文献类型：期刊文章

作　　者：郭山川[1,2,3] 杜培军[1,2,3] 蒙亚平[1,2,3] 王欣[1,2,3] 唐鹏飞[1,2,3] 林聪[1,2,3] 夏俊士[4]

GUO Shanchuan;DU Peijun;MENG Yaping;WANG Xin;TANG Pengfei;LIN Cong;XIA Junshi(School of Geography and Ocean Science,Nanjing University,Nanjing 210023,China;Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology,Nanjing University,Nanjing 210023,China;Key Laboratory for Land Satellite Remote Sensing Applications of Ministry of Natural Resources,Nanjing 210023,China;Geoinformatics Unit,RIKEN Center for Advanced Intelligence Project(AIP),Tokyo 103-0027,Japan)

机构地区：[1]南京大学地理与海洋科学学院,南京210023 [2]江苏省地理信息技术重点实验室,南京210023 [3]自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室,南京210023 [4]日本理化学研究所革新智能研究所,东京103-0027

出　　处：《遥感学报》

基　　金：国家自然科学基金(编号:41631176)。

年　　份：2021

卷　　号：25

期　　号：10

起止页码：2127-2141

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：合成孔径雷达(SAR)因其对地观测全天候、全天时优势,成为多云多雨天气限制下洪水动态监测中不可或缺的数据来源之一。由于GEE(Google Earth Engine)云计算平台的兴起和短重访Sentinel-1数据的可获取性,洪水监测与灾害评估目前正面向动态化、广域化快速发展。顾及洪水淹没区土地覆盖变化的复杂性和发生时间的不确定性,基于时序Sentinel-1A卫星数据提出了针对大尺度范围、连续长期的汛情自动检测及动态监测方法。该方法首先,利用图像二值化分割时序SAR数据实现水体时空分布粗制图,逐像素计算时间序列中被识别为水体候选点的频率。然后,利用Sentinel-2光学影像对精度较粗的初期SAR水体提取结果进行校正,得到精细的水体分布图。最后,针对不同频率区间的淹没特点,采用差异化的时序异常检测策略识别淹没范围:对低频覆水区利用欧氏距离检测时序断点,以提取扰动强度大、淹没时间短的洪涝灾害区;对高频覆水区利用标准分数(Z-Score)检测时序断点,以提取季节性水体覆盖区。在GEE平台上利用该方法,实现了2020-05—10长江中下游地区全域洪水淹没范围时空信息的自动、快速、有效监测,揭示了不同区域汛情发展模式的差异性。本文提出的洪水快速监测方法对大尺度下的汛情动态监测、灾害定量评估和快速预警响应具有重要的现实意义。

关 键 词：洪水监测  水体提取 时序SAR数据  Google Earth Engine  长江中下游 Sentinel-1A  

分 类 号：TN957.52] P237] TV87]