GNSS反射遙感在安徽省洪澇災害監測中的應用研究

陳璞，楊鑫麗，汪俊濤

（1.安徽省（水利部淮河水利委員會）水利科學研究院，安徽 合肥 230000；2.武漢海達數云技術有限公司，湖北 武漢 430223；3.中鐵四局設計研究院，安徽 合肥 230023）

1 引言

洪澇災害是一種分布區域廣、頻率高、突發性強的嚴重自然災害，是對安徽經濟影響最大的自然災害之一[1]。近年來，連續性暴雨造成的內澇和外洪災害時有發生，對安徽省國民經濟發展、農業生產和社會穩定造成很大影響。2020年，淮河以南山區普降大暴雨，淮河上中游干流及支流多條河流發生超警以上洪水，最終造成全省16個市受災，受災人口約1046.53萬人，直接經濟損失高達600.65億元，且造成了14人死亡[2]。國內外研究表明，開展科學有效的洪澇災害監測，是避免或減少洪澇災害損失簡單有效的途徑。隨著全球衛星遙感技術的蓬勃發展，衛星遙感影像被廣泛應用于洪澇災害監測，但光學遙感易受云雨霧等氣候條件的影響，在暴雨發生時往往無法獲取有效的數據。以合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar）為代表的主動微波遙感技術具有高空間分辨率的特點，但獲取長時間序列的數據成本較高，且重訪周期較長，不能滿足汛期高時間分辨率的要求。

以北斗、GPS、Galileo和GLONASS為代表的全球導航衛星系統（Global Navigation Satellite System，GNSS）不僅可以為全球用戶提供定位、導航和授時服務，而且其信號可用于探測地表與空間參數。GNSS反射遙感（Global Navigation Satellite System Reflec?tometry,GNSS-R）是一種利用GNSS反射信號反演地球物理參數的新型遙感技術[3]，該技術利用GNSS衛星免費的信號源，具有無源探測、成本低、功耗低、時空分辨率高等優勢。

GNSS-R技術的研究開始于上世紀90年代，近年來已成為衛星導航領域的研究熱點。隨著英國UK-DMC（Unit?ed Kingdom-Disaster Monitoring Con?stellation）、TDS-1（TechDemoSat-1）和美國 CYGNSS（Cyclone Global Navi?gation Satellite System）等星載GNSS-R衛星試驗的實施，星基GNSSR技術得到了快速發展。研究表明，星基GNSS-R觀測值對土壤或地表中的含水量十分敏感，為星基GNSS-R洪水探測提供了契機。Chew等人[4]利用CYGNSS數據分析了GNSS反射信號對土壤濕度的敏感性，并利用SMAP數據對GNSS-R土壤濕度探測結果進行了評估。隨后，Clara等人[5]利用CYGNSS數據繪制了高分辨率的洪水分布圖，與SMAP相比，星基GNSS-R對洪水淹沒區域繪制范圍更加清晰。隨著研究的深入，Cynthina等人[6]提出了一種基于閾值分割的水體掩膜繪制方法，對水體分布情況進行了繪制。我國學者萬瑋等人[7]利用CYGNSSS數據研究了2017年中國東南部臺風期間的洪水淹沒情況，研究結果表明星基GNSS-R監測地表水文參數的可行性。Mahmoud等人[8]于2020年研究了利用CYGNSS數據繪制了伊朗東南部洪水分布情況，并計算了洪水淹沒面積?？傮w來說，國內外學者進行了大量星基GNSS-R洪水探測方面研究，但依然處于初級階段，還有很大的發展空間。

本文首先介紹星基GNSS-R基本原理，然后將安徽省作為研究對象，通過實測CYGNSS數據研究星基GNSS-R技術在洪水探測方面的應用。

2 星基GNSS-R基本原理

GNSS衛星向地球發射圓極化微波信號，這些信號經地表前向散射后由CYGNSS衛星接收機采集，這個過程中CYGNSS衛星和GNSS衛星構成了一個雙基地雷達系統，如圖1所示。GNSS系統的目標是通過分析反射信號獲取反射面的特征信息，主要觀測值是地表反射率值，這些觀測值來自CYGNSS衛星數據產品2.1版本L1數據集記錄的時延多普勒圖（Delay-Doppler Mapping，DDM）中，從中獲取信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）數據。

