【最新成果】基于融合差异图的变化检测方法及其在洪灾中的应用

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背景介绍

从古至今，水灾一直是困扰我国的主要灾害之一。洪涝灾害也直接导致了受灾区域农作物减产、交通阻塞、水体污染等问题，是对人类赖以生存的环境极大的破坏。由公元前206年至公元1949年，期间发生1029次大水灾。在建国之后至1998年，这50年间我国又发生了6次较大的洪灾，特别是1998年的洪灾，洪水势头大、影响范围广、持续时间长，经济损失超过2500多亿元，因灾死亡人数4150人，是20多年以来洪灾损失最大的一次。而在科学技术飞速发展的今天，中国的水灾依然频繁。今年6月29日以来，江西省鄱阳湖水位受连日暴雨影响，水位不断上涨，突破历史极值，更是超过了1998年洪水的规模。至7月8日，鄱阳湖主体及附近水域面积已达4206平方公里，创十年来历史同期新高。人工无法有效的实时实地测量受灾区域而制定善后处理计划，利用SAR卫星遥感图像，可以快速准确的提取受灾区域，评估灾区的空间分布和动态变化（GIF图1）。

图1 鄱阳湖部分区域卫星数据变化示意图

团队工作

针对该问题，以鄱阳湖区域为例，内蒙古工业大学黄平平教授团队研究了洪灾前后区域的变化情况，通过无监督变化检测方法实现对多时相星载雷达图像的洪灾区域变化信息提取，并以今年鄱阳湖洪灾区域为应用背景，为初步估计鄱阳湖附近区域洪灾前后的受灾范围和变化趋势提供数据支撑，对灾情的评估和灾后的管理规划具有一定的指导作用。对推进卫星遥感在洪灾灾害治理、灾情评估、灾后规划方面具有一定的应用价值和科学意义。

该工作已发表在《雷达学报》网络优先出版的“基于融合差异图的变化检测方法及其在洪灾中的应用”（黄平平，段盈宏，谭维贤，徐伟）。

论文介绍

该文通过构造基于改进相对熵与均值比的融合差异图，综合了熵值差异图的区域敏感性和均值差异图的区域保持性的优势。首先，利用皮尔逊相关系数对模糊局部信息C均值聚类（FLICM）方法的初始聚类结果进行2次分类，再将二次分类结果作为图像初始分割，最后利用迭代条件模型和马尔科夫随机场（ICM-MRF）获得图像的最终分割结果。通过该方法对中国鄱阳湖地区2020年6月和7月的Sentinel-1-A遥感数据进行了的洪灾检测实验，估计了鄱阳湖附近区域洪灾前后的受灾范围和变化趋势。变化检测流程图如下（图2）。

图2基于融合差异图的变化检测算法流程图

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