基于遙感與GIS技術(shù)的洪水淹沒(méi)狀況分析
——以安徽省安慶市望江縣為例

徐 韌, 吉陽(yáng)光, 趙東儒, 羅 靜, 董張玉

(1.合肥工業(yè)大學(xué) 土木與水利工程學(xué)院, 安徽 合肥 230009; 2.合肥工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院, 安徽 合肥 230009)

洪災(zāi)頻繁是中國(guó)數(shù)千年來(lái)無(wú)法回避的問(wèn)題，從兩個(gè)方面可以說(shuō)明洪災(zāi)對(duì)中國(guó)的巨大影響。第一,洪水是中國(guó)成災(zāi)頻率最高的災(zāi)害，平均每?jī)赡昃蜁?huì)發(fā)生一次洪水災(zāi)害，對(duì)中國(guó)抗洪技術(shù)提出了挑戰(zhàn)。其次,洪災(zāi)造成經(jīng)濟(jì)損失為各大災(zāi)害之首。根據(jù)民政部門(mén)的統(tǒng)計(jì)，1991—2008年短短不到20 a間，中國(guó)洪水災(zāi)害所造成的直接經(jīng)濟(jì)損失就超過(guò)2.1×1012元，嚴(yán)重減緩了中國(guó)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的步伐[1]。洪水淹沒(méi)分析在洪水泛濫之前就對(duì)災(zāi)情進(jìn)行模擬，能夠做好災(zāi)害的防范與處置工作，使災(zāi)害處于可控狀態(tài)，讓各項(xiàng)工作有序進(jìn)行，減少災(zāi)害帶來(lái)的損失。

水文方法設(shè)計(jì)洪水通常分為兩類(lèi)，一是通過(guò)歷年水文數(shù)據(jù)(統(tǒng)計(jì)結(jié)果)對(duì)指定區(qū)域洪水進(jìn)行設(shè)計(jì)，另一種則是通過(guò)氣象及其他影響因素推求設(shè)計(jì)洪水[2],但是兩種方法在反映洪水帶來(lái)的影響和損失方面都不夠直觀。過(guò)去的幾十年中，遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)進(jìn)一步發(fā)展完善[3-4]，遙感技術(shù)和GIS技術(shù)在洪水淹沒(méi)災(zāi)情分析上的應(yīng)用更為成熟可靠[5]，這也為實(shí)現(xiàn)洪水預(yù)警與設(shè)計(jì)的立體化與可視化，為更加高效地設(shè)計(jì)洪水、評(píng)估損失、擬定救災(zāi)措施提供了技術(shù)支持。中國(guó)關(guān)于遙感與GIS的研究起步較慢，開(kāi)始于20世紀(jì)80年代末,但發(fā)展迅速，短短20 a多內(nèi)達(dá)到了一定的高度。通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)[6-9]我們可以總結(jié)得到，目前國(guó)內(nèi)外洪水淹沒(méi)研究主要分為3大類(lèi)。第1類(lèi)，通過(guò)傳統(tǒng)的水文分析與計(jì)算，將結(jié)果帶入風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中對(duì)洪水進(jìn)行定性分析。第2類(lèi)則是通過(guò)建立水文數(shù)據(jù)模型，與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型相結(jié)合，能夠更加客觀直接地看到洪水淹沒(méi)的范圍，準(zhǔn)確評(píng)估損失，衡量風(fēng)險(xiǎn)性。而第3類(lèi)則是應(yīng)用遙感與GIS技術(shù)，利用水文數(shù)據(jù)直接模擬洪水淹沒(méi)范圍，再通過(guò)與地理信息數(shù)據(jù)相結(jié)合，定量地對(duì)洪水淹沒(méi)情況展開(kāi)分析，準(zhǔn)確地計(jì)算損失，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。這種方法由于其強(qiáng)大的可操作性正在慢慢成為主流。

本文擬在運(yùn)用遙感與GIS技術(shù)的基礎(chǔ)上，利用歷史水文數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)望江縣20 a一遇的洪水水位，與遙感處理影像相疊加，得到淹沒(méi)范圍數(shù)據(jù)。在試驗(yàn)數(shù)據(jù)及相關(guān)資料支持下，使用風(fēng)險(xiǎn)及災(zāi)情評(píng)估模型對(duì)望江縣地區(qū)20 a一遇的洪水進(jìn)行災(zāi)情評(píng)估與分析，利用類(lèi)比法提出相應(yīng)的減災(zāi)措施。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

