【摘 要】
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2020年超长梅雨期内的持续强降雨,导致安徽省发生全域性洪涝灾害,为了快速、准确地提取洪涝淹没范围,为防汛救灾提供科学支撑,选取安徽境内巢湖流域和淮河流域的灾前和灾中Sentinel-1A数据,在快速预处理基础上,采用双极化水体指数法,并结合地形因子对平原和山区分别提取水体信息,建立一套洪水淹没区监测流程;然后通过该流程利用灾前、灾中两期合成孔径雷达数据提取2020年7月27日巢湖流域、淮河流域行
【机 构】
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安徽省气象科学研究所大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室
【基金项目】
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淮河流域气象开放研究基金“安徽省中小河流特性提取和洪涝监测方法”（编号:HRM201609）； 安徽省气象局科技发展基金“卫星遥感技术在西藏山南的应用研究”（编号:KM202004）共同资助；
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2020年超长梅雨期内的持续强降雨,导致安徽省发生全域性洪涝灾害,为了快速、准确地提取洪涝淹没范围,为防汛救灾提供科学支撑,选取安徽境内巢湖流域和淮河流域的灾前和灾中Sentinel-1A数据,在快速预处理基础上,采用双极化水体指数法,并结合地形因子对平原和山区分别提取水体信息,建立一套洪水淹没区监测流程;然后通过该流程利用灾前、灾中两期合成孔径雷达数据提取2020年7月27日巢湖流域、淮河流域行蓄洪区洪水淹没范围。结果显示:双极化水体指数比直接用后向散射系数提取水体具有优势;7月27日巢湖流域洪水淹没区面积为524.8 km~2,其中受洪灾较重的是白石天河子流域,西河子流域次之;淮河流域安徽境内行蓄洪区,沿淮的4个地市淹没面积从大到小依次为淮南市、阜阳市、六安市、蚌埠市。研究表明,基于Sentinel-1A数据,采用双极化水体指数和地形因子建立的洪水淹没区监测流程对平原和山区都具有较好的准确性、适用性,且具有较高的时效性,便于及时开展洪水灾害监测。
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