【摘 要】
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斯里兰卡是“21世纪海上丝绸之路”的重要参与国,作为连接亚-非-欧海上航路的枢纽,具有极重要的经济及地理意义。其国内降雨量丰富但时空分布不均衡,存在明显的季节性缺水,部分区域常年遭受洪涝灾害的威胁;地处热带地区,温度高且蒸发量大,致使卫星过境影像常年受云雾覆盖及云阴影影响,高质量覆盖陆地的有效影像或影像中无云的有效部分相对较少。同时水环境复杂,影响遥感影像水体提取的因素众多,加大了获取斯里兰卡准确
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斯里兰卡是“21世纪海上丝绸之路”的重要参与国,作为连接亚-非-欧海上航路的枢纽,具有极重要的经济及地理意义。其国内降雨量丰富但时空分布不均衡,存在明显的季节性缺水,部分区域常年遭受洪涝灾害的威胁;地处热带地区,温度高且蒸发量大,致使卫星过境影像常年受云雾覆盖及云阴影影响,高质量覆盖陆地的有效影像或影像中无云的有效部分相对较少。同时水环境复杂,影响遥感影像水体提取的因素众多,加大了获取斯里兰卡准确地表水体信息的难度。因此研究其地表水体及洪水淹没信息的快速提取,可为水资源保护、管理与规划提供科学依据,对洪水灾情评估、救援以及资源调配有重要的现实意义。本文基于Google Earth Engine云平台和Sentinel-1/2、Landsat-5/8多源遥感影像,对斯里兰卡的地表水体和洪水淹没进行了综合性的分析。首先为实现复杂环境下水体的高精度提取,准确估算出斯里兰卡现有地表各类水体的面积,推导了用于Sentinel-2影像的LBV变换方程,在分析水体与植被、阴影、水田泥地等典型地物经LBV和K-T变换后特征的基础上,提出了基于LBV和K-T变换的水体提取模型,并从目视判读和定量分析两个角度与单波段阈值法、基于OTSU的水体指数法(NDWI、MNDWI)、分类器法(SVM)的提取结果进行比较分析;同时采用Sentinel-1SAR影像,基于OTSU的阈值法进行了水体提取,并与Sentinel-2影像水体提取的结果进行了对比;利用本文提出的水体提取模型对2019年斯里兰卡的水体信息进行提取,统计出全岛地表水体的详细信息,并研究其分布特征;然后基于Google Earth Engine云平台和Landsat-5/8遥感影像,建立了水体快速提取模型,并利用该模型对1995、2005、2015年斯里兰卡地表水体的时空变化特征进行了分析;最后结合多源遥感数据和Google Earth Engine云平台,建立洪水淹没范围快速提取模型,应用于2017年5月发生在斯里兰卡的洪灾研究,同时建立洪水淹没范围快速提取平台,并进行了发布与应用。主要的研究成果如下:(1)相比于单波段阈值法、基于OTSU的水体指数法(NDWI、MNDWI)以及分类器法(SVM),本文提出的面向Sentinel-2影像的LBV和K-T变换的水体提取模型提取精度最高,达到了98.13%,有效地避免了云、云阴影、山体阴影和水田泥地对水体提取精度的影响,实现了复杂水环境下水体的精确提取,模型可广泛应用与多云、多山、复杂水环境等区域。(2)2019年斯里兰卡地表水体面积为2015.61 km~2,占全岛面积的3.07%,包含多种类型的水体;其拥有数量非常多的面积较小的湖库水体分散在全岛,整体呈现出由西北向东南减少的状态,较大型的湖库水体主要集中在中北部,湖库水体的总面积为1226.20km~2,达到了全国水体面积的60.84%;河流主要集中在中北部,其长度普遍较短,面积为228.57km~2,占全国水体面积的11.34%;瀉湖主要分布在斯里兰卡的沿海地区,且数量多、面积大,总面积为560.84km~2,占全国水体面积的27.82%。(3)基于Landsat-5/8影像和Google Earth Engine的水体提取模型可快速地应用于长时序地表水体时空变化研究;1995-2015年间,斯里兰卡水体面积呈现大幅度的增长,增加了483.66 km~2,湖库水体面积增长幅度较大,瀉湖次之,河流面积增长幅度较小,基本上不变;20年间,4个等级的湖库(从大到小分别是I,II,III,IV)数量和面积呈现不同幅度的增加,湖库等级越低,数量增加的幅度越大,IV级湖库的面积显著增加,20年间增加了197.49 km~2;湖库数量和面积的增加主要集中在北方省、北中央省、东方省等干旱省份。(4)通过将本文提出的基于多源遥感影像和Google Earth Engine的洪水淹没范围快速提取模型应用于2017年5月27日斯里兰卡特大洪灾的洪水淹没分析,表明该模型可快速准确地应用于洪水淹没分析;构建的洪水淹没快速提取平台可广泛应用于斯里兰卡的洪灾研究中。
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