تحلیل فضایی مخاطرات محیطی

تحلیل فضایی مخاطرات محیطی

تعیین مناطق مستعد سیلاب با استفاده تصاویر راداری Sentinel-1 (مطالعه موردی، سیلاب فروردین 1398، رودخانه کشکان، استان لرستان)

نویسندگان
1 دانشگاه Eotvos Lorand
2 دانشگاه حکیم سبزواری
چکیده
خسارات ناشی از سیلاب در سرتاسر جهان باعث شده است تا از این رخداد طبیعی به عنوان یکی از مهمترین بلایای طبیعی نیز یاد شود. امروزه همراه با پیشرفت فناوری، انسان قادر است مناطق مستعد سیلاب را تعیین و از جنبه‌های گوناگون مورد بررسی قرار دهد. در این تحقیق با بهره‌گیری از تصاویر راداری ماهواره سنتینل-1 و روش آستانه‌گذاری Otsu، مناطق سیل‌زده و مستعد سیلاب با توجه به سیلاب‌های فروردین ماه 1398 در محدوده رودخانه کشکان تعیین گردید. حدود آستانه Otsu در این حقیق، در نرم افزار متلب محاسبه شدند. همچنین مراحل پیش‌پردازش و پردازش تصاویر راداری در نرم افزار SNAP صورت گرفت. براساس نتایج، میانگین بارش روزانه معادل 46/47 میلی‌متر باعث شده تا 51/6 درصد از منطقه مورد مطالعه در کلاس مناطق سیل‌زده قرار بگیرد، این در حالی است که با حدود 31 میلی‌متر بارندگی، 69/3 درصد از منطقه در کلاس سیل‌زده قرار گرفته است. همچنین نتایج نشان داد که محل پیچان‌رودها از مهمترین مناطق مستعد سیلاب در مسیر رودخانه کشکان به شمار می‌روند. حفظ حریم رودخانه و عدم ساخت‌و‌ساز و فعالیت انسانی در مناطق مئاندری می‌تواند حجم خسارات ناشی از سیلاب را کاهش دهد. یافته‌های تحقیق نشان داد که تصاویر راداری ابزاری مفید و قدرتمند در تعیین مناطق سیل‌زده خصوصاً برای بررسی‌های سریع و نزدیک به زمان وقوع پدیده (Near Real Time) هستند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Determination of flood-prone areas using Sentinel-1 Radar images (Case study: Flood on March 2019, Kashkan River, Lorestan Province)

نویسندگان English

Kaveh Ghahraman 1
MohammadAli Zanganeh Asadi 2
1 Eotvos Lorand University
2 Hakim Sabzevari University
چکیده English

Determination of flood-prone areas using Sentinel-1 Radar images

(Case study: Flood on March 2019, Kashkan River, Lorestan Province)



Introduction

Although natural hazards occur in all parts of the world, their incidence is higher in Asia than in any other part of the world. Natural phenomena are considered as natural hazards when they cause damage or financial losses to human beings. Iran is also one of the high-risk countries in terms of floods. Until 2002, about 467 floods have been recorded by the country's hydrometric stations. In addition to natural factors such as rainfall, researchers consider human impacts such as destruction of vegetation cover, soil destruction, inefficient management, destruction of pastures and forests, and encroachment on the river are the most important factors for the occurrence and damage of floods in the country. One of the most efficient and emerging tools in flood surveys is the use of radar images. SAR images and flood maps produced by radar images provide researchers valuable and reliable information. Moreover, maps obtained from SAR images help officials to manage the crisis and take preventive measures against floods. The Sentinel-1 satellite is part of the Copernicus program, launched by the European Space Agency, and is widely used in mapping flood-prone areas. The contribution of Sentinel-1 to the application of flood mapping arises from the sensitivity of the backscatter signal to open water. This study aims to determine high-risk and flood-prone areas along the Kashkan River using Sentinel-1 radar images.

