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基于NOAA、EOS/MODIS、HJ-1A多源卫星数据,利用植被供水指数、水体指数,对吉林省2015年伏旱、2017年7月暴雨洪涝灾害进行遥感监测和精细化定量评估分析。结果表明:(1) 2015年7月吉林省中西部旱情逐步发展; 8月初,各县(市)旱田均有不同程度的干旱发生,重度干旱面积小,轻度干旱面积大,中度干旱次之。其中农安县受旱最重,其次为九台市和通榆县,利用实地调查点观测数据进行检验得出干旱监测的准确率达79%。(2) 2017年7月13日、19日暴雨过后,永吉县境内的河流河段明显增宽、水库面积明显增大,新增水域面积较多的为一拉溪镇、万昌镇、口前镇,水淹旱田面积较多的为口前镇、一拉溪镇、西阳镇。 相似文献
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利用FY一3A、HJ一1A／B和EOS多源卫星遥感数据,结合地面气象观测数据和基础地理信息数据,对2010年7月下旬至8月初暴雨导致的洪涝灾害进行了动态监测,并进行了以下三方面的分析：一是流域和区域的平均降水量和暴雨面积分析。将区域自动气象站降水量观测数据导入到地理信息系统中进行空间插值,根据降水量实况、地面灾情和决策服务的需求,选择流域或区域,基于1：25万水系数据划定各个受关注流域的边界,实现分流域和区域的平均降水量和暴雨面积统计分析。二是FY一3A和EOS中分辨率遥感数据区域洪涝整体状况分析。FY一3AMERSI数据和EOSMODIS数据主要用于区域洪涝整体状况的分析,选取降水过程前的晴空数据作为基准,在暴雨发生后,抓住晴空间隙的卫星过境数据,选择特定波段,基于数据直方图,对图像进行彩色增强,生成客观且直观的服务产品。三是H卜1A／B高分辨率遥感数据局部洪涝灾害详细监测和定量分析。HJ一1A／B数据本身带有地理坐标数据,但其精度不能满足分析要求,所以首先要进行几何校正,对几何校正后的数据进行彩色合成和增强后,一方面可以直接导入地理信息系统进行典型河道宽度的量测,另一方面可以用于图像监督分类法感兴趣区的选取,实现对高分辨率数据上复杂河道洪水信息的提取,而后在地理信息系统中进行洪水淹没面积的定量分析和直观成图。这些定量分析产品为抗洪救灾提供了科学依据。 相似文献
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针对中国暴雨洪涝灾害频发的现象及其带来的严重影响和损失,结合我国有关暴雨洪涝灾害预报方法的研究进展,对洪涝灾害预报方法的研究进行了总结与回顾。随着卫星遥感、地理信息系统等技术的不断发展与完善,暴雨洪涝灾害预报的方法由简单的数值统计方法发展成为水文模型预报法,从简易的经验模型、水动力学模型,到集总式水文模型,再发展到分布式水文模型;通过水文模型预报方法,结合气象水文耦合预报实现实时洪水预报并进行动态评估,不断提高洪水预报的精度和预见期,为暴雨洪涝灾害预报提供可靠数据和决策依据。最后,在总结归纳基础上,指出了当前暴雨洪涝灾害预报方法的不足,提出了不断提高水文观测技术、加强分布式水文模型与地理信息系统的耦合、加强与气象模型的耦合等方面的研究是进一步提高暴雨洪涝灾害预报准确率的主要发展方向。 相似文献
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为了开展客观定量的暴雨洪涝灾害评估,探讨了基于暴雨洪涝淹没模型的暴雨洪涝灾害损失评估业务流程,其核心环节有两部分：估算因降水造成的淹没范围和建立适用的经济损失评估模型。其中暴雨洪涝淹没模型以最大坡降算法和曼宁公式计算暴雨洪涝汇流过程,通过给定汇流时间得到研究区域的淹没面积和水深;经济损失评估模型由直接经济损失和间接经济损失构成,直接经济损失由淹没范围内各类财产的价值乘以其相应的损失率得到。以武汉市江夏区2010年7月一次暴雨洪涝灾害过程为例给出了整个评估流程的实现过程,结果表明基于暴雨洪涝淹没模型的洪涝灾害损失评估业务流程物理意义清楚,表达了暴雨-径流-洪涝灾害全过程,可用以提高洪涝灾害影响评估的定量化程度,同时也为暴雨洪涝风险管理提供一定的依据。 相似文献