1.1 研究區(qū)概況

望江縣坐落于安徽省西南角，皖鄂贛3省交界處，總面積1 357.37 km2，地勢(shì)西高東低，西北部是山地丘陵地區(qū)，最高海拔達(dá)489 m(香茗山南尖)，東南為濱江濱湖平原，最低海拔為8.5 m(大灣稻香圩底)。縣內(nèi)有武昌湖、青草湖、泊湖、焦賽湖、嵐桿湖等5個(gè)大湖泊，皖河、華陽(yáng)河兩大河流，自西向東流入長(zhǎng)江。望江縣屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，氣候溫和，四季分明[10]，年平均氣溫16.5 ℃，年平均降水量1 300 mm，地表徑流量近6.00×108m3。望江縣統(tǒng)計(jì)總?cè)丝谶_(dá)6.39×105人，分布于8縣、2鄉(xiāng)之中，目前望江縣GDP已突破1.00×1010元。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

(1) 水文數(shù)據(jù)處理。武昌湖位于望江縣中部，是望江縣最大水體，但望江縣洪水多發(fā)區(qū)卻在南部平原，其中西南部尤為突出。楊灣閘位于望江縣西南部楊灣鎮(zhèn)，處于洪水多發(fā)帶。南部平原水文狀況及氣候條件相似，通過(guò)水文比擬法，可將楊灣閘設(shè)計(jì)洪水資料用于廣大南部平原地區(qū)。

通過(guò)參數(shù)EX(樣本均值，反映洪峰水位系列的平均情況)，Cv(變差系數(shù)，反映洪峰水位系列的離散程度)，Cs(偏態(tài)系數(shù)，反映洪峰水位系列的不對(duì)稱(chēng)程度)確定水文頻率曲線，從而得到相應(yīng)頻率的洪峰水位。本試驗(yàn)中在確定了3個(gè)參數(shù)后得到當(dāng)p=5%時(shí)的洪峰水位為16.85 m，后面的研究將把16.85 m作為淹沒(méi)閾值。

(2) 土地分類(lèi)。本文將通過(guò)監(jiān)督分類(lèi)對(duì)土地利用類(lèi)型進(jìn)行劃分，劃分為水體、林地、建設(shè)用地和耕地。分類(lèi)前需對(duì)研究地區(qū)有一定的認(rèn)識(shí)，然后結(jié)合實(shí)際選擇合適的樣本建立分類(lèi)函數(shù)，才能達(dá)到較高的分類(lèi)精度[11]。

通過(guò)查閱望江縣土地規(guī)劃資料，并進(jìn)行實(shí)地考察，對(duì)望江縣地區(qū)土地類(lèi)別屬性有了一定的了解。參考土地規(guī)劃圖以及實(shí)地考察結(jié)果對(duì)不同的訓(xùn)練樣本進(jìn)行選取。望江縣地區(qū)草地僅占總面積的2.5%[12]，所以本次研究選擇了林地、耕地、建設(shè)用地和水體4個(gè)樣本。對(duì)選取的訓(xùn)練樣本的離散化程度進(jìn)行檢驗(yàn)，分離性指標(biāo)Jeffries-Matusita距離,transformed divergence(轉(zhuǎn)換分離度)[13]可以直觀反映所選擇的樣本之間的離散化程度。2個(gè)參數(shù)取值范圍都在0～2.0,0表示樣本完全混淆，2.0表示樣本完全分離，檢驗(yàn)結(jié)果越靠近2.0則分類(lèi)效果越好。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)，本試驗(yàn)樣本離散程度均在1.8～2.0，分離效果較好，整體精度達(dá)到了93.056%，滿足要求。

