林 熙，羅 鼎*，連 蓉，魏文杰

（1.重慶市地理信息和遙感應(yīng)用中心，重慶 401147；2.高分辨率對地觀測系統(tǒng)重慶數(shù)據(jù)與應(yīng)用中心，重慶 401147）

高分三號（GF-3）衛(wèi)星是“國家高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項”中唯一的民用微波遙感成像衛(wèi)星，也是我國首顆分辨率達(dá)到1 m的C頻段多極化高分辨率合成孔徑雷達(dá)衛(wèi)星，具備聚束、全極化條帶、波成像等12種成像模式[1-2]。在不同成像模式下，其空間分辨率從1～500 m，幅寬則從10～650 km，具備詳查和普查功能[2]。尤其是GF-3聚束模式數(shù)據(jù)，分辨率達(dá)1 m，可為洪水應(yīng)急監(jiān)測中水域提取工作提供更高的精度和準(zhǔn)確度。目前，我國的GF-3和歐洲的Sentinel-1已被應(yīng)用于各地洪水監(jiān)測[3-5]，本文以重慶市為例，探討其洪水應(yīng)急監(jiān)測的應(yīng)用價值。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域位于長江、嘉陵江交匯處，重慶市朝天門一帶，該區(qū)域?qū)儆谥貞c兩江四岸的核心區(qū)，自古以來都是長江上游商貿(mào)最繁忙的水域。2020-08-19～2020-08-20，長江上游最大洪峰“長江2020年第5號”洪水和“嘉陵江2020年第2號”洪水在重慶匯集并通過主城區(qū)，長江重慶寸灘站20日8∶15時出現(xiàn)洪峰水位191.62 m，相應(yīng)流量74 500 m3/s，超過保證水位8.12 m；嘉陵江磁器口站20日14∶00時出現(xiàn)洪峰水位194.29 m，超過保證水位8.65 m[6]。“長江2020年第5號洪水”是我國長江流域自1981年以來發(fā)生的最大的洪水災(zāi)害，與“長江2020年第4號洪水”相差時間短，甚至在第4號洪汛過程尚未結(jié)束的情況下再次過境，多地發(fā)生了超歷史洪水，造成了較大的經(jīng)濟(jì)損失，并導(dǎo)致長江干流全線大幅超過保證水位。三峽水庫迎來了建庫以來流量的最大值74 000 m3/s，并首次開啟十一孔泄洪[7]。為了保護(hù)群眾生命財產(chǎn)安全，重慶啟動了防汛I級應(yīng)急響應(yīng)，全力應(yīng)對。在本次應(yīng)急中，重慶市應(yīng)急救援隊第一時間聯(lián)系中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心，調(diào)動高分衛(wèi)星對長江重慶區(qū)域進(jìn)行及時拍攝，同時出動無人機(jī)對重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行定點(diǎn)監(jiān)控，為防洪救災(zāi)提供最新的地理信息數(shù)據(jù)。

2 實驗數(shù)據(jù)及水體提取原理介紹

2.1 實驗數(shù)據(jù)

本文所使用的實驗數(shù)據(jù)為GF-3聚束模式數(shù)據(jù)，成像時間為2020-08-19（23∶34時），方位向分辨率為1.0～1.5 m，距離向分辨率為0.9～2.5 m，成像寬度為10 km。所使用的其他輔助數(shù)據(jù)包括ALOS 12.5 m DEM地形數(shù)據(jù)，輔助進(jìn)行地形糾正和水域提取。

