融合遥感数据与全连接CNN的南非圣约翰港沿海城镇洪水概率及风险评估研究

本研究针对沿海地区洪水频发导致的管理决策难题，创新性地结合ALOS DEM、CHIRPS和Copernicus等多源遥感数据，采用全连接卷积神经网络(CNN)模型，对南非Port St Johns地区进行洪水概率预测与风险评估。模型通过13项洪水影响因子（如HAND、TWI、MNDWI等）实现98.8%的精确度，InaSAFE分析显示26%人口和34%建筑面临直接威胁。该研究为复杂地形下的精准防洪提供了AI驱动的新范式。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，沿海城镇正面临日益严峻的洪水威胁。南非东开普省的Port St Johns作为典型的沿海聚居区，近年来因姆津武布河(Mzimvubu River)频繁决堤导致灾难性洪水，仅2022年4月的洪灾就造成435人死亡和17亿兰特基础设施损失。传统洪水管理方法受限于空间异质性识别能力和特征提取深度，难以应对复杂地形与快速城市化的双重挑战。

针对这一难题，由南非高校团队主导的研究创新性地将多源遥感数据与深度学习技术相结合。研究团队利用ALOS DEM 30米分辨率数据提取13项关键环境变量，包括地形特征（高程、坡度、曲率）、水文指标（HAND、TWI）和气候要素（CHIRPS降水数据），构建了全连接卷积神经网络(CNN)预测模型。通过Google Earth Engine(GEE)云平台实现数据预处理，采用ReLU激活函数和3×3卷积核优化特征提取，最终在NVIDIA T4 GPU支持的Google Colab环境中完成模型训练。

主要研究结果

1. 模型性能验证：
   CNN模型在100次迭代训练后达到99.47%训练准确率，验证集MAE仅0.007。混淆矩阵显示对非洪泛区真阴性识别率达324911例，ROC-AUC值高达99.9%，显著优于传统随机森林等算法。

2. 关键影响因子：
   通过遮挡敏感度测试发现，地形因素对预测贡献度最高：坡度(3.98%)、HAND(3.07%)和海拔(1.29%)共同主导水流运动模式；而降水(0.39%)和土地覆盖(0.42%)等气候因素影响较弱，揭示该区域洪水主要受地形驱动。

3. 空间风险分布：
   概率图显示高风险区集中于姆津武布河沿岸低洼地带，其中南部建成区风险值达0.6-1.0。InaSAFE评估表明高风险区直接影响420人、5.3公里道路和479栋建筑，占全镇结构的34%。

4. 暴露人口分析：
   中风险区（概率0.3-0.6）威胁450居民和417栋建筑，而低风险区虽概率仅0-0.3，但因覆盖2600人口和18.4公里主干道，仍需警惕次生灾害。

研究启示
该研究首次在南非沿海微尺度区域验证了CNN模型对复杂地形洪水预测的适用性。通过融合多源遥感数据与InaSAFE灾害模拟，实现了从概率预测到实际影响评估的全链条分析。值得注意的是，模型揭示的地形主导机制挑战了传统降水驱动认知，为类似沿海城镇的防洪设计提供了新思路——应优先加强河道附近的地形改造而非单纯依赖气象预警。

研究团队建议未来整合土壤类型动态监测数据，并开发CNN-LSTM混合模型以提升时序预测能力。尽管存在计算资源需求高的局限，这种GeoAI方法展现的98%分类精度，已为资源受限地区建立低成本智能防洪系统提供了技术原型。相关成果对实现联合国可持续发展目标(SDG)中的灾害韧性城市建设具有重要实践价值。