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《西南大学》 2011年
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基于“3S”技术的洪泛湿地水深测算模型研究

黄山  
【摘要】:洪水灾害是最严重的自然灾害之一,据统计,目前全球因洪水灾害造成的经济损火占各类自然灾害总损失的30%以上,而我国的洪水灾害尤为严重。因此加强对洪水的监测是防灾、减灾工作的一个重要内容,用常规方法获取洪水信息,需要花费大量的人力、物力、财力,还要耗费大量的时间,并且常常因为洪水泛滥而难以从地面上获取。洪水监测需要考虑信息的时效性,而且其信息的获取并不能是一次性的,而是动态的、实时性的,这就更加大了地面获取的难度。这样,迫切需要一种更加快速有效的方法获取洪水灾害的信息。 本文以04年正常期ETM+和03洪水期Radarsat遥感影像为数据基础,在几何精校正、影像增强等遥感影像预处理的基础上,分别提取出灾前和灾中的水体范围,用叠加分析方法,快速的提取出洪水淹没范围,为快速灾害评估服务;以正常期ETM+数据结合实测水深数据,在数据预处理的基础上,根据图像反射率和实测水深值之间的相关性,分别建立单因子回归、多因子回归、BP神经网络,支持向量机水深反演模型,并对四种模型进行比较分析;利用RS和GIS相结合的技术,将遥感信息提取的淹没范围同DEM复合,建立一种适合于较大范围,可近似为静态水体的水深测算的模型,以便迅速、准确地计算洪水淹没的水深分布。 研究结果表明,正常期4个水深反演模型中,SVM模型效果最好。遥感水深反演受多因子的影响,是一个非线性过程,SVM是一种非线性动态系统,具有较强的非线性映射能力及泛化能力,SVM方法建立的水深反演模型,能很好的解决小样本数据的建模,具有一定的实用价值;洪水期水深测算模型适合于较大范围,能够便迅速、准确地计算洪水淹没的水深分,提供了高效实用的利用遥感信息洪水淹没水深算法,为洪灾损失评估和决策服务。
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