近日，我院硕士研究生邱俊良作为第一作者在《Remote Sensing》（IF：4.5；JCR分区：Q1）发表学术论文，题目为“Flood Monitoring in Rural Areas of the Pearl River Basin (China) Using Sentinel-1 SAR”。该研究也是我院与新加坡南洋理工大学和意大利帕多瓦大学等高校的国际合作成果。

洪水灾害是我国最常见的自然灾害之一，经常带来数以亿计的经济损失和严重的人员伤亡。珠江流域是我国第二大河流域，也是洪水多发区。掌握珠江流域洪水的空间格局对于流域内的洪水防治工作有重要指导意义。

以往的研究主要利用水文站点监测数据调查珠江流域的洪水，在水文站点稀疏的地方容易产生监测误差，也不能监测洪水的淹没范围。在珠江流域的局部洪水分析方面，大多研究关注的是城市内涝，很少关注农村和偏远地区的洪水情况。然而，珠江流域的偏远农村区域是华南地区的重要粮仓，掌握偏远农村区域洪水的空间格局对于华南地区的粮食安全有着重要意义。为此，本文结合卫星影像数据和水文站点监测数据研究珠江流域的洪水分布，从而弥补以往研究的不足。

本研究基于Google Earth Engine数据分析平台和Sentinel-1 SAR卫星影像，分析了珠江流域2017-2020年的洪水空间格局。结果表明，珠江流域的洪水主要分布在西江流域的中部区域，以及北江和东江的中游地区。相对于北江流域和东江流域，西江流域的洪水风险最高。在2017年，珠江流域被淹没的农田有95%（~9480亩）分布在西江流域。义江，洛清江，黔江，浔江，和柳江下游是珠江流域洪水高发河段。

图1 珠江流域2017年-2020年洪水分布

图2 珠江流域洪水高发河段

图3 洪水高发地区的原始Sentinel-1 SAR影像：桂林周围区域

本文基于Sentinel-1 SAR卫星影像的洪水监测结果与基于199个水文站点的洪水监测结果进行对比。虽然Sentinel-1 SAR在狭窄河谷的区域监测洪水较为困难，在其他区域Sentinel-1 SAR监测到很多水文站点监测不到的洪水。结合卫星影像数据和水文站点监测数据对洪水可以实现更精确的监测。

图4 基于Sentinel-1 SAR的洪水监测结果（红色和绿色点）与基于水文站点的红色监测结果（黄色点）

本文还把Sentinel-1 SAR影像的洪水监测结果与珠江水利委员会划定的洪水多发区进行分布对比。结果表明，在榕津河，洛清江和柳江下游众多洪水地点还未划入洪水多发区，建议相关部门在这些区域采取更有效的洪水控制措施，尤其要采取更积极的措施进行农田保护。

图5 基于Sentinel-1 SAR的洪水监测结果和珠江水利委员会划定的洪水多发区分布（灰色区域）。(a)榕津河洪水地点；(b)柳江下游洪水地点；(c)洛清江洪水地点。

作者介绍

第一作者：邱俊良，2018级地图学与地理信息系统硕士研究生，曾赴意大利帕多瓦大学交流学习一年，目前共发表论文6篇，包括3篇SCI（两篇一作）和3篇中文论文（1篇一作），并多次在EGU会议做学术报告。

通讯作者：杨现坤，广州大学24848威尼斯(中国)有限公司副教授，意大利帕多瓦大学高访学者。主要从事中国大河水文遥感、水文地貌与流域水资源遥感监测与管理研究。

左：杨现坤副教授；右：邱俊良同学