馮天時 宋文龍 陳修華 陳 龍 桂榮潔 林勝杰

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

0 引 言

氣候變化引起的極端降雨往往會引發(fā)特大洪水，造成城市內(nèi)澇、農(nóng)田淹沒、道路設(shè)施損毀、滑坡、泥石流等一系列災(zāi)害，嚴(yán)重威脅自然生態(tài)與人民財產(chǎn)安全[1-2]。巴基斯坦每年6—9月雨季，受季風(fēng)影響降雨量顯著增加，進而引發(fā)一系列洪澇災(zāi)害與山體滑坡、泥石流等涉水災(zāi)害。據(jù)中國氣象報統(tǒng)計，2022年南亞地區(qū)的西南季風(fēng)持續(xù)時間長且更為強盛，其向北移動使得印度洋的暖濕氣流與來自大陸的干氣流在巴基斯坦地區(qū)匯合，由此造成了多輪極端強降雨[3-4]，進而引發(fā)了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害。實時大范圍地獲取洪澇災(zāi)害前后地表水體范圍是提取淹沒范圍，明晰受災(zāi)區(qū)域的關(guān)鍵，可為災(zāi)后的重點救災(zāi)以及精準(zhǔn)建設(shè)防洪設(shè)施等工作提供依據(jù)[5-6]。

遙感技術(shù)憑借快速、大范圍、低成本、高效等優(yōu)點已被廣泛應(yīng)用于洪澇災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測[7]。目前洪澇監(jiān)測常用的遙感數(shù)據(jù)源分為光學(xué)衛(wèi)星影像與雷達衛(wèi)星影像兩種，可根據(jù)不同應(yīng)急監(jiān)測區(qū)域的氣候、地形等因素選取適用的遙感水體指數(shù)提取地表水體的范圍[8-10]。陳德清等[11]基于SAR與高分三號數(shù)據(jù)對2020年淮河中游特大洪水進行監(jiān)測，驗證了基于多元信息融合的業(yè)務(wù)化洪水遙感監(jiān)測的可行性。段偉芳等[12]基于光學(xué)與雷達兩種遙感影像，通過變化檢測的方法分析了2020年鄱陽湖洪災(zāi)，指出了光學(xué)-雷達數(shù)據(jù)協(xié)同監(jiān)測的優(yōu)勢。黃敏敏[13]基于哨兵1 號（Sentinel-1）和哨兵2 號（Sentinel-2）對山東壽光市長時間序列的洪澇災(zāi)害進行監(jiān)測，并構(gòu)建了預(yù)測模型。王軍鋒等[14]通過無人機機載和合成孔徑雷達開展了黃河冰情凌汛的調(diào)查，指出了無人機遙感在洪水應(yīng)急監(jiān)測中的優(yōu)勢。

本文基于遙感云計算平臺GEE（Google Earth Engine），自動篩選并拼接巴基斯坦全國6—9 月的遙感影像，利用雙極化水體指數(shù)（Sentinel-1A Dual-Polarized Water Idex，SDWI）與歸一化水體指數(shù)（Normalized Difference Water Index，NDWI）分別對哨兵1號雷達影像與哨兵2號光學(xué)影像兩種衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進行地表水體范圍提取，最終獲取了巴基斯坦6—9月逐月的水體范圍，并對受災(zāi)較為嚴(yán)重的信德省進行重點分析，為有關(guān)部門掌握巴基斯坦特大洪水災(zāi)害情況提供依據(jù)。

1 研究區(qū)介紹

2022年6月中旬至9月，巴基斯坦遭遇了多輪強降雨，其中最具代表性的為信德省和俾路支省在6 月19 日、7 月4—7 日、8 月15 日遭遇的嚴(yán)重暴雨，由此引發(fā)的洪水致使巴基斯坦1/3 的國土被淹沒，3 300 多萬人受到影響，經(jīng)濟損失巨大。自2022 年6 月初至9 月底以來，此次特大暴雨引發(fā)的洪水已導(dǎo)致約3 304.6 萬人受災(zāi)，其中1 739 人死亡，139.1 萬間房屋部分損壞，完全損壞的房屋89.7 萬間，116.4 萬頭牲畜死亡，是巴基斯坦近十年來損失最大、影響最深的洪災(zāi)。

