14 遥感监测洪涝

1、洪涝灾害的发生一般具有突发性特点，要进行洪涝灾害的预警预报、救灾和安排灾后的重建需要对洪涝灾害相关信息进行及时、准确、可靠的采集和反馈2。而传统基于人工为主的信息采集手段、过程与水平已经很难满足防洪抗涝的需要。20世纪60年代发展起来的遥感技术因其具有观测范围大、获取信息量大、速度快、实时性好、动态性强等优点，在洪涝等自然灾害的研究中得到越来越多的应用。遥感技术在自然灾害防治中的应用在我国可以分为四个阶段，即20世纪70年代的起步阶段，80年代的初步发展阶段，90年代上半叶的快速发展阶段和90年代以后的实际应用阶段3。经过三四十年的探索应用和实践，逐渐形成了贯穿灾前、灾中和灾后全过程的遥感应用

2、领域和方法。本文将对遥感技术在洪涝灾害中的作用，特别是在我国的研究现状进行评述，并对存在的问题和未来的发展进行探讨。洪涝灾害背景数据库的建设和更新洪涝灾害背景数据的建立是洪涝灾害预警预报、损失评估和救灾的基础。背景数据库的内容主要包括两个方面。一是自然数据，包括地形图、气象条件、大气环境、坡度、土壤、地表物质组成、河流网络和湖泊的分布及其特性；再是社会经济方面的数据，包括人口分布，产业布局、经济发展状况等。由于遥感图像是自然环境综合体的信息模型，通过对遥感数据的人工解译分析或者计算机自动分类，能够直接得到的主要是自然方面的数据。洪涝灾害背景数据的建设与更新一般在灾前进行，强调的是数据的准确性和

3、可靠性，因此对于遥感数据的空间分辨率和光谱分辨率要求高，而对于时间分辨率的要求相对灾中的灾情监测要低一些。常用的遥感数据包括美国的LANDSAT-TM、法国的SPOT-HRV、中国国土资源卫星数据、美国气象卫星NOAA-AVHRR和中国的风云气象卫星，以及目前正在成为遥感热点的合成孔径雷达数据和成像光谱仪数据。NOAA-AVHRR数据的时间分辨率高达6小时,但其空间分辨率较低（星下点为1.1km）,主要应用于大面积的洪涝灾害过程监测。而在灾前背景数据库的建设过程中主要应用于气象条件的研究，包括云量的估算4、云性质的分析5、太阳辐射量的监测等。洪水的形成原因主要有降雨洪水，融水性洪水，工程失事型

4、三种。利用NOAA卫星数据和地形数据的复合提取积雪信息方法，结合监督分类方法在地形复杂地区也取得理想的分类结果，并利用GIS进行了积雪遥感的高效实用的制图6，及根据理论技术和数学模型，在引进温度、消融量、风速和地貌等修正系数后进行积雪量的估算，已经取得满意的结果7。以气象卫星和多谱勒雷达数据在降雨定量预报和测定方面的研究也取得了新的进展，已经接近实用化的水平8。这些遥感手段可以将传统的点雨量监测转变为面雨量监测，充分反映了降雨量在空间分布上的不均匀性，弥补了雨量监测站稀少或者没有的缺陷，为分布式水文模型提供了输入参数LANDSAT-TM数据由于具有30m的空间分辨率、7个光谱波段和16天的时间

5、分辨率，适合于进行1：500001：200000比例尺的洪涝灾害背景数据采集和更新。其中对于土地利用和土地覆盖的研究尤为普遍，虽然遥感土地利用研究的目的并不针对建立洪水灾害背景数据库。另外，通过TM数据也可进行河流系统和湖泊分布的解译、甚至进行湖泊和水库的库容测定8。我国的TM数据最早起于1986年，在此以前，应用较多的是具有?79m空间分辨率的多波段MSS数据。SPOT-HRV数据的空间分辨率高达10m(多波段为20m)，而且具有立体观测能力，可以应用于更详细的地面资料的采集和更新。一般对应专题地图的比例尺可为1：250001：50000。通过对其立体像对图像进行立体重建,能够得到研究区域的

