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        “2022.6”珠江流域洪澇災(zāi)害應(yīng)急遙感監(jiān)測(cè)

        2023-03-05 03:03:00劉宏潔宋文龍李小濤楊永民陳修華
        中國(guó)防汛抗旱 2023年2期

        劉宏潔 宋文龍 楊 昆 李小濤 李 蓉 江 威 楊永民 陳修華

        (1.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院,北京 100038;2.水利部遙感技術(shù)應(yīng)用中心,北京 100038)

        1 基本情況

        受大氣環(huán)流、地形及臺(tái)風(fēng)等因素影響,珠江流域洪澇災(zāi)害頻繁發(fā)生[1]。衛(wèi)星遙感技術(shù)具有覆蓋范圍廣、時(shí)效性強(qiáng)等特點(diǎn),可對(duì)洪澇災(zāi)害區(qū)域進(jìn)行快速且大范圍的監(jiān)測(cè),反演水體范圍等多種要素,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)洪澇災(zāi)害的快速響應(yīng)與影響評(píng)估[2-4],為迅速掌握洪澇情況、及時(shí)制定防汛決策提供支持。

        衛(wèi)星遙感根據(jù)傳感器接收的地表水體電磁波特性進(jìn)行水體信息監(jiān)測(cè)。不同類型的遙感數(shù)據(jù)源在水體信息監(jiān)測(cè)中各有優(yōu)勢(shì),目前較為常用的遙感水體提取方法為基于光學(xué)影像的水體指數(shù)法,其中歸一化水體指數(shù)(Normalized Difference Water Index,NDWI)與改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)的應(yīng)用較多[5-6]。張麗文等[7]基于高分一號(hào)光學(xué)影像構(gòu)建NDWI,結(jié)合土地利用類型對(duì)武漢市2016年洪澇災(zāi)害淹沒(méi)范圍進(jìn)行了監(jiān)測(cè);吳慶雙等[8]基于哨兵二號(hào)多光譜遙感影像,構(gòu)建了MNDWI 模型,使用人工目視解譯進(jìn)行水體信息提??;Shao 等[9]基于風(fēng)云四號(hào)衛(wèi)星(FengYun-4A Satellite,F(xiàn)Y-4A),搭載多通道掃描成像輻射計(jì)(Advanced Geostationary Radiation Imager,AGRI)通 過(guò) 多 時(shí) 相 快速合成得到晴空影像,采用歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetable Index,NDVI)結(jié)合近紅外波段信息,完成了南亞?wèn)|北部流域的洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)。然而洪澇災(zāi)害發(fā)生時(shí)一般雨水偏多,光學(xué)影像無(wú)法穿透厚重云霧,難以及時(shí)有效的提取水體信息[10]。雷達(dá)遙感影像具有不受天氣影響,具有全天時(shí)、全天候的數(shù)據(jù)獲取能力,可穿云透霧,為災(zāi)區(qū)及時(shí)、有效的提供信息[11-12]。董臻[13]基于哨兵一號(hào)雷達(dá)衛(wèi)星,使用深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)鄱陽(yáng)湖湖區(qū)2020 年洪澇災(zāi)害的監(jiān)測(cè);郭鵬等[14]基于高分三號(hào)雷達(dá)衛(wèi)星對(duì)鄭州2021 年“7·21”暴雨洪澇災(zāi)害進(jìn)行了淹沒(méi)面積監(jiān)測(cè);Zhang等[15]提出了一種利用多時(shí)相哨兵一號(hào)地面測(cè)距探測(cè)影像自動(dòng)快速探測(cè)半干旱區(qū)洪水的方法,并對(duì)2015年巴基斯坦季節(jié)性洪水的淹沒(méi)范圍進(jìn)行了監(jiān)測(cè)。