信德省位于巴基斯坦東南部，地處印度河下游平原，氣候干旱，年降雨量180 mm，經(jīng)濟以農(nóng)業(yè)為主，是巴基斯坦棉花、小麥、水稻的主要產(chǎn)區(qū)之一，其棉花產(chǎn)量占全國1/3[16]。信德省境內(nèi)的印度河屬于下游河段，多輪強降雨使得上游來水量劇增，致使河岸淹沒，水位上漲，加之信德省地勢平坦[17-18]，幾乎形成了綿延100 km的湖泊，淹沒了大量農(nóng)田。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 衛(wèi)星數(shù)據(jù)

采用的數(shù)據(jù)包括Sentinel-1衛(wèi)星雷達影像和Sentinel-2衛(wèi)星光學(xué)影像。Sentinel-1 衛(wèi)星是歐洲航天局哥白尼計劃（GMES）中的地球觀測衛(wèi)星，由兩顆極軌衛(wèi)星A星和B星組成，兩顆衛(wèi)星搭載的傳感器為C 波段合成孔徑雷達，空間分辨率為5 m，雙星聯(lián)合重訪周期為12 d，使用該數(shù)據(jù)提取巴基斯坦2022 年9 月的水體范圍。Sentinel-2 衛(wèi)星包含A 和B兩顆衛(wèi)星，分別于2015年6月及2017年3月發(fā)射。

每顆衛(wèi)星都搭載相同的多光譜影像儀（Multi-Spectral Instrument，MSI），該影像儀可拍攝涵蓋可見光、近紅外線與短波紅外線的13個波段影像，幅寬達290 km，空間分辨率為10 m，雙星聯(lián)合重訪周期為5 d，使用該數(shù)據(jù)提取巴基斯坦2022年6—9月的水體范圍。

2.2 遙感水體指數(shù)

SDWI是針對Sentinel-1數(shù)據(jù)構(gòu)建的水體指數(shù)，其主要原理為閾值分割，即對影像進行預(yù)處理之后，根據(jù)指數(shù)波段運算得到雙極化數(shù)據(jù)，將計算所得的新波段SDWI 值大于0的判定為水體[19]，小于0為其他地物類型，指數(shù)具體形式如式（1）所示：

式中：VV為雙垂直同向極化雷達強度影像值；VH為垂直水平異向極化雷達強度影像。

NDWI 由Mcfeeters 提出，該指數(shù)是早期多波段遙感水體信息提取方法之一，相較于單波段算法，極大地利用了水體的反射特性，增強了遙感影像中的水體信息，在現(xiàn)階段的遙感水體提取工作中仍具有廣泛的應(yīng)用[20]，其具體形式如式（2）所示：

式中：Green為綠光波段反射率；NIR為近紅外波段反射率。

2.3 GEE平臺

對地觀測技術(shù)的發(fā)展與數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的成熟促使遙感行業(yè)步入大數(shù)據(jù)時代，遙感行業(yè)現(xiàn)已積累了海量的遙感數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的洪澇應(yīng)急監(jiān)測需要經(jīng)過“查詢—下載—處理—結(jié)果分析”等一系列繁瑣的工作，難以滿足洪澇監(jiān)測高時效性的需求。GEE遙感云計算平臺能夠存取衛(wèi)星圖像和其他地球觀測數(shù)據(jù)庫中的資料，并可以根據(jù)用戶需求實現(xiàn)多種遙感指數(shù)的快速運算。

覆蓋巴基斯坦全國的哨兵影像多達幾十景，且時間序列較長，因此使用GEE遙感云計算平臺實現(xiàn)遙感影像的快速拼接，并將6 月、7 月的Sentinel-2 光學(xué)影像進行去云處理，通過SDWI、NDWI的計算直接導(dǎo)出水體范圍。