6、数字地形模型(DTM)，在灾前的枯水期可用于进行河道、河势、河中滩岛和植被的分布等影响洪水演进的因素进行研究。目前商用遥感数据的空间分辨率越来越高，如美国空间图像公司(Spaceimaging)的IK0N0S卫星数据和以色列的EROS数据为1m、俄罗斯的SPIN-2为2m、印度的BhasKara-2为2.5m等等9。这些高分辨率的遥感数据为采集更加详细和准确的洪涝灾害背景数据提供了可能。例如，利用高分辨率数据调查蓄滞洪区的土地利用现状。另一方面，航空遥感由于分辨率高，灵活性高、不受时间限制的优点，也是建设和更新洪涝灾害背景数据库的一个重要途径。洪涝灾害承灾体的识别和信息提取在洪涝灾害的发生过程

7、中，灾害承灾体的信息提取是进行灾害损失动态评估和安排救灾、减灾方案的前提。洪涝灾害承灾体主要是指淹没区域内的各种地物及其属性，例如农田、工矿、居民地、道路以及人口状况等。承灾体的提取以前主要依靠利用专题地图和现场调查。而专题地图数据往往不具有较好的现势性，现场调查的方法费时费工，加之在灾中也无法及时进行实地的现场调查。如果洪涝灾害背景数据库中的数据现势性好、内容齐备的情况下，从灾中的遥感数据中得到洪涝灾害的淹没范围以后，在GIS系统进行多个数据层的空间叠加操作(OVERLAY)即可进行承灾体的快速提取。例如在1998年全国洪水肆虐期间，中国科学院利用时间序列的遥感数据快速识别洪水及其动态信息，

8、完成遥感监测图象、图形70余幅，灾情分析报告和简报50余份，并快速传递到国务院和有关部委，有力地支持了抗洪救灾工作10。淹没范围一般利用多波段卫星数据进行图像分类，提取水体信息和水体淹没信息，除了常见的计算机图像分类方法(如各种监督分类和非监督分类方法)以外，现已发展了一些简单易行的新方法，如遥感波段谱间关系方法11和水体判别函数法12等。由于在洪涝灾害发生期间，得到的遥感影像一般会受到云量的影响，因此单纯依靠水体的光谱特征还不能进行有效的水体信息的计算机自动提取。根据NOAA卫星的可见光波段和热红外波段，进行自动判别云，利用周期相近的图像资料相对变化率来反演替代云区的灰度值，可以保证淹没的范

9、围连续性和客观性4。排除云量干扰的另一个途径是采用雷达数据。雷达图像由于具有全天候、全天时的特点，对于洪涝灾害的监测更具有优势。我国利用机载SAR数据进行洪水监测进行了大量的研究和实践，在实时传输中等方面取得了新的进展8。利用雷达数据提取洪涝灾害淹没范围也得到了实际应用13。配合淹没范围内的数字地形模型，可以得到洪涝灾害淹没区域的3维信息。这种方法在江汉平原的洪涝灾害监测中已经得以应用14，取得了较好的效果。在洪涝灾害背景数据库建设不完善的情况下，直接对遥感数据进行分析是识别和提取洪涝受灾体空间分布信息的有效途径。对遥感数据进行目视解译来提取洪涝灾害承灾体时，需要专家经验和较长的时间，虽然不能

10、进行日常性的灾中灾害承灾体的快速识别，但由于识别的精度较高，过去是、现在仍是一个行之有效的方法15。承灾体的识别和提取一般采用遥感图像分类的做法，其中应用最为普遍的是最大似然法。这种方法具体实施时需要各种承灾体的训练样本和先验概率且认为数据符合正态分布的假设。为了克服最大似然法的缺陷，近年来发展了许多新的承灾体提取方法，例如人工神经网络方法16,17、证据推理方法18等。其中人工神经网络方法具有解决线性问题和非线性问题的包容性，不要求数据符合正态分布的统计假设，是一种非参数方法，已被应用于灾中承灾体的快速识别和提取19。人工神经网络方法以遥感各波段数据作为神经网络的输入，应提取灾害类型作为神经

