【摘 要】
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精准、快速地获取洪涝的时空演进过程以及洪水扩张面积对灾害评估和防灾减灾具有重要意义。然而有限的遥感卫星数据和方法很大程度地影响着洪涝灾害监测的准确性。相比较于光学遥感数据,合成孔径雷达（SAR）凭借其穿透能力强、全天候全天时观测和对水体等地物有特殊的波谱特征等优势,常被用来进行水体信息获取以及洪涝监测研究。因此本研究使用哨兵一号（Sentinel-1）影像作为2020年夏季鄱阳湖地区洪涝监测的研究
【基金项目】
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科技部国家重点研发计划项目“气象灾害致灾条件、影响评估及风险防范技术”研究课题“中国及典型区域/流域气象灾害风险图谱及综合集成系统”,项目号:2019YFC1510203; 国家自然科学基金委中德科学中心“中德国际合作研究组（Sino-German Cooperation Group） ” 项 目, “Integrated Drought Risk Management under Multipl
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精准、快速地获取洪涝的时空演进过程以及洪水扩张面积对灾害评估和防灾减灾具有重要意义。然而有限的遥感卫星数据和方法很大程度地影响着洪涝灾害监测的准确性。相比较于光学遥感数据,合成孔径雷达（SAR）凭借其穿透能力强、全天候全天时观测和对水体等地物有特殊的波谱特征等优势,常被用来进行水体信息获取以及洪涝监测研究。因此本研究使用哨兵一号（Sentinel-1）影像作为2020年夏季鄱阳湖地区洪涝监测的研究数据。确定洪水淹没范围是洪涝监测过程中很重要的步骤,目前传统的洪涝监测方法主要依赖于洪水发生时水体的分布信息提取。常用的指数法、阈值法以及一些机器学习方法不仅精度不高,而且水体识别的效率也很低。因此,本研究引入深度学习语义分割和变化检测算法来对鄱阳湖地区洪涝灾害进行监测,本文主要研究内容如下:（1）本文提出深度学习语义分割算法HRNet并将其性能与经典卷积神经网络算法（Dense Net,Seg Net,Res Net和Deep Lab v3+）以及传统方法:双峰阈值分割法（bimodal threshold segmentation,BTS）和OTSU方法进行了比较。HRNet由于其先进的并行结构不仅能提取丰富的语义信息,还能在整个过程中保持高分辨率的特征,所以相较于传统方法以及其他卷积神经网络,HRNet在水体识别方面具有最高的精度和效率。此外,我们还发现与改进的Lee滤波器相比,深度卷积神经网络对SAR影像中的斑点噪声抑制效果更好。（2）本文将一种高效的基于Transformer的双时相变化检测方法（Bi T）应用于双时相哨兵一号影像以绘制2020年鄱阳湖地区的洪水淹没范围。基于Transformer的变化检测方法首先采用Res Net提取高阶语义特征;然后应用Transformer机制在像素级别上细化这些语义特征;最后使用全卷积神经网络（FCN）作为预测头生成变化检测识别结果。此外,我们还构建了具有时空泛化性的水体变化检测数据集,该数据集由双时相哨兵一号影像组成,包括鄱阳湖多年的季节变化水体样本。我们将Bi T方法的结果与其他基于卷积神经网络（CNN）的变化检测方法（STANets和SNUNet）进行了比较,利用从高空间分辨率影像中所获得的变化水体真实值,对各模型绘制的淹没范围进行评估。Bi T模型已证明其在识别淹没区方面的优越性能。结果表明,Bi T模型在识别淹没区面积的效果最好,且验证集上的F1-score得分为95.5%。（3）本文对比分析了深度学习语义分割和变化检测模型在淹没区的识别效果,并将它们应用在2020年夏季（5-11月）鄱阳湖湖区洪涝监测上。结果表明,5月下旬鄱阳湖水体覆盖度最小;它在7月中旬逐渐增加到最大值,然后在11月之前呈下降趋势;本文结合研究区土地覆盖类型数据定量分析此次洪涝带来的损失。2020年夏季鄱阳湖洪水造成的总淹没面积约为770平方公里,其中耕地是洪灾淹没面积最大的土地覆盖类型,淹没面积近600平方公里;其次是鄱阳湖湖区的湿地,淹没面积近72平方公里;草地淹没面积达47平方公里,比森林多6平方公里;人工建筑和裸地的淹没面积小于10平方公里。结合洪水分布图和总统计面积,大量农田被严重破坏,导致农产品下降和经济损失。研究表明深度学习语义分割和变化检测算法及微波遥感技术在的洪涝监测中具有很好的应用前景,可以为受灾地区的灾害评估和灾后重建提高有效地数据支持。
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