典型文献
基于SAR影像后向散射特性的中俄黑龙江流域洪水监测
文献摘要：
黑龙江(又称为阿穆尔河)是中国和俄罗斯之间的国际界河,近年来洪水事件频发,给流域内中俄两国带来巨大的人口伤亡和经济损失,加强该流域的洪水监测是两国面临的共同紧迫需求.传统的光学遥感影像受制于洪水期间多云多雨的天气状况,难以及时获得无云影像.本文充分利用全天候雷达数据的优势,提出了一种基于哨兵1号(Sentinel-1)合成孔径雷达数据监测大面积区域洪水的方法.通过Gamma分布和高斯分布拟合SAR影像后向散射系数的概率密度分布,迭代后验概率差值,自动获得全局阈值来分割初始的水体,基于辅助数据细化去除了初始水体中与水体相似的误分类型,并由形态学操作后处理提高了提取的洪水的均匀性.结果表明:①与传统的分割算法相比,本文提出的方法基于SAR影像后向散射系数的分布规律进行概率密度函数分段拟合,将全局统计划分为局部关系,显著地改善了常规分割算法在水体和非水体像素量级相差过大而表现不佳的情况;②研究获得了 2017-2020年逐年的洪水分布,结果总体精度在87.78％～94.89％之间,Kappa系数在0.76～0.89之间;③特别是对于大面积半干旱地区,本文结合了后向散射特性、地形和其他辅助信息的关系,使得能够有效地保留水体并去除与水体后向散射系数相似的地物;④结果显示黑龙江(阿穆尔河)中下游沿岸城市哈巴罗夫斯克、阿穆尔斯克等地区为经常性泛洪区域,洪水面积整体呈增加趋势.研究表明,基于雷达数据对洪水空间范围进行时间序列监测,可以为中俄黑龙江流域洪水发展动态监测提供科学支撑.
文献关键词：
中俄黑龙江流域;中俄边境;洪水监测;SAR;Sentinel-1;概率密度函数;散射特性;遥感解译
中图分类号：
作者姓名：
张文璇;王卷乐
作者机构：
中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023
文献出处：
引用格式：
[1]张文璇;王卷乐-.基于SAR影像后向散射特性的中俄黑龙江流域洪水监测)[J].地球信息科学学报,2022(04):802-813
A类：
中俄黑龙江流域,国际界河
B类：
SAR,散射特性,流域洪水,洪水监测,阿穆尔河,洪水事件,内中,伤亡,光学遥感影像,受制于,于洪,洪水期,多云,多雨,天气状况,云影,全天候,哨兵,Sentinel,合成孔径雷达数据,数据监测,区域洪水,Gamma,高斯分布,分布拟合,后向散射系数,概率密度分布,后验概率,全局阈值,辅助数据,误分类,分类型,形态学操作,分割算法,概率密度函数,分段拟合,局部关系,体像,像素,水分布,总体精度,Kappa,半干旱地区,辅助信息,留水,地物,中下游,沿岸,哈巴罗夫斯克,尔斯,经常性,泛洪,水面,水空间,空间范围,发展动态,中俄边境,遥感解译
AB值：
0.297043
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