Master student of Construction Department, Academy of Engineering
Магистрант департамента строительства, Инженерная академия
Magister of Department of Construction
Магистрант департамента строительства
Associate Professor of Department of Construction, Polytechnical University of Cartagena, PhD in Water Resources Management
Доцент департамента строительства, Политехнический университет Картахены, кандидат технических наук по управлению водными ресурсами
Traditional measurement techniques “in situ” sometimes fail to magnify the spatial distribution of floods. For these cases, the remote sensors provide methodologies of very low economic cost and high reliability when mapping flooded areas and quantifying the damages. Due to the dynamic nature of these phenomena, it is necessary to use satellite images of high temporal resolution, however this type of images usually have a low spatial resolution. In relation to this problem, traditional classification techniques are not reliable enough for flood delineation and monitoring since they use “hard methods” of classification, where the coarse pixel is assigned a single type of coverage. On the other hand, “smoothed methods” have the ability to assign different kinds of coverage to the interior of the thick pixel. The present investigation makes the application of a sub-pixel analysis methodology (sub-pixel analysis - SA) for the monitoring of flooded areas. The improvement of the delimitation is achieved with the use of topographic attributes provided by a digital terrain model (DTM). The methodology was applied to the monitoring in the Great Depression Momposina, specifically to delineate the swamp of Zapatosa.
Традиционные методы измерения площадей затопления «на месте» иногда приводят к значительным ошибкам или затруднениям, особенно когда площади затопления увеличиваются. В настоящее время многие методики определения площадей затопления земель паводковыми водами с использованием аэрокосмической фотосъемки характеризуются относительной низкой стоимость при высокой достоверности данных. Динамическая природа паводкового затопления территорий обусловливает необходимость использования спутниковых изображений высокого разрешения с учетом временного фактора. Однако такие изображения, как правило, имеют низкое пространственное разрешение. В связи с этим традиционные методы классификации не являются достаточно надежными для очерчивания и мониторинга наводнений, так как используют «жесткие методы» классификации, присваивая уникальный тип покрытия большему пикселю. Кроме того, «сглаженные методы» имеют возможность назначать различные типы покрытий внутри толстого пикселя. Настоящее исследование посвящено применению методологии анализа субпикселей для мониторинга площадей во время наводнения. Улучшение делимитации достигается использованием топографических атрибутов, предоставляемых цифровой моделью местности. Эта методология была применена для мониторинга в Великой впадине Момпозина, в частности для того, чтобы очертить болото Сапатоза. Полученные результаты могут быть использованы для прогнозирования сезонных паводковых подтоплений территорий в Российской Федерации, а также в других странах, для которых характерны сезонные колебания уровня поверхностных вод.