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災害遙感信息提取的理論、方法與應用 版權信息
- ISBN：9787030713919
- 條形碼：9787030713919 ; 978-7-03-071391-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
災害遙感信息提取的理論、方法與應用 內容簡介
發展災害遙感信息提取的基礎理論和核心技術，突破“準確性、時效性、系統性”應用的難點問題，是災害遙感領域的重大需求。本書在概述不同災種災害遙感信息提取原理的基礎上，系統論述災害遙感信息提取的方法發展脈絡，通過國內外不同地區的典型應用，闡述災害遙感信息提取的前沿研究成果，并指出地球大數據時代災害遙感發展面臨的挑戰和發展的廣闊前景。 本書適合從事災害與遙感研究的科研、技術和工程人員學習使用，也可以作為高等院校遙感相關專業研究生及相關人員的參考書。
災害遙感信息提取的理論、方法與應用 目錄
目錄
“地球大數據科學論叢”序
序
前言
第1章 概論 1
1.1 災害遙感概述 1
1.2 災害遙感信息提取概述 5
1.3 災害遙感信息提取常用數據 6
1.3.1 典型光學衛星數據 7
1.3.2 典型微波遙感衛星數據 8
1.3.3 無人機等航空遙感數據 10
參考文獻 11
第2章 地震災害遙感信息提取的理論與方法 12
2.1 地震災害遙感概述 12
2.1.1 地震災害概述 12
2.1.2 災害遙感在地震災害中的應用 14
2.1.3 地震災害遙感信息提取國內外研究進展 16
2.2 地震災害遙感信息提取的主要原理與方法 20
2.2.1 地震災害遙感信息提取的原理 20
2.2.2 主要數據 22
2.2.3 利用魯棒性衛星數據分析技術的震前熱紅外異常提取 23
2.2.4 利用目視解譯的震后災情信息提取 24
2.2.5 利用知識庫的震后災情信息提取 25
2.2.6 利用面向對象的震后災情信息提取 26
2.2.7 利用變化檢測的震后災情信息提取 27
2.2.8 利用深度學習分類算法的震后災情信息提取 28
2.3 地震災害遙感信息提取新應用 28
2.3.1 基于多任務深度學習的震后建筑物損毀信息提取 28
2.3.2 基于改進 U-Net模型的震后滑坡自動提取 35
2.4 小結 46
參考文獻 47
第3章 地質災害遙感信息提取的理論與方法 55
3.1 地質災害遙感概述 55
3.1.1 地質災害概述 55
3.1.2 災害遙感在地質災害中的應用 58
3.1.3 地質災害遙感信息提取國內外研究進展 58
3.2 地質災害遙感信息提取的主要原理與方法 60
3.2.1 地質災害遙感信息提取的原理 60
3.2.2 主要數據 63
3.2.3 傳統地質災害遙感信息提取方法 65
3.2.4 利用機器學習的地質災害信息提取方法 67
3.2.5 利用深度學習的地質災害信息提取方法 68
3.3 地質災害遙感信息提取新應用 70
3.3.1 利用概率回歸的滑坡提取——以汶川為例 70
3.3.2 利用連通區構建的深度神經網絡對 2015年尼泊爾全域滑坡提取 77
3.4 小結 81
參考文獻 81
第4章 干旱災害遙感信息提取的理論與方法 92
4.1 干旱災害遙感概述 92
4.1.1 干旱災害概述 92
4.1.2 災害遙感在干旱災害中的應用 94
4.1.3 干旱災害遙感信息提取國內外研究進展 95
4.2 干旱災害遙感信息提取的主要原理與方法 96
4.2.1 干旱災害遙感信息提取的原理 96
4.2.2 主要數據 97
4.2.3 利用降水遙感反演的干旱監測方法 99
4.2.4 利用蒸散發遙感反演的干旱監測方法 101
4.2.5 利用土壤水分反演的干旱監測方法 103
4.2.6 利用遙感指數模型的干旱監測方法 105
4.2.7 利用水體面積變化的干旱監測方法 107
