基于高分三号雷达影像的洪水淹没监测及影响评估

摘" 要：该文基于北江流域2024年2号洪水发生前后的4景高分三号雷达影像数据，采用单阈值法提取6处重点区域高精度水体范围，并利用多时相变化检测方法提取洪水淹没范围，结合主要江河水文站点雨水情监测数据，动态分析洪水淹没情况，并利用全国自然灾害风险普查承灾体公里格网数据进行洪水影响分析。结果表明，该研究提取的洪水淹没范围与水位实测数据基本吻合，清远市英德城区、波罗坑临时淹没区和潖江蓄滞洪区一带洪水淹没情况严重，人口、GDP、农作物受淹影响较大，评估结果可为洪水淹没监测和影响评估提供科学技术支撑。

关键词：高分三号；SAR影像；洪水监测；水体提取；洪水影响评估

中图分类号：P426.616" " " 文献标志码：A" " " " " 文章编号：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

我国地处东亚季风带，降水时空分布不均，且地形复杂，暴雨洪涝灾害时有发生。开展洪涝灾害监测分析，识别淹没区域范围，评估受灾区域影响损失，对洪水防御、应急抢险和灾后重建等工作具有重要意义[1]。由于洪水传播历时短、速度快、范围广，传统的水文水位站只能覆盖江河重点断面，无法全面反映洪水淹没情况，而遥感成像技术具有短周期、大范围覆盖、高时效性的特点，在洪水淹没动态监测中具有广泛的运用。

合成孔径雷达（SAR）是一种主动式微波遥感技术，具有全天时、全天候成像能力，洪水期间可穿透云雾获取地面信息。朱璨阳等[2]在2020年巢湖洪涝灾害监测研究中，利用哨兵一号 VH单极化数据，使用了单阈值水体提取方法获取了洪水淹没范围，精度较高。贾诗超等[3]基于哨兵一号VV和VH双极化数据在鄱阳湖流域水体信息提取研究中，提出了SDWI水体指数法，提高了水体识别精度。汤玲英等[4]基于面向对象方法对SAR数据提取洪水淹没范围，成功运用广西临桂会仙岩溶湿地区域洪水动态监测。何颖清等[5]利用高分三号SAR数据，提出图像差法用于郑州“7·20”特大暴雨洪水淹没监测，具有较好实用性。

高分三号卫星是我国自主研发搭载SAR传感器的雷达遥感卫星，分辨率覆盖1～500 m，具备多种成像模式，适合开展洪涝灾害监测。本研究利用高分三号SAR数据，对2024年北江2号特大洪水淹没区域进行监测，并基于第一次全国自然灾害风险普查承灾体公里格网数据，评估淹没区域的人口、GDP和农作物影响损失，为防洪减灾和灾情评估提供技术支撑。

1" 研究区域和数据介绍

1.1" 研究区概况

北江是广东省境内一条重要河流，地理位置在东经111°52′～114°41′，北纬23°10′～25°25′，流域面积达46 710 km2。北江流域属亚热带季风型气候，年平均降水量在1 800 mm，洪水一般出现在4—7月。2024年4月16日以来，广东迎来4月最强降雨过程，北江流域干支流水位不断上涨，20日北江干流石角水文站流量达12 000 m3/s，编号为“北江2024年第2号洪水”，同时据水文部门预测，在21日前后将发展形成近百年一遇的特大洪水，防洪形势严峻。本研究是位于北江干流中游的韶关城区、沙口至英德段、波罗坑临时淹没区，北江一级支流连江英德大湾镇、浛洸至西牛段，潖江蓄滞洪区等6处重点区域。

1.2" 数据介绍

本研究收集了北江2号洪水发生前和洪峰过境时各2景高分三号精细条带SAR影像数据，分辨率均为10 m。影像主要参数见表1。

2" 研究方法

水体由于散射能力较弱，通常在雷达影像上表现为深黑色，与其他地物特征有明显区别，利用这个特点可以将水体从SAR影像中提取出来。而洪水与常规水体在雷达影像上的光谱特征相近，使用常规水体提取的方法很难将洪水和常规水体在单一影像上分离。利用多时相变化检测的方法可以剔除常规水体和其他低反射区域阴影的影响，因此本研究将洪水前后的水体范围做变化检测，提取洪水淹没范围进而开展受灾影响统计分析工作。图2为本研究采用的技术路线，主要包括资料收集、影像预处理、洪水淹没范围提取和淹没影响统计分析4个步骤。

2.1" 资料收集

收集的资料包括研究区域DEM数据和第一次全国自然灾害风险普查承灾体公里格网数据。其中DEM数据用于SAR影像地理编码处理，本研究采用ASTER DEM数据，分辨率为30 m，承灾体公里格网数据主要用于统计受淹区域的影响损失评估，包含农作物面积、人口、GDP三类损失数据，格网大小为1 km。

2.2" 影像预处理

影像预处理包括多视处理、滤波、地理编码、辐射定标、影像裁剪和几何校正6个步骤，目的是去除影像噪声、增强地物信息和纠正影像坐标，便于后续水体提取。影像裁剪进一步提取研究范围，提高计算效率。