2.2 SAR數(shù)據(jù)水體提取原理

SAR影像的灰度值代表了雷達(dá)回波強(qiáng)度的大小，雷達(dá)回波強(qiáng)度又定量地由雷達(dá)后向散射系數(shù)決定。后向散射系數(shù)受雷達(dá)系統(tǒng)的波長、極化方式、入射角、地面目標(biāo)的表面粗糙度和復(fù)介電常數(shù)等因素影響。通常一個具體的雷達(dá)系統(tǒng)的波長、極化方式、入射角是固定的，地面復(fù)介電常數(shù)受多種因素的影響，與表層土壤的水分含量有較好的相關(guān)性。洪水期間，表層土壤的濕度相差不大。因此，可以認(rèn)為地面分辨率單元內(nèi)的回波強(qiáng)度由該單元范圍內(nèi)的平均粗糙度決定[8]，即當(dāng)?shù)乇頋穸容^大時，SAR影像像元亮度就反映了該像元所對應(yīng)的地面平均粗糙度。當(dāng)表面粗糙程度愈大時，雷達(dá)回波強(qiáng)度較大，影像上表現(xiàn)為亮色調(diào)；而光滑表面由于雷達(dá)波束的側(cè)視，鏡面反射使回波的能量很弱，回波強(qiáng)度較小，在影像上表現(xiàn)為黑色調(diào)[9]。與SAR波長相比，陸地相對為粗糙表面，水面相對為光滑表面，因此在SAR微波遙感影像上陸地通常為灰白色或黑灰色，水體為暗色或黑色。然而，洪水一般帶有較多泥沙和懸浮物，洪水周邊高樓的漫反射同樣會影響洪水表面信號的反射，因此洪水的雷達(dá)回波信號受多種因素影響，較非洪水期間河水雷達(dá)信號反射強(qiáng)度大，如圖1所示。

圖1 雷達(dá)波在不同水面的反射情況

聚束模式成像是衛(wèi)星在運(yùn)動過程中，通過控制天線方位向波束指向來調(diào)整雷達(dá)視線角，使其固定指向某一場景來提高方位向積累時間，從而通過等效的增加合成孔徑長度的方法得到更高的方位分辨率[10]。如圖2所示，衛(wèi)星在對固定區(qū)域進(jìn)行長時間拍攝時，在增加方位分辨率的同時，區(qū)域累計回波信號也更強(qiáng)，這使得高反射地物容易過度曝光，低反射地物反射信息也得到加強(qiáng)。因此，聚束模式數(shù)據(jù)上水體的反射強(qiáng)度更高，周邊地物的信號漫反射對水體信號影響更大，傳統(tǒng)閾值法或雙峰法難以將水體和周邊地物區(qū)分開。因此，本文使用光學(xué)遙感提取的思路，使用面向?qū)ο蟮姆椒?，綜合考慮亮度、形狀、紋理、對象間關(guān)系、高程等多種因素對SAR影像進(jìn)行水域提取。

圖2 聚束成像模式原理

3 高分三號聚束模式數(shù)據(jù)水域提取

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文使用GAMMA軟件進(jìn)行GF-3數(shù)據(jù)處理，處理流程如圖3所示。首先將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為GAMMA軟件格式，然后進(jìn)行多視處理，采用多視處理對單視復(fù)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行方位向和距離向平均，抑制斑點(diǎn)噪聲，提升影像的輻射分辨率。多視處理后的結(jié)果如圖4所示，從圖中可以看出，長江和嘉陵江的江面灰度值并不一致，在渝中半島周邊受密集高樓的影響，亮度較其他地方偏高；同時部分高反射地物出現(xiàn)了高曝光情況，如南濱路的雙子樓，以及朝天門的來福士大樓。這對水體提取帶來了一定程度的影響。對多視處理后的數(shù)據(jù)，結(jié)合DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行地理編碼，得到地圖坐標(biāo)系下的SAR數(shù)據(jù)。由于SAR數(shù)據(jù)分辨率較高，為了在地理編碼中不降低SAR數(shù)據(jù)分辨率，需要得到與之分辨率相對應(yīng)的查找表，因此需要分辨率相近的DEM數(shù)據(jù)。由于所使用的DEM數(shù)據(jù)分辨率為12.5 m，因此將其重采樣分辨率為3 m，再進(jìn)行地理編碼，如圖5所示。

圖3 GF-3數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖

圖4 多視處理后的結(jié)果

圖5 地理編碼后的結(jié)果

3.2 水域提取

由于洪水期間水面雷達(dá)反射回波情況受多種因素影響，較難通過閾值法或雙峰法來將其區(qū)分開來，因此，本文使用面向?qū)ο蟮姆绞剑瑢τ跋襁M(jìn)行水域提取?；诿嫦?qū)ο蠓指畹乃w提取算法可以對SAR影像進(jìn)行多尺度分割，充分考慮地物的散射、形狀和紋理等特征，將整個圖像分成眾多的“同質(zhì)均一”的斑塊，可以有效避免“椒鹽現(xiàn)象”，提取的結(jié)果更加具有完整性，且對細(xì)小水體的提取更加有效[11]。

