基于多源数据的水体湿度分量及其在淮河流域洪涝监测预警中的应用研究

微波辐射计监测洪涝中存在大量的水体和土壤的混合像元，目前的微波指数和水体分量方法难以分离这种混合像元中的水体和土壤湿度信息，降低了洪涝监测预警精度。本研究基于微波遥感模型，选择指示洪涝信息的最佳频率、极化数据组合方式。在消除大气影响的基础上，定量分析AMSR-E和MODIS数据提取水体分量的差异，综合DEM、土地利用和土壤数据，采用GIS空间分析和支持向量机等技术，提出水体湿度分量方法，实现微波辐射计像元内水体和土壤湿度信息的分离。基于水体湿度分量构建洪涝时空特征指数，利用淮河流域1978～2008年的微波辐射计数据研究30年来流域内地表水体和土壤湿度的时空特征模式，耦合地形和降水数据，分析其与淮河干流主要水文站水位、流量的关系，采用遗传算法等技术建立淮河流域洪涝监测预警模型。该研究可实现近全天候的洪涝信息提取方法，辅助提高洪涝监测预警的时效性和精度，对防洪减灾工作具有重要的意义。

项目按照研究计划完成了项目的研究目标。项目研究了淮河流域汛期影响微波辐射传输的大气特征参数，给出了大气透射率、大气上行辐射和大气下行辐射温度的计算方法，研究了针对淮河流域汛期洪涝灾害监测预警的微波辐射计大气校正方法。通过对比分析和支持向量机分类方法，研究了微波辐射计数据指示洪涝信息的频率和极化通道特点，构建了能够反映洪涝信息的极化比值洪涝指数PRI；在综合分析淮河流域土地利用、DEM特征的基础上，基于混合像元分解原理，建立了端元值的确定方法，构建了能够反映地表水体和土壤湿度信息的水体湿度分量WWF方法。在定量分析2003年淮河流域性洪涝灾害期间的微波辐射计AMSR-E数据与同时或相近时间成像的MODIS数据反映地表水体和土壤湿度信息差异的基础上，实现了分别获取淮河流域地表水体和土壤湿度信息的分离方法。基于长时间序列卫星遥感数据分析的RAT技术，构建了洪涝时空特征指数PRVI方法。利用近30年的淮河流域的微波辐射计数据(包括SSMR数据、SSM/I数据和AMSR-E数据)，研究了淮河流域汛期地表水体和土壤湿度的时空特征规律。在以上研究的基础上，揭示了以1991年、2003年、2007年淮河流域大洪水为主的典型洪涝灾害年汛期期间，淮河干流中游及其向北岸延伸约100km、向南岸延伸到流域边界的区域，旬PRVI图像上和日WWF图像上都表现出了比流域其他区域PRVI值和WWF值高的现象。并结合淮河流域的自然环境特征，分析了PRVI和WWF高值带出现的原因，指出高值带包括了大部分沿淮河干流的湖泊、洼地、行蓄洪区，支流河口、下游洼地等。高值带内的WWF值越大，高值带的面积越大，洪涝灾害越严重，说明了高值带对洪涝灾害预警具有辅助指示作用。利用淮河流域汛期的WWF信息分别与淮河干流的王家坝、润河集、正阳关和蚌埠站的水位信息，王家坝站的流量信息建立了定量关系，并利用淮河流域的降水信息、淮河干流主要水文站水位信息，基于遗传算法优化BP神经网络构建了基于智能算法的淮河干流主要水文站水位预测模型。进一步，结合淮河流域干流附近区域微波辐射计数据WWF高值带具有洪涝监测和辅助洪水预警的双重特点，建立了基于多源数据的淮河流域洪涝监测预警综合分析方法。本项目的研究对淮河流域洪涝灾害的监测和预警具有重要的实际应用价值。