基于生成对抗网络和多源遥感数据的退耕还林洪水分布预测研究

本研究针对土地利用/覆被变化(LULC)对洪水模式的影响机制不明、现有洪水预测模型难以生成空间显式分布图的问题，创新性地将生成对抗网络(GAN)与多源遥感数据融合技术相结合，构建了从LULC数据直接预测洪水空间分布的深度学习框架。研究以中国鄱阳湖地区为案例，通过Sentinel-1/Landsat8数据融合提取3972组LULC-洪水图对训练模型，结果显示当森林覆盖率超过50%且优先布局在河岸带时，洪水发生概率显著降低(FID=53)。该研究为将LULC数据整合到预测性洪水模型提供了创新方法，对推进可持续洪水管理具有重要实践价值。

　　

在全球气候变化背景下，洪水已成为最严重的自然灾害之一。近年来中国鄱阳湖流域频发超历史水位洪水，2020年洪水导致直接经济损失超240亿元，凸显传统洪水预测方法的局限性。现有模型多依赖气象数据，难以量化土地利用变化对洪水空间格局的影响，特别是中国"退耕还林"等重大生态工程的防洪效益缺乏精准评估工具。

同济大学测绘与地理信息学院的研究团队在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》发表的研究，开创性地将生成对抗网络(GAN)与多源遥感技术结合，构建了从土地利用/覆被(LULC)数据直接生成洪水空间分布图的深度学习框架。研究采用三步法：通过Sentinel-1 SAR和Landsat8光学数据融合提取洪水范围(精度89.76%)；构建包含3972组图像对的训练集；利用pix2pixHD模型实现LULC到洪水分布的图像翻译(FID=53)。

研究方法

研究整合SAR影像的Otsu阈值分割与光学影像的Kirchhoff变换湿度分量，通过Google Earth Engine平台处理2020年鄱阳湖洪水事件数据。采用512×512像素滑动窗口生成训练样本，GAN模型包含全局生成器和PatchGAN判别器，使用包含对抗损失和L₁损失的复合目标函数，通过Fréchet Inception Distance(FID)评估生成质量。

洪水分布与森林数量的关系

通过渐进式增加森林覆盖率(10%梯度)发现：当森林比例超过50%时，洪水面积显著减少(η²=0.5431)，其中河岸带需80%覆盖率，湖缘带需50%，河流末端需90%才能达到最佳减灾效果。

森林空间布局的优化策略

保持30%和50%转换率不变的情况下，对比随机分布与河岸集中布局发现：森林优先布局在河湖边缘时，洪水减少效果提升32%(p<0.05)，验证了"近水优先"的生态工程布局原则。

森林几何形状的影响

通过设计圆形与方形森林斑块的对照实验，Moran's I指数分析(0.961-0.965)表明：当斑块面积和位置相同时，形状复杂度(7.368-8.300)对洪水分布无显著影响(p>0.05)，简化了工程实施的设计约束。

该研究首次量化了退耕还林工程的防洪阈值效应，为《退耕还林条例》提供了50%覆盖率的具体实施标准。建立的GAN框架突破传统水文模型对气象数据的依赖，可直接评估土地政策的情景效益。多源数据融合方法将用户精度从60%(单SAR)提升至90%，为全球数据稀缺地区的洪水管理提供了新范式。未来通过集成气候变量和时间序列分析，该技术可扩展为实时洪灾预警系统，推动从灾后应对到事前预防的范式转变。