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本文通过对MODIS资料中植被、水体、土壤等不同地物的光谱特性进行分析，得出了可用于洪涝监测的通道，并提出了MODIS洪涝监测遥感资料处理流程和水体的量化判识指标。利用上述流程、方法和判识指标对2003年渭河流域发生的近50a来最严重的洪涝灾害的整个发生和发展过程实施了动态监测，制作了MODIS渭河遥感洪涝监测动态变化图像和水情专题图，并估算了淹没面积。为政府和防汛部门科学有效地组织救灾提供了可靠依据。 相似文献
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遥感影像分类方法在水体面积估算中的比较研究 总被引：4，自引：0，他引：4
随着遥感技术的广泛应用,利用遥感影像提取水体信息为水文研究提供了基础数据.目前进行水体提取所使用的遥感数据分辨率较低,影响了水体提取的精度.Landsat TM遥感影像主要依据水体在7个波段上光谱的不同特征以及其他地物与水体的区别,通过分析水体及背景地物的光谱值,利用单个波段或多个波段组合来提取水体信息.以昭平台水库的TM数据为例,对其进行了几种提取水体信息方法的研究.通过总体精度及Kappa系数的对比,选择最优分类方法,并将该方法用于水体面积的估算. 相似文献
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暴雨和防灾能力建设是影响洪涝灾害发生及其损失变化的重要因素。根据1978—2018年江南地区（沪、浙、闽、湘、赣五省、市）暴雨洪涝灾害数据、气象台站观测逐日降水量资料、社会经济数据，统计分析了近41年江南地区暴雨及其引发的洪涝灾害损失的变化特征及时、空差异，并从降水和社会防治两方面分析其成因。结果表明:近41年来江南地区因暴雨洪涝灾害农作物受灾面积、成灾面积、受灾率和成灾率呈先升后降的波动变化趋势，20世纪90年代为相对高值期，空间分布呈明显的西多东少特点。近41年来江南地区暴雨发生频次及强度呈波动增加趋势，且暴雨在时间、空间上的持续性和集中度呈增加趋势，空间上呈现为江南中东部较高、西部较低的特点，暴雨发生集中期为5—8月，尤以6月最多。暴雨日数、大暴雨日数、暴雨累计降水量与农作物受灾面积、成灾面积、受灾率均呈显著正相关关系，在一定范围内，暴雨强度增强，是农作物受灾面积、尤其是成灾面积增加的重要因素。持续性暴雨日数、每月暴雨日数标准差、每站暴雨日数标准差与农作物受灾面积、成灾面积、受灾率、成灾率均呈显著正相关关系，说明暴雨在时间和空间上的持续性、集中度越强，受灾损失就越大。降水与受灾损失的关系存在年代际差异，近年来它们之间的相关呈降低趋势。暴雨频次、强度与洪涝受灾损失在时间、空间上的分布并不完全一致。暴雨洪涝灾害发生及其影响既受气象因素影响，也受到承灾体和社会因素影响。尽管江南地区灾害防治能力逐渐增强，对减少灾害发生和减轻灾害损失发挥了重大作用，但江南地区防灾能力建设在空间上呈现为东强西弱的特点。因此，整个江南地区，尤其是江南西部，应当继续加强防灾能力建设。 相似文献
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以淮河流域为例,选取降水、土地利用、经济、人口等指标作为淮河流域暴雨洪涝灾害风险指标,利用信息熵改进的层次分析法确定淮河流域暴雨洪涝的风险评估指标权重,并应用于县域尺度淮河流域暴雨洪涝灾害风险评价。结果表明:(1)淮河流域暴雨洪涝灾害风险空间分布整体呈现南部高、北部低,东西高、中部次之的形态。(2)改进的层次分析法得到的高风险区比传统方法的面积减少,市县个数下降,而次高风险区、中风险区、次低以及低风险区面积比之传统方法均有增加。同时风险平均值升高,导致受灾程度可能加大。(3)改进方法得到的岳西县风险等级由高风险区降为次高风险区,低于金寨县风险等级。宿州市风险等级由次高风险区降为中风险区,较灵璧、泗县风险低,与实际情况更为相符,提高了淮河流域暴雨洪涝灾害风险评价精度。 相似文献