高分三號影像在洪澇災害應急監測中的應用

任正情

摘要：合成孔徑雷達（SAR）廣泛應用于洪澇災害監測中，本文針對2020年安徽六安的特大洪水災害及時獲取高分三號（GF-3）衛星的實時SAR數據，開展了應急監測。監測結果顯示：六安市北部霍邱縣境內的城東湖、城西湖以及淮河兩側的鄉鎮受災較為嚴重，對嚴重區進行了多期的動態監測和統計分析，取得了良好的效果。同時認為GF-3衛星影像具有較高的災害應急監測能力，可為國家減災備災、應急救災、恢復重建工作提供有力的數據支撐。

關鍵詞 高分三號；合成孔徑雷達數據；應急監測；洪澇災害

1.引言

2020年我國經歷了規模較大的洪澇災害，共有超148條河流發生超過警戒水位的洪水。我國一直是水災大國，因此當洪澇災害發生時，如何快速有效的監測災害情況對災害評估與災后重建都極為重要。衛星遙感技術由于其覆蓋范圍廣、性價比高、快速便捷等優點已成為洪澇災害監測常用的一種技術，而合成孔徑雷達（SAR）衛星技術不受雨云等惡劣天氣影響，全天時、全天候成像，突破了以往光學遙感衛星依賴于晴朗天氣的局限性。

高分三號（GF-3）衛星是我國自主研制的首顆多極化、C頻段合成孔徑雷達衛星，同時也是世界上性能最先進的C頻段多極化合成孔徑雷達衛星，于2016年8月10日發射，作為一顆C頻段多極化合成孔徑雷達成像衛星，高分三號能夠全天候和全天時實現全球海洋和陸地信息的監視監測，通過左右姿態機動擴大對地觀測的范圍和提升快速響應的能力。高分三號衛星已廣泛應用于城市減災備災、應急救災、恢復重建等工作中。

本文概略介紹了SAR數據在洪澇災害監測上的理論方法，應用GF-3影像數據對2020年安徽六安市的特大洪水災害開展應急監測，驗證了應急監測能力。同時為GF-3衛星在自然災害監測中的應用提供參考。

2. SAR在洪澇災害中的應用依據

洪澇災害往往伴隨著暴雨、大風等強烈雨云天氣，使光學遙感器的應用受限制。由于微波具有穿透雨云的能力，因此微波遙感器，尤其是SAR，可以對自然災害進行全天候、全天時的監測，已成為自然災害監測中極其重要的手段。

洪澇遙感監測的關鍵技術在于水體的識別。水體識別技術主要基于水體的光譜特征和空間位置關系分析，將其從其它非水體信息中提取出來。利用遙感數據提取水體信息的方法有閾值法、譜間分析法和多波段運算法等。針對SAR影像的水體提取方法目前多應用閾值法。由于SAR圖像后向散射能力的大小與地物的表面粗糙度及影像入射角大小息息相關。城鎮、植被等非水體表面粗糙，對雷達波束具有較強的后向散射能力，影像上以灰色和灰白色調為主，而陸地水體以鏡面散射為主，對雷達波束的后向散射能力很弱，呈現暗色調，因此可利用閾值分割的方法，當圖像的后向散射強度小于閾值時確定為水體，大于閾值確定為非水體，從而實現水體信息的識別和提取。閾值的判定主要有經驗法、雙峰法及以最大類間方差法為代表的數理統計法等。但其難點是不同雷達數據水體的后向散射系數值差異較大，很難確定一個統一的閾值。由于陰影在圖像上的反射系數也較低，水體和陰影的區分仍存在難度，多結合DEM去除陰影。另外，雷達受噪聲影響嚴重，基于像元的水體提取容易出現“椒鹽”現象，提取的圖斑過于破碎，后期整理工作量較大，目前有采用濾波或者圖像變換的技術以改進。

3.數據源

3.1高分三號成像模式

3.1.1條帶成像模式

條帶模式是星載SAR最常用的成像模式，在條帶模式工作時，雷達以一個固定視角對地面進行照射。星載SAR一般工作在脈沖模式，即以一定的頻率（PRF）向地面發射脈沖并接收地面反射的回波信號。在距離向，星載SAR通過發射寬帶線性調頻信號（LFM）并用匹配濾波器來提高分辨率。而在方位向，星載SAR使用較寬的天線波束，通過對多個脈沖進行相干積累以提高分辨率。這樣，從單個目標來看，雷達信號從不同角度進行照射，相當于一個較大的天線孔徑，這就是合成孔徑的原理。

