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        高分三號(hào)聚束模式數(shù)據(jù)在城市洪水災(zāi)害應(yīng)急中的應(yīng)用

        2022-10-31 11:59:12魏文杰
        地理空間信息 2022年10期

        林 熙,羅 鼎*,連 蓉,魏文杰

        (1.重慶市地理信息和遙感應(yīng)用中心,重慶 401147;2.高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重慶數(shù)據(jù)與應(yīng)用中心,重慶 401147)

        高分三號(hào)(GF-3)衛(wèi)星是“國(guó)家高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專項(xiàng)”中唯一的民用微波遙感成像衛(wèi)星,也是我國(guó)首顆分辨率達(dá)到1 m的C頻段多極化高分辨率合成孔徑雷達(dá)衛(wèi)星,具備聚束、全極化條帶、波成像等12種成像模式[1-2]。在不同成像模式下,其空間分辨率從1~500 m,幅寬則從10~650 km,具備詳查和普查功能[2]。尤其是GF-3聚束模式數(shù)據(jù),分辨率達(dá)1 m,可為洪水應(yīng)急監(jiān)測(cè)中水域提取工作提供更高的精度和準(zhǔn)確度。目前,我國(guó)的GF-3和歐洲的Sentinel-1已被應(yīng)用于各地洪水監(jiān)測(cè)[3-5],本文以重慶市為例,探討其洪水應(yīng)急監(jiān)測(cè)的應(yīng)用價(jià)值。

        1 研究區(qū)概況

        研究區(qū)域位于長(zhǎng)江、嘉陵江交匯處,重慶市朝天門一帶,該區(qū)域?qū)儆谥貞c兩江四岸的核心區(qū),自古以來(lái)都是長(zhǎng)江上游商貿(mào)最繁忙的水域。2020-08-19~2020-08-20,長(zhǎng)江上游最大洪峰“長(zhǎng)江2020年第5號(hào)”洪水和“嘉陵江2020年第2號(hào)”洪水在重慶匯集并通過(guò)主城區(qū),長(zhǎng)江重慶寸灘站20日8∶15時(shí)出現(xiàn)洪峰水位191.62 m,相應(yīng)流量74 500 m3/s,超過(guò)保證水位8.12 m;嘉陵江磁器口站20日14∶00時(shí)出現(xiàn)洪峰水位194.29 m,超過(guò)保證水位8.65 m[6]?!伴L(zhǎng)江2020年第5號(hào)洪水”是我國(guó)長(zhǎng)江流域自1981年以來(lái)發(fā)生的最大的洪水災(zāi)害,與“長(zhǎng)江2020年第4號(hào)洪水”相差時(shí)間短,甚至在第4號(hào)洪汛過(guò)程尚未結(jié)束的情況下再次過(guò)境,多地發(fā)生了超歷史洪水,造成了較大的經(jīng)濟(jì)損失,并導(dǎo)致長(zhǎng)江干流全線大幅超過(guò)保證水位。三峽水庫(kù)迎來(lái)了建庫(kù)以來(lái)流量的最大值74 000 m3/s,并首次開啟十一孔泄洪[7]。為了保護(hù)群眾生命財(cái)產(chǎn)安全,重慶啟動(dòng)了防汛I級(jí)應(yīng)急響應(yīng),全力應(yīng)對(duì)。在本次應(yīng)急中,重慶市應(yīng)急救援隊(duì)第一時(shí)間聯(lián)系中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心,調(diào)動(dòng)高分衛(wèi)星對(duì)長(zhǎng)江重慶區(qū)域進(jìn)行及時(shí)拍攝,同時(shí)出動(dòng)無(wú)人機(jī)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行定點(diǎn)監(jiān)控,為防洪救災(zāi)提供最新的地理信息數(shù)據(jù)。

        2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及水體提取原理介紹

        2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

        本文所使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為GF-3聚束模式數(shù)據(jù),成像時(shí)間為2020-08-19(23∶34時(shí)),方位向分辨率為1.0~1.5 m,距離向分辨率為0.9~2.5 m,成像寬度為10 km。所使用的其他輔助數(shù)據(jù)包括ALOS 12.5 m DEM地形數(shù)據(jù),輔助進(jìn)行地形糾正和水域提取。

