近日，廈門大學-特拉華大學聯合遙感中心嚴曉海教授、耿旭樸高級工程師團隊在國際期刊Remote Sensing上發表了題為“High-Performance Segmentation for Flood Mapping of HISEA-1 SAR Remote Sensing Images”的研究論文。該研究基于廈門大學“海絲一號”衛星于2021年拍攝的多景SAR洪澇災害影像，提出了一種新的高性能語義分割模型——Modified DeepLabv3+，實現了洪水淹沒范圍的快速、準確提取，展現了SAR小衛星在支持災情分析和應急救援等方面的應用潛力。

我國是洪澇災害發生最頻繁的國家之一，每年因洪澇災害造成大量的經濟損失和生態環境破壞。隨著全球持續變暖，洪災的發生強度和頻次呈上升趨勢，如何應對日益增加的洪災風險成為應急救災的重中之重。廈門大學“海絲一號”是我國首顆輕小型合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）衛星，于2020年12月22日在海南文昌衛星發射中心成功發射。它可以穿透云層，具有全天時、全天候的工作能力，觀測時不受云雨等天氣條件及白天黑夜的限制，最高分辨率可達1 m，最大幅寬可達100 km，可為洪澇災害監測和應急管理等提供高分辨率的SAR遙感影像。

研究團隊利用 “海絲一號”衛星在2021年拍攝的多景SAR洪澇災害影像，建立了一個洪澇水體檢測數據集，包含河流、水庫、湖泊、水田等多種水體類型。在此基礎上，團隊提出了一種Modified DeepLabv3+語義分割模型（圖1），實現了洪水淹沒范圍的快速、準確提取。

圖1.Modified DeepLabv3+網絡結構

該模型在保證高精度水體分割結果的同時，提升了洪災水體檢測的速度，且能克服復雜的陰影和背景，在不同水體形態中均有良好的分割效果。研究團隊將該模型應用于河南特大洪水（圖2）和美國颶風Ida淹水事件（圖3）兩個實例中，獲得了高精度的反演結果，展示了該模型在災害事件評估和應對方面的應用價值。

圖2. 2021年7月河南特大洪水遙感監測圖

圖3. 2021年9月颶風Ida淹水遙感監測圖

論文共同第一作者為廈門大學碩士生呂素娜和耿旭樸高級工程師，通訊作者為嚴曉海教授，論文共同作者包括廈門大學博士后孟令升、博士生薛思涵及美國特拉華大學碩士生Deanna Edwing。

該研究獲得國家重點研發計劃項目（2019YFA0606702）、國家自然科學基金項目（91858202、41630963、41776003）和教育部產學合作協同育人項目（202102245034）的聯合資助。

論文來源：

Lv, S.#; Meng, L.; Edwing, D.; Xue, S.; Geng, X.#; Yan, X.-H.* High-performance segmentation for flood mapping of HISEA-1 SAR remote sensing images. Remote Sensing. 2022, 14, 5504. https://doi.org/10.3390/rs14215504

論文鏈接：

https://www.mdpi.com/2072-4292/14/21/5504

供稿：耿旭樸、呂素娜、嚴曉海

編輯：莊偉、林宏陽

審核：劉志宇、唐騰鳳