根據(jù)分類(lèi)數(shù)據(jù)的分散程度的不同和波段對(duì)精度的需求等確定使用最合適的分類(lèi)方式。本次研究選用最大似然法(maximum likelihood)來(lái)進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)。最大似然法因?yàn)榕c貝葉斯理論相結(jié)合，能夠清晰地展示出分類(lèi)結(jié)果[14]，而且對(duì)于較少波段的TM圖像，最大似然法在精度上有很大優(yōu)勢(shì)，與本次研究數(shù)據(jù)相契合。最終土地分類(lèi)結(jié)果如表1所示。

表1 望江縣監(jiān)督分類(lèi)土地類(lèi)型統(tǒng)計(jì)

2 研究方法

2.1 偽洼地的去除

在DEM數(shù)據(jù)中，高程低于周?chē)鷸鸥竦膮^(qū)域就稱(chēng)為洼地。洼地分為天然洼地和偽洼地兩種，天然洼地則是實(shí)際存在的洼地，偽洼地則是來(lái)自插值誤差、數(shù)據(jù)讀入錯(cuò)誤等因素[15]。由于天然洼地實(shí)際數(shù)目遠(yuǎn)小于偽洼地，而偽洼地在地理數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生很大誤差，所以我們對(duì)其進(jìn)行了填洼處理，削弱了偽洼地的影響，很大程度上保證了精度。

2.2 災(zāi)情評(píng)估流程

結(jié)合望江縣土地分類(lèi)結(jié)果，通過(guò)種子蔓延淹沒(méi)法，將淹沒(méi)范圍在DEM數(shù)據(jù)上呈現(xiàn)出來(lái)。通過(guò)將淹沒(méi)范圍與各種地理信息數(shù)據(jù)相疊加，建立災(zāi)情評(píng)估模型，通過(guò)與評(píng)估值相近的歷史災(zāi)害相類(lèi)比，對(duì)災(zāi)情進(jìn)行模擬，提高災(zāi)害可控性，試驗(yàn)過(guò)程如圖1所示。

圖1 安徽省安慶市望江縣洪水災(zāi)情設(shè)計(jì)流程

2.3 洪水淹沒(méi)算法

在模擬洪水淹沒(méi)范圍時(shí)，本試驗(yàn)采用基于水位(H)的洪水淹沒(méi)范圍計(jì)算，在偽洼地填充后，可以近似將淹沒(méi)區(qū)域地看作1個(gè)完整的水平面[16]。

水位H通過(guò)重要水文站點(diǎn)實(shí)測(cè)得到，或者是經(jīng)由水文水力學(xué)模型推算得到的數(shù)值。如果需要對(duì)指定程度的災(zāi)情進(jìn)行模擬，可以根據(jù)試驗(yàn)要求設(shè)置淹沒(méi)閾值。

判斷區(qū)域淹沒(méi)的條件。格網(wǎng)高程值低于所給水位H，并且格網(wǎng)單元之間以及區(qū)域格網(wǎng)和洪水淹沒(méi)入口區(qū)域(指壩堤潰口或山洪徑流源頭等洪災(zāi)發(fā)源地)相連通。

采用掃描線種子填充算法模擬洪水淹沒(méi)范圍。首先在河岸邊界、水庫(kù)堤壩等特征點(diǎn)處選擇一個(gè)起始點(diǎn)作為種子點(diǎn)，并且保證該種子點(diǎn)所在掃描線位于給定區(qū)域內(nèi)。將該種子點(diǎn)放入一個(gè)初始化的堆棧容器中。同時(shí)建立一張與研究區(qū)域格網(wǎng)大小相同的二維表，為淹沒(méi)的點(diǎn)作標(biāo)記，幫助在判斷淹沒(méi)分析過(guò)程中查找，避免重復(fù)判斷同一點(diǎn)淹沒(méi)。然后開(kāi)始算法主要過(guò)程：當(dāng)堆棧不為空時(shí)，從棧頂彈出一個(gè)種子點(diǎn)，求出種子點(diǎn)所在的掃描線，然后從上下相鄰的掃描線中找出淹沒(méi)到的子區(qū)段，并把能代表該子區(qū)段的端點(diǎn)壓入棧。重復(fù)掃描，直到堆棧容器為空，即可得出總的淹沒(méi)范圍。

