南方的洪涝灾害已经持续一段时间了。
自今年5月底入汛以来，我国广西、广东、贵州、湖南、江西、安徽、浙江、福建等南方多省受持续强降雨天气影响，引发广泛的洪涝灾害，逾百条河流发生超预警以上洪水，房屋被淹，居民被困，道路受阻，农田受损。
惠州市龙门县永汉镇村庄被洪水包围
江西被淹没的农田
广州地铁的“官湖站”真能“观湖”
降雨是一种自然的气候现象，但是受夏季季风气候以及地势等因素的影响，连续且集中的强烈降雨就极易诱发局部区域的洪涝灾害。
就如广西桂林阳朔降雨量在6月6日创下历史极值（272毫米突破历史极值207.1毫米），因此引发洪水。
暴雨造成广西阳朔县城内涝
广西桂林道路遭淹没
截至6月13日，洪涝灾害共造成7000余间房屋倒塌，直接经济损失达195.8亿元；截至15日，中国广西、广东、湖南、江西、贵州、重庆等24省（区、市）共有852.1万人次受灾。
随着时间的推移，直至目前，贵州、广西等地的洪水已渐渐退去，但对有的地方来说，才刚开始。根据最新消息显示，由于强降雨的持续，6月15日16时苏南运河常州段水位已上涨至 4.34 米。随着后续降雨量依旧保持在较高的水平，水位还将继续上涨，洪涝灾害隐患也开始生根。
中央气象台：6月16-17日全国降水量预报图
今年的汛期来得较早，持续时间也很长。当强降雨、洪涝成为一种常态，当社会经济损失和人员伤亡数量不断增加时，如何减少洪水的影响也就成了汛期各界普遍关注的焦点。
然而，洪水暴发的时间和位置存在诸多不确定性，常受气候、水文状况等因素影响。基于洪涝灾害具有突发性和大范围的特点，遥感技术也常用于洪涝灾害相关信息采集和反馈预警工作中。
运用遥感技术提取洪涝灾害承灾体信息，很重要的一步就是要对水体进行识别。
一方面，天然水体对电磁波的吸收高于其它多数地物；另一方面，在可见光波段，水体的反射率也会随泥沙含量的增强而增强，基于此，就能从遥感影像上快速提取水体的覆盖范围，通过与灾害前的影像数据相对比，就能查明洪水灾害波及区域。
大地量子利用多光谱及SAR影像数据，结合人工智能等技术，对江西省宜春市下属樟树市今年的洪涝信息进行快速提取。对比6月2日和6月9日的水域影像，可以看到后者在灾情的影响下，水域明显变多且河道变宽。
2020年6月2日
2020年6月9日
大地量子：江西省宜春市下属樟树市洪涝灾害监测图
除了评估洪涝灾害的影响范围，在遥感数据的支持下，大地量子还能对耕地、林地、居民区等不同土地类型的灾后损失状况进行评估，辅助应急救援和灾后重建。
时下，防汛救灾手段越来越趋于信息化，使防汛救灾效率得到明显提升。至于为什么会有这样的改变，除了普遍的科技进步外，更多的原因是随着社会经济的快速发展，基建成本也日益提升，因此一旦发生自然灾害，我国会面临巨大的财产和人员损失，这也倒逼相关部门对防灾减灾、抗灾救援手段进行升级。
显然，这种“压力”所产生的最终效果是好的，在科技手段的加持下，我们在灾害面前不再显得无能为力。
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