基于GF-1遥感数据监测的岩溶洼地洪涝灾害特征分析

2015年6月中旬,强降水引发了广西马山县、都安县、大化县岩溶洼地严重洪涝灾害,利用高分卫星数据获取周期快、空间分辨率高的优势对此次洪涝受灾情况开展监测评估。根据岩溶洼地遥感影像特征和多时相归一化植被指数变化特征识别岩溶洼地受淹信息,依托GIS空间叠置分析技术耦合遥感本底信息和基础地理数据,分析岩溶洼地洪涝灾害时空特征。本研究充分验证了GF-1卫星遥感数据监测岩溶洼地洪涝灾情的有效性,并可细致描绘岩溶洼地洪涝灾害淹没时间长、受灾面积小、数量多、分布广泛的特点。     

面向对象的GF-1卫星影像苹果树种植面积遥感提取研究——以山地丘陵地区的栖霞市为例

国产高分卫星1号(简称GF-1)可提供高空间分辨率遥感数据,这为实现精准农业提供良好的数据保障。但是,其在复杂地形作物遥感提取方面的适用性仍需要进一步探索和分析。因此,以山地丘陵地形为主的栖霞市为研究区,基于GF-1影像数据利用面向对象分类法提取苹果树的种植面积和空间分布信息。研究结果表明:引入植被覆盖度和坡度信息的面向对象决策树分类方法(简称优化分类方法)能够有效提高苹果树种植面积的遥感提取精度为94.1%,生产精度和用户精度分别为87.3%和90.3%。相比于最大似然监督分类和无辅助信息的面向对象决策树分类方法,优化分类方法遥感提取面积精度分别提高了17.4%和0.3%,生产精度分别提高了10.1%和2.6%,用户精度分别提高了10.1%和2.8%。该研究成果以期为GF-1卫星数据在山地丘陵地区的果园信息遥感提取提供基本的技术支撑和实践经验。     

面向对象的GF-1卫星影像苹果树遥感提取研究-以山地丘陵地区的栖霞市为例

国产高分卫星1号（简称GF-1）可提供高空间分辨率遥感数据，这为实现精准农业提供良好的数据保障。但是，其在复杂地形作物遥感提取方面的适用性仍需要进一步探索和分析。因此，以山地丘陵地形为主的栖霞市为研究区，基于GF-1影像数据利用面向对象分类法提取苹果树的种植面积和空间分布信息。研究结果表明：引入植被覆盖度和坡度信息的面向对象决策树分类方法（简称优化分类方法）能够有效提高苹果种植面积的遥感提取精度为94.1%，生产精度和用户精度分别为87.3%和90.3%。相比于最大似然监督分类和无辅助信息的面向对象决策树分类方法，本研究的优化方法遥感提取面积精度分别提高了17.4%和0.3%，生产精度分别提高了10.1%和2.6%，用户精度分别提高了10.1%和2.8%。该研究成果以期为GF-1卫星数据在山地丘陵地区的果园信息遥感提取提供基本的技术支撑和实践经验。     

基于哨兵1号的洪水淹没面积监测

准确及时得到洪水淹没区域及淹没面积,对于抗洪救灾有着重要意义。洪涝灾害时基本为阴雨天,光学遥感无法监测到洪水淹没有效区域,使时效性和准确性下降,利用星载合成孔径雷达(SAR)则不受云雨影响、可全天候观测,及时获得下垫面洪水淹没区域及面积,可为洪水监测提供有力保障。本文以2016年7月长江流域洪水为例,应用哨兵1号(Sentinel-1)星载合成孔径雷达结合阈值法和伪彩色合成等方法,在GIS工具下对长江流域部分湖泊和长江干流等提取水体区域,得到淹没范围和分县淹没面积,进行洪水淹没区变化分析,并与同期MODIS影像监测结果进行对比验证。结果表明基于哨兵1号的水体提取方法和淹没面积的计算可行。     

基于植被指数、光谱和形状指数的面向对象沙地提取方法研究*

以辽宁省康平县为研究区域,基于高分一号卫星(GF-1)空间分辨率16 m的多光谱影像,通过分析沙地提取的最优分割与合并尺度,以及沙地与其他地类的植被指数、光谱及形状指数特征差异,构建沙地特征提取规则,采用面向对象方法对沙地信息进行提取。结果表明：辽宁省康平县沙地最优分割尺度为40,最优合并尺度为90。沙地与非沙地的归一化植被指数和绿波段光谱均具有高可分性,Jeffries-Matusita（J-M）距离达到了1.92以上。基于植被指数、光谱特征和形状指数3个参数的面向对象沙地提取总体精度达到88.09%以上,Kappa系数高于0.81。此方法具有较好的适用性,能够为沙地信息提取和面积估算提供参考。     

