نیوار

نیوار

ترکیب تصاویر راداری و اپتیکی برای تشخیص و پایش سریع سیلاب در محیط گوگل ارث انجین (مطالعه موردی: شهرستان دشتیاری سیل اسفندماه 1402)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری اقلیم شناسی در برنامه ریزی محیطی، دانشگاه یزد، یزد، ایران.
2 دانشیار اقلیم شناسی در برنامه ریزی محیطی، گروه جغرافیا، دانشگاه یزد، یزد، ایران.
چکیده
سیلاب‌های ناگهانی یکی از مخاطرات طبیعی رایج در منطقه سیستان و بلوچستان است که موجب خسارات گسترده به جوامع محلی می‌شود. در این مطالعه، از تصاویر ماهواره‌ای سنتینل ۱ و لندست ۸ در شناسایی و پایش سریع مناطق سیل‌زده استفاده‌شده است. در دسترس قرار گرفتن این تصاویر همراه با استفاده از سامانه‌های محاسبات ابری همانند، گوگل ارث انجین(GEE) فرصت ارزشمندی برای مدیریت بحران فراهم آورده است، زیرا امکان دسترسی آسان به داده‌های آماده را ممکن می‌سازد که برای برنامه‌های مدیریتی کارآمد در مواجهه باسیل ضروری است. تصاویر رادار سنتینل ۱ و تصاویر اپتیکی لندست ۸ قبل و بعد از وقوع سیلاب‌های اسفند ماه 1402 در منطقه موردمطالعه استخراج شد. پردازش تصویر و استخراج ویژگی‌های مربوط به سیلاب شامل پوشش آبی، تغییرات سطح آب و تغییرات پوشش زمین انجام شد. نتایج نشان داد که تصاویر سنتینل ۱ به دلیل قدرت نفوذ در ابر و استقلال از شرایط نوری می‌توانند به‌طور مؤثر مناطق سیل‌زده را در دشتیاری شناسایی کنند. همچنین تصاویر لندست ۸ برای ارزیابی دقیق‌تر وضعیت سطح آب و پوشش زمین مفید بودند. ترکیب این دو منبع داده‌ای توانایی تشخیص و پایش سریع مناطق تحت تأثیر سیلاب را افزایش داد. ادغام داده‌های سنجش‌ازدور ماهواره‌ای می‌تواند ابزار مؤثری برای مدیریت بحران سیلاب در منطقه باشد. این رویکرد به مسئولان محلی در برنامه‌ریزی واکنش‌های اضطراری و کاهش پیامدهای سیلاب کمک خواهد کرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Combination of Radar and Optical Images for Rapid Flood Detection and Monitoring in Google Earth Engine Environment, (Case Study: Sheerestan Dashtiari Flood March 2024)

نویسندگان English

Rashed Dehani 1
Ahmad Mazidi 2
1 Doctoral student of Climatology in Environmental Planning, Yazd University, Yazd, Iran.
2 Associate Professor of Climatology in Environmental Planning, Department of Geography, Yazd University, Yazd, Iran.
چکیده English

Flash floods are one of the common natural hazards in the Sistan and Baluchistan region, which causes extensive damage to local communities. In this study, Sentinel 1 and Landsat 8 satellite images were used in the rapid identification and monitoring of flooded areas. The availability of these images with the use of cloud computing systems such as Google Earth Engine (GEE) provides a valuable opportunity for crisis management, as it enables easy access to ready data, which is essential for effective management programs deal with floods. Sentinel 1 radar images and Landsat 8 optical images were extracted the day before and after the recent floods March 2024 in the studied area. Image processing and extraction of features related to floods including water cover, water level changes and land cover changes were done. The results showed that the images of Sentinel 1 can effectively identify the flooded areas in Dashtiari region due to the power of cloud penetration and independence from light conditions. Also, Landsat 8 images were useful for more accurate assessment of water level and land cover. The combination of these two data sources increased the ability to quickly detect and monitor flood-affected areas. The integration of satellite remote sensing data can be an effective tool for flood crisis management in the region. This approach will help local authorities in planning emergency responses and mitigating the consequences of flooding.

