Detekcja obszarów zalanych podczas powodzi

Transkrypt

1 Detekcja obszarów zalanych podczas powodzi 1. WSTĘP Powódź w Europie Środkowej (2010) Powódź ta była jedną z największych w Polsce. Kulminacja fali wezbraniowej na Wiśle była największa od 160 lat. Poziom wody na Wiśle przekroczył w wielu miejscach (np. w Krakowie) poziom notowany podczas tzw. powodzi tysiąclecia w 1997 roku. W wyniku obfitych opadów deszczu (14-18 maja) podniósł się poziom wody w dorzeczu górnej Wisły (województwa: śląskie, małopolskie i podkarpackie). Wezbrane wody zalały m. in. miasta: Czechowice Dziedzice, Chełm Śląski, Oświęcim, Kraków (przerwały wał powodziowy) oraz Sandomierz. Wały przeciwpowodziowe na Wiśle, zostały przerwane również w województwie lubelskim (gmina Wilków), podkarpackim (Tarnobrzeg) i mazowieckim (Świniary). Zagrożenie pojawiło się też na Odrze. W dorzeczu tych rzek i na nich samych w wielu miejscach woda przerwała wały, lub nastąpiło ich przesiąknięcie. Po przejściu fali powodziowej głównie w Małopolsce wystąpiło ponad 1300 osuwisk ziemi. Pierwsza kulminacja fali była długa i trwała nawet kilka dni. Z powodu intensywnych opadów deszczu (1-2 czerwca) nastąpiło ponowne przekroczenie alarmowych stanów wód w dorzeczu górnej Wisły i Odry, powodzie w południowej części Małopolski oraz na Podkarpaciu. Woda zalała m. in. Jasło, Sandomierz, Tarnobrzeg i wiele miast i gmin w województwach małopolskim, podkarpackim, świętokrzyskim i lubelskim. Wały przeciwpowodziowe na Wiśle, zostały przerwane w województwie małopolskim (gmina Szczurowa i gmina Szczucin), podkarpackim (Tarnobrzeg), świętokrzyskim (gmina Tarłów), lubelskim (gmina Wilków i gmina Janowiec). Nastąpiły również kolejne osunięcia ziemi wraz z domami w małopolskim i podkarpackim. Woda zalała ok hektarów w 2157 miejscowościach. Ewakuowano ponad osób. Straty materialne według szacunków MSWiA wyniosły ponad 10 mld złotych. Źródło:

2 2. DANE Dane, które zostaną wykorzystane do analizy zasięgu powodzi zostały pozyskane przez satelitę ERS-2. Pierwszy z obrazów został wykonany , na długo przed wystąpieniem powodzi. Drugi obraz pozyskano w trakcie trwania powodzi. Ta para obrazów dobrze nadaje się do mapowania obszarów zalanych ze względu na to, że obydwa zostały pozyskane w tym samym trybie zobrazowania i tej samej polaryzacji. 3. ANALIZA ZASIĘGU POWODZI W PROGRAMIE SNAP a) Wczytywanie danych do programu File Open Raster Product SAR_IMS_1PXASI _204115_ A149_00329_74832_7083.dim SAR_IMS_1PXASI _204011_ A157_00329_78840_7081.dim b) Przeglądanie metadanych W zakładce Product Explorer znajdują się wczytane obrazy. Klikając na zakładkę Metadata można uzyskać dostęp do informacji na temat obrazu. Zakładka Abstracted metadata zawiera najważniejsze informacje, które aktualizują się w trakcie przetwarzania danych (np. zmiana rozdzielczości obrazu). Metadata Abstracted_Metadata

3 c) Wyświetlenie zasięgu scen na mapie View Tool Windows WorldWind Analysis View Zasięg analizowanych scen został wyświetlony na mapie podkładowej. d) Przegladanie obrazów amplitudy i wycinanie subsetu Bands Intensity Intensity = Amplitude^2 Interesują nas tylko obszary, gdzie wylała rzeka. Wycięcie subsetu z całej sceny pozwoli na skrócenie czasu przetwarzania.

4 Raster Subset Subset został stworzony, jednak należy go jeszcze zapisać. Subset zostanie zapisany w wewnętrznym formacie DIMAP obsługiwanym przez program SNAP. File Save product as

5 e) Kalibracja Analizę zasięgu powodzi najlepiej wykonywać na skalibrowanym obrazie. W wyniku tego przetwarzania wartości obrazu są przeliczane na wartości sigma σ0 (współczynnik rozpraszania). Aby skalibrować obraz należy kliknąć: Radar Radiometric Calibrate

6 f) Filtracja obrazu Kolejnym krokiem jest filtracja, czyli usunięcie szumów na obrazie. Umożliwi to dokładniejsze wykrycie terenów zalanych. Radar Speckle Filtering Single Product Speckle Filtering Jakie zmiany można zauważyć po przefiltrowaniu obrazu? g) Kompozycja barwna Kolejnym etapem będzie wykonanie 3-kolorowej kompozycji barwnej dwóch obrazów σ0. Radar Coregistration Stack Tools Create stack

