Application of radar remote sensing for cyclone damage mapping in Bangladesh: a coherence-based approach

摘要：在云覆盖和可达性限制传统方法的沿海地区，快速可靠地评估气旋所致损害仍是一项重大挑战。本研究提出了一种基于相干性的合成孔径雷达（SAR）框架，用于识别并量化孟加拉国沿海地区气旋引起的地表变化。利用干涉相干性对多时相Sentinel-1数据进行分析，以捕捉与五次主要气旋相关的时间和空间变化：安潘（Amphan，2020年）、西特朗（Sitrang，2022年）、穆查（Mocha，2023年）、哈蒙（Hamoon，2023年）和雷马尔（Remal，2024年）。研究采用了一种整合多个事件前、事件期间和事件后影像对的时间序列方法，以将气旋驱动变化与自然地表的变异性区分开来，并提高检测可靠性。结果表明，气旋事件期间相干性持续下降，随后逐渐恢复。空间分析表明，相干性显著丧失的区域与受洪水、植被破坏和结构损毁影响的区域相对应。各气旋的估计受损范围有所不同，其中雷马尔（2024年）受影响面积最大（约601 km²），其次为穆查（约474 km²）、安潘（约288 km²）、西特朗（约122 km²）和哈蒙（约117 km²）。利用实地观测和二手数据进行的验证获得了94%的总体分类精度，证实了基于相干性方法的稳健性。补充的淹没制图进一步表明，相干性捕捉到了除洪水范围之外的更广泛的气旋影响，包括风致损害和地貌变化。本研究确立了多时相SAR相干性分析作为一种可扩展、不依赖云覆盖且业务上有效的工具，用于气旋后快速损害评估。所提出的框架提高了复杂沿海环境中灾害监测的可靠性，并具有将其集成到近实时灾害响应系统中的强大潜力。未来研究应侧重于整合多传感器数据集和长期相干性时间序列，以进一步完善损害表征并减少不确定性。