基于高分卫星遥感数据的广西中小流域地表植被特征分析

利用高分卫星遥感数据(GF-1),通过不同流域植被的光谱特征分析,建立解译标志,采用遥感分类方法进行分类,获取流域的植被信息;采用GIS技术,分析不同类型的植被特征对中小流域洪涝灾害发生的影响。结果表明:流域洪涝灾害与地形地貌关系密切,研究结果对开展中小流域洪涝灾害监测有着重要的作用。     

基于GIS淹没模型的流域暴雨洪涝风险区划方法

在求取漳河流域雨洪曲线,分析流域历史暴雨洪涝风险个例基础上,确定流域致灾临界面雨量和洪涝风险水位段.采用耿贝尔极值Ⅰ型分布法求取流域不同重现期面雨量,基于GIS的暴雨洪涝淹没模型,利用D8及曼宁公式计算不同重现期面雨量淹没范围和水深;运用灾害风险原理,制作漳河流域暴雨洪涝风险区划.同时,对湖北省钟祥市行政区域制作了风险区划图,并与实际灾情进行了比较,暴雨洪涝灾害频发区与高风险区对应较好.结果表明,该方法能够直观表达暴雨洪涝灾害的形成,也反映了流域及研究区域内的暴雨洪涝灾害风险,有较清楚的物理意义.     

基于GIS的洛清江流域洪涝致灾面雨量计算方法研究

根据气象风险预警服务业务需要,基于1:250000基础地理信息数据,利用GIS水文分析模型,划分洛清江流域范围;基于气象要素及灾情资料,分析洛清江流域暴雨洪涝气候背景、洪涝灾害特征;采用线性回归统计分析方法,建立洛清江流域雨洪关系模型,确定洛清江流域不同风险等级致灾面雨量阈值;并通过历史典型个例,对洛清江流域致灾面雨量阈值加以验证,结果表明:基于GIS的洛清江流域洪涝致灾面雨量阈值划分较为合理,可为广西精细化暴雨洪涝灾害风险普查和气象风险预警服务业务化提供基础支撑。     

EOS-MODIS数据监测暴雨洪涝灾害的技术方法

简述了EOS-MODIS数据用于监测洪涝灾害的优点;采用EOS-MODIS的可见光和近红外波段的比值模式识别水体信息;通过比较位于江汉平原的长湖的2007年遥感估算面积与实际面积,对水体识别精度进行了检验。在此基础上,归纳出EOS-MODIS洪涝灾害监测流程。同时,通过一个实例分析了EOS-MODIS数据用于监测暴雨洪涝的效果。结果表明,EOS-MODIS数据可用于监测水体和暴雨洪涝灾害,且精度较高。最后,指出了EOS-MODIS数据监测洪涝灾害存在的若干问题。     

基于高分卫星的一季稻面积遥感估算

高分一号卫星(GF-1)是中国高分辨率对地观测系统中的重要成员之一,可以提供高空间分辨率的对地观测信息。本文以合肥市为研究范围,根据物候历选择2017年5月下旬和8月上旬的两个时相GF-1影像为研究资料,利用增强型植被指数(EVI)为监测判别指标,并以一季稻成熟期的蓝移现象作为辅助判别条件,构建了种植面积遥感估算模型。结果表明:通过对比验证模型,发现用统计调查数据来验证遥感估算结果的精度为93.2%,用混淆矩阵法来验证的精度和Kappa系数分别为83.7%和0.84。验证精度表明本文构建的遥感估算模型是合理可行的,为安徽省及合肥地区一季稻信息提取和估算提供参考。     

基于FloodArea模型的洪安涧河流域暴雨洪涝灾害风险区划

为直观反映暴雨洪涝灾害的淹没情景,及时有效地提供流域内的暴雨洪涝风险区划信息,采用洪安涧河流域气象站历史降水序列,结合致灾临界面雨量阈值和历史灾情数据,使用广义极值分布函数等,确定了不同重现期的致洪面雨量,采用FloodArea水文模型推演了洪水淹没的情景,并结合承灾体绘制了流域在不同重现期下的暴雨洪涝灾害风险区划图,提取了不同重现期和不同淹没深度下承灾体的受灾信息。结果表明:随着淹没水深的加深,人口和GDP受灾占比呈阶梯向上变化,而耕地和居民地受灾面积占比均呈明显对数函数关系增长;随着重现期的增大,流域洪涝灾害的危险程度逐渐加重,较高风险区分布在河道及中下游河道两侧蔓延处等区域,承灾体在低风险区的受灾占比最大(超过80%),极高风险区占比次之,中、高风险区占比最小。     

