CN111504424A - 一种基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法 - Google Patents

一种基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，包括以下步骤：遥感数据收集与分析；基于面向对象方法的湖泊水体信息提取；基于合成孔径雷达测高数据的湖泊水位提取；基于遥感湖泊面积变化‑水位变化的关系模型建立；湖泊长时间序列的水量变化估算研究。本发明的基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，不依赖多源水位数据，在Landsat和Keyhole卫星两种光学遥感数据提取的长时间序列湖泊面积的基础上，基于有限时间段内的单一卫星雷达测高数据(Sentinel‑3)估算湖泊过去五十年的蓄水量变化，为湖泊长时序水量变化监测提供新思路。

Description

一种基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法
技术领域
本发明涉及湖泊蓄水变化量监测技术领域，尤其涉及一种基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法。
背景技术
气候变化是当前国际上的重大科学问题，水资源是受气候变化影响最直接和最重要的领域之一。气候通过影响降水、蒸发、径流等一系列水循环的重要环节，影响水资源分配与变化。湖泊是地表水资源的重要载体，近几十年气候总体有向暖湿化、暖干化发展的趋势，湖泊形态与水量发生了巨大变化。
卫星遥感技术为湖泊水量变化监测提供了技术手段。现有的技术中，湖泊面积与水位是水量变化监测中必不可少的参数，已有的研究中，最后都落脚到基于卫星遥感面积-卫星遥感水位的湖泊水量变化估算。以往的湖泊蓄水量变化监测方法需要结合多源雷达卫星水位数据，但卫星雷达水位数据的在轨时间有限，无法扩展水量变化研究的时间长度；有的则使用了单一的光学卫星数据，无法最大限度扩展湖泊水量变化的时间长度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有的缺陷，提供一种基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，不依赖多源水位数据，在Landsat和Keyhole卫星两种光学遥感数据提取的长时间序列湖泊面积的基础上，基于有限时间段内的单一卫星雷达测高数据(Sentinel-3)估算湖泊过去五十年的蓄水量变化，为湖泊长时序水量变化监测提供新思路，可以有效解决背景技术中的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：
本发明提供一种基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，包括以下步骤：
S1：遥感数据收集与分析；
S2：基于面向对象方法的湖泊水体信息提取；
S3：基于合成孔径雷达测高数据的湖泊水位提取；
S4：基于遥感湖泊面积变化-水位变化的关系模型建立；
S5：湖泊长时间序列的水量变化估算研究。
作为一种优选方案，步骤S1中，所述的遥感数据收集与分析包括：
整理获取遥感影像资料，所述整理获取遥感影像资料包括长时间序列的Landsat光学卫星数据、美国锁眼系列卫星、近几年的新兴卫星雷达测高数据Sentinel-3数据。
作为一种优选方案，步骤S1中，所述的遥感数据收集与分析还包括：
结合两种光学影像湖泊颜色表现确定湖泊非结冰期，筛选整理影像，筛选整理湖泊非结冰期的卫星测高数据。
作为一种优选方案，步骤S2中，所述的基于面向对象方法的湖泊水体信息提取包括：
根据两种光学影像，进行影像预处理，然后分别利用归一化水体指数方法、面向对象方法进行湖泊水体提取，结合人工检查修复Landsat有条带现象的水体，对比分析两种方法的精度，分析获取最优的近五十年非结冰期湖泊边界矢量数据。
作为一种优选方案，步骤S3中，所述的基于合成孔径雷达测高数据的湖泊水位提取包括：
明确2016-2019年湖泊Sentinel-3合成孔径雷达卫星过境数据特点，基于卫星测高原理，考虑大气、地形影响对过境的卫星测高数据进行误差校正，结合同期遥感湖泊面积筛选湖面上的卫星测高数据点，进行异常值剔除与同期水位数据点的均值化处理，获得各过境时间的水位数据；进行基于实测水位数据的试点湖泊验证。
作为一种优选方案，步骤S4中，所述的基于遥感湖泊面积变化-水位变化的关系模型建立包括：
基于2016-2019年湖泊卫星水位数据，分析水位年内变化特征；基于2016-2019年遥感湖泊非冰期面积数据，分析湖泊面积与水位变化的一致性；挑选与湖泊面积时间接近的卫星水位数据，建立稳健的水位变化量-面积变化量的关系模型。
作为一种优选方案，步骤S5中，所述的湖泊长时间序列的水量变化估算研究包括：
假设近五十年研究湖泊地形无明显变化，根据湖泊水位变化量-面积变化量关系模型，基于五十年的湖泊面积变化数据，估算近五十年湖泊水位变化；进一步基于水量变化模型估算近五十年湖泊水量变化。
作为一种优选方案，所述水量变化模型为：
假设湖泊水量变化为不规则的台体，按如下公式计算水位变化下的水量变化：
Figure BDA0002543139810000041
式中，Sa为台体上表面面积，对应湖泊高水时的面积，Sb为台体下表面面积，对应湖泊低水时的面积，h为水位变化值。
作为一种优选方案，所述的湖泊面积由光学遥感获得，湖泊水位则由雷达测高数据获得。
本发明中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或者优点：
1、不依赖多源水位数据，在Landsat和Keyhole卫星两种光学遥感数据提取的长时间序列湖泊面积的基础上，基于有限时间段内的单一卫星雷达测高数据(Sentinel-3)估算湖泊过去五十年的蓄水量变化，为湖泊长时序水量变化监测提供新思路。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例：
本实施例提供一种基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，包括以下步骤：
(1)遥感数据收集与分析
