fā)生前后4景高分三號雷達影像和風險普查承災體公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)分析了洪水淹沒范圍，評估了受淹區(qū)域的人口、GDP、農作物面積，可為洪水影響損失評估提供技術支撐。

同時在研究過程中也發(fā)現(xiàn)一定局限性，在利用單閾值法提取水體時，由于洪水期間受河道垃圾漂浮物等影響，提取的水體范圍有一定偏差，需要適當人工修正。在利用風險普查承災體公里格網(wǎng)進行空間統(tǒng)計分析時，概化了格網(wǎng)內的實際人口、GDP、農作物分布，導致統(tǒng)計結果出現(xiàn)一定偏差。后續(xù)將探索相關水體提取方法和影響損失評估方法，進一步提高精度。

參考文獻：

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[2] 朱璨陽，耿君，李金超，等.基于Sentinel-1衛(wèi)星SAR數(shù)據(jù)的2020年巢湖洪澇監(jiān)測及災情分析[J].合肥工業(yè)大學學報（自然科學版），2023，46（9）：1217-1223.

[3] 賈詩超，薛東劍，李成繞，等.基于Sentinel-1數(shù)據(jù)的水體信息提取方法研究[J].人民長江，2019，50（2）：213-217.

[4] 湯玲英，劉雯，楊東，等.基于面向對象方法的Sentinel－1A SAR 在洪水監(jiān)測中的應用[J].地球信息科學學報，2018，20（3）：377－384.

[5] 何穎清，齊志新，馮佑斌，等.基于高分三號雷達遙感影像的洪澇災害監(jiān)測——以鄭州“7·20”特大暴雨災害為例[C]//中國水利學會.中國水利學會2021學術年會論文集第二分冊.黃河水利出版社，2021：8.

[6] 沈蘭芝，諶華，范鳳云，等.基于Q-OTSU算法高分三號水體快速提取方法研究——以河南鶴壁洪澇災害監(jiān)測為例[J].自然災害學報，2022，31（4）：134-143.