        2022 年5 月下旬至7 月上旬,珠江流域連續(xù)出現(xiàn)強(qiáng)降雨過(guò)程,累計(jì)面降雨量624 mm,較常年同期偏多約4成。其中,西江先后發(fā)生4次編號(hào)洪水、北江先后發(fā)生3次編號(hào)洪水、韓江發(fā)生1次編號(hào)洪水,珠江流域共發(fā)生兩次流域性較大洪水,特別是北江2022 年第2 號(hào)洪水,形成時(shí)間與西江2022 年第4 號(hào)洪水接近,且為1915 年以來(lái)最大洪水,汛情急、來(lái)勢(shì)猛,防汛形勢(shì)嚴(yán)峻復(fù)雜[16-18]。

        基于以上背景,應(yīng)用歐空局哨兵一號(hào)、國(guó)產(chǎn)高分三號(hào)和海絲一號(hào)衛(wèi)星雷達(dá)影像,結(jié)合高分一號(hào)、吉林一號(hào)衛(wèi)星光學(xué)影像,開(kāi)展2022 年珠江流域性洪澇災(zāi)害重點(diǎn)區(qū)域應(yīng)急遙感監(jiān)測(cè),對(duì)潖江蓄滯洪區(qū)的動(dòng)態(tài)變化及圍的啟用情況、洪澇災(zāi)害重點(diǎn)區(qū)域的動(dòng)態(tài)變化情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)與分析。

        2 研究區(qū)域與研究方法

        2.1 研究區(qū)域

        珠江流域由西江、北江、東江及珠江三角洲諸河組成,跨越云南、貴州、廣西、廣東、湖南、江西6?。ㄗ灾螀^(qū))和香港、澳門(mén)特別行政區(qū)以及越南東北部,總面積45.37 萬(wàn)km2(我國(guó)境內(nèi)面積44.21萬(wàn)km2),是我國(guó)七大流域之一。

        珠江主干流西江發(fā)源于云南省的馬雄山東麓,自西向東流經(jīng)4?。ㄗ灾螀^(qū)),全長(zhǎng)2 075 km,集水面積35.31萬(wàn)km2;北江發(fā)源于江西省石碣大茅坑,自北向南流經(jīng)3省,干流全長(zhǎng)468 km,集水面積4.67萬(wàn)km2;東江發(fā)源于江西省的椏髻缽,由北向南流入廣東,干流全長(zhǎng)520 km,集水面積2.7萬(wàn)km2。西江、北江在廣東省三水思賢滘,東江在廣東省東莞市石龍鎮(zhèn)分別匯入珠江三角洲,經(jīng)崖門(mén)等八大口門(mén)注入南海。

        2.2 研究方法

        合成孔徑雷達(dá)的后向散射強(qiáng)度與地物表面粗糙度密切相關(guān),不同地物間表現(xiàn)為灰度值的變化[19]。由于水體表面光滑大多為鏡面散射,對(duì)雷達(dá)的后向散射能力較弱,因此在雷達(dá)影像中表現(xiàn)為暗黑色[20]。基于閾值分割的雷達(dá)影像水體提取方法簡(jiǎn)單高效,可將水體與非水體劃分為二值圖像,主要有經(jīng)驗(yàn)法、最大類間方差法、雙峰法等[21]。

        首先對(duì)雷達(dá)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)數(shù)變化、地理配準(zhǔn)等預(yù)處理,得到后向散射強(qiáng)度圖,使用經(jīng)驗(yàn)法通過(guò)人機(jī)交互識(shí)別確定閾值,可快速獲取研究區(qū)域的水體淹沒(méi)情況,滿足洪澇應(yīng)急監(jiān)測(cè)需求。

        2.3 研究數(shù)據(jù)

        本次監(jiān)測(cè)應(yīng)用的雷達(dá)數(shù)據(jù)包括國(guó)產(chǎn)高分三號(hào)、海絲一號(hào)與歐空局哨兵一號(hào)衛(wèi)星雷達(dá)影像數(shù)據(jù)。應(yīng)用的光學(xué)影像包括國(guó)產(chǎn)高分一號(hào)、吉林一號(hào)衛(wèi)星光學(xué)影像數(shù)據(jù)。

