基于机器学习融合多源遥感数据的洪涝易发区域预测方法

本发明提供了一种基于多源遥感数据的洪涝易发区域预测方法，通过融合雷达遥感、光学遥感、土壤水分、降雨、河流及地形数据，构建洪涝易发因子，并基于机器学习模型评估和预测洪涝易发性。本发明包括以下步骤：S1获取研究区域的多源遥感数据并进行预处理；S2基于雷达遥感影像计算洪涝事件后各像元的洪涝概率；S3计算地形、水文、植被、土壤水分及降雨相关因子，构建洪涝易发因子集；S4采用XGBoost训练洪涝易发模型，并优化输入变量集；S5在即将发生洪水事件时，输入最新遥感数据，计算洪涝易发分值，并评估洪涝风险。本发明利用多源遥感数据和机器学习技术，提高了洪涝易发性预测的精度，可广泛应用于洪涝灾害监测和预警领域。