前言
洪涝灾害是中国平原地区最严重的自然灾害之一，其造成的损失占所有自然灾害损失的40%以上。因此，快速且准确地预报洪涝灾害，掌握灾害发生的地点、范围和严重程度至关重要。光学卫星遥感具有高分辨率且数据丰富，是水体提取的重要数据源，但其易受云雾干扰。尤其在洪灾期间，常伴有大量降水，导致光学遥感影像无法有效获取水体信息。合成孔径雷达（SAR）能够在不受大气条件和天气影响的情况下进行全天候成像，保证在暴雨、云雾等极端天气下对洪灾区域的连续监测。本文将介绍基于SAR影像进行洪水监测与分析的具体操作流程。
步骤
洪水监测的核心在于提取汛期内不同时间的水体面积，并分析其变化和分布范围。
数据准备：
首先，需要至少下载两幅SAR影像，分别代表灾前和灾中或灾后的情景。尽管环境条件可能不理想，若有条件，也建议下载星载光学影像。同时，还需准备数字高程模型（DEM）数据、地表分类数据以及行政区划数据。
操作流程大致的操作步骤如下：
- 数据预处理：对下载的SAR地距多视数据（GRD）进行预处理。
- 水体提取：基于预处理后的影像，使用阈值分类方法对水体进行分类提取。
- 去除无关区域：过滤掉不太可能发生洪水的区域（例如坡度大于5°的地区），以及破碎化区域（例如小斑块或城市用地中的光滑平面）。
- 统计分析：根据区域划分，统计不同地类的受灾面积，分析汛期水体淹没范围的变化。这些分析结果将为决策者提供关键的参考信息。
通过这一流程，我们可以有效评估洪水灾害的影响，并为后续的应急响应和灾后重建提供科学依据。
1、影像下载与预处理
下载SAR影像的地距多视数据（GRD），并对数据进行预处理，预处理步骤可参考我这篇篇文章《SNAP安装与SAR数据预处理---以sentinel-1为例》https://www.jianshu.com/p/1bd4a42d2ca4最后得到地理校正、斑点滤波以及辐射校正后的影像。
2、水体面积与分布提取
选择VV极化的成像，导入至ENVI，进行决策树分割：
首先确定阈值：首先在影像绘制水体的roi，就是选取样本。在到图层管理右键roi，进行统计，查看roi对应水体区域的最大值，最小值，均值，以选择阈值。因为我勾画的是水体的纯净像元，而有些像元是水体但是是混合像元。所以对于水体我一般取最小值作为初始阈值进行分类。
再新建决策树new decision tree，写好阈值公式进行分割。使用决策树可以看我这篇文章《植被、水体、建筑快速分类》jianshu.com/p/610a7c87621f
当然这是人工确定的阈值，你可能需要多分割几次，以确定最好的阈值。虽然有不少研究使用大津法计算阈值，但我觉得在实际应用中这种方法快，也好调控。
3、分类后处理
-
小斑块去除与孔洞补齐
在ENVI中使用开闭运算或者聚类处理进行小斑块去除与孔洞补齐，使用其中一个工具即可，感觉二者处理效果相似。在工具箱中搜索convolutions and morphology tool 其包含了开闭运算工具，聚类处理是classification clumping。再使用classification to vector 工具将分类结果导出为矢量以便在arcmap中继续处理。
-
排除不太可能发生洪水的区域（坡度大于5°）
SAR 侧视成像机理存在山体阴影和水体相互混淆的问题，因此利用DEM 数据计算坡度栅格，设置坡度阈值5°对 Sentinel-1 数据水体范围进行掩膜来去除山体阴影的影响。如下图所示还是有很多碎斑块的。
DEM数据云可以在地里空间数据云进行下载。
操作：首先将DEM数据导入arcmap，使用坡度工具计算范围内的坡度，在对坡度栅格进行重分类将数据分为两类一类大于5°，一类小于5°，接着使用栅格转面工具将栅格转为矢量，对大于5°的矢量进行删除。最后将小于5°的矢量与水体的矢量使用相交工具提取出小于5°的水体矢量
-
滤除碎片化区域
最后，还需要对面积过小的区域进行一次进一步滤除，确保提取的水体信息更为准确。尽管在洪灾期间星载光学影像的质量较差，受云雾和降水影响较大，仍建议下载几幅光学影像进行辅助分析。通过这些影像，可以对城市区域内是否存在积水进行目视判读，进一步提升分析的精度。此外，可以计算归一化水体差异指数（MNDWI），并将其分类得到的水体信息与基于SAR影像提取的水体结果进行精细对比和滤除。此步骤能够有效提高水体提取的准确性，特别是在复杂的城市环境中，有助于进一步校正和优化最终的洪水监测结果
洪涝灾害评估结果
在洪涝灾害监测与分析的最后阶段，我们需要提供实际且有用的评估结果。具体而言，以下几个方面比较重要：
1、各行政区受灾面积统计
首先，需统计各行政区的受灾面积。可以在ArcMap中添加行政区划矢量数据，利用“按表格分区统计”工具，计算每个行政区的受灾面积。
2、不同地类淹没面积
除了按行政区划统计受灾情况外，不同地类的淹没面积统计也同样重要。为了实现这一目标，你需要叠加不同地类的矢量图，如耕地、林地、草地等。如果缺乏地调数据，可使用现有发布的全球或区域地表覆盖产品来替代。依然可以通过“按表格分区统计”工具，对各地类的淹没面积进行精确统计。
3、汛期淹没面积变化
最后，需要展示汛期内水体面积的动态变化。水体面积的变化是评估洪涝灾害影响的关键指标，尤其是在汛期阶段。虽然全面覆盖整个汛期的水体变化图可能需要大量的数据和处理工作，但一般情况下，可以使用灾前和灾后两期影像进行对比分析，生成水体面积变化图。这种前后对比图可以直观地展现洪灾导致的水体扩张或退缩。
参考：
《基于 Sentinel-1/2 数据的洪水监测模型研究》 邓启睿
《适应复杂区域的时序SAR影像洪水监测与分析》 李聪妤
《多时相 Sentinel-1 数据支持的洪涝灾害监测》 孙书腾
