1-遥感及其数据获取
遥感获得地理信息的原理
遥感获得地理信息的原理
遥感是指通过卫星、飞机等遥感传感器获取地球表面信息的技术。
遥感获得地理信息的原理主要包括以下几个步骤：
1. 辐射传输：地球表面反射、辐射出的能量在大气层中传输，包括辐射、散射和吸收等过程。
2. 接收器探测：卫星或飞机上的遥感传感器接收地球表面反射、发射的辐射能，通过接收器接收非常微弱的电磁辐射信号。
3. 信号区分：通过区分接收到的电磁辐射信号的不同波段、强度和频率等特征，可以确定不同地物的信息，如植被、水体、建筑物等。
4. 数据处理：通过遥感传感器接收到的原始数据，经过一系列的图像处理和数字化处理，可以提取出地物的特征信息，并生成可视化的地图或影像。
5. 解译分析：经过数据处理之后，可以进行遥感影像的解译分析，包括检测和分析地物的分类、变化、分布、数量和特征等。
总的来说，遥感获得地理信息的原理就是通过接收地球表面反射的电磁辐射信号，利用各种传感器和技术进行探测和处理，最终获取地物特征和信息。
这种技术可
以提供高分辨率、广覆盖、实时更新等优势，用于地理信息采集、环境监测、资源调查和灾害评估等领域。
测绘技术中的遥感数据的获取与处理方法
测绘技术中的遥感数据的获取与处理方法遥感技术在测绘领域的应用日益广泛，其能够获取大范围、高分辨率的地表信息，为地理空间数据的获取和处理提供了有力支持。
本文将探讨测绘技术中遥感数据的获取与处理方法。
一、遥感数据的获取遥感数据的获取主要通过卫星、飞机等载体，采集地球表面的电磁辐射信息。
卫星遥感数据具有广覆盖、周期性获取、持续监测等优势，而航空遥感数据则具有高分辨率、重复性强等特点。
1. 卫星遥感数据的获取卫星遥感数据的获取通常分为光学遥感和微波遥感两类。
光学遥感通过装载在卫星上的传感器，记录地表反射、发射和散射的光谱信息，推测出地表特征。
而微波遥感则利用微波辐射与地表物质的相互作用，获取地表的散射、吸收和反射等信息。
2. 航空遥感数据的获取航空遥感通过飞机搭载的传感器，采集地表的高分辨率影像数据。
航空遥感数据获取灵活，能够根据需要选取特定区域进行拍摄，获取更精确的地理信息。
二、遥感数据的处理方法遥感数据处理是对获取的原始遥感数据进行预处理、分类、提取等工作，以获得具有科学和实用价值的产品和信息。
1. 遥感数据的预处理遥感数据的预处理主要包括几何校正、辐射校正和大气校正等。
几何校正校正了数据获取过程中的几何变形，使其与地球表面实际对应；辐射校正消除了传感器自身的误差和对地球表面的辐射强度；大气校正则通过模型和反演方法消除大气对遥感数据的扰动。
2. 遥感数据的分类遥感数据的分类是将遥感图像中的像元分成不同的类别，常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类通过已知的训练样本进行分类器训练，然后将分类器应用于整个图像；无监督分类则不需要先验知识，通过聚类方法将图像像元自动分类。
3. 遥感数据的特征提取遥感数据的特征提取是从遥感图像中提取出地物的特征属性，如形状、纹理、光谱等。
特征提取可以利用像元级的单一特征或多特征组合进行，常用的方法有主成分分析、小波变换、纹理分析等。
4. 遥感数据的信息提取遥感数据的信息提取是根据特定的需求，通过应用特定的算法，提取出地物的相关信息。
ai+遥感监测技术流程
结合人工智能（AI）和遥感监测技术的流程通常包括以下步骤：1.数据获取：-遥感数据采集：使用卫星、飞机或其他传感器获取地表、大气和海洋等信息的遥感数据。
这可以包括光学图像、雷达数据、红外线图像等。
-非遥感数据：获取与遥感数据相关的其他信息，如气象数据、地理信息系统（GIS）数据等。
2.数据预处理：-图像校正：对遥感图像进行几何和辐射校正，确保图像的准确性。
-去噪处理：对遥感图像进行去噪处理，提高图像质量。
-数据融合：将来自不同传感器或不同时间的数据进行融合，以获取更全面的信息。
3.特征提取：-使用计算机视觉技术和机器学习算法，从遥感图像中提取有用的地物或特征。
这可以包括建筑物、道路、植被等。
4.分类与识别：-使用监督学习算法进行地物分类，将图像中的像素分为不同的类别，例如水域、林地、城市等。
-利用深度学习技术进行目标检测和识别，如识别建筑物、车辆、人物等。
5.时序分析：-利用时间序列遥感数据，进行变化检测和监测。
