劉宏潔 宋文龍 楊 昆 李小濤 李 蓉 江 威 楊永民 陳修華

（1.中國水利水電科學研究院，北京 100038；2.水利部遙感技術應用中心，北京 100038）

1 基本情況

受大氣環(huán)流、地形及臺風等因素影響，珠江流域洪澇災害頻繁發(fā)生[1]。衛(wèi)星遙感技術具有覆蓋范圍廣、時效性強等特點，可對洪澇災害區(qū)域進行快速且大范圍的監(jiān)測，反演水體范圍等多種要素，進而實現(xiàn)對洪澇災害的快速響應與影響評估[2-4]，為迅速掌握洪澇情況、及時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行水體信息監(jiān)測。不同類型的遙感數(shù)據(jù)源在水體信息監(jiān)測中各有優(yōu)勢，目前較為常用的遙感水體提取方法為基于光學影像的水體指數(shù)法，其中歸一化水體指數(shù)（Normalized Difference Water Index，NDWI）與改進的歸一化水體指數(shù)（Modified Normalized Difference Water Index，MNDWI）的應用較多[5-6]。張麗文等[7]基于高分一號光學影像構建NDWI，結合土地利用類型對武漢市2016年洪澇災害淹沒范圍進行了監(jiān)測；吳慶雙等[8]基于哨兵二號多光譜遙感影像，構建了MNDWI 模型，使用人工目視解譯進行水體信息提取；Shao 等[9]基于風云四號衛(wèi)星（FengYun-4A Satellite，F(xiàn)Y-4A），搭載多通道掃描成像輻射計（Advanced Geostationary Radiation Imager，AGRI）通 過 多 時 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）結合近紅外波段信息，完成了南亞東北部流域的洪澇災害監(jiān)測。然而洪澇災害發(fā)生時一般雨水偏多，光學影像無法穿透厚重云霧，難以及時有效的提取水體信息[10]。雷達遙感影像具有不受天氣影響，具有全天時、全天候的數(shù)據(jù)獲取能力，可穿云透霧，為災區(qū)及時、有效的提供信息[11-12]。董臻[13]基于哨兵一號雷達衛(wèi)星，使用深度學習模型實現(xiàn)了對鄱陽湖湖區(qū)2020 年洪澇災害的監(jiān)測；郭鵬等[14]基于高分三號雷達衛(wèi)星對鄭州2021 年“7·21”暴雨洪澇災害進行了淹沒面積監(jiān)測；Zhang等[15]提出了一種利用多時相哨兵一號地面測距探測影像自動快速探測半干旱區(qū)洪水的方法，并對2015年巴基斯坦季節(jié)性洪水的淹沒范圍進行了監(jiān)測。

2022 年5 月下旬至7 月上旬，珠江流域連續(xù)出現(xiàn)強降雨過程，累計面降雨量624 mm，較常年同期偏多約4成。其中，西江先后發(fā)生4次編號洪水、北江先后發(fā)生3次編號洪水、韓江發(fā)生1次編號洪水，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 號洪水，形成時間與西江2022 年第4 號洪水接近，且為1915 年以來最大洪水，汛情急、來勢猛，防汛形勢嚴峻復雜[16-18]。

基于以上背景，應用歐空局哨兵一號、國產(chǎn)高分三號和海絲一號衛(wèi)星雷達影像，結合高分一號、吉林一號衛(wèi)星光學影像，開展2022 年珠江流域性洪澇災害重點區(qū)域應急遙感監(jiān)測，對潖江蓄滯洪區(qū)的動態(tài)變化及圍的啟用情況、洪澇災害重點區(qū)域的動態(tài)變化情況進行監(jiān)測與分析。

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省（自治區(qū)）和香港、澳門特別行政區(qū)以及越南東北部，總面積45.37 萬km2（我國境內(nèi)面積44.21萬km2），是我國七大流域之一。

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2 075 km，集水面積35.31萬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468 km，集水面積4.67萬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520 km，集水面積2.7萬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)崖門等八大口門注入南海。

2.2 研究方法

合成孔徑雷達的后向散射強度與地物表面粗糙度密切相關，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，對雷達的后向散射能力較弱，因此在雷達影像中表現(xiàn)為暗黑色[20]?；陂撝捣指畹睦走_影像水體提取方法簡單高效，可將水體與非水體劃分為二值圖像，主要有經(jīng)驗法、最大類間方差法、雙峰法等[21]。

首先對雷達影像數(shù)據(jù)進行復數(shù)變化、地理配準等預處理，得到后向散射強度圖，使用經(jīng)驗法通過人機交互識別確定閾值，可快速獲取研究區(qū)域的水體淹沒情況，滿足洪澇應急監(jiān)測需求。

2.3 研究數(shù)據(jù)

本次監(jiān)測應用的雷達數(shù)據(jù)包括國產(chǎn)高分三號、海絲一號與歐空局哨兵一號衛(wèi)星雷達影像數(shù)據(jù)。應用的光學影像包括國產(chǎn)高分一號、吉林一號衛(wèi)星光學影像數(shù)據(jù)。

