与时俱进的水文淹没区制图——建模、减灾与预防
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与时俱进的水文淹没区制图——建模、减灾与预防
梅根·加拉格尔 2018年11月27日，星期二
美国已连续第三年遭受热带风暴、飓风以及通常在干旱地区持续强降雨所引发的大规模洪水灾害。这些洪水已造成数十亿美元损失，2018年发生了超过五次“千年一遇”级别的洪灾。随着洪灾日益频发，我对许多城市地区洪水淹没区图的绘制方式及其如何帮助我们理解重大损失频发的原因产生了浓厚兴趣。
FEMA（联邦应急管理局）洪水淹没区制图是一个在全美范围内实施的、密集依赖遥感技术的过程。这一切始于数字高程模型（DEM）——精度越高越好。DEM使我们能够了解坡度和地形特征：是否存在河流？如果存在，河流周围是否有平坦的平原区域？三角洲河口附近是否有低于海平面的区域？为了获得最高精度的DEM，我们需借助遥感技术。
航空摄影、激光雷达（LiDAR）甚至合成孔径雷达（SAR）都可用于生成中高精度的DEM，每种技术各有利弊。航空影像通过多张图像生成DEM，可通过飞机或无人机系统（UAS）采集。但航空影像质量受光照条件和云层影响。LiDAR通过发射光脉冲并记录其响应来工作，属于主动系统。这意味着它不受光照条件影响，但仅能“看透”轻度雾霾和云层。最后，SAR能够穿透云层且可昼夜工作，却是最复杂的遥感系统之一。
康涅狄格州诺里奇市上空的LiDAR数据。使用ENVI LiDAR工具对建筑物、电线、树木进行分类并生成DEM。LiDAR数据由首府区域政府委员会提供。(2016). 2016年激光雷达点云数据。取自 http://cteco.uconn.edu/data/flight2016/index.htm。
借助高精度DEM以及卫星或UAS影像等其他数据源，我们可以结合重要地物特征与潜在淹没区的关系进行综合分析。利用现代遥感技术，我们可以将土地覆盖分类为多种关注区域，如低洼平原、森林、沙质三角洲和城市区域，然后将这些分类结果输入洪水淹没区模型。通过LiDAR数据，我们还能提取建筑物位置，观察其与潜在淹没区的空间关系。这些多源输入数据最终生成显示洪水可能发生区域的地图。这类制图成果可用于未来的建模预测、减灾规划和防洪准备。
基于ENVI卫星影像分类生成的DEM，显示扬蒂克河、泰晤士河和谢塔基特河（蓝色）。使用ENVI LiDAR识别的建筑物（红色）清晰展示了大量建筑位于或临近潜在洪水风险区。诺里奇市在2018年9月下旬遭遇洪灾，扬蒂克河水位超出正常值12英尺。
若想了解更多关于FEMA洪水制图的信息，请访问 https://msc.fema.gov/portal/home