基于Sentinel-1A的2020年鄱阳湖流域洪水灾害遥感监测

摘要

基于Sentinel-1ASAR影像在洪水灾害监测方面的优越性,分别采用监督分类(SVM法)和非监督分类(IsoData法)2种方法对鄱阳湖流域开展灾前、灾后洪涝范围提取,以期为Sentinel-1数据在洪涝灾害监测及灾后评估方面的应用提供参考。结果表明,基于SVM与IsoData方法进行水体提取的总体精度均达到90%以上,Kappa系数均大于0.8,满足洪水变化监测需求,但SVM表现出更为稳定的水体信息提取能力。研究区灾后的洪水面积大约增加1 432 km^(2),受灾较为严重的区域位于鄱阳湖主体水面西南部及地势相对平坦的低洼区域。利用合成孔径雷达SAR影像能够有效获取地表水体变化信息,可用于洪水易发区的洪涝灾害灾情分析。