遥感技术在洪涝灾害防治体系建设中的应用

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1、遥感技术在洪涝灾害防治体系建设中的应用摘要：本文综述了遥感技术在洪涝灾害防治体系建设中的应用，包括洪涝灾害背景数据的建设和更新、洪涝灾害承灾体的识别和信息提取、洪涝灾害相关模型计算以及灾害监测、减灾救灾应急系统等方面，并对目前应用中存在的主要问题和发展方向进行了探讨。关键词：遥感洪涝灾害地理信息系统　　我国是自然灾害频繁发生的国家，也是世界上灾害最严重、受灾历史最早、成灾种类最多的少数国家之一。每年由于自然灾害和人为活动诱发的灾害造成严重的人员伤亡和五六百亿元计的直接经济损失［1］。在各种各样的自然灾害中，洪涝灾

2、害是威胁我国国民经济和人民生命财产安全的主要灾害之一。.L.编辑。　　洪涝灾害的发生一般具有突发性特点，要进行洪涝灾害的预警预报、救灾和安排灾后的重建需要对洪涝灾害相关信息进行及时、准确、可靠的采集和反馈［2］。而传统基于人工为主的信息采集手段、过程与水平已经很难满足防洪抗涝的需要。20世纪60年代发展起来的遥感技术因其具有观测范围大、获取信息量大、速度快、实时性好、动态性强等优点，在洪涝等自然灾害的研究中得到越来越多的应用。遥感技术在自然灾害防治中的应用在我国可以分为四个阶段，即20世纪70年代的起步阶段，80

3、年代的初步发展阶段，90年代上半叶的快速发展阶段和90年代以后的实际应用阶段［3］。经过三四十年的探索应用和实践，逐渐形成了贯穿灾前、灾中和灾后全过程的遥感应用领域和方法。本文将对遥感技术在洪涝灾害中的作用，特别是在我国的研究现状进行评述，并对存在的问题和未来的发展进行探讨。　　1洪涝灾害背景数据库的建设和更新　　洪涝灾害背景数据的建立是洪涝灾害预警预报、损失评估和救灾的基础。背景数据库的内容主要包括两个方面。一是自然数据，包括地形图、气象条件、大气环境、坡度、土壤、地表物质组成、河流网络和湖泊的分布及其特性；再

4、是社会经济方面的数据，包括人口分布，产业布局、经济发展状况等。由于遥感图像是自然环境综合体的信息模型，通过对遥感数据的人工解译分析或者计算机自动分类，能够直接得到的主要是自然方面的数据。　　洪涝灾害背景数据的建设与更新一般在灾前进行，强调的是数据的准确性和可靠性，因此对于遥感数据的空间分辨率和光谱分辨率要求高，而对于时间分辨率的要求相对灾中的灾情监测要低一些。常用的遥感数据包括美国的LANDSAT-TM、法国的SPOT-HRV、中国国土资源卫星数据、美国气象卫星NOAA-AVHRR和中国的风云气象卫星，以及目前正

5、在成为遥感热点的合成孔径雷达数据和成像光谱仪数据。　　NOAA-AVHRR数据的时间分辨率高达6小时，但其空间分辨率较低（星下点为1.1km），主要应用于大面积的洪涝灾害过程监测。而在灾前背景数据库的建设过程中主要应用于气象条件的研究，包括云量的估算［4］、云性质的分析［5］、太阳辐射量的监测等。洪水的形成原因主要有降雨洪水，融水性洪水，工程失事型三种。利用NOAA卫星数据和地形数据的复合提取积雪信息方法，结合监督分类方法在地形复杂地区也取得理想的分类结果，并利用GIS进行了积雪遥感的高效实用的制图［6］，及根据

6、理论技术和数学模型，在引进温度、消融量、风速和地貌等修正系数后进行积雪量的估算，已经取得满意的结果［7］。以气象卫星和多谱勒雷达数据在降雨定量预报和测定方面的研究也取得了新的进展，已经接近实用化的水平［8］。这些遥感手段可以将传统的点雨量监测转变为面雨量监测，充分反映了降雨量在空间分布上的不均匀性，弥补了雨量监测站稀少或者没有的缺陷，为分布式水文模型提供了输入参数。　　LANDSAT-TM数据由于具有30m的空间分辨率、7个光谱波段和16天的时间分辨率，适合于进行1∶50000～1∶200000比例尺的洪涝灾害背

7、景数据采集和更新。其中对于土地利用和土地覆盖的研究尤为普遍，虽然遥感土地利用研究的目的并不针对建立洪水灾害背景数据库。另外，通过TM数据也可进行河流系统和湖泊分布的解译、甚至进行湖泊和水库的库容测定［8］。我国的TM数据最早起于1986年，在此以前，应用较多的是具有??79m空间分辨率的多波段MSS数据。　　SPOT-HRV数据的空间分辨率高达10m（多波段为20m），而且具有立体观测能力，可以应用于更详细的地面资料的采集和更新。一般对应专题地图的比例尺可为1∶25000～1∶50000。通过对其立体像对图像进行

8、立体重建，能够得到研究区域的数字地形模型（DTM），在灾前的枯水期可用于进行河道、河势、河中滩岛和植被的分布等影响洪水演进的因素进行研究。目前商用遥感数据的空间分辨率越来越高，如美国空间图像公司（SpaceImaging）的IKONOS卫星数据和以色列的EROS数据为1m、俄罗斯的SPIN-2为2m、印度的BhasKara-2为2.5m等等［9］。这些高分辨率的遥感数据为