这有助于分析地表的动态变化，如土地利用变化、植被生长等。
6.模型训练与优化：-在机器学习和深度学习任务中，进行模型训练，使用标注的数据集来提高算法的性能。
-对模型进行优化，以提高其在实际应用中的准确性和鲁棒性。
7.集成与分析：-将遥感数据与其他数据集整合，如气象数据、地理信息数据，进行综合分析。
-利用AI技术进行更高层次的数据挖掘和决策支持。
8.结果可视化与报告：-将分析结果可视化，以便用户更直观地理解监测结果。
-生成报告，向利益相关方传达分析结果、趋势和建议。
9.反馈与迭代：-根据实际应用中的反馈，对模型和流程进行优化和改进。
-不断迭代改进，提高系统的性能和可靠性。
这是一个基本的流程框架，具体的应用场景和项目需求可能需要定制化和调整。
在整个流程中，充分利用人工智能技术和遥感监测技术，可以更精确、高效地获取、分析和利用地理信息。
遥感数据获取和处理的方法与技巧
遥感数据获取和处理的方法与技巧遥感技术是一种通过远距离获取地球表面信息的技术，具有广泛的应用领域，包括土地利用规划、环境监测、资源调查等。
本文将介绍遥感数据获取和处理的方法与技巧，以帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感数据获取的方法与技巧1. 遥感平台的选择遥感数据的获取可以通过不同的平台进行，包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感是通过卫星搭载的传感器获取数据，适用于大范围的地表信息获取；而航空遥感则是通过飞机或无人机搭载的传感器获取数据，适用于局部区域的高分辨率影像获取。
在选择遥感平台时，需要根据具体应用需求和预算进行评估和选择。
2. 数据源的选择遥感数据的获取可以通过不同的数据源进行，包括光学遥感数据和雷达遥感数据。
光学遥感数据通过感知可见光和红外辐射，适用于获取地表的光谱和形态信息；而雷达遥感数据通过感知微波辐射，适用于获取地表的高度和形变信息。
在选择数据源时，需要根据应用需求和研究目标进行评估和选择。
3. 数据获取的预处理在进行遥感数据获取之前，需要进行数据获取的预处理工作。
这包括确定获取的数据范围、选择合适的获取时间和天气条件，以及进行辐射校正和几何校正等工作。
预处理的目的是消除图像中的噪声、改善数据质量，并使数据能够更好地用于后续分析和处理。
二、遥感数据处理的方法与技巧1. 影像分类与解译遥感数据处理的核心任务之一是影像分类与解译。
影像分类是将遥感图像中的像素根据其特征进行划分，并将其归类到不同的地物类型中；而影像解译则是通过对图像中不同地物的特征进行分析和解释，推断其类型和特征。
影像分类与解译可以利用传统的机器学习算法，如最大似然法和支持向量机等，也可以利用深度学习算法，如卷积神经网络等。
2. 特征提取与分析特征提取与分析是遥感数据处理的另一个重要任务。
特征提取是将遥感数据中有用的信息提取出来，如纹理特征、形状特征等；而特征分析则是对提取出的特征进行统计和分析，从而揭示地物的空间分布和变化规律。
最新《遥感技术》实验报告
最新《遥感技术》实验报告实验目的：本实验旨在通过实际操作，加深对遥感技术基本原理的理解，并掌握遥感数据的获取、处理与分析方法。
通过实验，学习如何利用遥感技术进行地表覆盖分类、资源评估和环境监测。
实验内容：1. 遥感数据的获取与预处理- 从国家遥感中心或其他数据平台下载适用于实验的遥感影像数据。
- 对下载的遥感影像进行必要的预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正。
2. 遥感影像的解译与分类- 利用遥感影像解译软件，如ENVI或ERDAS IMAGINE，对预处理后的影像进行目视解译。
- 采用非监督分类和监督分类方法，对遥感影像中的地表覆盖类型进行分类。
3. 分类结果的精度评估- 通过实地调查或其他高精度数据，收集地面真实情况作为参考。
- 利用混淆矩阵等统计工具，对遥感分类结果进行精度评估。
4. 遥感技术在资源评估和环境监测中的应用- 选取特定区域，运用遥感技术进行植被覆盖度、土壤湿度等环境因子的监测。
- 分析遥感监测数据，评估资源状况和环境变化趋势。
实验结果：通过本次实验，成功获取并预处理了所需遥感影像数据。
