A change detection approach to flood mapping in urban areas using TerraSAR-X

Very high-resolution Synthetic Aperture Radar sensors represent an alternative to aerial photography for delineating floods in built-up environments where flood risk is highest. However, even with currently available SAR image resolutions of 3 m and higher, signal returns from man-made structures hamper the accurate mapping of flooded areas. Enhanced image processing algorithms and a better exploitation of image archives are required to facilitate the use of microwave remote sensing data for monitoring flood dynamics in urban areas. In this study a hybrid methodology combining radiometric thresholding, region growing and change detection is introduced as an approach enabling the automated, objective and reliable flood extent extraction from very high-resolution urban SAR images. The method is based on the calibration of a statistical distribution of “open water” backscatter values inferred from SAR images of floods. SAR images acquired during dry conditions enable the identification of areas i) that are not “visible” to the sensor (i.e. regions affected by ‘layover’ and ‘shadow’) and ii) that systematically behave as specular reflectors (e.g. smooth tarmac, permanent water bodies). Change detection with respect to a pre- or post flood reference image thereby reduces over-detection of inundated areas. A case study of the July 2007 Severn River flood (UK) observed by the very high-resolution SAR sensor on board TerraSAR-X as well as airborne photography highlights advantages and limitations of the proposed method. We conclude that even though the fully automated SAR-based flood mapping technique overcomes some limitations of previous methods, further technological and methodological improvements are necessary for SAR-based flood detection in urban areas to match the flood mapping capability of high quality aerial photography

Sentinel-1 InSAR coherence to detect floodwater in urban areas: Houston and hurricane harvey as a test case

This paper presents an automatic algorithm for mapping floods. Its main characteristic is that it can detect not only inundated bare soils, but also floodwater in urban areas. The synthetic aperture radar (SAR) observations of the flood that hit the city of Houston (Texas) following the landfall of Hurricane Harvey in 2017 are used to apply and validate the algorithm. The latter consists of a two-step approach that first uses the SAR data to identify buildings and then takes advantage of the Interferometric SAR coherence feature to detect the presence of floodwater in urbanized areas. The preliminary detection of buildings is a pre-requisite for focusing the analysis on the most risk-prone areas. Data provided by the Sentinel-1 mission acquired in both Strip Map and Interferometric Wide Swath modes were used, with a geometric resolution of 5 m and 20 m, respectively. Furthermore, the coherence-based algorithm takes full advantage of the Sentinel-1 mission's six-day repeat cycle, thereby providing an unprecedented possibility to develop an automatic, high-frequency algorithm for detecting floodwater in urban areas. The results for the Houston case study have been qualitatively evaluated through very-high-resolution optical images acquired almost simultaneously with SAR, crowdsourcing points derived by photointerpretation from Digital Globe and Federal Emergency Management Agency's (FEMA) inundation model over the area. For the first time the comparison with independent data shows that the proposed approach can map flooded urban areas with high accuracy using SAR data from the Sentinel-1 satellite mission

Assimilation of probabilistic flood maps from SAR data into a coupled hydrologic–hydraulic forecasting model: a proof of concept

Coupled hydrologic and hydraulic models represent powerful tools for simulating streamflow and water levels along the riverbed and in the floodplain. However, input data, model parameters, initial conditions, and model structure represent sources of uncertainty that affect the reliability and accuracy of flood forecasts. Assimilation of satellitebased synthetic aperture radar (SAR) observations into a flood forecasting model is generally used to reduce such uncertainties. In this context, we have evaluated how sequential assimilation of flood extent derived from SAR data can help improve flood forecasts. In particular, we carried out twin experiments based on a synthetically generated dataset with controlled uncertainty. To this end, two assimilation methods are explored and compared: the sequential importance sampling method (standard method) and its enhanced method where a tempering coefficient is used to inflate the posterior probability (adapted method) and reduce degeneracy. The experimental results show that the assimilation of SAR probabilistic flood maps significantly improves the predictions of streamflow and water elevation, thereby confirming the effectiveness of the data assimilation framework. In addition, the assimilation method significantly reduces the spatially averaged root mean square error of water levels with respect to the case without assimilation. The critical success index of predicted flood extent maps is significantly increased by the assimilation. While the standard method proves to be more accurate in estimating the water levels and streamflow at the assimilation time step, the adapted method enables a more persistent improvement of the forecasts. However, although the use of a tempering coefficient reduces the degeneracy problem, the accuracy of model simulation is lower than that of the standard method at the assimilation time step

Réduction de l'équifinalité dans la modelisation hydraulique d'inondations à l'aide d'images satellite RADAR