Data and Methods

The study area includes a part of the Kashkan river from Mamolan city to the connection point of this river to Seymareh river, after Pol-dokhtar city. The average annual discharge of the Kashkan river is 33.2 cubic meters per second based on the data of the Pole-Kashkan Station. The length of the river in the study area is about 100 km. To investigate flood-prone areas, we applied pre-processing and image-processing steps to each flood event including SAR images belonging to March 25th, 2019, March 31st 2019, and April 2nd, 2019. SAR images were acquired from ESA Copernicus Open Access Hub. climatic data was downloaded from power.larc.nasa.gov. To create meander cross-sections, the Digital Elevation Model of the studied area was utilized. Cross-sections were created using QGIS software. Pre-processing steps include: applying orbit data, removing SAR thermal noise, calibration of SAR images, de-speckling and topographic correction. In image processing, we applied the Otsu thresholding method to distinguish water pixels from land pixels. In thresholding methods, the histogram of each image is divided into two parts according to the amount of gray composition. The higher the amount of gray (i.e., the pixel tends to be darker), the more pixels represent water, and conversely, the lighter-toned pixels (i.e., pixels that tend to whiten) represent land. The Otsu thresholding method is a commonly used method for water detection in SAR images. It uses an image histogram to determine the correct threshold. The most important feature of the Otsu method is that it is capable of determining the threshold automatically. The Otsu algorithm was applied to all images using MATLAB.

Results

According to the flood maps, on March 25th, 6.51 percent of the study area was flooded, while on March 31th, only 3.96 percent was flooded. This is mainly due to less precipitation on the 31st. On March 25th the average daily precipitation was 47.46 mm while on 31st of March the average daily precipitation was 31.64 mm. On April 2nd, however, there was no rainfall, on the day before more than 63 mm of precipitation has occurred. This massive amount of precipitation on the previous day has led to more than 25km2 being flooded in the studied area.

Conclusion

Results showed that meanders and their surrounding areas are the most dangerous sections in terms of flooding. The meander's dynamic and the river's hydrologic processes are essential factors affecting flooding in those sections. Generally, various factors affect flooding and the damage caused by it. This study aimed to determine flooded and flood-prone areas (according to flooded areas in previous events) using new methods in a short time and with high accuracy to use this tool for more accurate zoning and efficient planning in the future. The results showed that radar images are practical, robust, and reliable tools for determining flooded areas, especially for rapid and near-real-time studies of flood events.