11、网络的输出，类型个数与输出层的神经元个数一致，选择样本训练网络结构以后，使用训练好的网络来提取承灾体的信息。另外，随着GIS应用的日渐普遍，GIS空间数据库存储的数据也将日渐丰富，从数据库发掘知识并应用于提高遥感专题分类精度的方法也逐渐得以应用20,21。灾中灾害信息的提取对遥感数据的时间分辨率要求很高，目前广泛采用具有6小时的NOAA-AVHRR数据22，例如在1998年吉林省西部的洪水监测中，通过使用NOAA-AVHRR数据进行了洪水动态的监测，并完成了以农田损失为主的灾情评估23。此外灵活性高的航空遥感数据也经常应用于受灾体的调查中。这样即可在数小时之内得到洪涝灾害的灾情状况，实现对洪涝

12、灾害的快速监测。洪涝灾害相关模型计算灾害现象主要是相对于人类来说的，因此灾害的危险程度评价不仅取决于自然灾害本身的严重程度，而且还取决于受灾区域内人类活动的程度和社会经济发展水平。在利用遥感和GIS进行灾害损失评估中，一方面需要准确了解灾害本身的信息和灾害承受体的信息，另一方面掌握灾害发生前的背景数据作为对比。当然数据的精度越高，得到的灾害评估结果也就越详细和可靠。洪涝灾害具有时效短的特点，因此需要在精度和速度两个方面进行权衡利弊。遥感数据、往往是具有较高时间分辨率的遥感数据作为一个快速提取灾害信息和承灾体信息的数据源，结合洪涝灾害的背景数据库，利用洪涝灾害本身的专业模型24，例如洪涝灾害预报

13、模型、洪水演进模型、危险度评价模型、洪水淹没范围计算模型、洪涝灾害淹没损失评价模型等等。在GIS系统中进行实时的计算，以期快速得到各种评价结果，为安排灾中救灾和灾后重建工作提供科学的决策支持。遥感数据在于获取信息的速度快，是这些模型计算的主要驱动数据之一；而GIS为模型计算中其它数据的快速获取提供了保证，GIS强大的空间分析方法也大大缩短了以往手工信息处理的时间，GIS丰富的数据表达能力有助于以直观形象的形式表达数据和预测结果。遥感和GIS一体化的洪涝灾害灾情快速评估系统在我国几次特大洪水灾害中得到了应用，2天内提供灾情的初步分析报告，大大提高了对洪涝灾害应急反应的技术能力2。例如在1998年

14、全国特大洪涝灾害监测中，建立在遥感、GIS和分析模型基础之上的洪水速报系统，能够快速地进行洪水地动态监测、农作物损失地评估、防洪工程的有效性分析、长江洪水蓄洪分洪的必要性分析、防洪减灾的决策建议以及灾后的重建规划等等10。需要指出的是，应用模型是关键，要提高遥感洪涝灾害模型计算中的精度和可靠性，一方面需要进一步探索洪涝灾害中的各种应用模型。另外，从实际应用的角度出发，还需要建立遥感洪涝灾害模型计算的技术规范，继承已有研究成果，促进不同评价单位之间的协同工作。洪涝灾害救灾减灾应急系统要了解洪涝灾害发生发展过程、进行灾害损失和灾害的预测，并为进一步的救灾和减灾决策提供科学依据，必须将遥感技术和GI

15、S结合起来，将遥感作为快速获取灾害背景数据、孕灾环境数据、致灾因子和灾害承受体信息的一个重要手段，实现效率和效益并重的目的，将信息接收、传输、处理和分析全过程压缩到动态中，实现对洪涝灾害实时、准确的监测2,23,25。我国对于这方面的建设比较重视，目前已经建成了洪涝灾情遥感速报系统10并在1998年的洪水中发挥了显著作用。针对黄河流域洪涝灾害的卫星遥感灾害监测与评估系统也于2000年进入试运行的阶段26。基于GIS和遥感的灾害应急反应系统虽然各个地方的软硬件环境有所不同，数据结构设计也会有所差别，但系统的逻辑结构一般都可以用图1简要表达27。GIS的空间分析工具可以帮助制定出优化的减灾和救灾方

16、案，例如是否启用分洪区、分洪区的选择、灾民疏散的最佳路径、灾后重建的功能分区等等。结论和讨论遥感技术在洪涝灾害的灾前预警预报、灾中的灾情监测和损失评估和安排救灾、灾后减灾与重建中都具有很大的应用潜力。遥感尤其和GIS结合后将有助于解决洪涝灾害减灾的两个核心问题，即快速而准确地预报致灾事件，对灾害事件造成灾害的地点、范围和强度的快速评估。预报的改进取决于对灾害事件及其机制的更加确切的了解，而灾害的监测评价基于地球观测系统的完善，必须使信息的获取既迅速又准确。只有在上面两个方面进行不断地探索并取得有效的成果，才能更好地为防灾、救灾和减灾提供决策支持。目前，以遥感、GIS和全球定位系统（GPS）组合