        哨兵一號(hào)數(shù)據(jù)使用谷歌地球引擎(Goggle Earth Engine,GEE)進(jìn)行實(shí)時(shí)下載處理,高分一號(hào)與高分三號(hào)數(shù)據(jù)由中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心實(shí)時(shí)推送。海絲一號(hào)對(duì)標(biāo)國(guó)際先進(jìn)雷達(dá)衛(wèi)星指標(biāo),是國(guó)內(nèi)首顆C 波段商業(yè)合成孔徑雷達(dá)遙感衛(wèi)星,于2020 年12 月22 日發(fā)射升空,具有二維高空間分辨率的優(yōu)勢(shì),目前較少應(yīng)用于洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)[22]。吉林一號(hào)于2015 年10 月7 日以一箭四星的方式發(fā)射入軌,是我國(guó)首次發(fā)射的商用高分辨率衛(wèi)星,目前已構(gòu)成我國(guó)最大的商業(yè)遙感衛(wèi)星星座[23],截至2022 年8 月,吉林一號(hào)在軌衛(wèi)星已達(dá)70 顆。衛(wèi)星傳感器參數(shù)與影像信息分別如表1、表2所示。

        表1 衛(wèi)星傳感器參數(shù)

        表2 衛(wèi)星影像信息

        3 洪澇災(zāi)害應(yīng)急遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果

        3.1 潖江蓄滯洪區(qū)圍洪澇災(zāi)害應(yīng)急遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

        (1)蓄滯洪區(qū)圍啟用情況。6 月22 日潖江蓄滯洪區(qū)啟用分洪,但由于圍的啟用既包括人為開(kāi)啟,又包括自然漫堤,且由于洪澇災(zāi)害發(fā)生時(shí)情況危險(xiǎn)復(fù)雜、形勢(shì)變化較快等原因,潖江蓄滯洪區(qū)已啟用的圍數(shù)量不能在短時(shí)間內(nèi)被準(zhǔn)確掌握。

        通過(guò)遙感手段可以對(duì)蓄滯洪區(qū)圍的啟用情況進(jìn)行快速且準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)與判別。根據(jù)6月23日的雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示,潖江蓄滯洪區(qū)共有6個(gè)圍內(nèi)部有淹沒(méi)區(qū)域(圖1(a))。其中5個(gè)圍(獨(dú)樹(shù)圍、大廠圍、踵頭圍、下岳圍、江咀圍)內(nèi)可見(jiàn)明顯淹沒(méi)區(qū),確認(rèn)啟用。另外監(jiān)測(cè)到良塘圍內(nèi)有部分淹沒(méi)區(qū)域,但僅根據(jù)雷達(dá)影像結(jié)果無(wú)法判定良塘圍是否啟用,因此結(jié)合光學(xué)影像進(jìn)行判別(圖1(b)),可知圍內(nèi)淹沒(méi)區(qū)域?yàn)閮?nèi)部蓄水,良塘圍并未啟用。

        圖1 潖江蓄滯洪區(qū)圍啟用監(jiān)測(cè)結(jié)果

        (2)蓄滯洪區(qū)洪澇災(zāi)害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。潖江蓄滯洪區(qū)水體淹沒(méi)遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果如圖2 所示。經(jīng)統(tǒng)計(jì)(表3),潖江蓄滯洪區(qū)6 月14 日水體面積已有一定幅度增加;6 月22 日啟用分洪,23 日遙感影像可見(jiàn)水體面積大幅增加,達(dá)39.51 km2;6月26日,水體面積出現(xiàn)較大程度消退。