2.4 洪水災(zāi)情模型評(píng)估權(quán)重選取

結(jié)合水利洪水評(píng)估規(guī)范，針對(duì)各指標(biāo)選取合適的權(quán)重對(duì)于洪水的準(zhǔn)確分析意義重大。下面給出洪水災(zāi)情評(píng)估值的計(jì)算公式。

C=D×W1+P×W2+A×W3+L×W4+

F×W5+H×W6+R1×W7+

R2×W8+S×W9+T×W10

(1)

參考國(guó)家《中華人民共和國(guó)水利行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)》，將洪澇災(zāi)害分為江河洪水災(zāi)害、臺(tái)風(fēng)災(zāi)害、山洪災(zāi)害、城市洪澇災(zāi)害4類(lèi)[17]，此次洪災(zāi)還造成了房屋倒塌、設(shè)施破壞，損失超過(guò)一般城市洪澇災(zāi)害，所以定性為江河洪水災(zāi)害。規(guī)范中對(duì)于江河洪水災(zāi)害具體參數(shù)含義及權(quán)重值W見(jiàn)表2。望江縣地區(qū)縣城位于南部平原，耕地多分布于東南部平原，主要經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、人口和耕地分布地區(qū)都在淹沒(méi)范圍內(nèi)，受洪災(zāi)影響較大，權(quán)重選擇對(duì)于研究地區(qū)較為合理。

3 結(jié)果及分析

3.1 試驗(yàn)結(jié)果

在20 a一遇的洪水條件下，由種子蔓延法得出的淹沒(méi)情況如圖2所示。由于望江縣最大水體，武昌湖靠近南部平原，且平原地區(qū)地勢(shì)普遍較低，南部受災(zāi)嚴(yán)重。望江縣市政府位于南部華陽(yáng)鎮(zhèn)，是望江縣行政中心，雖然華陽(yáng)鎮(zhèn)較周邊地區(qū)地勢(shì)較高，仍然受到較大影響，將望江縣人口按密度分布到各地后與淹沒(méi)范圍進(jìn)行疊加可以得到，超過(guò)90%人口將受到如此規(guī)模洪災(zāi)影響，超過(guò)100 hm2農(nóng)田絕收，超過(guò)60%建筑用地難以正常使用，受災(zāi)程度遠(yuǎn)大于遭遇相似程度洪澇侵害地區(qū)。受災(zāi)情況如表3所示。

表2 望江縣災(zāi)情評(píng)估模型權(quán)重分配

圖2 望江縣設(shè)計(jì)洪水淹沒(méi)范圍表3 望江縣洪水淹沒(méi)受災(zāi)土地類(lèi)型統(tǒng)計(jì)

受災(zāi)情況總面積/km2受災(zāi)面積/km2受災(zāi)比例/%建設(shè)用地319.48211.5966.23農(nóng)用地855.89374.3943.74整體受災(zāi)情況1 357.37739.6754.49

3.2 望江縣洪水淹沒(méi)現(xiàn)狀

望江縣地形非常容易造成洪水發(fā)生，水利工程在其中起到了至關(guān)重要的作用[18]。在1998年長(zhǎng)江中下游特大洪澇災(zāi)害后，望江縣開(kāi)始通過(guò)水利工程的建設(shè)改善內(nèi)外洪澇狀況。即使如此，望江縣的洪澇災(zāi)害依舊對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展與人民的生活產(chǎn)生了巨大的負(fù)面影響，當(dāng)前防洪、除澇設(shè)施遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足發(fā)展的需求。防洪工程建設(shè)速度緩慢加上圍湖墾田現(xiàn)象嚴(yán)重導(dǎo)致目前望江縣地區(qū)抗洪形勢(shì)依舊不容樂(lè)觀，而通過(guò)災(zāi)情評(píng)估可以快速估算損失，參考類(lèi)似等級(jí)的各地區(qū)洪災(zāi)情況并結(jié)合研究地區(qū)實(shí)際情況提出合適的抗災(zāi)措施，以求減少災(zāi)害帶來(lái)的損失。

