在洪水分析中使用地理信息技术
洪水是全世界最常见和最具破坏性的自然灾害之一。这些灾难既造成了生命损失，也造成了重大的物质损失。
我们的专业如何助力进行洪水分析？地理信息系统和遥感是洪水分析中使用的两种最有效的工具。
地理信息系统
数字地形模型DEM用于确定地形特征，例如地形坡度、坡向、曲率、盆地面积和坡度长度。这些特征有助于确定水流方向和潜在洪水区域。确定「流域边界」和分析「集水区」是创建洪水风险地图的重要步骤。
创建洪水风险地图的方法多种多样。「多标准决策水动力模型」和「机器学习」是创建洪水风险地图的两种常用方法。
前一种方法使用层次分析法 等技术来确定每个标准的重要性，并通过对这些标准进行加权来创建风险地图。
随着近年来机器学习技术的引入，机器学习算法通过分析大型数据集和识别模式来提供更准确、更快速的结果。
水力模拟是一种水运动和洪水风险进行建模的方法。这种模拟基于地形数据、流量数据和气象数据等各种数据集分析河流和河流系统的水力特性。
地形数据提供了陆地表面的特征，用于确定水流方向、坡度和潜在的洪水区域。
流量数据包括河流和溪流中的水流和速度，这有助于我们了解水的移动速度和数量。
气象数据包括降雨量、温度和天气信息。数学方程用于确定水流速、深度和洪水面积。
我们可以创建1D、2D 和 3D 仿真模型通过对不同级别的水物理运动进行建模，帮助创建洪水风险地图。
这些模型会被部署到一些成熟的系统中去，下图展示了Hatari Labs洪水平台案例：
遥感
遥感使用卫星等平台收集的数据来研究地球上的事件。无人机和激光雷达传感器来收集点云数据。激光雷达通过发送激光束收集从表面反射的信号，这些数据创建表面的三维模型。
除了数字地形模型，我们还可以将遥感获得的卫星图像用于洪水/洪水泛滥分析。通过比较灾前和灾后图像的光谱特征，可以高精度地检测受洪水/洪水泛滥影响的区域。
现在有了遥感云平台，洪水分析变得快速且容易！
Google Earth Engine 是一个基于云的平台，通过分析遥感图像，可以有效地用于洪水泛滥检测。借助 Google Earth Engine，无需下载即可分析卫星图像。免费提供且图像被广泛使用的 Sentinel-1 卫星具有很高的分辨率，每 6 天获得一次相同位置的图像。
对于受洪水淹没的范围：
我们很容易就能通过部署在Google Earth Engine的机器学习或深度学习模型进行提取。
因此，地理信息技术在洪水和洪水泛滥分析中发挥着关键作用。地理信息系统 （GIS） 和遥感技术在确定和管理洪水风险方面具有巨大优势，它们在灾前、灾中和灾后提供数据收集、分析和可视化功能。GIS 通过集成地形和水力数据来帮助创建洪水风险地图，而遥感技术则支持使用卫星和飞机图像进行灾害监测和评估。这些技术的组合使用可以更准确、更快速地检测洪水风险，采取预防措施并制定应急响应策略。通过这种方式，可以最大限度地减少洪水和洪水的破坏性影响，并使社会更能抵御这些灾害。
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