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        基于GF-3號遙感影像水體信息提取的鄭州市洪澇災害監(jiān)測

        2021-11-22 09:44:04王景旭邱士可
        河南科學 2021年10期
        關鍵詞:區(qū)域

        王景旭, 邱士可, 王 正, 王 超, 杜 軍

        (河南省科學院地理研究所,鄭州 450000)

        目前,利用遙感手段快速大面積獲取水體分布對于洪澇災害評估、土地資源調(diào)查等方面具有重要意義[1-3].光學遙感中利用水體的光譜特征來提取水體分布,但無法穿透陰雨天氣的云雨霧,形成清晰的光譜影像,因此在洪澇災害的評估方面存在較多劣勢[4-5]. 而合成孔徑雷達(SAR)能夠穿透云雨霧,反映地表物體信息,因此SAR影像可以彌補光學遙感在陰雨霧天的局限[6-8]. 基于SAR影像對洪澇災害進行遙感監(jiān)測,需要快速準確地提取洪澇水體信息,目前應用最為廣泛的水體信息快速提取方法為閾值分割法[9]. 安成錦等通過實測SAR圖像對比分析了不同Otsu分割算法的閾值關系[10]. 郭欣等采用雙峰法、Otsu算法和區(qū)域生長法提取水體信息對寧鄉(xiāng)市洪水掩膜監(jiān)測[11].

        高分三號衛(wèi)星(GF-3)是我國首顆高分辨率多極化SAR衛(wèi)星,為國內(nèi)多極化SAR遙感發(fā)展提供了支持,解決了國內(nèi)SAR影像數(shù)據(jù)源缺乏的問題,為國內(nèi)洪澇災害研究提供了重要的數(shù)據(jù)支持[12-14]. 目前,利用GF-3衛(wèi)星數(shù)據(jù)來提取水體信息,監(jiān)測國內(nèi)洪澇災害的研究已有不少成果[15-17]. 李勝陽等通過GF-3號衛(wèi)星數(shù)據(jù)對2017年黃河第1號洪水開展遙感監(jiān)測[18].

        國家衛(wèi)星應用中心在7月20日河南省遭受強降雨過程時,利用GF-3號衛(wèi)星拍攝不同時間段河南省主要受災區(qū)域的SAR 影像,并免費對外公布. 本文以鄭州市“7.20”特大洪澇災害為背景,利用GF-3 號衛(wèi)星SAR數(shù)據(jù)提取鄭州市強降雨前后主要水體面積變化,評估鄭州市主要洪澇災害區(qū)域.

        1 研究區(qū)域

        1.1 研究區(qū)概況

        根據(jù)所獲取的GF-3數(shù)據(jù),研究區(qū)選取鄭州市市轄區(qū),包括金水區(qū)、惠濟區(qū)、二七區(qū)、中原區(qū)、管城回族區(qū)及滎陽市(圖1). 鄭州市位于伏牛山脈向黃淮平原的過渡地帶,全市平均海拔110 m,地勢由西南向東北逐步傾斜. 鄭州市屬北溫帶季風氣候,年平均氣溫14.4 ℃,年平均降水量640.9 mm[19]. 2021 年7 月20 日,鄭州市遭遇罕見強降雨過程,城市內(nèi)澇嚴重.本文以此次強降雨過程中鄭州市受重點關注區(qū)域,主要包括常莊水庫、尖崗水庫、丁店水庫以及居民區(qū)周圍水面(帝湖、龍湖)以及受災較為嚴重的航海路.

        圖1 研究區(qū)Fig.1 Study area of Zhengzhou

        1.2 強降雨過程

        7月17日至21 日,河南省出現(xiàn)歷史罕見的持續(xù)性強降水天氣過程,全省各地市均出現(xiàn)暴雨,北中部出現(xiàn)大暴雨和特大暴雨. 全省平均降水量150.5 mm,地市平均降水量最大為鄭州461.7 mm,最大降水站點出現(xiàn)在新密市白寨931.5 mm. 7月20日16時至17時,鄭州市1 h降雨量為創(chuàng)紀錄的201.9 mm,20日全天,鄭州地區(qū)出現(xiàn)大暴雨、特大暴雨,平均降水量302 mm,最大降水為二七區(qū)尖崗水庫696.9 mm.