7 Teraz obrazy zostały ze sobą powiązane i można łatwiej porównywać te same obszary. Ponadto wartości σ0 dla danego piksela na dwóch różnych obrazach mogą być sprawdzone jednocześnie w zakładce Pixel Info. Otwórz obydwa obrazy Sigma0, a następnie: Window Tie vertically (lub Tie Horizontally, jak wygodniej) Następnie w oknie Navigation należy kliknąć ikonkę Synchronises Views oraz Synchronises Cursor. Następnie, aby utworzyć kompozycję barwną, należy kliknąć prawym przyciskiem myszy na nazwę produktu, a następnie Open RGB Image Window.

8 Obraz z 2009 roku ustaw jako Red, natomiast jako Green oraz Blue obraz z roku Taka kombinacja pozwoli odróżnić tereny, które zostały zalane podczas powodzi. W obszarach, które zostały zalane, kanały Blue oraz Green będą ciemne, natomiast kanał Red będzie jasny. Stąd piksele na tych obszarach będą miały czerwony kolor. g) Korekcja geometryczna Kolejnym etapem jest korekcja geometryczna, która pozwoli nam nanieść obrazy na system mapowy oraz wyświetlić siatkę geograficzną. Radar Geometric Terrain Correction Range-Doppler Terrain Correction Aby na obrazy nałożyć siatkę geograficzną należy włączyć opcję: Layer Graticule Overlay

9 Aby zmienić ustawienia wyświetlanej siatki wchodzimy do zakładki Layer Manager, zaznaczamy warstwę Graticule i tam klikamy na ikonkę edycji:

10 h) Wybór wartości progowej do mapowania powodzi Teraz spróbujemy oszacować wielkość powodzi. Pierwszym krokiem będzie oszacowanie wartości σ0 na obszarze zalanym. Na obrazie wykonanym podczas powodzi (2010) wartość pikseli obszaru zalanego powinna być niska, natomiast na obrazie z 2009 roku piksele te powinny mieć wyższą wartość. Wartość progowa (graniczna między powodzią, a nie-powodzią) powinna być wyższa aniżeli wartość piksela na rzece, ale na tyle niska, aby wyróżniała się od niezalanego lądu. Aby wykonać takie oszacowanie, należy utworzyć poligon (zaznaczyć obszar) na obszarze zalanym za pomocą narzędzia Rectangle Drawing Tool:

11 Następnie włączamy okno statystyk: Analysis Statistics Zaznaczamy Use ROI Mask oraz geometry, a następnie klikamy Compute. Powstały wykres (niebieski) to histogram. Informuje nas ile pikseli (oś y) posiada daną wartość (oś x). Jaką wartość przyjmują najczęściej piksele na obszarze zalanym? Możesz także wykonać histogram tego samego terenu dla obrazu wykonanego przed wystąpieniem powodzi. Jakie wartości przyjmują piksele na tym obrazie? i) Wyznaczanie obszarów zalanych na podstawie wartości progowej Gdy oszacowaliśmy wartość progową wyznaczymy obszary zalane. W tym celu klikamy prawym przyciskiem myszy na nazwę produktu, a następnie wybieramy Bands Maths.

12 W okienku band maths wpisujemy nazwę mapy powodzi, jaka powstanie oraz odznaczamy opcję Virtual. Przechodzimy do Edit Expression. Tutaj należy wpisać równanie, które wybierze tylko interesujące nas obszary. Wiemy, że na obrazie z 2010 roku piksele na obszarze zalanym przyjmują wartości < 0,05 (plus/minus), więc tak zapisujemy w równaniu. Ponadto aby wykryć tylko obszary, które zostały zalane należy wykryć piksele niezalane na obrazie z 2009 roku (sprzed powodzi). Stąd warunek aby piksele te miały wartość > 0.05 (plus/minus). Gdy uzupełnimy interesujące nas warunki, klikamy ok.

13 4. POSTPROCESSING Export wykonanej mapy rastrowej: Najpierw klikamy prawym przyciskiem myszy na produkt i wybieramy save, a następnie klikamy na produkt, który chcemy eksportować i: File Export ENVI

14 Otwieramy wyeksportowaną mapę powodzi w programie ArcGIS. Klikamy na nią prawym przyciskiem myszy i wybieramy Properties. Tam wchodzimy w zakładkę symbology i wybieramy opcję classified. Dla pikseli o wartości zero jako kolor ustawiamy no color, natomiast dla pikseli o wartości 1 ustawiamy jakikolwiek mocny kolor.

15 W celu wizualizacji wyników wczytujemy satelitarną mapę podkładową: File Add Data Add Basemap Oraz zmieniamy układ współrzędnych klikając prawym przyciskiem myszy na Layers Properties Coordinate system i wpisujemy 2177