3.3 模型計(jì)算與災(zāi)情分析

如圖3所示，2016年6月下旬，7月上旬于望江縣發(fā)生了持續(xù)降水，最高水位達(dá)到了16.9 m，淹沒(méi)實(shí)際情況與本試驗(yàn)設(shè)計(jì)淹沒(méi)水深16.85相似，此處利用本試驗(yàn)淹沒(méi)范圍與調(diào)查受災(zāi)數(shù)據(jù)相結(jié)合對(duì)此次災(zāi)情進(jìn)行設(shè)計(jì)分析。利用綜合指數(shù)的洪水災(zāi)情評(píng)估模型可以快速對(duì)洪水等級(jí)進(jìn)行評(píng)估，在最快時(shí)間得出應(yīng)對(duì)洪水的方案，通過(guò)參考災(zāi)情模型指數(shù)相似的洪災(zāi)處理方法可以迅速合理地給出解決方案，減少損失。

由試驗(yàn)數(shù)據(jù)淹沒(méi)范圍與望江縣人口密度分布圖相疊加可以得到受災(zāi)人口及受災(zāi)人口占總?cè)丝诘谋壤?，用淹沒(méi)范圍與土地利用類(lèi)型相疊加可以得到農(nóng)作物受災(zāi)面積以及受災(zāi)面積占總耕地面積的比例。

圖3 2016年望江縣設(shè)計(jì)洪水期間降雨量水位關(guān)系

通過(guò)調(diào)查暴雨持續(xù)時(shí)間內(nèi)降水量以及水位數(shù)據(jù)如圖3所示，可以直觀反映出洪水水位升降快慢及變化趨勢(shì)，便于針對(duì)災(zāi)情提出解決方案，并能夠直觀反映受災(zāi)持續(xù)時(shí)間以及各時(shí)段受災(zāi)程度大小。

根據(jù)調(diào)查資料得知截止7月5日，全縣約50萬(wàn)人受到洪水影響，無(wú)人遇難，受災(zāi)面積超過(guò)4.00×104hm2，成災(zāi)面積超過(guò)3.00×104hm2。洪災(zāi)期間5條省級(jí)道路因路面低洼而積水嚴(yán)重，望江縣華陽(yáng)鎮(zhèn)內(nèi)9條城區(qū)主交通干道無(wú)法投入使用，嚴(yán)重阻礙縣城發(fā)展，影響人民正常生活。洪水期間倒塌房屋170多間，縣城區(qū)超過(guò)四成地區(qū)受災(zāi)。望江縣在此次洪災(zāi)中整體經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)7.70×108元，其中僅農(nóng)業(yè)損失一項(xiàng)就超過(guò)6.30×108元，水利設(shè)施經(jīng)濟(jì)損失達(dá)到32 192元。通過(guò)水位時(shí)間圖4可以得知水位在7月5日已經(jīng)接近最高點(diǎn)，以上信息較具有代表性。

通過(guò)以上試驗(yàn)數(shù)據(jù)及調(diào)查資料，得到最終洪災(zāi)評(píng)估值如表4所示，其中在計(jì)算參數(shù)取值時(shí)利用直線插值法。

表4 望江縣災(zāi)情評(píng)估模型結(jié)果

注：同一參數(shù)內(nèi)不同取值取較大的作為參考值。參數(shù)上限采用參數(shù)取值50～75段構(gòu)造出的插值直線外延取值，超出上限參數(shù)取100。

通過(guò)查閱相關(guān)資料得知，臺(tái)風(fēng)“珍珠”洪澇災(zāi)情評(píng)估值為48[17]，與本次試驗(yàn)受災(zāi)程度相似，下面本文參考“珍珠”的搶險(xiǎn)救災(zāi)措施并結(jié)合望江縣地形與本次試驗(yàn)數(shù)據(jù)提出合理救災(zāi)方案。