        圖2 潖江蓄滯洪區(qū)水體淹沒(méi)面積動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

        3.2 洪澇災(zāi)害應(yīng)急遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

        對(duì)清遠(yuǎn)市英德市縣(區(qū))及周邊鄉(xiāng)(鎮(zhèn))進(jìn)行洪澇災(zāi)害應(yīng)急遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)(圖3),影像范圍內(nèi)水體面積遙感監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3 所示,可知6 月14 日英德市縣(區(qū))已有小范圍內(nèi)澇,6 月23 日受淹最為嚴(yán)重,水體面積達(dá)143.16 km2,而6 月26 日洪水已消退,與6 月2 日水體面積無(wú)較大差別。

        圖3 英德市縣(區(qū))及周邊鄉(xiāng)(鎮(zhèn))洪澇淹沒(méi)面積遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

        表3 潖江蓄滯洪區(qū)及英德市縣(區(qū))及周邊鄉(xiāng)(鎮(zhèn))水體面積遙感監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)表km2

        3.3 西江干流梧州段水體面積遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

        對(duì)西江干流梧州段水體進(jìn)行洪澇災(zāi)害應(yīng)急遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)(圖4),桂江支流思良江區(qū)域洪澇淹沒(méi)情況較為嚴(yán)重。6 月18 日,思良江水漫過(guò)防洪堤,倒灌進(jìn)梧州市萬(wàn)秀區(qū)鎮(zhèn)安村133.3 hm2的核心示范區(qū),包括66.67 hm2農(nóng)田完全被洪水覆蓋,且洪水威脅南部梧州工業(yè)園區(qū);梧州市萬(wàn)秀區(qū)夏郢鎮(zhèn)11 個(gè)村莊農(nóng)田嚴(yán)重積水。6 月19 日,洪水未有消退趨勢(shì),6月20日,積水開(kāi)始消退。

        圖4 西江干流梧州段水體面積遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

        4 結(jié)論與討論

        本文利用哨兵一號(hào)、高分三號(hào)和海絲一號(hào)雷達(dá)影像,結(jié)合高分一號(hào)、吉林一號(hào)衛(wèi)星光學(xué)影像,開(kāi)展2022年珠江流域性洪澇災(zāi)害重點(diǎn)區(qū)域應(yīng)急遙感監(jiān)測(cè),結(jié)論如下:

        (1)潖江蓄滯洪區(qū)6月23日共啟用5個(gè)圍,分別是獨(dú)樹(shù)圍、大廠圍、踵頭圍、下岳圍、江咀圍。

        (2)北江流域潖江蓄滯洪區(qū)與英德市縣(區(qū))及周邊鄉(xiāng)(鎮(zhèn))在6月14日均已有小范圍內(nèi)澇,在23日水體面積達(dá)最大,分別為39.51 km2與143.16 km2,26日水體基本消退。

        (3)西江干流梧州段6月18日思良江水倒灌進(jìn)梧州市萬(wàn)秀區(qū),19日洪水未有消退趨勢(shì),20日積水開(kāi)始消退。

        監(jiān)測(cè)結(jié)果表明,雷達(dá)遙感影像可以及時(shí)準(zhǔn)確地獲取水體面積信息,可有效彌補(bǔ)光學(xué)影像在暴雨天氣時(shí)的數(shù)據(jù)空缺,發(fā)揮穿云透霧的巨大優(yōu)勢(shì)。然而在蓄滯洪區(qū)圍的啟用情況監(jiān)測(cè)方面,雖然雷達(dá)影像可及時(shí)提取水體信息,但對(duì)內(nèi)部淹沒(méi)面積較少的圍,其啟用情況需結(jié)合光學(xué)影像進(jìn)一步判別,而這較依賴于天氣狀況。針對(duì)各類數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率與時(shí)效性優(yōu)缺點(diǎn),需加強(qiáng)多源遙感數(shù)據(jù)共享平臺(tái)建設(shè),進(jìn)行光學(xué)、雷達(dá)、無(wú)人機(jī)等多源數(shù)據(jù)的協(xié)同使用,從而進(jìn)一步提高洪澇災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)的時(shí)效性與準(zhǔn)確性。

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