高牧寒,秦 昆,王妮满,陈 昆

(1. 武汉大学 遥感信息工程学院,湖北 武汉 430079; 2. 自然资源部海南测绘资料信息中心,海南 海口 570100)

0 引言

洪涝灾害具有突发性、区域性等特点,是最严重、最常见的自然灾害之一。近些年,洪涝灾害造成的损失呈上升趋势[1-3]。

洪涝灾害评估可以为防洪减灾、应急预警和科学决策提供重要依据,主要以致灾危险性为主,承灾体脆弱性、孕灾环境敏感性、防灾减灾能力为辅进行评估。致灾危险性作为灾害风险的直观反映指标,研究者选用的衡量因子各不相同,包括暴雨强度、暴雨频次、汛期平均降雨量和水淹深度等[4-7]。其中,水淹深度由于资料缺失,模拟困难,通常会被其他指标替代。然而,水淹深度可以直接反映灾害的危险程度,利于灾前应急避险、灾害评估等,对洪涝灾害决策有重要意义。

现有的洪涝水淹风险研究方法主要包括模型评估、空间信息技术等。模型评估对数据量要求高,如林森等[8]收集近30万条数据,利用XGBoost算法建立了6个评估模型;CHOUBIN等[9]以51个洪水位置点为基础,使用多变量判别分析、分类回归树以及支持向量机对洪涝风险进行集合预测。空间信息技术主要采用被动遥感以及地理信息系统(geographical information system,GIS)技术。随着遥感卫星数据的发展,不少研究者选用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像进行水淹提取。如孙书腾等[10]利用灾害前后多时相Sentinel-1遥感影像提取河南省鹤壁市浚县水淹范围;沈兰芝等[11]以河南省鹤壁市为例,提出了一种可以快速提取SAR影像中水体信息的最大类间方差法(Quick-OTSU);HU等[12]以洞庭湖为研究区,根据Sentine-1A影像,提出了启发式自动水体提取算法。……