17、的3S对地观测系统发展迅速，正在形成全天候、全方位、多平台、多高度、多角度、多时相的立体综合系统2，而对于洪涝灾害本身的成灾机理、预测预警模型的研究相对滞后，在一定程度上影响了3S技术应用的潜力。涝灾害的发生一般具有突发性特点，要进行洪涝灾害的预报预警、救灾和安排灾后的重建需要对洪涝灾害相关信息进行及时、准确、可靠的采集和反馈。基于遥感监测多周期，多时相动态监测特点，现今已经有许多国家采取了遥感监测洪涝灾害的工程，并且日益健全和完善。为了对洪涝灾害的面积作出合理的估计，很重要的一步就是要对水体进行识别，从遥感影像上快速提取水体覆盖范围。(1)天然水体对0.4-2.5“电磁波的吸收明显高于绝大多

18、数其它地物(2)在可见光波段，水体的反射率随泥沙含量的增强而增强，但反射曲线基本相似。骨*M图一、主要地物的光诘特征曲线術自居対民等气歳卫星遥感洪涝面积估算)LT0.,20.4O:泥沙含量不同的光谱曲线早在20世纪70年代中期美国即率先于一些地区开展了环境卫星在灾害方面的应用研（Landsat-1MSS）80年代美国、加拿大等国的洪灾遥感监测就进入了实用阶段。我国应用遥感对洪涝灾害的监测起步与国外起步时间大致相同，但是发展得相对缓慢。目前用于洪水监测的遥感资料主要有美国的陆地资源卫星LandsatTM与ETM+、法国的资源卫星SPOT、美国的极轨气象业务卫星NOAA/AVHRR资料、中国的极轨

19、气象卫星FY-1、FY-2,美国的对地观测系统卫星EOS/MODIS以及加拿大的雷达卫星RadarsatSAR等，在实际应用中也各有特点。a、气像卫星和中分辨率卫星用于宏观动态监测b、星载、机载雷达用于现势水体监测c、可见光高分辨率卫星用于高精度的灾情监测与损失评估。TM、ETM+和SPOT影像波段多，分辨率适中（TM地面分辨率为30m,ETM+的全色波段为15m,SPOT-5的多光谱波段为10m，全色波段可达2.5m或5m）,可有效地获取地面覆被信息和洪水信息，是洪水淹没损失估算、模拟分析、洪水线性回归分析的有效资料，适合中等范围的洪水监测但这些遥感资料的时间分辨率都较低（Landsat为1

20、6d，SPOT为26d），扫描宽度较小（TM和ETM+为185km,SPOT为60km），且数据非免费接收、时效性差，较难获得大范围的同步监测资料。合成孔径雷达（SAR）具有全天时和全天候对地观测优势，其空间分辨率高，可达到10m，甚至3m,所以星载SAR技术受到了空问遥感界的高度重视。但该遥感数据获取成本较高，灾时性较差，只适合在地形复杂、范围不太大的特大洪水灾害情况下使用。NOAA/AVHRR（每日可4次获得图像）和FY-1卫星（每日每颗星可过境2次）具有重访周期短、时间分辨率高的优点，适合进行洪水灾害的宏观动态监测。但因其空间分辨率较低（为1.1km），所以像元所反映的信息具有较大的地类

21、混合和邻域效应（混合像元），很难提供洪水灾情的准确数据。E0S/M0DIS卫星具有波段多（36个），空间分辨率适中（有2个波段是250m,5个是500m，其余29个波段是1000m），时间分辨率高（在双星运行时可达0.5d）,扫描宽度大（2230km）并且可免费接受等突出特点，广泛应用于大范围洪水实时动态监测。我国2008年5月27日成功发射的风云三号A星（FY-3A）极轨气象卫星携带的中分辨率成像光谱仪（MERSI）的5个250m分辨率通道，该星装载有11台高性能的有效载荷探测仪器，可实现全球、全天候、多光谱、三维、定量遥感功能，在洪水监测中将发挥更大的作用。2-2OAA-AVHRR.MOD