Keywords: Floods, Radar images, Sentinel-1Satelitte, Kashkan river






کلیدواژه‌ها English

Floods
Radar images
Sentinel-1Satelitte
Kashkan river
آبیل، ابولفضل؛ تقی طاوسی و محمود خسروی. 1398. تحلیل مناطق بالقوه در معرض مخاطرۀ سیلاب شهری مطالعۀ موردی: شهر زاهدان. فصلنامه جغرافیا و توسعه، 54: 91-106.
پوراحمد، احمد. 1381. نقش ساختار جغرافیایی در سیل مرداد ماه 1378 شهر نکا. محیط شناسی، 29.
جباری، ایرج؛ و علی خزائی. 1390. پیش‌بینی آب‌گرفتگی دشت کرمانشاه با استفاده از نقشه‌های زمین ریخت. فصلنامه جغرافیا و توسعه، 22: 73-88.
حسینی، سید موسی؛ منصور جعفر بیگلو، مجتبی یمانی و فاطمه گراوند. 1394. پیش‌بینی سیلاب‌های تاریخی رودخانه کشکان با استفاده از مدل هیدرولوژیکی HEC-HMS. پژوهش‌های ژئومورفولوژی کمی. 1: 133-118.
دستورانی، محمدتقی؛ مهدی حیات زاده، علی فتح زاده و محمدعلی حکیم زاده. 1393. بررسی کارایی روابط تجربی در برآورد دبی اوج سیلاب در مناطق بیابانی ایران مرکزی. جغرافیا و توسعه، 36: 145 -160.
رضایی، پرویز؛ خسرو تاجداری و سید اسماعیل میر‌قاسمی. 1393. تعیین گستره سیل رودخانه مرغک در محیط HEC-GeoRAS. نشریه تحلیل فضایی مخاطرات محیطی. 2: 45-29.
رمضان‌زاده سلبوئی، مهدی؛ علی عسگری و سیدعلی بدری. 1393. زیرساخت‌ها و تاب‌آوری در برابر بلایای طبیعی با تأکید بر سیلاب. منطقه مورد مطالعه: مناطق نمونه گردشگری چشمه کیله تنکابن و سردآبرود کلاردشت. نشریه تحلیل فضایی مخاطرات محیطی. 1: 52-35.
زنگنه‌اسدی، محمدعلی؛ ابوالقاسم امیراحمدی و مهناز ناعمی تبار. 1400. ارزیابی کارایی مدل ویکور، L-THIA و شبکع عصبی مصنوعی در تحلیل منطقه‌ای سیلاب (مطالعه موردی: استان خراسان رضوی). اکوهیدرولوژی. 1: 108-89.
سوری‌نژاد، علی. 1381. برآورد حجم رواناب حوضه آبریز رودخانه کشکان با استفاده از GIS. پژوهش‌های جغرافیایی. 43: 80-57.
فرهادیانی، رامین؛ عبدالرضا صفری و سعید همایونی. 1397. کاهش اسپکل در تصاویر راداری دریچه مصنوعی در حوزه موجک با استفاده از توزیع لاپلاس. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 4: 162- 149.
قهرودی‌تالی، منیژه؛ خه‌بات درفشی. 1394. بررسی آشفتگی در الگوی خطر سیلاب در تهران. نشریه تحلیل فضایی مخاطرات محیطی. 2: 16-1.
کرم، امیر؛ امیر صفاری و شیلا حجه فروش‌نیا. 1394. نقش سیلاب و فرایندهای رودخانه‌ای در وقوع مخاطرات محیطی در حوضه‌ی ارکنه‌ی رودخانه‌ی کرج. نشریه تحلیل فضایی مخاطرات محیطی. 2: 68-53.
لاجوردی، محمود؛ شهریار خالدی، و شاپور ستاری. 1392. پهنه بندی پتانسیل سیل خیزی حوضه آبریز مردق چای (آذربایجان‌شرقی). جغرافیا و برنامه ریزی، 44: 237-255.
مزیدی، احمد؛ و سمیرا کوشکی. 1392. شبیه‌سازی بارش- رواناب و تخمین سیل در حوضه‌ی آبریز خرم‌آباد با مدل HEC–HMS. . فصلنامه جغرافیا و توسعه، 41: 1-10
نگارش، حسین؛ مهدی اژدری مقدم، و محسن آرمش. 1392. کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در شبیه سازی و پیش بینی سیلاب در حوضه آبریز سرباز. جغرافیا و توسعه، 31: 28-15.
نیری، هادی؛ ممند سالاری، و اسرین میرزامرادی. 1395. پتانسیل سیل خیزی حوضه های آبریز استان کردستان با به کارگیری شاخص های مورفومتری و تحلیل های آماری. پژوهش های ژئومورفولوژی کمی، 17: 190-181.
یمانی، مجتبی؛ زهرا داورزنی و ابوالقاسم دادرسی. 1391. ارزیابی مدل منطق فازی در مقایسه با سایر مدل‌های مفهومی در پهنه‌بندی سیل‌خیزی با تأکید بر ویژگی‌های ژئومورفولوژیک، مورد شناسی: حوضه داورزن. جغرافیا و آمایش شهری منطقه‌ای. 2، 134-121.
یمانی، مجتبی؛ و مریم عنایتی. 1384. ارتباط ویژگی های ژئومرفولوژیک حوضه ها و قابلیت سیل‌خیزی (تجزیه و تحلیل داده های سیل از طریق مقایسه ژئومرفولوژیک حوضه های فشند و بهجت آباد). پژوهش های جغرافیایی، 54: 57-47.
Amitrano, D.; G. Di Martino, A. Iodice, D. Riccio,and G. Ruello. 2018. Unsupervised rapid flood mapping using Sentinel-1 GRD SAR images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 56: 3290-3299.
Argenti, F., Lapini, A., Bianchi, T., Alparone, L. 2013. A tutorial on speckle reduction in synthetic aperture radar images. IEEE Geoscience and remote sensing magazine, 1(3), 6-35.
