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今天，很多洪灾损失来自大江大河中下游的广大低湿地区域。这些区域地势低平，以前属于洪泛区。自上世纪50年代以来，因其良好的自然条件使得人类活动不断进入，现在有些区域已经高度城市化。这些低湿地区域因大量围垦导致湿地功能失调，增大了洪灾风险；又因地势低洼导致积水不易排出，一旦遭受暴雨易产生涝灾。随着经济的发展，这些区域的经济密度越来越大，一旦遭灾，损失巨大。目前我国对水灾的研究多局限于七大江河流域等重点水患区，而对低湿地区域的涝灾重视不够。因此本文以低湿地区域的涝灾为研究对象，研究如何应用3S技术高精度提取该区域涝灾的两个重要参数——淹没范围和水深，以便为政府部门和保险公司进行灾后救助、恢复重建以及核损理赔等提供精确的信息。本文的主要研究内容和结论如下：
第一，研究了基于DGPS的高分辨率遥感影像的几何纠正方法。
对于快速、高精度地提取低湿地的涝灾淹没范围，高分辨率卫星遥感技术是最有效的手段，但高分辨率原始遥感影像存在几何变形，需采用控制点进行纠正。常用的基于地形图的纠正方法存在现势性不强、比例尺限制以及点位精度不高等三方面的不足，因此本文提出了基于DGPS的高分辨率遥感影像的纠正程序和方法。通过用DGPS纠正SPOT52.5米全色影像和IKONOS1米全色影像这两个例子表明：只要控制点分布合理，用1∶10000地形图纠正后的低湿地区域SPOT52.5米全色影像的平均点位精度为5.280米，而用DGPS纠正后的相同区域的SPOT52.5米全色影像的平均点位精度为2.469米；用DGPS纠正后的地势平坦区域的IKONOS1米全色影像的平均点位精度为1.145米。
第二，研究了应用单源影像和多源影像融合技术提取水体范围的方法及精度。
在研究了高分辨率遥感影像的几何纠正后，本文对应用高分辨率遥感影像和多源影像融合技术提取水体范围的方法及其精度作了进一步的研究。针对水体的特点，研究了有效的水体分割算法——区域分割与基于梯度形态学的分水岭分割相结合的水体分割算法以及针对不同分辨率影像融合的小波变换融合法等。应用这些方法，分别用单源高分辨率遥感影像(Spot52.5m)和多源影像融合技术提取同一区域的水体面积，并与用DGPS实测的面积进行横向和纵向对比，用实际提取精度来衡量算法的性能并对各种方法存在的问题以及可能的原因进行了详细剖析，得出了一些有意义的结论。
第三，研究了基于DGPS的低湿地区域局部高精度DEM的建立方法。
内涝区高精度DEM的获取是进行高精度水深提取的前提之一，而现有的DEM精度较低，因此本文研究了如何应用DGPS技术建立低湿地局部高精度DEM的理论和方法。其核心技术为低湿地的GPS高程转换模型以及高程内插算法。本文成功地将最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)引入GPS高程转换中，获得了满意的精度。因直接采用DGPS进行地形采样，保证了地形点点位的高精度，加上合理的采样方案以及高性能的高程转换模型等，完全可以得到高精度的DEM(如微等高距0.2米)。
第四，研究了基于DGPS的低湿地洪水水面高程的确定方法。
在获得内涝区高精度DEM后，水深的提取精度就取决于洪水水面高程的精度。以前获取洪水水面高程的方法在低湿地已无法应用，加上其精度有限，因此本文直接采用高精度DGPS沿水涯线离散采集洪水水面的三维坐标，再根据低湿地区域涝灾的特点选择合适的数学模型进行拟合。该套方法直接采用高精度的DGPS技术获取洪水水位高程数据，加上合适的拟合模型以及可靠的求解方法，保证了低湿地区域洪水水面高程确定的精度。