        2 研究方法

        2.1 數(shù)據(jù)源

        GF-3衛(wèi)星是我國目前“高分衛(wèi)星專項”中唯一的微波遙感衛(wèi)星,屬C頻段多極化高分辨率合成孔徑雷達SAR衛(wèi)星. GF-3衛(wèi)星的SAR影像具有幅寬大、模式多等特點,能夠獲取分辨率1~500 m的多極化SAR影像.本文選取GF-3 L2 級精細成像模式(FSII)的HV 極化SAR 影像,成像時間分別為鄭州市暴雨前的6 月9 號SAR數(shù)據(jù),以及降雨過程中7月20號與降雨過后的7月22號和24號的SAR數(shù)據(jù)(圖2).

        圖2 GF-3 FSII模式HV極化影像Fig.2 HV images of GF-3 in FSII mode

        2.2 數(shù)據(jù)處理

        2.2.1 GF-3號影像配準 為確保6月9日、7月20日、7月22日及7月24日的GF-3號影像數(shù)據(jù)之間的地理坐標一致,且解譯的水體成果與實際地理位置相同,以鄭州市5 m分辨率的可見光影像作為參考影像,利用PIE-Basic軟件中影像配準工具選取控制點,對GF-3號SAR影像進行影像配準和幾何精校正.

        2.2.2 水體信息提取 PIE-Basic 6.3軟件中提供了自動化的地物提取工具,利用工具中的魔術棒功能可以實現(xiàn)單體地物的智能化提取. 魔術棒功能是根據(jù)圖像像元的RGB三個數(shù)值的均值提取像素區(qū)域,由于圖像的拉伸顯示效果不同,可能會影響提取出的效果,因此GF-3號影像均采用2%線性拉伸的方式來顯示影像.魔術棒提取單體地物是以當前標記的中心點為準,向周邊進行標記搜索,以中心點的RGB均值與周邊像素RGB均值計算差值,并與閾值作為判斷標準來提取地物邊界. 當差值小于等于閾值時,像元作為目標地物被提取出來,否則不進行標記(圖3).

        圖3 PIE-Basic軟件的水體邊界提取Fig.3 Water body extraction in PIE-Basic software

        3 結果

        3.1 水體邊界提取

        在鄭州市“7.20”強降水過程中,鄭州周邊多個水庫處于高水位運行狀態(tài). 選取的6個鄭州市主要區(qū)域的水體邊界信息可以看出,7月20日和7月22日水體面積最大. 其中,位于索須河的丁店水庫與航海東路的水體面積變化最大. 常莊水庫、尖崗水庫、龍湖和帝湖的面積變化較小. 常莊水庫與尖崗水庫由于面積相對較大,且河道排水較為順暢,因此面積變化不明顯. 龍湖水面變化同樣不明顯,但龍湖金融中心由于雨水未能及時排出,形成大面積洪澇積水. 位于索須河的丁店水庫由于面積較小,強降雨后水量明顯超出水庫承載力,積水面積明顯增加. 位于航海東路與隴海路之間的低洼地勢在7月20日的強降雨下出現(xiàn)嚴重積水,直至7月24號仍未完全退去.

        圖4 鄭州市主要水體面積變化Fig.4 Change of main water body area in Zhengzhou

        3.2 水體特征分析

        為了便于未來對城市洪澇災害進行快速監(jiān)測,對SAR 影像中的水體信息進行統(tǒng)計,分析水體的像元后向散射強度特征. 利用PIE-Basic 選取水體和非水體ROI 區(qū)域,然后統(tǒng)計水體和非水體像元的強度特征的灰度直方圖,用于判斷分析水體-非水體的邊界特征閾值. 從水體-非水體的灰度直方圖中可以看出,水體的后向散射明顯小于非水體[20]. 水體一般呈現(xiàn)鏡面反射,其粗糙度較低,由于微波雷達后向散射對鏡面反射的敏感程度較低,造成的散射強度低,利于水體的識別. 圖5 中可以看出,水體像元主要集中于小于50 dB 強度值范圍內(nèi),而非水體像元的像元值則大多大于100 dB 強度值,因此選取50 dB 作為特征閾值,來提取水體分布信息,以獲取鄭州市洪澇災害的最佳提取效果.

