合成孔径雷达（SAR）因其对地观测全天候、全天时优势，成为多云多雨天气限制下洪水动态监测中不可或缺的数据来源之一。由于GEE（Google Earth Engine）云计算平台的兴起和短重访Sentinel-1数据的可获取性，洪水监测与灾害评估目前正面向动态化、广域化快速发展。顾及洪水淹没区土地覆盖变化的复杂性和发生时间的不确定性，基于时序Sentinel-1A卫星数据提出了针对大尺度范围、连续长期的汛情自动检测及动态监测方法。该方法首先，利用图像二值化分割时序SAR数据实现水体时空分布粗制图，逐像素计算时间序列中被识别为水体候选点的频率。然后，利用Sentinel-2光学影像对精度较粗的初期SAR水体提取结果进行校正，得到精细的水体分布图。最后，针对不同频率区间的淹没特点，采用差异化的时序异常检测策略识别淹没范围：对低频覆水区利用欧氏距离检测时序断点，以提取扰动强度大、淹没时间短的洪涝灾害区；对高频覆水区利用标准分数（Z-Score）检测时序断点，以提取季节性水体覆盖区。在GEE平台上利用该方法，实现了2020-05—10长江中下游地区全域洪水淹没范围时空信息的自动、快速、有效监测，揭示了不同区域汛情发展模式的差异性。本文提出的洪水快速监测方法对大尺度下的汛情动态监测、灾害定量评估和快速预警响应具有重要的现实意义。
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时序Sentinel-1A数据支持的长江中下游汛情动态监测
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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