高分三號在條帶成像模式下能夠實現的分辨率及測繪帶寬如下表：

3.1.2滑動聚束成像模式

滑動聚束模式是通過控制天線輻照區在地面的移動速度來控制方位分辨率，其成像的面積比聚束SAR大，高于相同天線尺寸條帶SAR的分辨率，圖像也不會產生扇貝效應。高分三號在該模式下能夠實現分辨率1m，成像面積10km*10km。

3.1.3掃描成像模式（ScanSAR）

ScanSAR是星載SAR寬測繪帶觀測的重要模式，通過多個子測繪帶間切換，擴展觀測地區觀測帶的寬度，實現寬測繪帶觀測。高分三號能夠采用ScanSAR模式成像，它工作于C波段，有全球監測、寬、窄三種掃描模式，測繪帶寬分別為650km、500km和300km，分辨率分別為500m×500m、100m×100m和50m×50m。

3.1.4波成像模式

波成像模式分辨率及成像范圍為：10m/5km*5km（全極化），連續兩次觀測間隔約50km。

3.1.5高低入射角成像模式

高分三號在成像時的常規入射角為20°～50°，在擴展入射角成像模式時10°～60°。其分辨率及帶寬分別為：

低入射角25m/130km（雙極化）以及高入射角25m/80km（雙極化）。

3.2數據預處理

本次監測使用GF-3衛星精細條帶2（FSII）的HH、HV雙極化影像數據，由于獲取的數據為L1A級圖像，需要進行數據預處理。預處理過程一般包括輻射定標、多視、斑點噪聲濾波、地理編碼、重采樣等。利用PIE-SAR軟件對GF-3 SAR原始數據進行處理，獲取后向散射系數數據。地理編碼過程中采用的高程數據是ALOS 12.5m的DEM。

4. 2020年六安市洪澇災害監測

六安市位于安徽省西部，處于長江與淮河之間，是安徽省洪災較為嚴重的城市，2020年7月洪災發生時，境內六大水庫均超汛限水位。其下轄霍邱縣境內有城東湖、城西湖、姜唐湖三大行蓄洪區，總面積901km2，面積和行蓄洪量均占全省沿淮行蓄洪區總量的三分之一。7月20日，為減輕淮河流域防洪壓力，按照安徽省防汛抗旱指揮部命令，六安市霍邱縣開啟姜唐湖進洪閘、退洪閘，向姜唐湖行蓄洪區泄洪，抗災形勢嚴峻。

GF-3衛星迅速啟動應急響應，獲取了災前7月13日及災中18、21、23日覆蓋六安市大部分地區以及受災嚴重的六安市北部霍邱縣的精細條帶SAR數據（分辨率10m）。對影像預處理后，采用最大類間方差法的方法進行閾值計算并分割影像，提取水體，對六安市洪澇災害進行監測。圖1為預處理后六安市7月13日HV極化強度影像以及提取的水體信息，并與18日水體進行了對比（圖2）。

針對六安市部分地區受災嚴重鄉鎮水體面積進行統計，結果見表2，其中羅集鄉、固鎮鎮和木廠鎮受災面積最大。

由圖看出六安市北部霍邱縣境內的城東湖、城西湖以及淮河兩側的鄉鎮受災較為嚴重，重點對該地區的水體淹沒范圍的動態變化作分析，將13日、18日、21日、23日的水體信息提取出來并相互之間進行空間疊加對比，結果見圖3。

針對六安市北部受災嚴重區域水體面積進行統計（表3），結果顯示，從13日到18日，六安市北部水體增幅最大，水體面積增加近一半，到21日增幅降低，23日因開展各項泄洪防洪措施，洪水逐漸消退，淹沒面積也逐漸降低。

最終各期的監測結果及時提交給了六安市應急管理相關部門，快速準確了解了洪災范圍和災情程度，為救災工作提供了有力的數據支持。

5.結論

針對2020年六安市發生的特大洪水災害，連續獲取該區災前、災中以及接近災后的高分三號影像開展應急監測，及時快速的獲取災區洪水淹沒范圍及淹沒動態變化情況，結果證明GF-3衛星SAR數據的洪澇災害監測中，數據獲取快捷，影像質量較好，且具有較高的監測精度，為救災工作提供了近實時、準確的數據。高分三號衛星作為國家減災救災業務體系的一員，依據其提供的穩定、可靠的高分辨率微波遙感圖像，可以為減災備災、應急救災、恢復重建等提供多源動態信息，加快災害的監測與評估進程，增強對災害的快速反應能力，對防災救災工作提供有力的數據支持。

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