22、IS与TM数摇波段分布与空闫分辨率(注；波段单位为“皿)波段NOAA/AVHRRTERRA/MODISLandsatTM蓝0.459-0.479.500m0.45-0,52.30m绿0.545-0.565,500m0.52-0.60p30tn纣0.58-0.68,1000m0.620-0,670,250m0,63-0.69f3Dm近红外Q.72-1,0,1000m!0J41-Q.876,250m0.76-0.90,30m短波红外L230-L250,500mL628-1,628,500m2J05-Z135r500m3,660-3.840,IOOQid3.9891000m3.989,1000m4.

23、0204080,1000m1.55-1,75,30m2,0S-235,30m热红外也遥感监测模型(【103-11.3,1000mXMODIS为例介绍）10.78-11.28,1000m11,77-12.27,1000m10.4-12.5,60m第一，单彼段法。主要选取遥感影像中旳近红外波段如MODISCH1、cH5、CH6)开辅以阈值来提取水体。第二，多波段法。1)多波段组合CH6-2-1，CH7-2-1差值模型差值植被指数:DVI=CH2-CH1,同时满足以下条件CH1AI，CH2AZ，DVIA3A1、A2、A3为反照率阈值比值模型比值植被指数:RVI=CH2/CH1*100,同时满足CH1

24、A1，CH2A2，RV1NN为相应阈值。归一化植被指数模型归一化植被指数:NDVI=(CH2-CH1)/(CH2+CH1)x100同时满足CHKA1,CH2A2,NDVINN为相应阈值第三,水体指数法:归一化差异水体指数NDWI=(Green-NIR)/(Green+NIR)对于MODSI通道,NDWI定义如下:NDWI=(CH4-CH2)/(CH4+CH2)改进的归一化差异水体指数模型MNDWI=(Green-MIR)/(Green+MIR)MODIS：MNDWI=(CH4-CH6)/(CH4+CH6)混合水体指数模型CIWICIWI主要由MODIS的第七波段和NDVI的组合模型，有效解决了

25、水体、植被和城镇等信息的分离。CIWI=NDVI+NIR+C其中，c为常数NDVI=CH2CH1xCNIR=CH7xC遥感技术的发展，为洪涝灾害的大面积H1客观、实时监测与预测等提供了新的手段；在GIS技术支持下，可实现对遥感获取的灾情信息与地面实况信息的有机结合，进行各种空间分析与专题分析，为有关部门尽快了解灾情、制定救灾方案以及灾后规划等提供重要的决策支持。|国巍计妥II有关部委L_JH_r圈1基丁网第的洪滞实害监测评估系统的技术构成国际用戸TH-I国内用户I,1灾占预报1无情评怙灾情监测1灾情预评估1损失核定1:损失评估h!灾害预警*灾后重建决1诱发灾害预报4*申策支持4防灾及紧急救助决

26、策支特1R灾前灾中：!灾后洪灾应急响应业务工作规程KI2J2灾前、灾中、灾后三级运行模式与GIS结合制作的洪灾三级运行模式遥感信息源选取陆地卫星TM数据、SPOT卫星数据作为背景图像;以气象卫星NOAA-14/AVHRR数据为主要信息源，每天接受两次;天气条件恶劣时，利用雷达卫星SAR数据;对灾情严重地区，利用机载SAR数据进行监测与详细评估。背景数据库的内容主要包括两个方面：一是自然数据，包括地形图、气象条件、大气环境、坡度、土壤、地表物质组成、河流网络和湖泊的分布及其特性；二是社会经济方面的数据，包括人口分布，产业布局、经济发展状况等。建立洪涝灾害背景数据库一般在灾前进行,强调的是数据的准

27、确性和可靠性,因此对于遥感数据的空间分辨率和光谱分辨率要求高，而对于时间分辨率的要求相对灾中的灾情监测要低一些。常用的遥感数据包括美国的LANDSAT-TM、SPOT-HRV、中国国土资源卫星数据、NOAA-AVHRR和中国的风云气象卫星，以及目前正在成为遥感热点的合成孔径雷达数据和成像光谱仪数据。遥感数据预处理RadnatSAKTM.Spot警谴壇圈象图2务晾理廓数锯预处理及其魏据境合工作濒程与功能AVHRK題彖多源数据的复合包括遥感数据、洪涝灾情数据、专题图件数据、图形数据及统计调查数据之间的复合。它可以产生具有统一坐标的遥感影像基础数据，并可突出某些洪涝灾情信息，便于灾情信息NOAA/A

