Flood Detection and Cropland Damage Assessment Using Sentinel-1 SAR Time Series Multi-Source EO Data in the Sebou Basin, El Gharb plain, Morocco
本研究利用包含 VV 和 VH 极化的 Sentinel-1 SAR 时间序列数据，开发了一种稳健的基于异常检测的洪水监测方法，旨在有效绘制摩洛哥塞布河盆地的淹没图并评估农田损失，从而为埃尔加尔布平原提供针对性的风险管理策略。
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洪水是塑造人类历史的一种自然力量，但在现代世界中，其对农业的影响是通过损失的收成和受到威胁的粮食安全来衡量的。当暴雨降落在平坦肥沃的土地上时，水分会迅速蔓延，淹没农作物，并将高产的田地变成临时的湖泊。对于农民和政府而言，准确了解水在哪里以及造成了多少损失至关重要，然而这往往是最难确定的事情。传统的卫星光学相机无法穿透通常伴随风暴出现的厚重云层，这使得在最需要监测的时候留下了盲点。为了解决这个问题，科学家们转向了一种不同的“眼睛”：雷达。与依赖反射阳光的光学相机不同，雷达系统会发出自己的微波信号并监听回波。这些信号可以穿透云层和黑暗，通过从地面反弹来揭示其下方的情况。通过追踪这些信号随时间的变化，研究人员可以区分干旱土地、潮湿土壤和积水，将混乱的自然事件转化为清晰、可衡量的地图。
在摩洛哥北部的塞布河盆地（Sebou Basin），一个被称为埃尔加尔布平原（El Gharb plain）的地区，这项技术被用于了解发生在2025年和2026年冬季的一场严重洪灾。该地区是一个低洼、平坦且拥有肥沃冲积土的区域，大量种植小麦、橄榄和柑橘，是该国粮食供应的重要引擎。然而，其平坦的地形和广泛的灌溉网络使其在强降雨到来时极易发生积水。来自拉巴特国际大学和米兰理工大学的一个研究小组致力于绘制洪水的范围，更重要的是，计算确切有多少农田被淹没。他们利用了来自Sentinel-1的数据，这是一款配备了合成孔径雷达（SAR）的欧洲卫星，它能够无论天气如何，在昼夜之间捕捉地球表面的图像。
研究人员并非仅仅观察洪水期间拍摄的一张图像。相反，他们构建了该地区状况的时间线。他们首先通过分析降雨数据来识别灾难发生前的几周，记录土壤是如何变得日益饱和的。随后，他们将洪水期间拍摄的雷达图像与洪水发生前的图像进行了对比。他们方法的核心基于一个物理原理：当雷达波撞击开阔水面时，它们会向特定方向反射，在图像中产生非常暗的信号。当雷达波撞击粗糙地面或农作物时，信号会更强烈地反弹回来。通过测量这种“后向散射”在干旱期和湿润期之间的差异，团队可以精准定位积水位置。他们特别关注了一种被称为“交叉极化”的特定雷达信号，事实证明，这种信号对植被中的水分存在极其敏感，有助于将受淹农作物与在其他类型数据中可能看起来相似的干旱田地区分开来。
为了确保地图的准确性，团队应用了一系列逻辑过滤器。他们知道水不会向上流动，因此他们使用了一份地形数字地图，排除了任何物理上不可能发生洪水的陡坡或高海拔区域。这一步消除了由裸露土壤的暗斑或阴影引起的误报，否则这些现象可能会误导计算机认为它们是水。在获得干净的洪水范围地图后，他们将其与一份详细的土地利用图进行叠加，该图识别了该地区每一块农田。结果令人震惊：洪水总共覆盖了约207,112公顷的土地。在这一庞大面积中，有近149,000公顷是活跃农田，这代表了对当地农业经济的沉重打击。
该研究还通过将雷达数据与捕捉可见光和近红外光的地面光学卫星图像进行对比，研究了灾后的情况。通过测量洪水前后植被的“绿度”，他们发现植物健康状况的下降恰好发生在雷达探测到水的区域。这证实了洪水不仅覆盖了田地，还使农作物受到了压力，可能导致显著的产量损失。研究人员发现，受灾最严重的区域位于平原的最低处，即水自然聚集且排水缓慢的地方。他们观察到，洪水并非随机扩散；它遵循河流系统的自然低洼走廊，反复袭击相同的脆弱地带。
这项工作表明，雷达技术结合智能计算机分析，可以提供可靠的全天候洪水灾害视图。团队展示了通过关注雷达信号随时间的变化而非仅仅观察单一快照，可以在复杂的农业景观中实现高精度的洪水制图。研究结果表明，埃尔加尔布平原在其低洼、集约化耕作区面临着反复发生的风险。研究人员认为，这种程度的细节对于规划至关重要。他们建议，未来的管理应侧重于建设更好的蓄水系统，通过改善土壤保护来减缓径流，并利用这些洪水地图来指导作物种植位置。通过了解水究竟流向何处以及触及了多少土地，当局和农民可以做出更好的决策，以保护该地区的粮食生产免受下一次必然到来的风暴的影响。
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