基于遥感和社交媒体数据的城市洪涝灾害监测OA北大核心

城市洪涝监测对灾害管理与应急响应至关重要,单一数据源往往存在各自的缺陷,不利于多维度、全方位地分析城市复杂洪涝灾害灾情。结合不受云雨影响且覆盖范围大的GF-3 SAR影像与实时性较强的社交媒体数据,建立“7·20”特大暴雨郑州市中心城区洪涝监测方法,采用阈值分割、随机森林对GF-3 SAR影像进行多方案的灾前灾中水体提取,获取精度最高的水体提取与洪涝监测结果,分析典型区域的水体提取效果;利用Python工具获取城市内涝的社交媒体数据,对其进行处理、可视化与空间分析;结合GF-3 SAR影像与社交媒体数据洪涝监测结果探讨二者优势互补性。结果表明:SAR影像的水体总体提取效果为随机森林最优,HV次之,HV优于HH,HH优于水体指数SAR水体总体提取精度从高到低依次为随机森林、Otsu阈值法、水体指数法,但是在一些典型区域分析中,随机森林的提取效果低于其他方法;基于SAR影像提取的洪涝淹没范围主要集中在三环外的城市边缘地区与大型水体周围,基于社交媒体数据提取的洪涝信息主要集中在城市人口和建筑密集的三环内。