        2.2 SAR數(shù)據(jù)水體提取原理

        SAR影像的灰度值代表了雷達(dá)回波強(qiáng)度的大小,雷達(dá)回波強(qiáng)度又定量地由雷達(dá)后向散射系數(shù)決定。后向散射系數(shù)受雷達(dá)系統(tǒng)的波長(zhǎng)、極化方式、入射角、地面目標(biāo)的表面粗糙度和復(fù)介電常數(shù)等因素影響。通常一個(gè)具體的雷達(dá)系統(tǒng)的波長(zhǎng)、極化方式、入射角是固定的,地面復(fù)介電常數(shù)受多種因素的影響,與表層土壤的水分含量有較好的相關(guān)性。洪水期間,表層土壤的濕度相差不大。因此,可以認(rèn)為地面分辨率單元內(nèi)的回波強(qiáng)度由該單元范圍內(nèi)的平均粗糙度決定[8],即當(dāng)?shù)乇頋穸容^大時(shí),SAR影像像元亮度就反映了該像元所對(duì)應(yīng)的地面平均粗糙度。當(dāng)表面粗糙程度愈大時(shí),雷達(dá)回波強(qiáng)度較大,影像上表現(xiàn)為亮色調(diào);而光滑表面由于雷達(dá)波束的側(cè)視,鏡面反射使回波的能量很弱,回波強(qiáng)度較小,在影像上表現(xiàn)為黑色調(diào)[9]。與SAR波長(zhǎng)相比,陸地相對(duì)為粗糙表面,水面相對(duì)為光滑表面,因此在SAR微波遙感影像上陸地通常為灰白色或黑灰色,水體為暗色或黑色。然而,洪水一般帶有較多泥沙和懸浮物,洪水周邊高樓的漫反射同樣會(huì)影響洪水表面信號(hào)的反射,因此洪水的雷達(dá)回波信號(hào)受多種因素影響,較非洪水期間河水雷達(dá)信號(hào)反射強(qiáng)度大,如圖1所示。

        圖1 雷達(dá)波在不同水面的反射情況

        聚束模式成像是衛(wèi)星在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,通過(guò)控制天線方位向波束指向來(lái)調(diào)整雷達(dá)視線角,使其固定指向某一場(chǎng)景來(lái)提高方位向積累時(shí)間,從而通過(guò)等效的增加合成孔徑長(zhǎng)度的方法得到更高的方位分辨率[10]。如圖2所示,衛(wèi)星在對(duì)固定區(qū)域進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間拍攝時(shí),在增加方位分辨率的同時(shí),區(qū)域累計(jì)回波信號(hào)也更強(qiáng),這使得高反射地物容易過(guò)度曝光,低反射地物反射信息也得到加強(qiáng)。因此,聚束模式數(shù)據(jù)上水體的反射強(qiáng)度更高,周邊地物的信號(hào)漫反射對(duì)水體信號(hào)影響更大,傳統(tǒng)閾值法或雙峰法難以將水體和周邊地物區(qū)分開。因此,本文使用光學(xué)遙感提取的思路,使用面向?qū)ο蟮姆椒?,綜合考慮亮度、形狀、紋理、對(duì)象間關(guān)系、高程等多種因素對(duì)SAR影像進(jìn)行水域提取。

        圖2 聚束成像模式原理

        3 高分三號(hào)聚束模式數(shù)據(jù)水域提取

        3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        本文使用GAMMA軟件進(jìn)行GF-3數(shù)據(jù)處理,處理流程如圖3所示。首先將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為GAMMA軟件格式,然后進(jìn)行多視處理,采用多視處理對(duì)單視復(fù)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行方位向和距離向平均,抑制斑點(diǎn)噪聲,提升影像的輻射分辨率。多視處理后的結(jié)果如圖4所示,從圖中可以看出,長(zhǎng)江和嘉陵江的江面灰度值并不一致,在渝中半島周邊受密集高樓的影響,亮度較其他地方偏高;同時(shí)部分高反射地物出現(xiàn)了高曝光情況,如南濱路的雙子樓,以及朝天門的來(lái)福士大樓。這對(duì)水體提取帶來(lái)了一定程度的影響。對(duì)多視處理后的數(shù)據(jù),結(jié)合DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行地理編碼,得到地圖坐標(biāo)系下的SAR數(shù)據(jù)。由于SAR數(shù)據(jù)分辨率較高,為了在地理編碼中不降低SAR數(shù)據(jù)分辨率,需要得到與之分辨率相對(duì)應(yīng)的查找表,因此需要分辨率相近的DEM數(shù)據(jù)。由于所使用的DEM數(shù)據(jù)分辨率為12.5 m,因此將其重采樣分辨率為3 m,再進(jìn)行地理編碼,如圖5所示。

        圖3 GF-3數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖

        圖4 多視處理后的結(jié)果

        圖5 地理編碼后的結(jié)果

        3.2 水域提取

        由于洪水期間水面雷達(dá)反射回波情況受多種因素影響,較難通過(guò)閾值法或雙峰法來(lái)將其區(qū)分開來(lái),因此,本文使用面向?qū)ο蟮姆绞剑瑢?duì)影像進(jìn)行水域提取?;诿嫦?qū)ο蠓指畹乃w提取算法可以對(duì)SAR影像進(jìn)行多尺度分割,充分考慮地物的散射、形狀和紋理等特征,將整個(gè)圖像分成眾多的“同質(zhì)均一”的斑塊,可以有效避免“椒鹽現(xiàn)象”,提取的結(jié)果更加具有完整性,且對(duì)細(xì)小水體的提取更加有效[11]。