4.3 干旱災害遙感信息提取新應用 108
4.4 小結 123
參考文獻 123
第5章 洪澇災害遙感信息提取的理論與方法 132
5.1 洪澇災害遙感概述 132
5.1.1 洪澇災害概述 132
5.1.2 災害遙感在洪澇災害中的應用 134
5.1.3 洪澇災害遙感信息提取國內外研究進展 135
5.2 洪澇災害遙感信息提取的主要原理與方法 138
5.2.1 洪澇災害遙感信息提取的原理 138
5.2.2 主要數據 140
5.2.3 洪澇信息傳統提取方法 141
5.2.4 利用聚類的洪澇信息提取方法 143
5.2.5 利用圖像分割的洪澇信息提取方法 145
5.2.6 利用數據融合的洪澇信息提取方法 147
5.3 洪澇災害遙感信息提取新應用 149
5.3.1 2020年我國南方洪水信息提取應用 149
5.3.2 2015年巴基斯坦洪澇災害信息提取應用 155
5.4 小結 163
參考文獻 163
第6章 海洋災害遙感信息提取的理論與方法 171
6.1 海洋災害遙感概述 171
6.1.1 海洋災害概述 171
6.1.2 災害遙感在海洋災害中的應用 173
6.1.3 海洋災害遙感信息提取國內外研究進展 174
6.2 海洋災害遙感信息提取的主要原理與方法 176
6.2.1 海洋災害遙感信息提取的原理 176
6.2.2 主要數據 178
6.2.3 衛星散射計風場反演方法 183
6.2.4 衛星高度計波高反演方法 185
6.3 海洋災害遙感信息提取新應用 186
6.3.1 研究區概況 189
6.3.2 數據與方法 189
6.3.3 結果與討論 194
6.4 小結 197
參考文獻 197
第7章 森林草原火災遙感信息提取的理論與方法 200
7.1 森林草原火災遙感概述 200
7.1.1 森林草原火災概述 200
7.1.2 災害遙感信息提取在森林草原火災中的應用 201
7.1.3 森林草原火災遙感國內外研究進展 202
7.2 森林草原火災遙感信息提取的主要原理與方法 205
7.2.1 森林草原火災遙感信息提取的原理 205
7.2.2 主要數據 211
7.2.3 火點識別方法 218
7.2.4 燃燒面積制圖方法 221
7.2.5 燃料容載量計算方法 223
7.3 森林草原火災遙感信息提取新應用 224
7.3.1 研究區概況 224
7.3.2 數據與方法 228
7.3.3 結果與討論 230
7.4 小結 232
參考文獻 233
第8章 展望與建議 244
參考文獻 246
“地球大數據科學論叢”序
序
前言
第1章 概論 1
1.1 災害遙感概述 1
1.2 災害遙感信息提取概述 5
1.3 災害遙感信息提取常用數據 6
1.3.1 典型光學衛星數據 7
1.3.2 典型微波遙感衛星數據 8
1.3.3 無人機等航空遙感數據 10
參考文獻 11
第2章 地震災害遙感信息提取的理論與方法 12
2.1 地震災害遙感概述 12
2.1.1 地震災害概述 12
2.1.2 災害遙感在地震災害中的應用 14
2.1.3 地震災害遙感信息提取國內外研究進展 16
2.2 地震災害遙感信息提取的主要原理與方法 20
2.2.1 地震災害遙感信息提取的原理 20
2.2.2 主要數據 22
2.2.3 利用魯棒性衛星數據分析技術的震前熱紅外異常提取 23
2.2.4 利用目視解譯的震后災情信息提取 24
2.2.5 利用知識庫的震后災情信息提取 25
2.2.6 利用面向對象的震后災情信息提取 26
2.2.7 利用變化檢測的震后災情信息提取 27
2.2.8 利用深度學習分類算法的震后災情信息提取 28
2.3 地震災害遙感信息提取新應用 28
2.3.1 基于多任務深度學習的震后建筑物損毀信息提取 28
2.3.2 基于改進 U-Net模型的震后滑坡自動提取 35
2.4 小結 46
參考文獻 47
第3章 地質災害遙感信息提取的理論與方法 55
