| （一）文章信息 |
标题：Seasonally inundated area extraction based on long time-series surface water dynamics for improved flood mapping
期刊：《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》(中科院1区Top, IF=10.6 )
作者：Bingyu Zhao et al.
doi：https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2024.08.002
| （二）研究背景 |
| （三）研究数据与方法 |
（四）研究结果 |
研究结果表明，SHM方法在SIA提取方面具有显著优势。首先，谐波模型的振幅和平均值参数能够有效区分不同类型的水域状态。在鄱阳湖的典型区域中，SHM方法的整体准确率（OA）达到95%，Kappa系数（KC）为86.11%，生产者准确率（PA）为95.45%，用户准确率（UA）为84.00%。相比之下，基于水淹频率的传统阈值法表现较差。SHM不仅在空间上更加精确地识别出SIA，同时在时间上也能有效处理洪水的动态变化，适用于洪水发生频繁的区域。具体而言，鄱阳湖边缘的SIA区域的振幅值接近整个研究区域的最大值，而中心PIA和外围PLA区域的振幅接近0，进一步验证了谐波模型在刻画不同水域边界方面的高效性。
另外，研究还分析了忽略SIA提取对洪水淹没区域估算的影响。通过比较PIA-SIA组合和仅基于PIA的淹没区域，研究发现如果忽略SIA提取，会导致淹没区域的高估，进而影响紧急救援资源的合理分配。这在鄱阳湖这样洪水高发的区域尤为明显。相较之下，SHM方法能够更准确地定义PIA和SIA的边界，从而避免了对洪水影响范围的误判。此外，在时间序列分析中，SHM还表现出更高的稳定性，能够有效应对季节性水体面积的变化。
| （五）研究结论 |
| （六）主要图表 |
文章来源 ：
Zhao, B., Wu, J., Chen, M., Lin, J., & Du, R. (2024). Seasonally inundated area extraction based on long time-series surface water dynamics for improved flood mapping. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 217, 32-52.
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