在解译与分类阶段，非监督分类结果显示了地表覆盖的大致分布，而监督分类则提供了更为精确的分类结果。
精度评估表明，监督分类的总体精度达到了85%。
在资源评估和环境监测应用中，遥感技术能够有效地监测到植被覆盖度的季节性变化和土壤湿度的空间分布情况。
结论：实验验证了遥感技术在地表覆盖分类、资源评估和环境监测中的有效性和实用性。
通过本次实验，不仅提高了对遥感技术操作的熟练度，也为后续相关研究提供了实验基础和技术支持。
未来的工作可以进一步探索更先进的分类算法和数据分析方法，以提高遥感应用的精度和效率。
遥感影像数据发布流程-概述说明以及解释
遥感影像数据发布流程-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以介绍遥感影像数据发布流程的背景和概念。
以下是一个可能的内容：遥感影像数据是指通过卫星、无人机等遥感技术获取的地球表面的图像数据。
这些数据可以提供丰富的地理信息，并广泛应用于农业、城市规划、自然资源管理等领域。
遥感影像数据发布流程是指将获取到的遥感影像数据经过一系列的处理和整理，然后以适当的方式发布和共享给相关用户和利益相关者。
这个流程涉及到数据的获取、处理、存储、传输和发布等环节。
在遥感影像数据的获取阶段，需要使用遥感传感器来采集地球表面的图像。
遥感传感器可以是卫星上的遥感仪器，也可以是无人机等飞行器上的相机。
这些传感器会收集到大量的图像数据，包括不同波段的光谱数据、高分辨率图像等。
在遥感影像数据处理阶段，需要对获取的图像数据进行一系列的处理和分析。
这包括图像预处理、几何校正、辐射校正、数据融合等过程，以及特定的遥感算法和技术的应用，从而得到更加精确和可用性高的影像数据。
遥感影像数据的发布是为了让用户和利益相关者能够方便地获取和使用这些数据。
发布的方式可以是通过在线地图服务、数据共享平台、数据库等形式。
同时，为了方便用户的查询和使用，还需要对数据进行元数据描述和标准化，以及制定相应的数据访问和使用政策。
总而言之，遥感影像数据发布流程是一个涉及到数据获取、处理、存储和发布等环节的复杂过程。
通过合理的流程和方法，可以保证数据的准确性和可用性，进一步提升遥感影像数据的应用价值。
在接下来的文章中，我们将详细介绍遥感影像数据发布流程的各个环节和关键技术。
1.2 文章结构本文将按照以下结构来进行描述和解释遥感影像数据发布流程：1. 引言：首先介绍本文的概述，即遥感影像数据发布流程的基本概念和重要性。
同时，说明本文的章节安排和内容目的。
2. 正文：2.1 遥感影像数据获取：详细介绍遥感影像数据获取的方法和技术，包括遥感卫星、航空摄影和无人机遥感等。
遥感与大数据
遥感与大数据概述：遥感与大数据是指利用遥感技术获取地球表面信息，并通过大数据分析和处理，从中提取有用的信息和知识。
本文将详细介绍遥感与大数据的基本概念、应用领域、数据处理流程以及未来发展趋势。
一、基本概念：1. 遥感技术：遥感技术是利用卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的技术，包括光学遥感、雷达遥感、红外遥感等。
2. 大数据：大数据是指数据量巨大、复杂多样、高速增长的数据集合，通过分析这些数据可以揭示隐藏的规律和趋势。
二、应用领域：1. 地质勘探：利用遥感技术获取地质信息，结合大数据分析，可以快速准确地确定矿产资源分布、地质构造等。
2. 环境监测：通过遥感技术获取地表覆盖、气候变化等信息，并结合大数据分析，可以实现对环境污染、自然灾害等的监测和预警。
3. 农业管理：利用遥感技术获取农田植被、土壤湿度等信息，结合大数据分析，可以实现精准农业管理，提高农作物产量和质量。
4. 城市规划：通过遥感技术获取城市建筑、交通网络等信息，结合大数据分析，可以优化城市规划，提高城市管理效率。
5. 水资源管理：利用遥感技术获取水体分布、水质状况等信息，结合大数据分析，可以实现水资源的合理配置和管理。
三、数据处理流程：1. 数据获取：通过卫星、飞机等遥感平台获取地球表面的多光谱、多角度、多时相的遥感影像数据。
2. 数据预处理：对获取的遥感影像数据进行大气校正、几何校正等预处理，以提高数据的质量和准确性。
3. 数据融合：将不同波段、不同分辨率的遥感影像数据进行融合，以获取更全面、更准确的地表信息。