本文使用eCognition軟件對GF-3數(shù)據(jù)進(jìn)行水體提取，考慮水體灰度的不均勻性，實驗引入DEM地形數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助提取。對SAR數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分割，設(shè)置SAR數(shù)據(jù)分割權(quán)重為2，DEM數(shù)據(jù)分割權(quán)重為1。分割后，水體和其他地物輪廓有較好的體現(xiàn)。通過分析水體灰度直方圖設(shè)置閾值，并結(jié)合DEM高程進(jìn)行水體提取。通過高程限定，一定程度避免了高樓陰影和山體陰影對提取結(jié)果造成的影響。針對提取出的水體較零散，部分高樓強(qiáng)曝光對水體提取造成的影響，對已提取水體進(jìn)行形態(tài)學(xué)修復(fù)，最終提取結(jié)果如圖6所示。

圖6 水體提取結(jié)果

3.3 結(jié)果分析

從結(jié)果圖可以看出，洪水范圍基本在長江、嘉陵江河谷，這得益于重慶山地地形，城區(qū)地勢高，即便本次洪水超保證水位8 m，依然沒有對城市主體生產(chǎn)生活造成影響。就具體細(xì)節(jié)來看，如圖7-1所示，濱江道路部分已被水淹沒，沿江建筑物部分進(jìn)水；朝天門廣場下面階梯部分已全部被淹沒。

由于洪水過境時間較短且受天氣影響，期間未拍攝到高分辨率的光學(xué)影像。因此，為驗證實驗的準(zhǔn)確性，將實驗結(jié)果與19日17∶37時朝天門附近航拍照片進(jìn)行對比，通過無人機(jī)航拍影像獲得典型位置洪水實際淹沒范圍，再在該區(qū)域歷史光學(xué)影像上量測洪水真實覆蓋范圍和提取范圍，進(jìn)行精度驗證。圖7-2、3、4為圖7-1中區(qū)域a、b、c分別對應(yīng)的實際位置，從航拍畫面中可清晰看到洪水實際覆蓋情況，再在圖8歷史影像中量測洪水實際超過正常水位線分別是104 m、80 m、96 m，而實驗提取范圍在相同位置量測的洪水超過正常水位線分別為94 m、70 m、120 m，準(zhǔn)確率分別為90%、88%、75%，平均準(zhǔn)確率為84%。

圖7 提取結(jié)果細(xì)節(jié)與航拍對比

圖8 提取范圍定量分析

對比表明，實驗提取結(jié)果與航拍畫面基本保持一致，證明了提取的有效性。與傳統(tǒng)統(tǒng)計方式相比，遙感應(yīng)急監(jiān)測的快速性和準(zhǔn)確性作用得到充分體現(xiàn)。同時提取結(jié)果與實際結(jié)果仍然存在一定的差異，且江面仍然存在異常圖斑，這可能是城市高樓反射的雷達(dá)回波，以及江面船只或雜物導(dǎo)致的反射異常。

4 結(jié)語

利用GF-3聚束數(shù)據(jù)對“長江2020年第5號”洪水和“嘉陵江2020年第2號”洪水交匯時進(jìn)行了應(yīng)急監(jiān)測，提取了洪水范圍，與航拍照片對比，驗證了提取的準(zhǔn)確性。同時實驗所采用的水體提取流程成熟、高效，在應(yīng)急狀態(tài)下可迅速提取結(jié)果供應(yīng)急使用。實驗充分發(fā)揮了遙感大面積監(jiān)測特點(diǎn)以及GF3聚束數(shù)據(jù)的高分辨率特征，對沿江淹沒情況有較好的反映。結(jié)果表明GF-3衛(wèi)星在洪澇災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測中，可以提供有力的數(shù)據(jù)支持，當(dāng)洪澇災(zāi)害發(fā)生時可以迅速啟動應(yīng)急響應(yīng)，在最短的時間內(nèi)獲取災(zāi)區(qū)的SAR影像，通過雷達(dá)圖像解譯進(jìn)行受災(zāi)體的識別，從而為救災(zāi)工作提供實時、準(zhǔn)確的信息。