整理获取遥感影像资料，包括长时间序列的Landsat光学卫星数据、美国锁眼(Keyhole)系列卫星、近几年的新兴卫星雷达测高数据Sentinel-3(Sentinel-3A/3B)数据。结合两种光学影像湖泊颜色表现确定湖泊非结冰期，筛选整理影像。筛选整理湖泊非结冰期的卫星测高数据。
(2)基于面向对象方法的湖泊水体信息提取
根据两种光学影像，进行影像预处理，然后分别利用归一化水体指数方法、面向对象方法进行湖泊水体提取，结合人工检查修复Landsat有条带现象的水体，对比分析两种方法的精度，分析获取最优的近五十年非结冰期湖泊边界矢量数据。
(3)基于合成孔径雷达测高数据的湖泊水位提取
明确2016-2019年湖泊Sentinel-3合成孔径雷达卫星过境数据特点，基于卫星测高原理，考虑大气、地形影响对过境的卫星测高数据进行误差校正，结合同期遥感湖泊面积筛选湖面上的卫星测高数据点，进行异常值剔除与同期水位数据点的均值化处理，获得各过境时间的水位数据；进行基于实测水位数据的试点湖泊验证。
(4)基于遥感湖泊面积变化-水位变化的关系模型建立
基于2016-2019年湖泊卫星水位数据，分析水位年内变化特征；基于2016-2019年遥感湖泊非冰期面积数据，分析湖泊面积与水位变化的一致性；挑选与湖泊面积时间接近的卫星水位数据，建立稳健的水位变化量-面积变化量的关系模型。
(5)湖泊长时间序列的水量变化估算研究
假设近五十年研究湖泊地形无明显变化，根据湖泊水位变化量-面积变化量关系模型，基于五十年的湖泊面积变化数据，估算近五十年湖泊水位变化；进一步基于水量变化模型估算近五十年湖泊水量变化。其中水量变化模型如下：
假设湖泊水量变化为不规则的台体，按如下公式(Taube，2000)计算水位变化下的水量变化：
Figure BDA0002543139810000061
式中，Sa为台体上表面面积，对应湖泊高水时的面积，Sb为台体下表面面积，对应湖泊低水时的面积，h为水位变化值。其中湖泊面积由光学遥感获得，湖泊水位则由雷达测高数据获得。
本方法不依赖多源水位数据，在Landsat和Keyhole卫星两种光学遥感数据提取的长时间序列湖泊面积的基础上，基于有限时间段内的单一卫星雷达测高数据(Sentinel-3)估算湖泊过去五十年的蓄水量变化，为湖泊长时序水量变化监测提供新思路。方法所用数据都可以在网上免费公开获取。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：遥感数据收集与分析；
S2：基于面向对象方法的湖泊水体信息提取；
S3：基于合成孔径雷达测高数据的湖泊水位提取；
S4：基于遥感湖泊面积变化-水位变化的关系模型建立；
S5：湖泊长时间序列的水量变化估算研究。
2.根据权利要求1所述的基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，其特征在于：步骤S1中，所述的遥感数据收集与分析包括：
整理获取遥感影像资料，所述整理获取遥感影像资料包括长时间序列的Landsat光学卫星数据、美国锁眼系列卫星、近几年的新兴卫星雷达测高数据Sentinel-3数据。
3.根据权利要求2所述的基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，其特征在于：步骤S1中，所述的遥感数据收集与分析还包括：
结合两种光学影像湖泊颜色表现确定湖泊非结冰期，筛选整理影像，筛选整理湖泊非结冰期的卫星测高数据。
4.根据权利要求1所述的基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，其特征在于：步骤S2中，所述的基于面向对象方法的湖泊水体信息提取包括：
根据两种光学影像，进行影像预处理，然后分别利用归一化水体指数方法、面向对象方法进行湖泊水体提取，结合人工检查修复Landsat有条带现象的水体，对比分析两种方法的精度，分析获取最优的近五十年非结冰期湖泊边界矢量数据。
5.根据权利要求1所述的基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，其特征在于：步骤S3中，所述的基于合成孔径雷达测高数据的湖泊水位提取包括：
明确2016-2019年湖泊Sentinel-3合成孔径雷达卫星过境数据特点，基于卫星测高原理，考虑大气、地形影响对过境的卫星测高数据进行误差校正，结合同期遥感湖泊面积筛选湖面上的卫星测高数据点，进行异常值剔除与同期水位数据点的均值化处理，获得各过境时间的水位数据；进行基于实测水位数据的试点湖泊验证。
6.根据权利要求1所述的基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，其特征在于：步骤S4中，所述的基于遥感湖泊面积变化-水位变化的关系模型建立包括：
基于2016-2019年湖泊卫星水位数据，分析水位年内变化特征；基于2016-2019年遥感湖泊非冰期面积数据，分析湖泊面积与水位变化的一致性；挑选与湖泊面积时间接近的卫星水位数据，建立稳健的水位变化量-面积变化量的关系模型。
7.根据权利要求1所述的基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，其特征在于：步骤S5中，所述的湖泊长时间序列的水量变化估算研究包括：
假设近五十年研究湖泊地形无明显变化，根据湖泊水位变化量-面积变化量关系模型，基于五十年的湖泊面积变化数据，估算近五十年湖泊水位变化；进一步基于水量变化模型估算近五十年湖泊水量变化。
8.根据权利要求7所述的基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，其特征在于：所述水量变化模型为：
假设湖泊水量变化为不规则的台体，按如下公式计算水位变化下的水量变化：
Figure FDA0002543139800000031
式中，Sa为台体上表面面积，对应湖泊高水时的面积，Sb为台体下表面面积，对应湖泊低水时的面积，h为水位变化值。
9.根据权利要求1所述的基于遥感的湖泊蓄水变化量监测方法，其特征在于：所述的湖泊面积由光学遥感获得，湖泊水位则由雷达测高数据获得。
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