4. 特征提取：通过图像处理和模式识别技术，提取遥感影像中的地物特征，如植被覆盖、建筑物分布等。
5. 数据分析：利用大数据分析方法，对提取的地物特征进行统计分析、空间分析等，揭示地表信息的规律和趋势。
6. 结果展示：将分析结果可视化展示，以便用户直观地理解和利用。
四、未来发展趋势：1. 数据共享：遥感与大数据领域将越来越重视数据共享，通过建立数据共享平台和标准，促进数据的开放和互联互通。
遥感工作原理
遥感工作原理一、引言遥感技术是通过获取地球表面的电磁辐射能量，并对其进行记录、分析和解释，以获得地球表面信息的一种科学技术。
遥感工作原理是指利用遥感技术获取地球表面信息的基本原理和方法。
本文将从遥感的基本原理、遥感数据的获取与处理、遥感应用等方面进行阐述。
二、遥感的基本原理遥感的基本原理是通过感知地球表面的电磁辐射能量，并将其转化为数字或图像信息。
主要包括以下几个步骤：1. 辐射能量的发射与传播：地球表面发射出的电磁辐射能量在大气中传播，包括可见光、红外线、微波等多个波段的辐射能量。
2. 辐射能量的接收与记录：遥感传感器接收地球表面的辐射能量，并将其转化为电信号。
不同的传感器对应不同的波段，可以获取不同类型的遥感数据。
3. 遥感数据的处理与分析：通过对遥感数据进行处理、分析和解释，可以提取出地表特征信息，如地表温度、植被覆盖度、水体分布等。
三、遥感数据的获取与处理遥感数据的获取与处理是遥感工作的核心环节。
主要包括以下几个步骤：1. 遥感数据的获取：遥感数据可以通过卫星、航空器或地面传感器等多种方式获取。
卫星遥感是最常用的获取方式，通过卫星携带的传感器获取地表信息。
2. 遥感数据的预处理：由于遥感数据受大气、地表条件等因素的影响，需要对数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正等步骤，以提高数据的精度和可靠性。
3. 遥感数据的分类与解译：通过遥感数据的分类与解译，可以将遥感影像分为不同的类别，如植被、水体、建筑等。
这样可以更好地了解地表特征及其空间分布。
四、遥感应用遥感技术在各个领域都有广泛应用。
以下是几个典型的遥感应用领域：1. 农业：通过遥感技术可以监测农作物的生长情况、土壤湿度、气候变化等信息，帮助农民科学种植，提高农作物产量。
2. 环境保护：通过遥感技术可以监测水体污染、土地退化、森林砍伐等环境问题，及时采取措施保护环境。
3. 城市规划：遥感技术可以提供城市地表的空间信息，帮助规划师进行城市规划、土地利用等工作。
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二、遥感数据获取及其应用—遥感数据获取 QuickBir
d
2. 高分辨率卫星及其它常用卫星—QuickBird
遥感数据获取
2. 高分辨率卫星及其它常用卫星—QuickBird
QuickBir d
QuickBird基本参数
遥感数据获取
2. 高分辨率卫星及其它常用卫星—WorldView-I\II\III
n 地面接收站：接收、处理、存档、分发各 类地球资源遥感卫星数据，并进行相关技 术研究，为遥感应用提供数据服务。
遥感概述---技术系统组成
n 图像处理
1. 硬件系统
Ø 计算机 Ø 显示设备 Ø 大容量存储设备 Ø 图像输入输出设备
2. 软件系统
Ø 数据输入模块 Ø 几何校正模块 Ø 图像变换（滤波、增强）模块 Ø 图像融合模块 Ø 图像分类模块 Ø 图像分析模块 Ø 图像输出模块
超高入射角模式（6个波束 位置）
H1-H6
49---59
超低入射角模式
L1
10---23
RADARSAT-1基本参数
标称分 辨率 （米）
标称轴 宽(公里)
10
50x50
30
100x100
30
150x150
30
300x300
30
300x300
100
500x500
25
75x75
35
170x170
遥感数据获取
遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统—美国对地观测卫星(EOS)
太阳同步极地轨道环境遥感卫星，2002年5月4日由 美国国家宇航局(NASA)成功地发射。
Aqua (EOS-PM1)
这颗卫星主要用于研究地球水循环，搜集全球降雨、
水蒸发、云层形成、洋流等水循环活动数据，从而 提供更准确的天气预报。