Bioresita, F.; A. Puissant, A. Stumpf,and J.P. Malet. 2018. A method for automatic and rapid mapping of water surfaces from sentinel-1 imagery. Remote Sensing, 10: 217.
Brisco, B. 2015. Mapping and monitoring surface water and wetlands with synthetic aperture radar. Remote Sensing of Wetlands: Applications and Advances, 119-136.
Dietrich, W. E.; and J.D. Smith. 1984. Bed Load Transport in a River Meander. Water Resources Research, 20: 1355-1380. doi:https://doi.org/10.1029/WR020i010p01355
Fan, J. L., & Lei, B. 2012. A modified valley-emphasis method for automatic thresholding. Pattern Recognition Letters, 33(6), 703-708.
Filipponi, F. 2019. Sentinel-1 GRD preprocessing workflow. Paper presented at the Multidisciplinary Digital Publishing Institute Proceedings.
Henry, J. B.; P. Chastanet, K. Fellah, and Y.L. Desnos. 2006. Envisat multi‐polarized ASAR data for flood mapping. International Journal of Remote Sensing, 27: 1921-1929.
Kasvi, E.; L. Laamanen, E. Lotsari,and P. Alho. 2017. Flow patterns and morphological changes in a sandy meander bend during a flood—Spatially and temporally intensive ADCP measurement approach. Water, 9: 106.
Kasvi, E.; M. Vaaja,H. Kaartinen, A. Kukko,A. Jaakkola, C. Flener, H. Hyyppä, J. Hyyppä, and P. Alho. 2015. Sub-bend scale flow–sediment interaction of meander bends — A combined approach of field observations, close-range remote sensing and computational modeling. Geomorphology, 238: 119-134. doi:https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2015.01.039
Lee, J.S.; L. Jurkevich,P. Dewaele, P. Wambacq,and A. Oosterlinck. 1994. Speckle filtering of synthetic aperture radar images: A review. Remote sensing reviews, 8: 313-340.
Long, S., Fatoyinbo, T. E., & Policelli, F. 2014. Flood extent mapping for Namibia using change detection and thresholding with SAR. Environmental Research Letters, 9, 1-9.
Martinis, S.; S. Plank, and K. Ćwik,. 2018. The use of Sentinel-1 time-series data to improve flood monitoring in arid areas. Remote Sensing, 10: 583.
Mcgowen, J. H.; and L.E. Garner. 1970. Physiographic features and stratification types of coarse-grained pointbars: modern and ancient examples1. Sedimentology, 14: 77-111. doi:https://doi.org/10.1111/j.1365-3091.1970.tb00184.x
Otsu, N. 1979. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 9(1), 62-66.
Ottevanger, W.; K. Blanckaert,and W.S.J. Uijttewaal. 2012. Processes governing the flow redistribution in sharp river bends. Geomorphology, 163: 45-55. doi:https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2011.04.049
Tavus, B.; S. Kocaman, C. Gokceoglu,and H. Nefeslioglu. 2018. CONSIDERATIONS ON THE USE OF SENTINEL-1 DATA IN FLOOD MAPPING IN URBAN AREAS: ANKARA (TURKEY) 2018 FLOODS. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences.
Twele, A.; W. Cao, S. Plank, and S. Martinis. 2016. Sentinel-1-based flood mapping: a fully automated processing chain. International Journal of Remote Sensing, 37: 2990-3004.
Uddin, K.; M. Matin, and F. Meyer. 2019. Operational flood mapping using multi-temporal sentinel-1 SAR images: a case study from Bangladesh. Remote Sensing, 11: 1581.
Vishnu, C. L., Rani, V. R., Sajinkumar, K. S., Oommen, T., Bonali, F. L., Pareeth, S., ... & Rajaneesh, A. 2020. Catastrophic flood of August 2018, Kerala, India: Study of partitioning role of lineaments in modulating flood level using remote sensing data. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 20, 100426.
Voigt, S.; T. Kemper, T. Riedlinger,R. Kiefl, K. Scholte, and H. Mehl. 2007. Satellite image analysis for disaster and crisis-management support. IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 45: 1520-1528.