3.1 地質災害遙感概述 55
3.1.1 地質災害概述 55
3.1.2 災害遙感在地質災害中的應用 58
3.1.3 地質災害遙感信息提取國內外研究進展 58
3.2 地質災害遙感信息提取的主要原理與方法 60
3.2.1 地質災害遙感信息提取的原理 60
3.2.2 主要數據 63
3.2.3 傳統地質災害遙感信息提取方法 65
3.2.4 利用機器學習的地質災害信息提取方法 67
3.2.5 利用深度學習的地質災害信息提取方法 68
3.3 地質災害遙感信息提取新應用 70
3.3.1 利用概率回歸的滑坡提取——以汶川為例 70
3.3.2 利用連通區構建的深度神經網絡對 2015年尼泊爾全域滑坡提取 77
3.4 小結 81
參考文獻 81
第4章 干旱災害遙感信息提取的理論與方法 92
4.1 干旱災害遙感概述 92
4.1.1 干旱災害概述 92
4.1.2 災害遙感在干旱災害中的應用 94
4.1.3 干旱災害遙感信息提取國內外研究進展 95
4.2 干旱災害遙感信息提取的主要原理與方法 96
4.2.1 干旱災害遙感信息提取的原理 96
4.2.2 主要數據 97
4.2.3 利用降水遙感反演的干旱監測方法 99
4.2.4 利用蒸散發遙感反演的干旱監測方法 101
4.2.5 利用土壤水分反演的干旱監測方法 103
4.2.6 利用遙感指數模型的干旱監測方法 105
4.2.7 利用水體面積變化的干旱監測方法 107
4.3 干旱災害遙感信息提取新應用 108
4.4 小結 123
參考文獻 123
第5章 洪澇災害遙感信息提取的理論與方法 132
5.1 洪澇災害遙感概述 132
5.1.1 洪澇災害概述 132
5.1.2 災害遙感在洪澇災害中的應用 134
5.1.3 洪澇災害遙感信息提取國內外研究進展 135
5.2 洪澇災害遙感信息提取的主要原理與方法 138
5.2.1 洪澇災害遙感信息提取的原理 138
5.2.2 主要數據 140
5.2.3 洪澇信息傳統提取方法 141
5.2.4 利用聚類的洪澇信息提取方法 143
5.2.5 利用圖像分割的洪澇信息提取方法 145
5.2.6 利用數據融合的洪澇信息提取方法 147
5.3 洪澇災害遙感信息提取新應用 149
5.3.1 2020年我國南方洪水信息提取應用 149
5.3.2 2015年巴基斯坦洪澇災害信息提取應用 155
5.4 小結 163
參考文獻 163
第6章 海洋災害遙感信息提取的理論與方法 171
6.1 海洋災害遙感概述 171
6.1.1 海洋災害概述 171
6.1.2 災害遙感在海洋災害中的應用 173
6.1.3 海洋災害遙感信息提取國內外研究進展 174
6.2 海洋災害遙感信息提取的主要原理與方法 176
6.2.1 海洋災害遙感信息提取的原理 176
6.2.2 主要數據 178
6.2.3 衛星散射計風場反演方法 183
6.2.4 衛星高度計波高反演方法 185
6.3 海洋災害遙感信息提取新應用 186
6.3.1 研究區概況 189
6.3.2 數據與方法 189
6.3.3 結果與討論 194
6.4 小結 197
參考文獻 197
第7章 森林草原火災遙感信息提取的理論與方法 200
7.1 森林草原火災遙感概述 200
7.1.1 森林草原火災概述 200
7.1.2 災害遙感信息提取在森林草原火災中的應用 201
7.1.3 森林草原火災遙感國內外研究進展 202
7.2 森林草原火災遙感信息提取的主要原理與方法 205
7.2.1 森林草原火災遙感信息提取的原理 205
7.2.2 主要數據 211
7.2.3 火點識別方法 218
7.2.4 燃燒面積制圖方法 221
7.2.5 燃料容載量計算方法 223
7.3 森林草原火災遙感信息提取新應用 224
7.3.1 研究區概況 224
7.3.2 數據與方法 228
7.3.3 結果與討論 230
7.4 小結 232