کلیدواژه‌ها English

Flood Monitoring
Dashtiari
Landsat 8
Sentinel 1
Google Earth Engine
  1. پیمان خواه ،پ، عطارچی، س، محرمی، م، (1402) پایش سریع سیل با استفاده از تصاویر سنتینل- 1 و لندست – 8( مطالعه موردی: رودخانه کشکان شهرستان پل‌دختر)، نیوار ، دوره 47، شماره 122 – 123، پاییز و زمستان 1402، صص 82 –
  2. سلیمانی، ک،. درویشی، ش. (1399). پهنه‌بندی و پایش خطر سیل بهار1398خوزستان با استفاده از داده‌های لندست-8 اکو هیدرولوژی،7(3) 662.
  3. معصومی ح ، حبیبی ع، رضا غریب م. (1400) پیش‌بینی مورفولوژی رودخانه‌ها و سیلاب منطقه دشتیاری برای افق 2030 ، مهندسی و مدیریت آبخیز، جلد 3، شماره 3، 1400، صص638 –
  4. Amani, M Ghorbanian, A, Ahmadi, S,  Kakooei, M , 2020. Google earth engine cloud computing platform for remote sensing big data applications: A comprehensive IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing.
  5. Bagheri, M.H. and Farzaneh. M.R., Timely estimation of flood damageusing remote sensing in google earth engine (study area: 2020 Khuzestan flood). The 0th Comprehensive Conference on Flood Management and Engineering. Tehran
  6. Daneshparvar, B., Rasi Nezami, S., Feizi, A., & Aghlmand, R. (2022). Comparison of results of flood hazard zoning using AHP and ANP methods in GIS environment: A case study in Ardabil province, Iran. J. Appl. Res. Water Wastewater., 9(1), 1-7.
  7. DeVries, B., Huang, C., Armston, J., Huang, , Jones, J. W., & Lang, M. W. 2020. Rapid and robust monitoring of flood events using Sentinel-1 and Landsat data on the Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, 240, 111664
  8. Dung, N. B., Long, N. Q., Goyal, R., An, D. T., & Minh, D. T. (2022). The role of factors affecting flood hazard zoning using analytical hierarchy process: a review. Earth Syst. Environ., 6(3), 697-713.
  9. Fazeli Farsani, A., Ghazavi, R., & Farzaneh, M. R., 2015. Investigation of land use رده‌بندی algorithms using images fusion techniques (Case study: Beheshtabad Sub-basin). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 6(1), 91-
  10. Ghaffarian, S., Rezaie Farhadabad, A., & Kerle, N., 2020. Post-disaster recovery monitoring with google earth engine. Applied Sciences, 10(13), 4574.
  11. Hirabayashi, Y., Mahendran, R., Koirala, S., Konoshima, L., Yamazaki, D., Watanabe, S., Kim, H., Kanae, S., 2013. Global flood risk under climate change. Nat. Clim. Chang. 3, 816–821.
  12. Kourgialas, N. N., & Karatzas, G. P. (2017). A national scale flood hazard mapping methodology: The case of Greece – Protection and adaptation policy approaches. Sci. Total Environ., 601-602, 441-452.
  13. Singha, C., Swain, K. C., Meliho, M., Abdo, H. G., Almohamad, H., & Al-Mutiry, M. (2022). Spatial analysis of flood hazard zoning map using novel hybrid machine learning technique in Assam, India. Remote Sens., 14(24), 6229- 6255.
  14. Voigt, S., Giulio-Tonolo, F., Lyons, J., Kučera, J., Jones, B., Schneiderhan, T., Platzeck, G., Kaku, K., Hazarika, M.K., Czaran, L., Li, S., Pedersen, W., James, K., Proy, C., Muthike, D.M., Bequignon, J., Guha-Sapir, D., 2016. Global trends in satellite-based
  15. Wang, Y., Colby, JD. and Mulcahy, KA. 2002. An efficient method for mapping flood extent in a coastal floodplain using Landsat TM and DEM data. International Journal of Remote Sensing 23(18), pp.3681– 3696.

 

  • تاریخ دریافت 28 مرداد 1403
  • تاریخ بازنگری 03 آبان 1403
  • تاریخ پذیرش 13 آبان 1403
  • تاریخ انتشار 01 مهر 1403