3 結(jié)果與分析

基于GEE 平臺并根據(jù)前文提到的數(shù)據(jù)與方法提取了巴基斯坦2022年6—9月的逐月全國水面范圍數(shù)據(jù)，如圖1所示。從圖1（a）中可以看出雨季剛剛來臨前，無論是印度河沿岸或者是巴基斯坦南部的平原，地表水體范圍較為正常，隨著6 月降雨量積累以及7 月的新一輪季風(fēng)來襲，圖1（b）中可以明顯看出整條印度河沿岸出現(xiàn)部分淹沒情況，但河道仍未有明顯的擴大，此外在南部平原地區(qū)也出現(xiàn)了一定的淹沒情況。8月，巴基斯坦的持續(xù)強降雨還在繼續(xù)，從圖1（c）中可明顯看出巴基斯坦境內(nèi)印度河的中段以及下游出現(xiàn)了河道范圍增大的情況，在俾路支省和信德省等地區(qū)出現(xiàn)了大量的淹沒現(xiàn)象。最終9月，隨著降雨量的減緩，印度河沿岸的水體范圍有所降低，淹沒現(xiàn)象較少，但南部平原地區(qū)仍有部分積水未消退，仍存在不連片的淹沒現(xiàn)象。

圖1 巴基斯坦全國6—9月地表水體范圍

以受災(zāi)較為嚴(yán)重的信德省為例，從圖1 可以看出6 月的水體范圍集中在南部沿海地區(qū)。到了7月，信德省遭遇了多輪強降雨，直接導(dǎo)致信德省中部平原出現(xiàn)大范圍的淹沒，該地區(qū)的農(nóng)田較多，從而造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟損失。直至9 月，信德省中部平原的淹沒范圍進一步擴大，且印度河受到了暴雨及上游來水的雙重沖擊，致使河水溢出河道，沿岸地區(qū)呈現(xiàn)了大范圍淹沒。

4 結(jié) 論

應(yīng)用Sentinel-1、Sentinel-2 等遙感影像，通過遙感水體指數(shù)法獲取了巴基斯坦2022年6—9月期間的水體范圍信息，對洪澇災(zāi)害進行監(jiān)測分析，結(jié)論如下：

（1）基于光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的地表水體范圍提取具有較高的精度，但是易受云雨天氣的影響，雷達遙感數(shù)據(jù)具有較好的穿透性，可全天時、全天候地提供數(shù)據(jù)，因此，光學(xué)-雷達數(shù)據(jù)協(xié)同監(jiān)測洪澇災(zāi)害具有更大的可行性，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)間的優(yōu)勢互補。此外，遙感云計算平臺極大地提升了大范圍、長時間序列遙感水體提取工作效率，但其衛(wèi)星數(shù)據(jù)資源存在一定的滯后性。

（2）2022年巴基斯坦特大洪水的受災(zāi)區(qū)域主要集中在信德省、旁遮普省、俾路支省和開普省等省份，洪水淹沒面積大，持續(xù)時間長。受災(zāi)較為嚴(yán)重的為8月中下旬時的信德省，印度河上游來水量激增及連日強降雨導(dǎo)致河水溢出河道，農(nóng)田大面積淹沒。從全國范圍來看，淹沒區(qū)域6—9月逐漸從沿海地區(qū)轉(zhuǎn)移到印度河兩岸及印度河下游平原。

（3）巴基斯坦的夏季長期受到極端季風(fēng)降雨的影響，降雨的強度大、持續(xù)時間長、涉及范圍廣致使洪災(zāi)更為特殊和復(fù)雜。目前，巴基斯坦的洪水監(jiān)測預(yù)報和預(yù)警系統(tǒng)仍不夠完善，難以應(yīng)對極端暴雨和洪水。為此，應(yīng)著力加強印度河上游的水利樞紐及流域內(nèi)防洪調(diào)控系統(tǒng)的建設(shè)，并不斷優(yōu)化下游地區(qū)尤其是信德省內(nèi)的排水系統(tǒng)，從而進一步提升應(yīng)對特大洪水的能力。