首先，對(duì)洪災(zāi)的預(yù)警與防范能夠提高應(yīng)對(duì)和處理災(zāi)情的能力。在對(duì)抗“珍珠”的過(guò)程中，汕頭各市在預(yù)知了臺(tái)風(fēng)的到來(lái)之后對(duì)轄區(qū)內(nèi)危房逐一檢查，加強(qiáng)對(duì)各個(gè)施工地點(diǎn)的安全監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題加以修復(fù)。為了減少潛在的威脅，針對(duì)堤壩、山區(qū)徑流、蓄水設(shè)施等水工建筑進(jìn)行全面安全排查，并且準(zhǔn)備了充足的救災(zāi)物資。在望江縣地區(qū)，除了對(duì)房屋、路標(biāo)、供電設(shè)施等進(jìn)行質(zhì)量檢查，還可以通過(guò)試驗(yàn)數(shù)據(jù)判斷受災(zāi)范圍，設(shè)立災(zāi)害庇護(hù)中心，轉(zhuǎn)移可能受災(zāi)嚴(yán)重地區(qū)的人民，增派醫(yī)護(hù)人員支援，及時(shí)地對(duì)受災(zāi)人口提供醫(yī)藥救護(hù)。通過(guò)對(duì)城鎮(zhèn)、低洼區(qū)域淹沒(méi)水位試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析，可以提前做好排澇準(zhǔn)備，檢查地下排水系統(tǒng)，保證排水能力最大限度滿足排澇需要。

其次，專(zhuān)業(yè)人員的指導(dǎo)對(duì)于救災(zāi)至關(guān)重要。在“珍珠”搶險(xiǎn)救災(zāi)過(guò)程中，專(zhuān)家組第一時(shí)間趕到沿海各市受災(zāi)區(qū)，在抗洪救災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行指揮，力求正確應(yīng)對(duì)突發(fā)情況，避免因救災(zāi)不當(dāng)而造成損失。在本試驗(yàn)中，通過(guò)分析遙感與GIS試驗(yàn)數(shù)據(jù)，專(zhuān)家組可以在到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)之前就對(duì)災(zāi)情有一定的認(rèn)識(shí)。對(duì)于淹沒(méi)范圍、淹沒(méi)深度、洪水蔓延趨勢(shì)的準(zhǔn)確認(rèn)知可以幫助專(zhuān)家組決策，提出最優(yōu)方案，進(jìn)一步減少損失。

對(duì)于災(zāi)后重建工作，根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)受災(zāi)范圍進(jìn)行衛(wèi)生防疫、全面檢修，可提高重建效率。試驗(yàn)數(shù)據(jù)可以直接記錄到檔案作為樣本，有助于在以后的研究、災(zāi)情分析中快速準(zhǔn)確地提供數(shù)據(jù)支持。另外，淹沒(méi)模擬可以用于防洪演習(xí)中，提高人民群眾對(duì)于洪災(zāi)的處置能力，減少人員傷亡。

4 結(jié) 論

本次研究通過(guò)對(duì)望江縣地區(qū)20 a一遇的洪水災(zāi)情進(jìn)行分析，體現(xiàn)了遙感與GIS在洪水災(zāi)情分析中對(duì)于災(zāi)情范圍的精確掌握，展現(xiàn)了其在洪水災(zāi)情分析中能夠起到的重要作用。

試驗(yàn)結(jié)果表明，遙感技術(shù)與GIS技術(shù)在洪水災(zāi)害的預(yù)警方面有著很強(qiáng)的能力，可以呈現(xiàn)設(shè)計(jì)水位下洪水淹沒(méi)范圍，表現(xiàn)淹沒(méi)蔓延趨勢(shì)，縮小防災(zāi)范圍，有針對(duì)性地進(jìn)行預(yù)防，提高災(zāi)情處理能力。在搶險(xiǎn)救災(zāi)時(shí)，可以根據(jù)淹沒(méi)數(shù)據(jù)提出最佳救災(zāi)方案，減小損失。遙感與GIS數(shù)據(jù)記入檔案能比數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)更直觀地反映災(zāi)情，為后續(xù)研究、抗洪救災(zāi)等提供支持。

由此可見(jiàn)，遙感與GIS技術(shù)強(qiáng)大的洪災(zāi)模擬能力正是洪災(zāi)泛濫的中國(guó)所需要的，科學(xué)合理地處置洪災(zāi)可以減少大量損失，用于建設(shè)發(fā)展。在未來(lái)的抗洪救災(zāi)道路上，遙感與GIS技術(shù)應(yīng)當(dāng)被更加廣泛地利用，為中國(guó)抵御洪災(zāi)提供科學(xué)技術(shù)支持。