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洪水是世界上严重的自然灾害之一，与其他自然现象相比，因其发生的不确定性会给人们的生命财产造成重大损失。在全球经济一体化的影响下，预计洪水发生的频次还将会增加。洪水可导致生命财产的损失及对建筑物包括桥梁、排水系统、道路和运河的基础设施的破坏。基础设施的破坏会引发电力传输系统、发电设备等故障发生，甚至使电力中断而导致一系列连锁反应，比如污水处理和饮用供水系统受损就会导致饮用水短缺或水源污染。洪水与传染病的爆发有着密切的联系，但这种发病风险会比较低，除非有大量人口迁移或水源污染发生。在洪水泛滥期间水媒传染病传播的风险随之增加，所传播疾病的病原体通常通过对污染表层水的样品检测分析可以发现。水源性疾病的暴发与饮用水的处理有关，随着灾难时间的不断延伸，水源中病原体的浓度也会相应增加，这就要求饮用水的管理人员有必要去识别和量化水中病原体浓度波动对疾病的影响。 泰国2011年遭遇的50年来最严重的洪涝灾害，7月底爆发热带风暴洛坦的登陆，洪水沿着湄公河和湄南河流域快速蔓延到北部、东北部和泰国中部的省份;10月，洪水又一次蔓延到湄南河和首都曼谷地区。在部分地区洪水持续至2012年1月中旬才退去，导致了815人死亡（包括失踪3人），受影响人数达1360万。本研究重点关注艾尤塔雅府，它在2011年的严重洪涝灾害中遭受了巨大的损失。由于艾尤塔雅位于湄南河周围平原较低的中心位置，使得该府受灾最为严重，尤其是由水污染引发的大量腹泻病例爆发原因的科学阐明势在必行。 多年来利用遥感技术(RS)分析自然环境因素的研究已经广泛开展。近几十年来基于遥感技术提取环境参数的研究也不断在深入，从2007年开始，RS就已用于分析水污染性疾病，尤其是针对洪水及水中毒的评估。近几年，卫星传感器的性能和精密度得到进一步的改进，丰富了对水污染性疾病风险评估的数据。有些研究还试图通过利用地理信息系统(GIS)和地球观测卫星，制作出水源性疾病风险的模型等。为了有效地监测洪涝灾害，研究需要大量的遥感数据，但由于每个地球观测(EO)卫星的重访限制，与单个EO卫星数据相比，使用多时相EO卫星云图将使我们可以更频繁地更新防汛信息。本研究中所用的数据利用合成孔径雷达技术从RADARSAT-2的时序数据。获取的多时相遥感图像利用地形图进行正射校正，而最近邻点法被用来在重采样过程中保留原始值。每幅图像在正射校正过程中至少使用了8个人工选取的控制点，使用的底图是正射校正后的50厘米空间分辨率的航空遥感影像。然后，我们结合SAR数据直方图阈值和目视判读来划定灾区，每幅图像通过人工选取阈值的方法来区别洪水淹没区和非淹没区。由于雷达对道路或湖泊和河流的后向散射与洪灾区具有非常相似的特点，所以容易造成误分类这一潜在问题。因此，通过将洪水分布图与GIS数据中的道路和水系图叠加来区分洪水和不变区域，并利用抗洪人员的报告以及新闻报道中的数据来对洪泛区提取结果及进行交叉验证。 本研究采用间接地方法将专家系统诊断(ESD)应用于腹泻感染监测中。该技术依赖于溶存氧(DO)和遥感数据的测量，比传统方法更经济合理。ESD被用来分析变量之间的关系，包括水质、洪水性质和感染风险。RADARSAT-2数据被用于对水患影响区域的划定，洪水质量通过分析溶解氧样品信息获取。研究中我们使用了IDW功能插值生成了溶解氧在研究区的空间分布图。 本研究主要目标是形成一个可以快速为洪灾易发区居民提供腹泻爆发风险的预测模型和系统。因此，我们基于遥感环境要素使用专家系统进行综合诊断，教科书和专家知识作为参考材料也被用于建模我们采用溶解氧值、从遥感数据中提取的工厂位置信息、病例位置信息、以及从泰国流行病管理局、疾病控制司及卫生部获取的医疗诊断的程序和数据库作为判定指标。该ESD模型能够高精度的预测腹泻感染风险，可减少医务工作者的工作量，降低灾区患者的发病率和死亡率，从而减少医疗保障费用。 在洪灾期间，腹泻和其它水源性传染疾病具有较高的风险水平，因为被污染的表层水内的病原体可以很容易地被传播到其它地域。研究人员曾采用过使用直接测量病原体级别的方法确定疾病风险的研究，但通常情况下这种是难以实现的，从洪泛区采集的样本需要漫长和昂贵的实验室分析过程。本研究主要通过三个主要因素来对腹泻发病风险的评估进行分析:洪水持续的时间、溶解氧水平和人口密度。洪水持续时间数据是从时间序列RADARSAT-2的图像中得到的，而溶解氧水平是通过在洪灾地区收集的样品数据，插值到整个研究区域的空间分布而获得的。工业区的水质最差，而农业区水质较好。风险比函数则来源于医院腹泻患者发病数据，以监测疾病的爆发。在艾尤塔雅的16个研究区域内，风险比率的平均值范围下降至0.65到1.56之间，数值高于1，即表示暴发模型能够进行准确的预测。 诊断专家系统有助于对居住于洪水风险区的居民提供咨询和诊断服务。居住洪水风险区的居民及感染者期望得到正确和及时的治疗，而诊断专家系统会给予正确的指导，这是进行腹泻感染监测的基础，将降低灾区人群感染的概率，减少死亡人数，并降低医疗费用。该系统未来发展的方向应该包括结合从实验室患者感染的测试结果到其它类型腹泻的进一步计算、症状分析，以建立一个完整的系统。此外，附加规则和现有规则都应用于确定的病例冗余性。 本研究的结果表明此方法在洪水区域腹泻爆发风险模拟方面具有很大的潜力。它的应用可能对未来洪水暴发的决策制定过程产生重大影响。与以往直接测量的方法比较，新技术的优势在于提供了更简单的输入数据，更快速地实现了风险评估。研究同时证明将这种方法集成于实时洪水监测系统是可行的，譬如由GISTDA(http://flood.gistda.or.th)管理，以达到更高效的救援，更有效的疾病爆发预防。进一步研究也可以考虑在洪水发生时期，分析疾病流行的其他因素，如卫生标准、洪水强度或人类移居。当额外的参数被添加到模型中，可提高预测精度，当然这些数据输入的额外费用也必须考虑在内。最后，尽管这项研究针对于腹泻，在进一步研究工作中，这种方法可以延伸到水源性传染病爆发的风险评估。 本文研究的创新点可以总结为以下三点: 1)提出一种通过对水质和相关参数间接评估洪涝灾害、估算水源性疾病爆发风险的新方法。与传统方法相比，其目的是预测水源性疾病爆发风险，具有输入数据简单的优点，特别是水的采样数据。 2)基于主动遥感技术利用多源卫星数据提取洪水参数。 3)提出一种通过利用发病率数据和洪水参数之间的关系检测水源性疾病的暴发期的自适应方法。