參考文獻 233
第8章 展望與建議 244
參考文獻 246
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災害遙感信息提取的理論、方法與應用 節選
第1章 概論 1.1 災害遙感概述 在災害科研和管理領域，一項首要的基礎性工作就是災害的科學分類。根據不同的工作需求和背景，災害的分類會有所不同。較為典型的如 2012年 10月發布的國家標準《自然災害分類與代碼》( GB/T 28921—2012)，將自然災害分為氣象水文災害、地質地震災害、海洋災害、生物災害和生態環境災害五大類。這種分類可被視為以自然災害的主要成因來劃分，如由大氣圈變異活動主導引起的氣象水文災害、由水圈變異活動主導引起的海洋災害、由巖石圈變異活動主導引起的地質地震災害等(張寶軍等， 2013)。 《**次全國自然災害綜合風險普查實施方案(修訂版)》(簡稱《方案》)，以及《國務院辦公廳關于開展**次全國自然災害綜合風險普查的通知》(國辦發〔2020〕12號)、《**次全國自然災害綜合風險普查總體方案》(國災險普辦發〔2020〕2號)等系列文件根據我國災害種類的分布、程度與影響特征，確定普查的主要類型為地震災害、地質災害、氣象災害、水旱災害、海洋災害、森林和草原火災六大類型。其中，地質災害主要包括崩塌、滑坡、泥石流等。氣象災害主要指臺風、干旱、暴雨、高溫、低溫冷凍、風雹、雪災和雷電災害。海洋災害主要包括風暴潮、海浪、海嘯、海冰、海平面上升等。這一工作在指導我國災害分類的理論研究和應用實踐中具有重要意義。 本書的災害主要依據《方案》進行分類，并以其中代表性的自然災害為例開展了較系統和全面的研究。同時，參考借鑒《自然災害分類與代碼》，并從氣象災害與水旱災害的內在關聯關系、災害對我國造成損失的程度等角度考慮，不再將《方案》中的氣象災害單列，而將水旱災害分為干旱災害和洪澇災害，分別開展研究。 災害遙感是伴隨著災害系統科學和遙感信息技術的快速發展而發展起來的一災害遙感信息提取的理論、方法與應用 門科學體系。盡管災害具有多種類型，但是作為復雜的地球表層變異系統，災害一般都由孕災環境、致災因子、承災體等共同組成，災害的發生是三者共同作用的結果(史培軍， 1991)，這也是災害系統科學理論發展的基礎。災害遙感即用遙感技術監測組成各類災害的要素，其中災害系統中的致災因子包括洪澇、滑坡、泥石流、火災等對象，而承災體損失則包括人口、經濟、房屋、農業、基礎設施等各類損失。災害系統的高度復雜性、多樣性決定了要實現多角度、多層面、全方位的災害目標監測和信息獲取，必須應用天基、空基、地基等多種平臺，并結合地面調查核查、統計分析等方法，發展一系列災害風險評估、災害應急與災情監測、災害損失評價、災害數據挖掘與信息管理等遙感方法、模型等，推動災害遙感形成系統的科學體系。 從災害遙感的理論體系看，可分為監測要素、監測手段、技術方法、應用服務和標準規范等(范一大等， 2016)。顧名思義，監測要素主要指遙感監測和信息獲取的對象或自然實體。監測手段則包括天基、空基、地基等。技術方法主要包括根據不同災種、不同監測手段和監測對象而發展形成的一系列以遙感信息為基礎的數據挖掘、信息處理、災情分析、應急管理等災害遙感理論方法、計算模型等。應用服務主要是針對不同災種和災害過程的針對性遙感服務。此外還有一系列災害遙感應用實踐中形成的標準規范，為指導規范相關領域工作奠定堅實基礎。災害遙感監測實質是利用遙感技術，對構成災害的各個要素進行監測的過程。 從災害遙感監測的具體組成內容看，特別是從業務產品體系和應用服務的角度，災害遙感監測又可分為基礎本底影像、災害特征參數、災害損失監測、災害恢復重建監測和應急救助監測等(楊思全， 2018)。 基礎本底影像：利用中高分辨率遙感數據進行本底背景影像圖的積累和更新，為災后災害信息的比對提供辨識分析的依據。