基于双反射感知的空间分析方法：从单张SAR图像中提取被洪水淹没的建筑物

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：Extraction of Flooded Buildings from a Single SAR Image: A Double-Bounce-Aware Spatial Analysis Approach

　　

摘要：

在气候变化背景下，极端降雨事件的频率不断增加，这就迫切需要能够快速识别城市中遭受洪水破坏的建筑物。目前大多数基于合成孔径雷达的技术都需要灾前和灾后的图像对，而这一要求在现实中的应急观测中往往难以满足。本研究提出并评估了一种方法，仅需利用ALOS-2 PALSAR-2获取的单一灾后SAR图像，无需依赖灾前参考数据，即可识别出受灾建筑物。该方法根据建筑物的位置、高度以及卫星几何参数来估算双反射散射像素，通过常规克里金插值法重建建筑物轮廓内的后向散射强度，再利用Getis-Ord Gi*热点分析方法识别出后向散射异常高的区域，以此作为被淹建筑的标志。作为前提，我们通过统计方法确认，在同一图像中，被淹区域的双反射像素的后向散射强度明显高于非淹没区域，且在两个研究地点均存在中等程度的效应大小。该方法通过日本发生的两次历史洪水事件进行了验证：2015年的常总洪水以及2020年的人吉洪水。该算法的F1分数（精确度与召回率的调和平均值）分别约为0.75和0.66，Cohen's Kappa值分别为0.61和0.51，表明其与参考的洪水淹没地图具有较高到中等的匹配度。这些结果证明了仅利用单张图像识别洪水淹没建筑物的可行性，同时也表明当缺乏灾前SAR数据或这些数据与灾后数据不兼容时，该方法仍具有实用价值。