洪水是指大片水体溢出，淹没了平时没有被水覆盖的陆地。当流量超过了河道的容纳能力，河流就会发生洪水，尤其是在弯曲处和曲流地段。而合成孔径雷达 (SAR) 影像可以用于对洪水区域进行分类。研究发现 (Flood-prone areas，2010) SAR影像分析可以非常合理地用于检测洪水淹没区域，且结果在以树木和建筑物为主要景观的近河地区与城市中匹配良好。由于SAR数据具有明显的反向散射效应，洪泛地区可以通过洪水期间获取的SAR影像勾绘出来。相对于SAR的波长，淹没地区具有相对光滑的表面，因此这些地区就如同镜面反射般，反射回来自卫星的微波能，并在SAR影像上形成暗色调。其他如草地、居民地、稻田、裸地和农用地等则表现出相对粗糙的表面。他们向卫星反射回更多的能量，因而在影像上形成亮色调。洪水淹没区域可以采用诸如Envi、PCI、Geomaticas和Erdas等商业软件通过人工作业的方法进行分类，这会花费一定的时间。
目前洪水检测与制图系统的实现主要包含以下两种:
(1) 单机系统。单机系统指的是运行在Windows或Linux平台这样的桌面环境上的应用。这种系统需要复杂的后期处理，需要时间和人力资源并向公众分发。这是一个复杂的任务，因为它需要耗费大量时间而且只能处理本地数据。
(2) 基于Web GIS的系统。由于网络性能的提高，网络应用能够快速地访问空间数据并进行在线的高级制图和分析等处理，Web GIS技术正走向大众化，能够从任何位置进行并发访问。(www.xing528.com)
决策者们在面临应急响应的情况下 (如洪水、干旱等)，需要能够快速访问已有的数据集，请求和处理紧急事件的详细数据，并将不同信息源集成为决策基础依据的工具，具体包括卫星遥感数据、现场数据和模拟结果。洪水监测问题所需数据来自于多种不同的数据源，例如遥感卫星 (如ASAR、MODIS和MERIS传感器数据) 和现场观测数据 (如水位、温度、湿度等)。洪水预报则增加了该任务物理模拟的复杂性。
泰国每年经常遭到受季风影响而引发的洪水，给农业造成了很大损害，已成为洪水检测管理的一个重要问题。以位于泰国中部的季节性洪水多发的昭披耶河流域为例，当前的洪水检测处理仍然受制于长时间的信息延迟。传统的洪水检测需要耗费很长的时间以通过人工方式导入数据和处理数据，而通过地面接收站从卫星获取数据以及通过媒介 (如CD-Rom、DVD-Rom或其他优质媒介) 传输图像都是复杂的任务。现在一般使用商业软件(如PCI-Geometrical、Envi、Erdas Imagine和Arc GIS) 来处理影像数据并分析结果，然后以图像格式 (如JPG、BMP、TIF) 在线发布以实现可视化或对其他客户端的覆盖。显然，这种方法在处理流程中需要大量的手工劳动，其时效性也不能符合救灾的需求。
本节主要是在传感网环境下讨论如何将SOS、WCS、WPS和WFS组织为一个实时或近实时洪水检测与制图的应用框架，包含如何设计、使用所提出的传感网信息服务的模型、方法和软件以及具体实例。
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