Aqua卫星上载有下列六种对地观测仪器：
遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统—欧空局环境卫星(ENVISAT-1)
遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统—加拿大(RADARSAT-1)
RADARSAT-1 加拿大：太阳同步轨道轨道；轨道高度796公里； 倾角98.6度； 运行周期为100.7分钟；重复周期为24天。
遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统—加拿大(RADARSAT-1)
WorldView-I
WorldView-II
WorldView卫星是Digitalglobe公司的下一代商业成像卫星系统。目前已发射三颗卫
星，WorldView-I于2007年9月18日发射成功，WorldView-II于2009年10月8日发射成功， WorldView-Ⅲ于2014年8月13日发射成功。能提供0.5~0.3米的高分辨率影像。
3. 按照遥感应用的目的分类： Ø环境遥感、农业遥感、林业遥感、地质遥感、 测绘遥感等
4. 按照资料的记录方式： Ø成像方式、非成像方式
5. 按照传感器工作方式分类： Ø主动遥感、被动遥感
遥感过程及研遥究感范畴概述---研传究感信器息范定获轨取定畴姿
卫星 研制与发射
各种应用
信息传输
各类型用户
服务与分发
各级产品的生产
多种信息的融 合与集成
遥感成像机理 遥感数据接收处理
遥感概述---技术系统组成
1. 遥感信息源 2. 空间信息获取 3. 遥感数据传输和接收 4. 遥感图像处理 5. 遥感信息提取与分析
遥感概述---技术系统组成
n 遥感信息源：任何地物都可以发射、反 射和吸收电磁波信号，都是遥感信息源
遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统—美国对地观测卫星(EOS)
台风监 测
雾霾监 测
降雨监 测
特殊云 系监测
遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统—美国对地观测卫星(EOS)
明火监 测
过火监 测
遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统—美国对地观测卫星(EOS)
遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统—美国对地观测卫星(EOS)
制图精度
无地面控制点：水平精度 12 米 ，垂直精度 10 米 有地面控制点：水平精度 2 米 ，垂直精度 3 米
IKONOS 数据产品技术指标
Hale Waihona Puke 遥感数据获取2. 高分辨率卫星及其它常用卫星—QuickBird
QuickBird（快鸟）卫星于2001年10月由美国DigitalGlobe公司发射，能提 供亚米级分辨率的商业卫星。在中国境内每天至少有2至3个过境轨道。
遥感概述---技术系统组成
n 空间信息获取：利用搭载在各种飞行平 台上的传感器获取影像、非影像信息。
radarsat ers SEASAT
Landsat
SPOT
JERS NOAA
遥感概述---技术系统组成
n 遥感数据传输和接收：传感器接收到地物的 电磁波信息，并记录在胶片或者数字磁带上。
遥感概述---技术系统组成
2. 高分辨率卫星及其它常用卫星—Ikonos
IKONOS(艾科诺斯，美国)卫星于1999年9月24日发射成功，是世界上第一 颗提供高分辨率卫星影像的商业遥感卫星，分辨率达到1米。
IKONOS产品优势：大范围高分辨率高效采集；提供同轨立体影像
遥感数据获取
2. 高分辨率卫星及其它常用卫星—Ikonos
Terra (EOS-AM1)
其主要研究目标：
Ø土地利用和土地覆盖研究 Ø气候季节和年际变化研究 Ø自然灾害监测和分析研究 Ø长期气候变率和变化研究 Ø大气臭氧变化研究等
Terra卫星上载有下列五种对地观测仪器： ■ 先进的空间热辐射反辐射计（ASTER） ■ 云和地球辐射能量系统（CERES）（两个相同的扫描器） ■ 多角度成像光谱辐射计（MISR） ■ 中分辨率成像光谱仪（MODIS） ■ 对流层污染探测装置（MOPITT）