长江中下游地区洪涝灾害风险性评估

基于长江中下游地区2000—2008年湖北、湖南、江西、安徽、江苏、浙江6个省的洪涝灾情资料 (由于上海市洪涝灾情较轻未列入分析范围),运用灰色关联度法对该区域各省每年洪涝受灾情况进行量化,建立洪涝综合灾情指数。基于该指数,采用信息扩散理论评估模型对该区的洪涝灾害进行风险性评估,结果表明:各省洪涝灾害风险差异明显;该地区洪涝中灾频发,几乎1~2年就会遭遇其危害,安徽、湖北以及湖南发生大灾的可能性最大;江苏、浙江次之;江西遭遇大灾的概率相对较小。这一评估结果与近9年实际洪涝灾情统计资料相吻合,说明所用评估模型在处理不完备信息方面确有优势,可以推广应用。     

湖北省暴雨洪涝致灾指标研究

利用湖北省76站逐日降水量资料,采用耿贝尔极值Ⅰ型分布和百分位方法,分别对日最大降水量和过程最大降水量计算湖北省暴雨洪涝各等级的阈值,并统计洪涝历史发生次数,与实际灾害次数进行对比分析.结果表明:(1)虽然强度较大的日降水量也能导致灾害发生,但过程降水量则能更好地反映持续性降水累积效应的致灾作用;(2)百分位法中"分区域指标"和"全省统一指标"的渍涝次数两者接近,但是轻涝和一般洪涝在三峡河谷地区"全省统一指标"的次数明显小于"分区域指标"的次数,较重洪涝和严重洪涝次数在鄂西北和鄂西南地区"全省统一指标"统计结果明显偏少;(3)与实际洪涝灾害个例对比分析表明,百分位方法中"分区域指标"统计的洪涝灾害次数与各区域代表站的实际灾害次数更为接近.     

1616-1911年河南省异常洪涝灾害的时空特征及其成因

通过分类和整理1616-1911年河南省洪涝灾害记录,建立了洪涝灾害等级序列。采用Morlet小波变换、DBSCAN空间聚类等方法研究了河南异常洪涝灾害时空分异规律。探讨了洪涝发生对东亚夏季风和太阳活动变化的响应。结果表明：河南省洪涝灾害的发生存在80 a、30 a、20 a、9 a 4个主周期。在不同冷暖时期,北部地区洪涝灾害强度大于南部地区,且气候冷期洪涝强度和发生区域明显大于气候暖期,这除了与降水分布有关外,可能还与水域分布有关。河南南、北部洪涝强度对东亚夏季风强度的响应存在较大的差异,在东亚夏季风强年,季风系统位置偏北,易引起北部地区多洪涝;在东亚夏季风弱年,季风系统位置偏南,易引起南部地区多洪涝。不同时间尺度上二者相关性有显著差异,在100 a及以下时间尺度上,东亚夏季风对河南南部的洪涝影响显著;在200 a时间尺度上,东亚夏季风对河南北部的洪涝影响更显著。洪涝灾害易出现在太阳黑子数极值年及其附近,出现在极大值M年的频率高于极小值m年。河南北部的洪涝在各种不同时间尺度上对太阳黑子周期长度（SCL）的变化均有显著响应,河南南部的洪涝只在100 a尺度上对SCL的变化有显著响应,即当SCL变长（太阳活动减弱）时,有利于河南北部洪涝的少发;反之有利于洪涝的多发。河南省洪涝的变化可能是太阳活动与东亚夏季风共同作用的结果。进一步揭示历史洪涝发生规律及其成因对于正确预估未来旱涝趋势具有重要意义。     

基于MODIS和HJ-1数据的宿鸭湖水库面积遥感监测研究

水体与植被、城市和土壤等地物在不同波段的光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体信息的基本原理。以宿鸭湖水库为例,在水体光谱特征分析的基础上,采用归一化植被指数（NDVI）方法提取2010年的MODIS和HJ-1遥感影像上的水体信息。首先将MODIS数据的第1和第2波段,以及HJ-1数据的第3和第4波段经过波段运算得到NDVI图像。将两种遥感图像中NDVI值为负的像元判识为水体,NDVI值为正的判识为水库周围的农田,经过计算像元数量得到水体面积信息。水体判识阈值在全年变化范围在-0．08和0．08之间。HJ-1数据具有较高的空间分辨率,水体判识的结果比MODIS数据更加精确。利用HJ—I数据水体监测结果对MODIS数据结果进行校正,使得到的监测结果同时具有较高的时间分辨率和空间分辨率。研究结果表明：利用HJ-1数据校正后的MODIS数据所测得的水域面积与实际观测得到的水库蓄水量之间的复相关系数为0．8603,显著提高了水体监测的精度,从而为大范围的水资源与水环境动态监测提供了迅速、可靠的依据。     

