耕地暴雨洪水灾害多源卫星遥感监测方法研究

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强暴雨淹没耕地形成灾害，对耕地作物的生长也产生着极大的影响，暴雨灾害对耕地作物生长的影响是一个渐变过程。不仅要获取耕地受灾的空间分布信息，而且要获取到耕地区域受灾开始时间和受灾害影响持续时间的两方面特征信息。多源卫星遥感观测技术具有捕捉地面瞬间状态和刻画过程的优势。论文利用Terra/MODIS、Landsat和Sentinel系列卫星观测数据，挖掘多源卫星遥感观测数据，提出了一种基于卫星遥感观测的植被指数NDVI时序数据进行灾情动态信息提取方法；结合高空间分辨率的卫星数据提取更为精细的暴雨洪水受灾空间分布。并以2016年发生暴雨灾害的巢湖流域为重点实验区进行方法的应用和讨论。首先耕地受洪灾范围提取。采用洪水监测研究常规方法，进行灾前灾后水体信息提取，利用GIS空间分析技术获取受灾范围。基于Landsat8数据和Sentinel-2A数据分析水体在绿波段、红波段、近红外波段、NDVI、NDWI和MNDWI的特征值，针对不同时期的卫星数据选择不同的阈值，利用阈值决策树分类方法，进行水域提取。并利阈值分类法获取Sentinel-1A数据洪灾范围分布。MODIS NDVI数据通过提取连续时相内NDVI值持续低于正常年份，差值大于所选阈值0.15的像元分布区域，获取受灾范围分布。MODIS数据空间分辨率较低，结合其他三类高分辨率卫星数据提取结果，获取较为准确的耕地受灾范围。其次基于MODIS NDVI时序数据变化特征提取受灾开始时相和持续时长信息。由NDVI同时相的变化差值结果的分析表明，2016年受灾后的NDVI值比2015年同时相值基本小于0.15以上。以此0.15为阈值，进行NDVI开始减小时相的识别，并累计绝对差值连续高于0.15值的时相数即持续时长，根据这些特征评估作物受暴雨降水灾害的影响程度以及受灾后作物恢复情况。主要步骤包括原始数据的异常值剔除及插补处理、NDVI时序变化检测、灾害动态信息提取进行受灾时期和时长的识别。最后基于NDVI时序数据的受灾耕作类型的识别。利用IsoData分类法对NDVI时序数据进行非监督分类，获取灾前灾后研究区的地表类型分布。对比分析后，获取灾后不同耕作类型受灾面积；灾后的聚类结果从受灾类型的空间分布上可验证受灾时期和持续时长的识别结果。结果表明，基于MODIS多时相NDVI变化结果提取的信息能够获得受暴雨洪水灾害影响开始时期和持续时长等丰富的时空动态信息，根据这些信息可以统计得出大范围受灾害影响的面积。另一方面，结合利用30m和10m的Landsat和Sentinel观测数据提取的水淹区，可为在暴雨致灾范围方面提供准确的参考信息。多源遥感作为评估灾情信息的依据之一，其获取的灾情动态信息能够为灾后耕地的恢复情况以及国家灾后损失评估和救助决策提供科学的数据依据。

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作者
苏亚丽;
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作者单位

西安科技大学;

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授予单位西安科技大学;
学科地图学与地理信息系统
授予学位硕士
导师姓名邱春霞;
年度 2018
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原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类
关键词
耕地; 暴雨; 洪水灾害; 卫星遥感;

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