哨兵一號數(shù)據(jù)使用谷歌地球引擎（Goggle Earth Engine，GEE）進行實時下載處理，高分一號與高分三號數(shù)據(jù)由中國資源衛(wèi)星應用中心實時推送。海絲一號對標國際先進雷達衛(wèi)星指標，是國內(nèi)首顆C 波段商業(yè)合成孔徑雷達遙感衛(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，目前較少應用于洪澇災害監(jiān)測[22]。吉林一號于2015 年10 月7 日以一箭四星的方式發(fā)射入軌，是我國首次發(fā)射的商用高分辨率衛(wèi)星，目前已構成我國最大的商業(yè)遙感衛(wèi)星星座[23]，截至2022 年8 月，吉林一號在軌衛(wèi)星已達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 洪澇災害應急遙感動態(tài)監(jiān)測結果

3.1 潖江蓄滯洪區(qū)圍洪澇災害應急遙感動態(tài)監(jiān)測

（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啟，又包括自然漫堤，且由于洪澇災害發(fā)生時情況危險復雜、形勢變化較快等原因，潖江蓄滯洪區(qū)已啟用的圍數(shù)量不能在短時間內(nèi)被準確掌握。

通過遙感手段可以對蓄滯洪區(qū)圍的啟用情況進行快速且準確的監(jiān)測與判別。根據(jù)6月23日的雷達衛(wèi)星數(shù)據(jù)監(jiān)測結果顯示，潖江蓄滯洪區(qū)共有6個圍內(nèi)部有淹沒區(qū)域（圖1（a））。其中5個圍（獨樹圍、大廠圍、踵頭圍、下岳圍、江咀圍）內(nèi)可見明顯淹沒區(qū)，確認啟用。另外監(jiān)測到良塘圍內(nèi)有部分淹沒區(qū)域，但僅根據(jù)雷達影像結果無法判定良塘圍是否啟用，因此結合光學影像進行判別（圖1（b）），可知圍內(nèi)淹沒區(qū)域為內(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)測結果

（2）蓄滯洪區(qū)洪澇災害動態(tài)監(jiān)測。潖江蓄滯洪區(qū)水體淹沒遙感動態(tài)監(jiān)測結果如圖2 所示。經(jīng)統(tǒng)計（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 日遙感影像可見水體面積大幅增加，達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)水體淹沒面積動態(tài)監(jiān)測

3.2 洪澇災害應急遙感動態(tài)監(jiān)測

對清遠市英德市縣（區(qū)）及周邊鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）進行洪澇災害應急遙感動態(tài)監(jiān)測（圖3），影像范圍內(nèi)水體面積遙感監(jiān)測統(tǒng)計結果如表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 日受淹最為嚴重，水體面積達143.16 km2，而6 月26 日洪水已消退，與6 月2 日水體面積無較大差別。

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

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)測統(tǒng)計表km2

3.3 西江干流梧州段水體面積遙感動態(tài)監(jiān)測

對西江干流梧州段水體進行洪澇災害應急遙感動態(tài)監(jiān)測（圖4），桂江支流思良江區(qū)域洪澇淹沒情況較為嚴重。6 月18 日，思良江水漫過防洪堤，倒灌進梧州市萬秀區(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)；梧州市萬秀區(qū)夏郢鎮(zhèn)11 個村莊農(nóng)田嚴重積水。6 月19 日，洪水未有消退趨勢，6月20日，積水開始消退。

圖4 西江干流梧州段水體面積遙感動態(tài)監(jiān)測

4 結論與討論

本文利用哨兵一號、高分三號和海絲一號雷達影像，結合高分一號、吉林一號衛(wèi)星光學影像，開展2022年珠江流域性洪澇災害重點區(qū)域應急遙感監(jiān)測，結論如下：

（1）潖江蓄滯洪區(qū)6月23日共啟用5個圍，分別是獨樹圍、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日思良江水倒灌進梧州市萬秀區(qū)，19日洪水未有消退趨勢，20日積水開始消退。

監(jiān)測結果表明，雷達遙感影像可以及時準確地獲取水體面積信息，可有效彌補光學影像在暴雨天氣時的數(shù)據(jù)空缺，發(fā)揮穿云透霧的巨大優(yōu)勢。然而在蓄滯洪區(qū)圍的啟用情況監(jiān)測方面，雖然雷達影像可及時提取水體信息，但對內(nèi)部淹沒面積較少的圍，其啟用情況需結合光學影像進一步判別，而這較依賴于天氣狀況。針對各類數(shù)據(jù)時空分辨率與時效性優(yōu)缺點，需加強多源遙感數(shù)據(jù)共享平臺建設，進行光學、雷達、無人機等多源數(shù)據(jù)的協(xié)同使用，從而進一步提高洪澇災害應急監(jiān)測的時效性與準確性。