利用HJ-1卫星数据监测山区水库资源

遥感技术能够快速、宏观地获得研究区域的数据,已成为湖泊环境动态变化监测的重要技术手段。但是对于山区的湖泊和河流而言,由于沟壑众多,河道狭窄,水体像元多为混合像元,利用现有方法提取水体遥感影像难度较大。水体与植被、城市和土壤等地物在不同波段的光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体信息的基本原理。本文在水体光谱特征分析的基础上,描述了HJ-1卫星数据特征及所采用的山区水体信息的遥感提取方法,并以南湾水库为例,描述了利用植被指数(NDVI)方法识别水体信息的技巧:首先将HJ-1数据的第3和第4波段经过波段运算得到NDVI图像;再将两种遥感图像中NDVI值小于0的像元判识为水体,NDVI值大于0的判识为水库周围的农田,经过计算像元数量得到水体面积信息;最后在各种专业软件的支持下,结合非监督分类的水体识别效果,将水体与其他地物类型区分开来。结果表明,利用HJ-1卫星数据可有效排除其他地物的干扰,显著提高水体监测的精度。     

MODIS资料在2003渭河洪涝灾害动态监测中的应用

本文通过对MODIS资料中植被、水体、土壤等不同地物的光谱特性进行分析,得出了可用于洪涝监测的通道,并提出了MODIS洪涝监测遥感资料处理流程和水体的量化判识指标。利用上述流程、方法和判识指标对2003年渭河流域发生的近50a来最严重的洪涝灾害的整个发生和发展过程实施了动态监测,制作了MODIS渭河遥感洪涝监测动态变化图像和水情专题图,并估算了淹没面积。为政府和防汛部门科学有效地组织救灾提供了可靠依据。     

洪涝淹没范围的遥感监测研究

通过对NOAA/AVHRR遥感图像数据的地物光谱特征和水体信息的分析 ,结合水体光谱和空间特征 ,确定洪涝淹没范围的自动提取模型。     

基于高分卫星影像的复杂山区光伏电站信息提取

该文基于高分卫星资料,通过基于规则的面向对象分类、基于最邻近法的监督分类及基于CART分类器的监督分类三种不同分类方法,对复杂山区光伏电站进行提取,对比三种分类提取方法结果并完成精度验证。结果表明,合理的分割参数有利于提高光伏电站提取精度;基于规则的面向对象分类法光伏电站提取精度最佳,最邻近分类法次之,CART分类器分类法最差,可利用基于规则的面向对象分类法较为准确地进行复杂山区光伏电站信息提取,为光伏产业健康、合理发展提供一定的数据支撑。     

非冻结水体对气温影响的观测试验与模拟评估

为定量评估水体对温度的影响,通过观测试验和数值模拟研究不同尺度水体的影响范围,并进行敏感性试验分析,得到以下主要结果:(1)观测试验表明,冬、春季水体对周围的影响主要表现为夜间增温和白天降温,离水体越近,效果越明显,影响范围小尺度水体冬季可达200 m,春季影响距离减小,大尺度水体可达1 km,水体的增温作用存在背景风速阈值,小尺度水体的阈值为3 m·s~(-1),大尺度水体的阈值为4 m·s~(-1),当背景风速小于阈值时,增温作用显著,大于阈值时,增温作用不显著,白天降温作用受风速的影响不大。(2)数值模拟结果表明,不同尺度水体对温度均有白天降温、夜间升温的作用,以0.05℃为标准,小尺度水体对温度的影响范围达到100 m,以0.2℃为标准,大尺度水体的影响范围达到3.7 km左右。(3)对背景风速、初始温度、天气状况的敏感性分析表明,夜间,当风速小于对应阈值时,风速越大,水体对下风向的影响越大,大于对应阈值时,水体的影响不随风速变化而变化;白天,水体对下风向的影响受初始风速的影响不如夜间明显,夜间,温度越高,水体的影响距离越小,白天反之,水体对温度的影响随天气变化显著不同。