Aufgrund der Wetterbedingungen während der Hochwasserzeit werden für die Hochwasserbewertung hauptsächlich Radarbilder oder Luftaufnahmen verwendet, während die Rolle vieler Nachtlicht- und optischer Bilddaten bei der Hochwasserbewertung noch weiter erforscht werden muss. Diese Studie untersuchte Fuyang in den Monaten Juli bis August basierend auf Satellitendaten von Sentinel-1, Sentinel-2 und Landsat 8. Mithilfe der Fernerkundungs-Big-Data-Plattform GEE (Google Earth Engine) wurden Wasserflächeninformationen extrahiert, und mit den auf nächtlichen Lichtdaten basierenden Indizes der Gesamtnachtlichtstärke TNL (Total Night-time Light) und des zusammengesetzten Nachtlichtindex CNLI (Compounded Night Light Index) wurde die Beziehung zwischen Wasserflächenveränderungen und Nachtlicht untersucht, um Hochwasserdynamiken zu überwachen und zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten: (1) Im Süden von Fuyang gab es im Juli und August deutliche Veränderungen in der Wasserflächenverteilung, insbesondere eine signifikante Zunahme der Wasserfläche im Mengwa-Flutrückhaltebecken, wobei die Wasserfläche am 31. Juli mit 323 km² ihren Höchstwert erreichte, sechsmal größer als vor dem Hochwasser; danach nahm die Wasserabdeckung ab, was mit der Öffnung und der Entleerung des Wangjiaba-Damms korrelierte. (2) Die kombinierte Analyse der Nachtlichtindizes TNL und CNLI für die Veränderungen des Nachtlichts in Fuyang zeigte, dass die Trends der Lichtindizes den Wasserflächenänderungen entgegengesetzt sind, was darauf hinweist, dass die Nachtlichtindizes den Hochwasserverlauf effektiv widerspiegeln können. (3) Die kombinierte Analyse der Wasserflächen und Nachtlichtindizes im östlichen Teil von Fuyang, wo die Daten am vollständigsten sind, zeigte weiter, dass sowohl Nachtlicht- als auch Wasserfalldaten zur Überwachung von Hochwasser verwendet werden können. Anhand des Hochwassers dieses Jahres in Fuyang erweitert diese Studie das Anwendungsspektrum von Nachtlichtdaten und optischen Bildern und bestätigt zudem, dass nach sorgfältiger Datenverarbeitung multisensorische Fernerkundungsdaten wie Radarbilder von Sentinel-1 sowie optische Bilder von Sentinel-2 und Landsat 8 effektiv Hochwasserveränderungen überwachen können und somit eine wichtige Rolle bei der zukünftigen Hochwasserüberwachung spielen.

Google Earth Engine (GEE); Nachtlicht; multisensorische Fernerkundung; Hochwasser; Sentinel; NPP-VIIRS DNB; Landsat