同時，基于高分辨率遙感影像對地震等災害高發區開展房屋信息的提取，積累房屋存量空間分布信息，為災后實物量損失評估提供本底數據，包括各行政級別本底影像，洪澇高風險監測、旱災高風險監測、綜合高風險監測，周邊國家本底影像、非洲等合作國家本底影像等。 災害特征參數：按照區域災害系統理論，利用遙感影像獲取致災因子、孕災環境和承災體等災害系統中表征災害的特征要素和參數指數，包括積雪、植被、水體、居民地、農作物、地表反照率、植被指數、水體指數、雪被指數等。 災害損失監測：基于遙感影像的光譜、紋理等信息，對受災范圍、災害損失、災區環境等進行監測，包括洪澇影響范圍、旱災范圍、地震影響范圍、過火面積、倒塌房屋、損壞房屋、損毀道路、毀壞工程等。 應急救助監測：利用高分辨率衛星和無人機遙感圖像，獲取災后救災帳篷、救災物資和安置點的數量及其空間分布狀況，為應急救助需求分析與評估提供決策支持。 災害恢復重建監測：在災害穩定和結束后，利用衛星遙感手段對災區持續進行動態監測，獲取房屋、道路等基礎設施重建進展情況以及植被等生態系統的恢復狀態等。 幾十年來，國際上和我國災害遙感相關的科學技術快速發展。當前已形成全天候、全要素、多災種、三維立體的“天-空-地”一體化監測體系。環境與災害監測預報衛星、風云衛星、資源衛星、海洋衛星、高分衛星等天基資源有力保障了我國災害遙感業務的開展，為空間信息技術服務減災實踐提供了強大的基礎支撐。然而，由于災害類型和災害監測要素多樣、災害監測環境復雜、災害演變過程監測需求不同等，我國災害遙感事業仍面臨一些重大挑戰。從光譜維度看，包括現有可見光、近紅外等光譜譜段對不同災害的應用潛力仍有待深入挖掘，迫切需要加快發展納米級高光譜衛星用于農業災害、地質災害等。多波段多極化微波遙感應用仍然存在較多局限，全天候服務能力不足。一些嚴重威脅人民群眾生命財產的重大災害觀測數據空間分辨率不足，限制了遙感數據快速應用。突發災害應急監測的時效性還需提高，目前的觀測時間間隔偏長。因此，我國災害遙感監測體系建設仍任重道遠，空間基礎設施建設亟須多種平臺、載荷和多時空分辨率相結合，通過高低軌、中高分辨率衛星組網等提高災害綜合觀測和應急服務保障能力(楊思全， 2018)。 從風險預警、災中監測到災后評價和重建的災害全過程視角看，現代遙感技術的應用貫穿于減災管理的各個階段(徐鵬杰等， 2011)。 1)災害預警和準備 從災害系統內在演化規律來看，許多重大自然災害的發生發展均有一個誘發因素累積的過程，因此，進行災害預警和風險分析具有重要意義。有效的災前工作能夠真正做到防患于未然，在災害發生前通過預警、轉移等多種方式，有效減輕災害可能造成的損失。全球性的遙感觀測網絡能夠以多種時空分辨率連續觀測陸地、海洋、大氣層，為自然災害預警分析提供潛在的巨量數據。結合已有歷史數據、社會經濟數據等，通過科學、專業地分析，可以對洪水淹沒區、滑坡泥石流影響區、火災潛在范圍等做出估計，及時預警，為提前開展防災減災工作提供有力的決策支持，爭取寶貴的時間，通過有力措施大幅減少災害可能造成的損失。 2)災害監測與救援 許多重特大自然災害的發生常常直接帶來交通和通信等網絡系統破壞，傳統監測、調查、通信等技術手段難以獲取災區，特別是中心地區災情信息。遙感不受地面條件限制，可以在災害發生過程中動態監測災害過程，實時監測震中、火點、潰壩點等災害誘發地或主發地的地理位置及其周圍地物特征，監測災害影響區、極重災區、重災區、一般災區等地區的受損范圍變化狀況。快速、高效、全面地估計災損范圍、受災程度、演變動態、交通狀況等關鍵信息，為災害應急提供決策支持和科學依據。 例如，雷達干涉測量可以獲取地表形變信息，因此是地震災害監測和評估的有效手段。地震發生后，可以采用干涉測量技術進行地震同震形變測量與分析，對于評價地震破壞程度、推斷斷層性質、研究地震形變和地震孕育特征具有重要的參考價值。 地震的發生常常伴隨惡劣的天氣條件，因此容易引發滑坡、堰塞湖等次生災害。滑坡是斜坡上的巖體或土體在重力的作用下，沿一定的滑動面整體下滑的現象，大型滑坡通常發生在存在大量山體臨空面的河谷地帶，通常會造成植被的大面積破壞。