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대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing v.34 no.5, 2018년, pp.787 - 799  
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대규모 홍수 매핑을 위한 저해상도 광학위성영상의 활용 방법
Methodology to Apply Low Spatial Resolution Optical Satellite Images for Large-scale Flood Mapping

박연연   (인하대학교 공간정보공학과  ); 이화선   (인하대학교 공간정보공학과  ); 김경탁   (한국건설기술연구원  ); 이규성   (인하대학교 공간정보공학과  );
  • 초록

    대규모 홍수 발생 시 적기에 침수지의 공간적 분포와 변화를 모니터링하기 위한 정확하고 효율적인 매핑 수단이 필요하다. 본 연구에서는 높은 시간해상도로 동일 지역을 하루에 여러 번 관측이 가능한 저해상도 광학위성영상을 이용하여 대규모 홍수 범람으로 인한 침수지를 탐지하는 방법을 제시하고자 하였다. 2010년 1월 모로코 세부강 유역에서 발생한 대규모 홍수로 인한 침수지를 탐지하기 위하여 MODIS 일별 표면반사율 영상을 사용하였다. 영상에서 나타나는 침수지의 다양한 분광특성을 분석하여 침수지의 유형이 순수한 물표면과 물과 식물이 혼재된 형태가 함께 분포하고 있었다. 침수지 탐지는 분광특성에 따라 선정된 밴드의 반사율 영상에 직접 임계값을 적용하는 방법과 물 관련 분광지수에 임계값을 적용하는 방법을 비교하였다. 침수지 탐지 결과의 정확도 검증은 TM 영상에서 판독된 부분 지역의 침수지 지도와 비교하였다. NDWI를 제외한 나머지 방법에서 90% 이상의 높은 정확도를 얻었다. 모든 침수지 탐지 방법에서 SWIR밴드와 적색광밴드가 가장 중요하며, 2개의 밴드에 직접 임계값을 적용하는 단순한 방법으로도 정확하고 효율적인 침수지 탐지가 가능했다. 기존의 NIR밴드는 침수지 탐지에 있어서 큰 역할을 하지 못했지만, 식물이 혼재된 침수지의 유형을 구분하는데 유용했다.


    Accurate and effective mapping is critical step to monitor the spatial distribution and change of flood inundated area in large scale flood event. In this study, we try to suggest methods to use low spatial resolution satellite optical imagery for flood mapping, which has high temporal resolution to cover wide geographical area several times per a day. We selected the Sebou watershed flood in Morocco that was occurred in early 2010, in which several hundred $km^2$ area of the Gharb lowland plain was inundated. MODIS daily surface reflectance product was used to detect the flooded area. The study area showed several distinct spectral patterns within the flooded area, which included pure turbid water and turbid water with vegetation. The flooded area was extracted by thresholding on selected band reflectance and water-related spectral indices. Accuracy of these flooding detection methods were assessed by the reference map obtained from Landsat-5 TM image and qualitative interpretation of the flood map derived. Over 90% of accuracies were obtained for three methods except for the NDWI threshold. Two spectral bands of SWIR and red were essential to detect the flooded area and the simple thresholding on these bands was effective to detect the flooded area. NIR band did not play important role to detect the flooded area while it was useful to separate the water-vegetation mixed flooded classes from the purely water surface.


  • 주제어

    flood mapping .   MODIS .   thresholding .   SWIR band .   spectral mixture.  