        圖5 GF-3號HV圖像中水體-非水體灰度直方圖Fig.5 The water-nonwater gray histogram of HV image of GF-3

        3.3 洪水分類監(jiān)測結果

        采用水體-非水體中直方圖中的特征閾值50 dB對鄭州市的GF-3號SAR影像進行水體分類提取,結果如圖6所示. 可以看出,7月20日強降雨過程中,整個鄭州市區(qū)出現(xiàn)大面積的水體范圍,直至7月22日降雨過程結束,部分區(qū)域仍然存在一定的積水. 圖6中可以看出,強降雨過程中鄭州東部金水區(qū)和管城區(qū)洪澇淹沒區(qū)域的面積較大. 由于鄭州市整體地勢呈現(xiàn)西高東低,降雨過程產(chǎn)生的積水逐漸往鄭州市東部區(qū)域匯集,造成較大范圍的洪澇積水.

        3.4 鄭州市市轄區(qū)水體信息統(tǒng)計分析

        以6月9日的鄭州市市轄區(qū)水體面積為基準,計算強降雨后的水體面積變化,并結合鄭州市市轄區(qū)邊界對各市轄區(qū)水體面積變化進行統(tǒng)計分析. 圖7 中可以看出,各市轄區(qū)7 月20 日水體面積變化最大,隨著降雨過程的停止,水體面積逐漸下降. 中原區(qū)、上街區(qū)、管城回族區(qū)及二七區(qū)洪澇積水在24日已恢復到降雨前的面積,金水區(qū)和惠濟區(qū)在24 日仍存在部分積水. 7月20日由于瞬時降雨較大,鄭州市內(nèi)各河流及水庫受排水功能限制,水體面積存在明顯上升. 東部的金水區(qū)和管城回族區(qū)水面面積變化較大,惠濟區(qū)則因黃河水位上漲的原因,面積變化最大. 7月22日降水停止后,隨著水體中雨水逐漸排出,水面面積逐漸降低. 惠濟區(qū)緊靠黃河,排水較為順暢,水位下降較快,在7月22日便保持水面穩(wěn)定. 其次洪澇積水回落速度較快的是管城回族區(qū).

        圖7 強降雨前后基于GF-3影像提取的鄭州市市轄區(qū)水體面積變化Fig.7 Changes of water area extracted from GF-3 images in Zhengzhou municipal district before and after heavy rainfall

        4 結論

        本文以GF-3號雷達影像對鄭州市“7.20”特大暴雨過程中市轄區(qū)水體進行識別,分析了暴雨前后鄭州市主要水體的面積變化. 結果表明,鄭州市市轄區(qū)水體面積在7月20日強降雨過程中增加較為快速,且東部區(qū)域的水體面積要大于西部區(qū)域,這是由于鄭州西高東低的地勢原因形成的. 惠濟區(qū)由于緊靠黃河,有著較為便捷的排澇渠道,因此洪澇積水下降速度最快. GF-3號衛(wèi)星與傳統(tǒng)光學影像相比,能夠在降雨過程中對目標區(qū)域進行實時的水體變化監(jiān)測,可以在降雨過程前后清晰地反映城市積水及內(nèi)澇信息,能夠較好地識別水體面積變化;利用水體-非水體的灰度直方圖統(tǒng)計可以較快地確定水體的分割閾值,較快地提取城市水體面積.

        GF-3號作為我國首個高分辨率合成孔徑雷達衛(wèi)星,能夠全天候獲取受災區(qū)域的遙感影像,如果能夠結合國產(chǎn)遙感軟件,提升GF-3號影像處理及水體淹沒區(qū)域自動提取的時效性,這對于洪澇災害監(jiān)測以及防災減災領域業(yè)務化應用前景具有重要意義.

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