        本文使用eCognition軟件對(duì)GF-3數(shù)據(jù)進(jìn)行水體提取,考慮水體灰度的不均勻性,實(shí)驗(yàn)引入DEM地形數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助提取。對(duì)SAR數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分割,設(shè)置SAR數(shù)據(jù)分割權(quán)重為2,DEM數(shù)據(jù)分割權(quán)重為1。分割后,水體和其他地物輪廓有較好的體現(xiàn)。通過(guò)分析水體灰度直方圖設(shè)置閾值,并結(jié)合DEM高程進(jìn)行水體提取。通過(guò)高程限定,一定程度避免了高樓陰影和山體陰影對(duì)提取結(jié)果造成的影響。針對(duì)提取出的水體較零散,部分高樓強(qiáng)曝光對(duì)水體提取造成的影響,對(duì)已提取水體進(jìn)行形態(tài)學(xué)修復(fù),最終提取結(jié)果如圖6所示。

        圖6 水體提取結(jié)果

        3.3 結(jié)果分析

        從結(jié)果圖可以看出,洪水范圍基本在長(zhǎng)江、嘉陵江河谷,這得益于重慶山地地形,城區(qū)地勢(shì)高,即便本次洪水超保證水位8 m,依然沒有對(duì)城市主體生產(chǎn)生活造成影響。就具體細(xì)節(jié)來(lái)看,如圖7-1所示,濱江道路部分已被水淹沒,沿江建筑物部分進(jìn)水;朝天門廣場(chǎng)下面階梯部分已全部被淹沒。

        由于洪水過(guò)境時(shí)間較短且受天氣影響,期間未拍攝到高分辨率的光學(xué)影像。因此,為驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性,將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與19日17∶37時(shí)朝天門附近航拍照片進(jìn)行對(duì)比,通過(guò)無(wú)人機(jī)航拍影像獲得典型位置洪水實(shí)際淹沒范圍,再在該區(qū)域歷史光學(xué)影像上量測(cè)洪水真實(shí)覆蓋范圍和提取范圍,進(jìn)行精度驗(yàn)證。圖7-2、3、4為圖7-1中區(qū)域a、b、c分別對(duì)應(yīng)的實(shí)際位置,從航拍畫面中可清晰看到洪水實(shí)際覆蓋情況,再在圖8歷史影像中量測(cè)洪水實(shí)際超過(guò)正常水位線分別是104 m、80 m、96 m,而實(shí)驗(yàn)提取范圍在相同位置量測(cè)的洪水超過(guò)正常水位線分別為94 m、70 m、120 m,準(zhǔn)確率分別為90%、88%、75%,平均準(zhǔn)確率為84%。

        圖7 提取結(jié)果細(xì)節(jié)與航拍對(duì)比

        圖8 提取范圍定量分析

        對(duì)比表明,實(shí)驗(yàn)提取結(jié)果與航拍畫面基本保持一致,證明了提取的有效性。與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方式相比,遙感應(yīng)急監(jiān)測(cè)的快速性和準(zhǔn)確性作用得到充分體現(xiàn)。同時(shí)提取結(jié)果與實(shí)際結(jié)果仍然存在一定的差異,且江面仍然存在異常圖斑,這可能是城市高樓反射的雷達(dá)回波,以及江面船只或雜物導(dǎo)致的反射異常。

        4 結(jié)語(yǔ)

        利用GF-3聚束數(shù)據(jù)對(duì)“長(zhǎng)江2020年第5號(hào)”洪水和“嘉陵江2020年第2號(hào)”洪水交匯時(shí)進(jìn)行了應(yīng)急監(jiān)測(cè),提取了洪水范圍,與航拍照片對(duì)比,驗(yàn)證了提取的準(zhǔn)確性。同時(shí)實(shí)驗(yàn)所采用的水體提取流程成熟、高效,在應(yīng)急狀態(tài)下可迅速提取結(jié)果供應(yīng)急使用。實(shí)驗(yàn)充分發(fā)揮了遙感大面積監(jiān)測(cè)特點(diǎn)以及GF3聚束數(shù)據(jù)的高分辨率特征,對(duì)沿江淹沒情況有較好的反映。結(jié)果表明GF-3衛(wèi)星在洪澇災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)中,可以提供有力的數(shù)據(jù)支持,當(dāng)洪澇災(zāi)害發(fā)生時(shí)可以迅速啟動(dòng)應(yīng)急響應(yīng),在最短的時(shí)間內(nèi)獲取災(zāi)區(qū)的SAR影像,通過(guò)雷達(dá)圖像解譯進(jìn)行受災(zāi)體的識(shí)別,從而為救災(zāi)工作提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的信息。

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