[发明专利]一种溃决洪水淹没范围快速提取方法

权利要求书

1.一种溃决洪水淹没范围快速提取方法，其特征在于，包括以下内容:

(1)数据预处理

准备覆盖洪水灾区的欧洲航天局开放的Sentinel系列数据，包括Sentinel-1 SAR影像和Sentinel-2光学影像；采用Sentinel应用程序平台SNAP8.0.0对Sentinel-1 SAR影像进行校准、去噪、滤波及配准，得到VV和VH极化后向散射系数；在Sen2Cor V2.8插件中对Sentinel-2光学影像进行辐射校准和大气校正；在ArcGIS10.2软件中，对Sentinel-1和Sentinel-2影像进行重新采样，并重新投影到WGS-84 UTM坐标系中；

(2)工作区划分与溃决洪水制图场景分类

在ArcGIS10.2软件中，利用DEM数据提取集水流域，并将集水流域获取的矢量面转换为多边形，作为集水单元；计算每个集水单元最小高程，将原始DEM与各个集水单元最小高程做差值，获取高差，根据洪水灾情设置高差阈值，进行高差掩膜提取工作区；采用云检测算法将高差掩膜得到的工作区划分为无云区和云层遮挡区，再依据影像采集时间、溃决洪水过境时间和云层覆盖情况，将溃决洪水制图场景分为三种：第一种，无云层遮挡，溃决洪水过境时间与影像时间相同，为光学影像区行进中洪水制图；第二种：无云层遮挡，影像时间滞后于溃决洪水，为光学影像区已过境洪水制图；第三种：云层遮挡，光学影像数据缺失，为SAR影像洪水制图；

(3)基于Sentinel-2光学影像的无云区洪水淹没范围提取

针对无云区行进中洪水，采用水体指数NDWI和改进的水体指数MNDWI进行淹没范围提取，NDWI阈值为0、MNDWI阈值为0.1，并进行人工目视调整；针对无云区已过境洪水，通过比较归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI、改进的水体指数MNDWI和自动水体指数AWEI_nsh，选出最佳光谱指数和阈值范围，再进行淹没范围提取；

(4)基于Sentinel-1 SAR影像的云层遮挡区洪水淹没范围提取

根据洪水过境前后Sentinel-1 SAR影像和DEM数据，创建多类型的特征变量集，采用随机森林算法进行洪水淹没范围预测，包括以下步骤：

1)伪彩色合成图像颜色特征提取

采用伪彩色融合方法，将洪水过境前后Sentinel-1 SAR影像VV极化后向散射系数在SNAP8.0.0软件中以不同的比例组合，分别赋予R、G、B三个颜色通道，得到RGB伪彩色图像，组合方法为：R-洪水前VV极化数据，G-洪水之后VV极化数据，B-洪水之后VV极化数据；

2)构建特征变量集

将RGB伪彩色图像转换到HSV色彩空间，对其颜色特征进行量化表达，颜色特征包括色调、饱和度、亮度；混合交叉VV和VH极化数据，构建多组极化散射系数特征变量，计算公式如下：

式中：g(x,y)表示差值特征；f(x,y)表示比率特征；x、y分别表示像素中行和列；VV(x,y)_N+1表示洪水后VV极化后向散射系数；VV(x,y)_N表示洪水前VV极化后向散射系数；VH(x,y)_N+1表示洪水后VH极化后向散射系数；VH(x,y)_N表示洪水前VH极化后向散射系数；

从DEM数据中获取高差和坡度，作为第三类特征变量；

从SAR影像颜色特征、散射特征和DEM地形特征中提取13个变量组成特征变量集，各特征变量如下所示：

HSV色彩特征：色调、饱和度、亮度；

差值特征g(x,y)：VV_N+1-VV_N、VH_N+1-VH_N、VV_N+1-VH_N、VH_N+1-VV_N；

比率特征f(x,y)：VV_N+1/VV_N、VH_N+1/VH_N、VV_N+1/VH_N、VH_N+1/VV_N；

地形特征：高差、坡度；

3)生成训练和预测样本

将无云区基于Sentinel-2光学影像获取的洪水像素作为训练样本的标签集，与对应区域特征变量集共同构成随机森林算法的训练样本；云层遮挡区的特征变量作为预测样本，未知洪水像素作为预测输出；

4)随机森林模型构建

在Python 3.7中搭建并完成随机森林模型，进行云层遮挡区洪水像素预测；

5)淹没范围提取

基于无云区Sentinel-2光学影像阈值分析成果和云层遮挡区Sentinel-1SAR影像随机森林算法预测成果，采用GIS系统完成溃决洪水淹没范围提取和制图。