鑒于 SAR對地表粗糙度和介電特性的敏感性以及立體感強的特點，可以利用 SAR圖像識別滑坡體后壁和前緣等特征。地震引發的山崩、滑坡堵截阻斷河道、蓄水而形成的湖泊，即堰塞湖，一旦受沖刷、侵蝕、溶解等作用產生崩塌，便會形成洪災，淹沒居民地，導致新一輪的生命財產損失，因此堰塞湖的識別與監測是非常重要的。水體雷達回波較弱，在 SAR圖像上較容易識別。滑坡、堰塞湖的動態監測是地震次生災害監測的重要內容，利用高分辨率雷達遙感數據可以成功識別地震災害引發的滑坡、堰塞湖等次生災害，確定其分布、規模，量算面積、長度等，在地震災害應急監測與評估中發揮不可替代的作用。 3)災后評估與恢復 災害發生后，對災害受損情況的快速準確評估意義重大。基于遙感數據的解譯、分析，能夠快速識別損毀道路、農田、倒塌房屋、堵塞河道等，如利用高空間分辨率光學遙感數據，基于圖像紋理和光譜信息，對房屋倒損、基礎設施損毀等情況**時間分等定級。根據災害嚴重程度迅速區分重災區、一般災區、影響區等，科學界定災害影響范圍、程度。還可通過監測帳篷、救災物資等的空間分布和動態變化，輔助推進救助工作進度。災后重建時期，可將遙感數據與其他自然地理、社會經濟統計信息結合，對區域進行承載力、脆弱性評價等工作，為災后重建和恢復提供科學依據。在遙感恢復重建監測體系框架下，利用衛星遙感技術還可以定期開展災區恢復重建情況監測，結合地面調查和網絡輿情，能夠客觀、直觀地分析恢復重建規劃的實施進展情況，對恢復重建成果起到決策支持作用。 由于災害遙感在減災應急管理當中的特殊重要意義，我國政府對災害遙感事業的高度重視，災害遙感較早就已經從科學研究深入到政府相關部門業務應用中。近年來，災害遙感的業務應用進一步加快發展，已經達到了新的水平和階段。從早期簡單基于商業分析軟件 ArcGIS、ENVI等進行數據分析處理和生成減災產品，到基于遙感和地理信息系統進行二次開發，形成面向業務的定制化、流程化應用系統，再到現在在大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術強力支撐下，信息提取更加精準、軟件架構更加靈活、業務實施更加敏捷、資源利用率更高、系統建設更加集約的遙感減災業務應用系統加快發展，形成了遙感減災應用服務的新局面。災害遙感未來發展呈現勃勃生機。 1.2 災害遙感信息提取概述 災害遙感信息提取的目標是獲取和分析災害對象目標特有的電磁波波譜及形態信息。主要對象類型包括濕度、降水、溫度、風向、電離層結構等，以及地物的光譜、紋理、形狀等特征。采用的主要方法包括以下幾種。①人工輔助方法：目視解譯；②半自動方法：閾值法、統計和物理模型、機器學習等；③自動方法：深度學習。據此可將災害遙感信息提取分為針對災害現象的單一解譯和綜合解譯。單一解譯主要對象包括大氣、水文、生物等構成的孕災環境，地震、滑坡、洪澇、干旱等極端事件致災因子，房屋、基礎設施等承災體。綜合解譯則主要針對群聚群發的災害群、鏈式連發的災害鏈和要素耦合的災害體。 由于自然災害潛在、突發、群發和多原因的特點，準確、快速、系統地獲取和分析災害的范圍、數量、屬性等信息成為災害遙感的核心難題。當前災害遙感研究還遠不能滿足災害應對工作的實際需求，突出表現為：①準確性。災害源區多具有分散、隱蔽性特點，對其進行遙感排查監測時，由于災害對象較背景地物數量少，且其遙感影像圖譜特征的形態性及結構化變異復雜，在整幅影像上發現和提取真實可靠的災害及隱患的范圍、數量信息如同大海撈針，錯漏提取的現象仍廣泛存在，我國自然災害防治重點工程“災害風險調查和重點隱患排查工程”已將災害及隱患遙感監測的準確性提升列為亟待解決的挑戰性問題。②時效性。災害遙感監測涉及的觀測平臺及傳感器日趨多樣、數據量日益龐大，但災害遙感信息提取仍需大量人工干預進行處理方法優化，以解決模型過擬合及地域、季節應用限制問題，其嚴重制約了多平臺、多傳感器
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