This paper presents an example of a two-steps equifinality reduction approach during a calibration process of a hydrodynamic 1D model, using satellite radar images as ancillary data. The study area concerns 25 km of the Mosel river between Thionville and Berg-sur-Moselle (France) for the flood event from 02/25 to 03/05/1997. Remote sensing datum is a RADARSAT satellite image acquired on 02/28/1997

Caractérisation spatiale de l'aléa inondation à partir d'images satellites RADAR

Dans le cadre de la gestion du risque d'inondation, la caractérisation spatiale de l'aléa est une problématique récurrente pour laquelle les techniques de télédétection, en particulier satellitales, peuvent s'avérer très utiles. L'objectif général de notre étude est d'évaluer les apports de l'utilisation de ces données et, en particulier, de développer des méthodes de valorisation des images satellites RADAR d'inondations pour la cartographie de l'aléa. Elle vise à terme l'aide à la modélisation hydraulique par évaluation de hauteurs et de volumes d'eau. Les satellites RADAR ont la capacité d'acquérir des images de jour comme de nuit quelles que soient les conditions d'ennuagement. Cependant la « donnée RADAR » est imparfaite, voire incomplète et ne permet à elle seule qu'une cartographie incertaine d'un champ d'inondation. Ainsi, pour évaluer puis lever une partie des incertitudes et améliorer la précision de la cartographie, nous proposons une démarche en plusieurs étapes : 1) la cartographie d'une inondation à partir d'images RADAR avec l'évaluation des précisions, incertitudes et limites, 2) l'évaluation des niveaux d'eau dans la plaine inondée par fusion avec des données topographiques issues d'un modèle numérique de terrain à haute résolution spatiale : détection des zones aux limites informatives, estimations locales des niveaux d'eau puis mise en cohérence hydraulique

Imagerie spatiale et inondation de plaine. Une méthode de détermination des niveaux d'eau par mise en cohérence d'informations incertaines

National audienceLes images de télédétection pendant les phases d'inondations sont de plus en plus nombreuses, mais sont peu utilisées pour aider aux modélisations hydrauliques. On présente une utilisation multidisciplinaire - télédétection, hydraulique, intelligence artificielle - pour estimer des niveaux d'eau sur la plaine au moment de la prise de vue : d'une part les informations incertaines issues de l'imagerie sont contraintes par le fonctionnement hydraulique. D'autre part la résolution numérique résout le système de contraintes. Les résultats montrent que la contrainte imposée par l'hydraulique resserre fortement les estimations incertaines issues de l'image et conduit à des estimations de niveau suffisamment précises pour être utiles aux modèles hydrauliques

Réduction de l'équifinalité dans la modelisation hydraulique d'inondations à l'aide d'images satellite RADAR

[Departement_IRSTEA]DS [TR1_IRSTEA]METHODO / SYNERGIEThis paper presents an example of a two-steps equifinality reduction approach during a calibration process of a hydrodynamic 1D model, using satellite radar images as ancillary data. The study area concerns 25 km of the Mosel river between Thionville and Berg-sur-Moselle (France) for the flood event from 02/25 to 03/05/1997. Remote sensing datum is a RADARSAT satellite image acquired on 02/28/1997

Caractérisation spatiale de l'aléa inondation à partir d'images satellites RADAR

[Departement_IRSTEA]DS [TR1_IRSTEA]METHODO / SYNERGIEDans le cadre de la gestion du risque d'inondation, la caractérisation spatiale de l'aléa est une problématique récurrente pour laquelle les techniques de télédétection, en particulier satellitales, peuvent s'avérer très utiles. L'objectif général de notre étude est d'évaluer les apports de l'utilisation de ces données et, en particulier, de développer des méthodes de valorisation des images satellites RADAR d'inondations pour la cartographie de l'aléa. Elle vise à terme l'aide à la modélisation hydraulique par évaluation de hauteurs et de volumes d'eau. Les satellites RADAR ont la capacité d'acquérir des images de jour comme de nuit quelles que soient les conditions d'ennuagement. Cependant la « donnée RADAR » est imparfaite, voire incomplète et ne permet à elle seule qu'une cartographie incertaine d'un champ d'inondation. Ainsi, pour évaluer puis lever une partie des incertitudes et améliorer la précision de la cartographie, nous proposons une démarche en plusieurs étapes : 1) la cartographie d'une inondation à partir d'images RADAR avec l'évaluation des précisions, incertitudes et limites, 2) l'évaluation des niveaux d'eau dans la plaine inondée par fusion avec des données topographiques issues d'un modèle numérique de terrain à haute résolution spatiale : détection des zones aux limites informatives, estimations locales des niveaux d'eau puis mise en cohérence hydraulique