GNSS-R技術中接收功率是相干散射和非相干散射分量的組合，當反射面光滑時，反射信號大多是相干的。隨著反射表面粗糙度的增加，反射信號趨于不相干。在穩定平靜的天氣條件下，內陸地表水體是光滑的。因此，來自它們的反射信號主要是相干散射的。在本研究中，假設通過CYGNSS衛星探測水體存在相干散射機制，散射功率的相干分量的校正地表反射率表達式如式（1）所示[9]：

上式中，SNR為衛星信號信噪比，λ為GPS L1信號波長（約為0.19m），dt和dr分別為發射機和接收機至鏡面反射點的距離，Gt為發射機在鏡面反射點的天線增益，Gr為接收機在鏡面反射點的天線增益。

3 研究區域概況

研究區域為安徽省[10]，位于長江三角洲，中國的東部地區，東經114°54′至119°37′，北緯29°41′至34°38′，總面積為14.01萬km2。安徽省地跨長江、淮河、新安江三個水系，共有2000多條河流，580多個湖泊。安徽省淮河以南屬亞熱帶濕潤季風氣候，淮河以北屬暖溫帶半濕潤季風氣候。全年平均降水量在773～1670mm之間，夏季降水量非常多，占全年降水量的40%～60%。如圖2所示為安徽省的地圖。

圖2 安徽省地圖

在2020年梅雨期，安徽省多地出現多次強降水過程，多地發生嚴重洪澇災害。據統計，2020年梅雨期持續降水造成安徽省16個市95個縣（市、區）受災，1046.53萬人受災，14人死于洪澇災害，132.88 萬人被緊急轉移安置；1221.31千公頃農作物受災，其中393.7千公頃絕收；5927間房屋倒塌，2.75萬間房屋嚴重損壞，15.2萬間房屋一般損壞。

長江、新安江、巢湖、淮河等流域自南向北因強降雨全域受災，其中受災最重的是巢湖流域，其次是長江流域。包括肥西縣、廬江縣、阜南縣等29個縣（區）被評定為重災縣。根據受災損失、受災區域及后續影響等因素分析，2020年洪澇災害為全省重特大自然災害。

4 星載GNSS-R洪水探測結果

2020年6月至7月，安徽省進入了汛期，全省大部分地區持續遭遇強降雨襲擊，長江流域平均降雨量為1961年以為同期最多，淮河流域平均降雨量也較往年增加1/3,引發了嚴重的洪澇災害。如圖所示為2020年三個時期的地表反射率如圖3所示，圖3（a）為2020年1月至2月期間的地表反射率圖，圖3（b）為2020年6月至7月期間的地表反射率圖，圖3（c）為2020年11月至12月期間的地表反射率圖。

圖3 安徽省地表反射率圖

利用星載GNSS-R技術探測水體時采用閾值方法，研究中設置水體閾值為11dB，圖3中顏色較深的區域為水體。從圖3中可以對比看出暴雨前后的水體情況，2020年6月至7月暴雨時期水體明顯增加。

5 結論與展望

本研究利用2020年1-2月、6-7月、11-12月三個不同時期的CYGNSS衛星數據繪制了安徽省區域的地表反射率圖，探測2020年安徽省暴雨期間的洪水情況，利用經過相干散射校正的信噪比作為水體特征值，繪制洪水分布圖。盡管缺乏對于水體的定量評估，但本研究的結果證明了GNSS-R技術在洪水探測領域的應用能力。隨著GNSS-R技術的發展，GNSS-R技術將會有質量更好、時空分辨率更高的數據，將會在地表水文研究中擁有更為廣泛的應用場景。