近日，京津冀生态文明发展研究院曹永强教授、王梦然同学及么嘉棋博士在遥感知名期刊Remote Sensing发表以题为“Stereoscopic Monitoring Methods for Flood Disasters Based on ICESat-2 and Sentinel-2 Data”（基于ICESat-2和Sentinel-2数据的洪水灾害立体监测方法）的研究成果。极端降水对社会经济和人类安全产生了极大威胁，快速、有效的洪水监测手段对减轻洪涝灾害造成的损失具有重要意义。基于此，本文提出了一种基于ICESat-2和哨兵-2数据的洪水立体监测方法，旨在为城市防洪提供快速有效的信息支持。

该方法主要分为三个部分：1）基于Sentinel-2数据，利用基于光谱指数优化的Otsu算法提取水体边界，获取洪水淹没范围信息；2）利用ICESat-2卫星测高数据估算洪水水位高度，并基于洪水淹没范围分析区域蓄洪体积；3）结合土地利用和人口分布数据，评价区域洪涝灾害造成的损失情况。具体研究框架如图1所示。

图1 本文所采用研究框架

本文以2020年淮河流域洪水灾害为例。实验结果表明，研究区洪水淹没面积为704.1 km²，洪水水位为16.18米-17.11米，区域淹没水深多为3-4m，区域内蓄洪量有大至小为姜唐湖、城东湖、南润段、城西湖、北湖、郫江。该研究的相关结论为区域防洪能力建设、风险管理以及灾后重建提供了科学依据和数据支持。

图2 本文方法水体识别结果

图3 本文方法水深测量结果

图4 研究区受灾前后土地覆被转移矩阵

自然资源部国土卫星遥感应用中心莫凡副研究员、翟浩然博士，防灾科技学院生态与环境学院朱红副教授，阿利坎特大学胡柳茹博士等人也参与本文的研究工作。

文章链接：https://www.mdpi.com/2072-4292/15/12/3015/htm