n 遥感原理是解译的理论基础，而解译是遥 感应用的重要组成部分；
遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统（NASA-EOS,ESA-ENVISAT, RADARSAT-1 ）
2. 高分辨率卫星及其它常用卫星（Ikonos, QuickBird, WorldViewI\II\III, ERS-1/2, JERS\ALOS,LANDSAT-5/7, Spot-5\6\7）
ENVISAT-1
主要任务是观测大气、海洋、陆地和冰层变化。
ENVISAT-1卫星上载有下列种对地观测仪器：
■ Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) operating at C-band ensures continuity with the
ERS-1/2 SAR instrument. ■ MEdium Resolution Image Spectrometer (MERIS) ■ Advanced Along Track Scanning Radiometer (AATSR) ■ Envisat Radar Altimeter (RA-2) ■ Microwave Radiometer (MWR) ■ Doppler Orbitography and Radiopositioning Integrated by Satellite (DORIS星基多普勒轨道确定 和无线电定位组合系统) ■ SCanning Imaging Absorption SpectroMeter for Atmospheric CHartographY(制图) (SCIAMACHY) ■ Michelson（麦克尔逊） Interferometer for Passive Atmospheric Sounding (MIPAS) ■ primary measurement objective of the Global Ozone Measurement (GOMOS)
3. 气象卫星（NOAA气象卫星、FY-2C静止气象卫 星、FY-1D极轨气象卫星 ）
4. 机载对地观测技术 5. 无人机及其它遥感技术 6. 常规航空相机 7. 数码航摄仪
遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统—美国对地观测卫星(EOS)
太阳同步极地轨道环境遥感卫星， 1999年12月18日由美国国家宇航 局(NASA)成功地发射。
■ Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) ■ Advanced Microwave Sounding Unit (AMSU-A) ■ Humidity Sounder for Brazil (HSB) ■ Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS (AMSR-E) ■ Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) ■ Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES).
工作模式
波束位 入射角 置 （度）
精细模式（5个波束位置） F1- F5 37---48
标准模式（7个波束位置） S1- S7
20---49
宽模式 （3个波束位置） W1-W3 20---45
窄幅ScanSAR （2个波束位
SN1
置）
SN2
20---40 31---46
宽幅ScanSAR
SW1
20---49
遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统—欧空局环境卫星(ENVISAT-1)
2006年利用 ENVISAT/ASAR 监测鄱阳湖水域面积变化 （7月22à8月23à10月19à11月3日）
二、遥感数据获取及其应用—遥感数据获取
1. 对地观测卫星系统—欧空局环境卫星(ENVISAT-1)
2006年利用 ENVISAT/ASAR 监测广东韶 关地区洪涝情况