近日，我校-特拉华大学联合遥感中心严晓海教授、耿旭朴高级工程师团队在国际期刊Remote Sensing上发表了题为“High-Performance Segmentation for Flood Mapping of HISEA-1 SAR Remote Sensing Images”的研究论文。该研究基于我校“海丝一号”卫星于2021年拍摄的多景SAR洪涝灾害影像，提出了一种新的高性能语义分割模型——Modified DeepLabv3+，实现了洪水淹没范围的快速、准确提取，展现了SAR小卫星在支持灾情分析和应急救援等方面的应用潜力。

我国是洪涝灾害发生最频繁的国家之一，每年因洪涝灾害造成大量的经济损失和生态环境破坏。随着全球持续变暖，洪灾的发生强度和频次呈上升趋势，如何应对日益增加的洪灾风险成为应急救灾的重中之重。我校“海丝一号”是我国首颗轻小型合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）卫星，于2020年12月22日在海南文昌卫星发射中心成功发射。它可以穿透云层，具有全天时、全天候的工作能力，观测时不受云雨等天气条件及白天黑夜的限制，最高分辨率可达1 m，最大幅宽可达100 km，可为洪涝灾害监测和应急管理等提供高分辨率的SAR遥感影像。

研究团队利用 “海丝一号”卫星在2021年拍摄的多景SAR洪涝灾害影像，建立了一个洪涝水体检测数据集，包含河流、水库、湖泊、水田等多种水体类型。在此基础上，团队提出了一种Modified DeepLabv3+语义分割模型（图1），实现了洪水淹没范围的快速、准确提取。

图1.Modified DeepLabv3+网络结构

该模型在保证高精度水体分割结果的同时，提升了洪灾水体检测的速度，且能克服复杂的阴影和背景，在不同水体形态中均有良好的分割效果。研究团队将该模型应用于河南特大洪水（图2）和美国飓风Ida淹水事件（图3）两个实例中，获得了高精度的反演结果，展示了该模型在灾害事件评估和应对方面的应用价值。

图2. 2021年7月河南特大洪水遥感监测图

图3. 2021年9月飓风Ida淹水遥感监测图

论文共同第一作者为我校硕士生吕素娜和耿旭朴高级工程师，通讯作者为严晓海教授，论文共同作者包括我校博士后孟令升、博士生薛思涵及美国特拉华大学硕士生Deanna Edwing。

该研究获得国家重点研发计划项目（2019YFA0606702）、国家自然科学基金项目（91858202、41630963、41776003）和教育部产学合作协同育人项目（202102245034）的联合资助。

论文来源：

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

论文链接：

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

供稿：耿旭朴、吕素娜、严晓海

编辑：庄伟、林宏阳

审核：刘志宇、唐腾凤