2.3" 洪水淹没范围提取

研究使用的SAR影像包含了HH和HV双极化数据，在HV极化图像上，水体与非水体具有更大的差异特征，而SAR影像水体提取方法中单阈值法具有精度高、方法简单的优势，适用于小图幅SAR影像的水体提取，因此本研究基于HV极化数据，利用单阈值法提取水体信息。由于水体和陆地在SAR影像上的差异特征，在像元统计直方图上会形成明显的2类波峰，2个波峰的波谷即为水体判别的阈值[6]，如图3所示。利用此方法获取所有影像的水体分割阈值，提取水体范围。SAR影像水体提取完成后，需开展精度验证工作，分为定性和定量2类。定性验证是将水体提取结果叠加到原始影像上进行人工判定，检查是否出现大范围错分漏分现象，定量验证则是生成随机样点进行定量判别，每处区域随机生成50个检查点，结合天地图等高清影像目视解译，判别水体提取精度，如图4所示。检查发现，水体提取整体效果良好，样本检查精度达83%～91%。最后利用变化检测的方法，通过相同区域洪水前后的水体范围进行空间擦除分析，生成洪水淹没范围。

2.4" 淹没影响统计分析

将洪水淹没范围与广东省风险普查承灾体调查成果公里格网数据进行叠加分析，分别统计图幅范围内受洪水淹没影响的农作物面积、人口、GDP三类数据，每类影响损失计算公式为

洪水淹没影响=∑×Li，" （1）

式中：n为图幅范围内承灾体格网数量；i为承灾体格网序号；i为正整数且大于等于1；si为序号为i的承灾体格网内洪水淹没图斑面积；s为承灾体格网面积；Li为序号为i的承灾体格网损失统计值。

3" 结果与分析

通过对4景SAR影像洪水淹没范围提取，可获得研究区域洪水淹没影响范围，如图5所示，利用风险普查承灾体格网数据分别统计每处区域受洪水影响的GDP、人口和农作物面积情况，见表2。

通过叠加洪水发生时各区域河道重点水文（位）站点的雨水情监测数据进一步分析可知，韶关市区新韶水文站在4月20日时距离警戒水位还差3 m，洪水淹没范围较小，只有下游部分低洼区域受淹。沙口至英德段和波罗坑临时淹没区在4月20日至21日水位持续上涨，英德（五）水位站在4月21日下午6时水位为33.8 m，超警戒7.8 m，距离历史最高水位（34.51 m）差0.71 m，洪水量级接近百年一遇，波罗坑临时淹没区启用，大片土地受淹，影响人口2 650人、影响GDP约2.42亿元，农作物受淹面积为626 hm2。大湾镇和浛洸镇至西牛镇段所处的连江流域在21日受淹严重，大湾水位站在4月21日下午6时水位为47.19 m，超警戒5.19 m，且大湾镇、浛洸镇、西牛镇镇区一带地势较为低洼，出现了非常严重的水浸现象，影响人口和农作物面积较大，导致了巨大的损失。潖江蓄滞洪区江口圩水位站在4月21日下午6时水位为20.54 m，接近洪峰水位，超警戒4.54 m，潖江蓄滞洪区淹没大片区域，面积达21.91 km2，图上体现为大片淹没范围，与实际情况基本吻合。

4" 结论

本研究利用北江流域2024年2号洪水发生前后4景高分三号雷达影像和风险普查承灾体公里格网数据分析了洪水淹没范围，评估了受淹区域的人口、GDP、农作物面积，可为洪水影响损失评估提供技术支撑。

同时在研究过程中也发现一定局限性，在利用单阈值法提取水体时，由于洪水期间受河道垃圾漂浮物等影响，提取的水体范围有一定偏差，需要适当人工修正。在利用风险普查承灾体公里格网进行空间统计分析时，概化了格网内的实际人口、GDP、农作物分布，导致统计结果出现一定偏差。后续将探索相关水体提取方法和影响损失评估方法，进一步提高精度。

参考文献：

[1] 郏建，邱梦凌，贾学松，等.基于高分三号影像的洪水淹没水深监测[J].中国防汛抗旱，2022，32（S1）：4-8.

[2] 朱璨阳，耿君，李金超，等.基于Sentinel-1卫星SAR数据的2020年巢湖洪涝监测及灾情分析[J].合肥工业大学学报（自然科学版），2023，46（9）：1217-1223.

[3] 贾诗超，薛东剑，李成绕，等.基于Sentinel-1数据的水体信息提取方法研究[J].人民长江，2019，50（2）：213-217.

[4] 汤玲英，刘雯，杨东，等.基于面向对象方法的Sentinel－1A SAR 在洪水监测中的应用[J].地球信息科学学报，2018，20（3）：377－384.

[5] 何颖清，齐志新，冯佑斌，等.基于高分三号雷达遥感影像的洪涝灾害监测——以郑州“7·20”特大暴雨灾害为例[C]//中国水利学会.中国水利学会2021学术年会论文集第二分册.黄河水利出版社，2021：8.

[6] 沈兰芝，谌华，范凤云，等.基于Q-OTSU算法高分三号水体快速提取方法研究——以河南鹤壁洪涝灾害监测为例[J].自然灾害学报，2022，31（4）：134-143.