  • 참고문헌 (19)

    1. Ahamed, A. and J.D. Bolten, 2017. A MODIS-based automated flood monitoring system for southeast asia, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 61: 104-117. 
    2. Atif, I., M.A. Mahboob, and A. Waheed, 2015. Spatio-temporal mapping and multi-sector damage assessment of 2014 flood in Pakistan using remote sensing and GIS, Indian Journal of Science and Technology, 8(35): 1-18. 
    3. Coltin, B., S. McMichael, T. Smith, and T. Fong, 2016. Automatic boosted flood mapping from satellite data, International Journal of Remote Sensing, 37(5): 993-1015. 
    4. Fayne, J.V., J.D. Bolten, C.S. Doyle, S. Fuhrmann, M.T. Rice, P.R. Houser, and V. Lakshmi, 2017. Flood mapping in the lower Mekong River Basin using daily MODIS observations, International Journal of Remote Sensing, 38(6): 1737-1757. 
    5. Hoshikawa, K., Y. Fujihara, H. Fujii, and S. Yokoyama, 2016. Detecting Flooding Trends in the Mekong Delta through Flood Ranking Based on a MODIS-derived Time-series Water Index, International Journal of Remote Sensing Applications, 6: 136-145. 
    6. Huang, C., Y. Chen, and J. Wu, 2014. Mapping spatio-temporal flood inundation dynamics at large river basin scale using time-series flow data and MODIS imagery, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 26: 350-362. 
    7. Islam, M.M. and K. Sado, 2000. Flood hazard assessment in Bangladesh using NOAA AVHRR data with geographical information system, Hydrological Processes, 14(3): 605-620. 
    8. Islam, A.S., S.K. Bala, and M. Haque, 2010. Flood inundation map of Bangladesh using MODIS time series images, Journal of Flood Risk Management, 3(3): 210-222. 
    9. Jain, S.K., A.K. Saraf, A. Goswami, and T. Ahmad, 2006. Flood inundation mapping using NOAA AVHRR data, Water Resources Management, 20(6): 949-959. 
    10. Khan, S.I., Y. Hong, J. Wang, K.K. Yilmaz, J.J. Gourley, R.F. Adler, G.R. Brakenridge, F. Policelli, S. Habib, and D. Irwin, 2011. Satellite remote sensing and hydrologic modeling for flood inundation mapping in Lake Victoria basin: Implications for hydrologic prediction in ungauged basins, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49(1): 85-95. 
    11. Korea International Cooperation Agency (KOICA), 2015. Reference Paper on the Flood Protection and Control Master Planning Project for the Sebou River Basin in Morocco, KOICA, Seongnam-si, Gyeonggi-do, KOREA. 
    12. Kwak, Y., B. Arifuzzanman, and Y. Iwami, 2015. Prompt proxy mapping of flood damaged rice fields using MODIS-derived indices, Remote Sensing, 7(12): 15969-15988. 
    13. Lee, K.S. and S.I. Lee, 2003. Assessment of post-flooding conditions of rice fields with multi-temporal satellite SAR data, International Journal of Remote Sensing, 24(17): 3457-3465. 
    14. Mohammadi, A., J.F. Costelloe, and D. Ryu, 2017. Application of time series of remotely sensed normalized difference water, vegetation and moisture indices in characterizing flood dynamics of large-scale arid zone floodplains, Remote sensing of Environment, 190: 70-82. 
    15. Rogers, A. and M. Kearney, 2004. Reducing signature variability in unmixing coastal marsh Thematic Mapper scenes using spectral indices, International Journal of Remote Sensing, 25(12): 2317-2335. 
    16. Sakamoto, T., N. Van Nguyen, A. Kotera, H. Ohno, N. Ishitsuka, and M. Yokozawa, 2007. Detecting temporal changes in the extent of annual flooding within the Cambodia and the Vietnamese Mekong Delta from MODIS time-series imagery, Remote Sensing of Environment, 109(3): 295-313. 
    17. Sheng, Y., P. Gong, and Q. Xiao, 2001. Quantitative dynamic flood monitoring with NOAA AVHRR, International Journal of Remote Sensing, 22(9): 1709-1724. 
    18. Wang, Q., M. Watanabe, S. Hayashi, and S. Murakami, 2003. Using NOAA AVHRR data to assess flood damage in China, Environmental monitoring and assessment, 82(2): 119-148. 
    19. Wiesnet, D. and M. Deutsch, 1987. Flood monitoring in South America from the Landsat NOAA and nimbus satellites, Advances in Space Research, 7(3): 77-84. 

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