28、VHHR（预警与监测预警监测利用气象部门流域降雨量预报的数据，综合考虑本流域的水库湖泊蓄水情况和土壤吸水能力预测确定地点的水位高度，洪峰流量和洪峰到达时间。洪水预警预报主要包括气象产品应用、暴雨预报、洪水预报、河道水面线计算、蓄滞洪区预警、城市积水预警。在洪涝灾害的发生过程中，灾害承灾体的信息提取是进行灾害损失动态评估和安排救灾、减灾方案的前提。从灾中的遥感数据中得到洪涝灾害的淹没范围以后，在GIS系统进行多个数据层的空间叠加操作（Overlay）即可进行承灾体的快速提取。淹没范围一般利用多波段卫星数据进行图像分类,提取水体信息和水体淹没信息,除了常见的计算机图像分类方法（如各种监督分类和非监

29、督分类方法）以外,现已发展了一些简单易行的新方法,如遥感波段谱间关系方法和水体判别函数法等。得到的遥感影像一般会受到云量的影响（1）根据NOAA卫星的可见光波段和热红外波段进行自动判别云。（2）采用雷达数据配合淹没范围内的数字地形模型,可以得到洪涝灾害淹没区域的3维信息在洪涝灾害发生后，仅仅进行实时监测是不够的。将监测到的遥感数据与GIS技术结合，可在灾害发生后快速提供最佳救援路线信息，为采取有力措施进行援救工作提供了翔实准确的数据，为防灾减灾决策提供了充分的科学依据。根据遥感影像判断受灾区域，可能发生滑坡、泥石流的区域，给路径分析加入障碍因素，从而制定出合理的救援路径在灾害发生后根据历史遥感

30、数据、即时遥感数据、现场调查数据等对灾害损失进行全面核定，同时对灾民生活状况做出评估，为灾区恢复重建以及灾民生活救济安排提供决策支持。在背景数据库支持下，利用GIS综合分析与统计分析方法，找出洪涝灾害发生地点、大面积灾情及其受灾程度，同时给出耕地、林地、居民点、工矿企业等不同土地类型的灾后损失状况的详细评估，并按省、市、县不同级别的行政单位生成定性、定位、定量的图件、汇总数据与统计报表等，提供给有关部门。人机龙互判读宜合廿析复合分折综合分析怦价遥感图象SAR.TM,SPOT金国分县社盘|重楚家园功館晁規划图经细化的土地利用图古河道分布图资蔼坏埴和養戒耕地淹没动态图及损失牯讨堤防工瑕潜在危险井析

31、图居民点畳疯评估图水毁工程甘布防洪工程态熔图行政区划圈|洪水淹股恳况动态朋洪涝灾害是天降暴雨和下垫面综合作用的结果它通常与气象、水文地理和环境三方面因素有关气象因素主要指暴雨,包括雨量、雨强和降雨落区暴雨主要受大气环境制约,目前人类难以左右然而,通过人工控制增减局地降雨量己取得进展当前主要是提高暴雨量、暴雨强度和暴雨落区预报的准确率,为洪水预报及时提供准确信息水文地理因素是一个自然因素,系指流域和河道的特征,诸如流域面积、坡度、土壤特征、河道长度、坡降等,这是一个相对稳定的因素环境因素即流域下垫面森林植被和水利工程状况,主要受人类活动制约,随着森林植被锐减,水土流失等生态破坏日趋严重,加之水利

32、工程不足,导致洪涝灾害发生并加重了灾遥感资料地面观测资料：气象台站、水文站点地理信息背景数据库：土地、水利工程、水系和行政区划等通过分析洪水、云、云影、植被、土壤的光谱特征曲线确定光谱模型,并结合水体的空间模型建立洪涝淹没范围提取模型。洪水淹没范围以前采用统计上报和气候分析方法，八十年代以来,气象卫星遥感技术应用于洪涝灾害监测。目前一般采用气候分析方法和卫星遥感技术相结合,取长补短,提高监测分析的准确性但由于洪涝灾害的发生发展受到气候条件、下垫面状态和农作物生理特点等多种因素的影响、气候测站较稀疏,对复杂的下垫面状态代表性不够,分析出的结果较为粗糙;卫星遥感监测结果较为详细，但卫星资料获取受天

