【技术实现步骤摘要】
基于遥感影像的洪水覆盖面的提取方法
[0001]本专利技术属于遥感应用的
，具体涉及一种基于水体分布率和统计阈值的遥感影像洪水覆盖面提取方法。
技术介绍
[0002]洪水作为世界上最频发的自然灾害，严重威胁着人们的生命财产安全。因此，为了快速对灾情进行分析并提供救援，针对突发性洪水信息的快速提取是十分必要的。卫星遥感影像作为近年来监测地表信息的重要手段，在提取水体方面也有着极大的优势。
[0003]常用于大范围洪灾评估的遥感数据包括光学和雷达遥感数据。光学遥感数据量大、分辨率高，在提取水域方面有着广泛的研究，但是提取水域很容易和云阴影像元混为一谈。而雷达遥感使用的是能够穿透云层的微波，不易受天气状况影响，弥补了光学遥感中云干扰的问题，同时主动遥感的特性使得它在夜间也能成像，更重要的是近年来Sentinel
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1等卫星的数据对全球免费公开，易于获取。因此，有着全天时、全天候等特点的雷达遥感数据在这些年越来越多的被用于评估洪水灾害。
[0004]光学遥感数据在水域提取方面已有大量研究积累，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像的洪水覆盖面的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取陆地卫星光学遥感影像数据，计算其历史水体分布概率，通过设置分布概率阈值，获得常年水域范围分布图；S2：获取卫星雷达遥感影像数据，在设定时间范围内，计算每个像元时间域的统计信息，采用统计阈值法计算现状水域分布图；S3：结合常年水域和现状水域范围对洪水覆盖类型进行分类，提取现时不同级别的洪水覆盖范围。2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的洪水覆盖面的提取方法，其特征在于，步骤S1的具体方法为：从光学遥感影像数据中提取出具有DSWE模型特征的波段并采用DSWE模型对提取波段中的每个像元进行计算，以获取不同级别的常年水域分布范围，再设置一个分布概率阈值，统计历史时段不同级别的常年水域为水体的概率，再将该概率与概率阈值进行比较，确定出常年非水域和常年水域的范围分布。3.根据权利要求2所述的基于遥感影像的洪水覆盖面的提取方法，其特征在于，步骤S1中还包括如下子步骤：S11：分析DSWE模型中所用的指标和各指标的计算公式；S12：对提取波段中的每个像元采用DSWE模型中的各指标的计算公式定义计算各指标；S13、根据DSWE模型中各指标需要满足的条件，比较各像元计算得到的各指标是否满足条件，若满足条件，则结果取1，若不满足条件则结果取0，然后将结果按顺序分别放置在个十百千万位上，使得每个像元获取一个五位数的编码；S14、确定一个分类标准，对每个像元获得的编码按照相应的分类标准进行分类以区分出非水体、中置信度水体、高置信度水体、部分地表水体，得到常年水域分类结果；S15：统计在一个历史时间段内，每个像元为水体的概率，并设定一概率阈值，以确定出常年非水域和水域的范围分布。4.根据权利要求3所述的基于遥感影像的洪水覆盖面的提取方法，其特征在于，所述概率阈值设为90％，即某像元在历史时段为水体的概率大于90％，则定义其为常年水域。5.根据权利要求1所述的基于遥感影像的洪水覆盖面的提取方法，其特征在于，步骤S2的具体方法为：S21、计算卫星雷达遥感影像数据中不同偏振模式、轨道方向和采集模式下的后向散射系数；S22、根据历史水文情况，计算一段未发生洪水时期的平均后向散射系数和标准差后向散射系数；S23、将计算结果代入Z
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score阈值法计算公式中，获取所需时期洪水对垂直发射垂直接收的SAR后向散射的Z
VV
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score值分布图和垂直发射水平再发射SAR后向散射的Z
VH
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score值分布图。6.根据权利要求5所述的基于遥感影像的洪水覆盖面的提取方法，其特征在于，步骤S3还包括如下子步骤：S31：给定Z
VV
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score阈值和Z
VH
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score阈值，在步骤S1得到的常年水域范围分布图中找出不为常年水域的所有像元，并获取所有像元对应的在步骤S2计算得到Z
VV
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score和Z
VH
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score值分布图，将每个像元的Z
VV
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score和Z
VH
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