本文以“台风-暴雨-洪涝”灾害链为研究对象,研究了从台风路径动态跟踪、融合卫星降雨产品生产、洪涝灾害遥感监测范围预测、洪涝信息提取和洪涝灾情快速评估的灾害全过程监测方法,形成了基于卫星遥感技术的“台风-暴雨-洪涝”灾害全链路应急监测技术。本研究对于提高灾害应急响应能力,满足灾害监测应用需求和科学决策具有重要意义。本文主要研究内容与成果如下所示:(1)开展了洪涝灾害遥感监测范围预测方法研究。本文从台风形成时就启动基于气象卫星的动态监测,在台风路径即将登陆或登陆时,在其影响范围内通过暴雨灾害风险性评价和基于DEM和水位数据的洪水淹没模拟两种方法得到洪水高发风险区,作为遥感监测区域,收集监测区域遥感数据和背景数据并对其预处理,使得后续灾害真正发生时,为洪涝灾害监测和决策争取更多时间,为灾情评估提供更多资料。(2)开展了基于超像素分割的SAR图像水体信息提取方法研究。在雷达图像常用水体提取方法中,人工阈值法需要人工的参与,自动化程度较低;Otsu阈值法为自动水体提取算法,但在水域面积占比较少时,Otsu阈值法的精度会迅速下降;区域增长算法虽然能够较为完整的将水体区域分割出来,但存在种子点选择困难的问题,选择不当会导致遗漏局部水体。针对此本文以Sentinel-1A SAR为数据源,将简化的超像素分割算法SLIC和分层区域合并的方法引入到雷达水体信息提取中,以解决上述问题。实验结果显示,在对于水域面积占比较高和占比较低的场景中,本文方法在综合性能上都高于Otsu方法,能够较好的提取出水体信息。(3)开展了基于全球水体产品和随机森林的SAR图像大范围水体信息提取方法研究。针对超像素分割在大范围场景下提取效率较低,和基于分类的算法样本选择困难的问题,本文研究了一种利用现有的全体水体产品生成训练样本通过随机森林分类的方法来提取Sentinel-1 SAR中大范围水体信息的方法,并对得到的水体进行后处理,剔除了山体阴影的影响,从而得到水体产品。试验结果显示,本文算法适用于大范围水体信息提取,提取结果较好,精度较高。(4)构建了“台风-暴雨”洪涝灾害遥感监测系统。本文利用python/C#混合编程进行开发“台风-暴雨”洪涝灾害遥感监测与评估系统。该系统主要功能包括台风路径监测,洪涝灾害遥感监测范围预测,SAR图像自动下载与预处理,SAR图像水体信息提取以及灾情评估。实现台风产生时,实时监测台风动向;当台风登陆时,快速进行洪涝灾害遥感监测范围预测和实时遥感数据获取;在灾情发生时,可高效开展洪涝信息提取和洪涝灾情的快速评估,实现洪水灾害的快速监测和应急处理。