33、气条件制约因此应该引进GIS技术，GIS技术的优势在于它可以将各种空间数据信息（栅格数据、矢量数据!统计关系数据）形成不同比例尺的空间数据库,同时对这些数据库有丰富的空间分析功能,并且可以根据专业分析模型建立专题地理信息分析处理系统。多光谱遥感是利用多光谱扫描系统或多光谱摄影系统通过从可见光到热红外不同的狭窄波段区感应能量，分别获得地物在不同谱段上影像的遥感技术。多光谱遥感不仅可以根据影像的形态和结构的差异判别地物，还可以根据光谱特性的差异识别地物的具体情况，扩大了遥感的信息量。从诞生之日起，就以其具有的数据获取范围广、速度快、周期短和手段多等优点，在灾害评估中发挥重要的作用，受到世界各国的极

34、大关注1。尤其是伴随着国际上IKONOS,EOS/MODIS,Spot5,QuickBird,WorldView1/2,Geoeye1以及我国HJ1A/1B,CBERS02B,环境与灾害监测A/B，北京1号及海洋1号B等卫星或传感器的发射，极大地推动了多光谱遥感技术在重大自然灾害评估中的应用。本文以近年来对我国影响最大的地震灾害、洪涝灾害和干旱灾害为例,对多光谱遥感技术在我国重大自然灾害评估的应用情况进行总结和分析,并对今后发展方向进行展望。地震灾害评估2008汶川地震中，北京号小卫星多光谱影像制作汶川地震地质构造背景分析，灾前SPOT-5多光谱遥感数据结合灾后的CBERS-02,QuickB

35、ird,Formosat-2以及ADS40等多种多光谱遥感影像对房屋倒塌情况的空间分布特点及房屋倒塌同地震烈度的关系进行分析；重灾区的主要公路损坏情况，ETM+的多光谱和全色影像进行泥石流滑坡快速提取；多时相的spot5分析次生地质灾害发生、分布与基础地质背景条件的关系；8m分辨率的Formosat-2唐家山堰塞湖地震灾情监测评估报告；洪涝灾情评估LandsatMSS洪水淹没范围图；地球资源卫星遥感影像受淹面积和河道变化TM影像提取重要支流多光谱遥感数据的波段比值及KT变换洪涝农业灾情分布图1998洪水N0AA/AVHRR气象卫星数据、RADARSAT卫星SAR数据，国家863计划机载SAR、

36、陆地资源卫星TM数据、SPOT数据进行干堤决口及地理背景成因的有效监测评估和分析；农作物损失评估、防洪工程有效性分析、险工险段调查分析、城市洪灾监测、工业区生命线工程易损性评估、灾后重建家园功能分区规划等分析评估工作20世纪90年代末至21世纪初，遥感监测信息源大大增加，传统的NOAA/AVHRR,TM,SPOT资料外，EOS/MODIS资料的应用开始增加，使得洪涝遥感监测图像信息更为丰富而且时效更高。干旱灾情评估土壤热惯量的方法、基于区域蒸散量计算的方法、基于植被指数的方法和土壤水分光谱特征的方法。当植被受水分胁迫时，反映植被生长状况的遥感植被指数会发生变化。指标问题：(2)建立重大自然灾害

37、遥感评估指标体系。这项工作可以从3个方面进行研究：通过对主要灾害管理部门采用的灾害评估统计制度、相关的国标和行业标准的收集整理，形成我国重大自然灾害评估综合指标体系;结合遥感的具体特点和功能对这些常规指标进行可遥感性分析，选择可直接遥感和间接遥感获取的指标形成重大自然灾害遥感评估指标体系；通过对实际工作中不同空间尺度和时间尺度的需求分析，对重大自然灾害遥感评估指标体系进行优化。这样建立的具有实用化、业务化和定量化特点的评估指标体系，在灾害的监测应急阶段以及灾后恢复、重建阶段都将发挥重要的指导作用。注：UVVM为特别适用；“J为一般性适用广x”为不适用对洪涝灾害遥感监测图像的处理、分析和信息提取离不开本底数据的支