基于激光测高数据的丹江口水库水位变化监测

针对多源星载激光测高数据监测湖泊水位变化问题,该文选取2003—2009年ICESat/GLAH14全球地表高程数据、2018年10月—2019年8月的ICESat-2/ATL13全球内陆水体高程数据,提取丹江口水库多期水位变化数据,最后利用水位站实测水位对其准确度进行了验证,并分析了丹江口水库年度水位变化规律。结果表明,丹江口水库水位呈现明显的季节性变化,每年11月达到较高水位,3月降至较低水位;由ICESat/GLAH14数据估算水库水位的精度为16 cm,ICESat-2/ATL13数据集估算水库水位的精度达到10 cm。因此,ICESat-2/ATL13数据用于内陆水体水位变化监测具有很高的可行性。     

基于ICESat的南极冰下湖活动监测方法

南极冰下湖是冰下水文系统的重要组成部分,研究冰下湖的活动对冰下水文、冰流速、冰盖物质平衡以及海平面变化有着重要的意义。介绍了利用ICESat重复轨道算法监测冰下湖活动的方法,并针对冰下湖不同活动情况进行了仿真实验,以东南极Academy₁₂和Cook_E2冰下湖为例分析了该算法在实际监测中的应用。结果表明,两个冰下湖的活动导致其冰盖表面分别产生最大约6 m的上升和最大约70 m的下降。此外,当冰下湖高程变化在ICESat数据时间段内呈恒定的变化规律时,利用全部数据和重复轨道算法可得到不受地形影响的高程变化;当高程变化规律在该时间段不恒定时,需根据实际高程变化情况选取部分测高数据解算地形,从而保证得到正确的高程变化监测结果。     

羌塘国家自然保护区近十年归一化植被指数的研究

本文利用时序的NDVI数据及气象资料(气温、降水),对羌塘国家自然保护区东、中、西部各县近10年NDVI、气温、降水变化及其相关性进行分析。研究表明,近10年来,保护区东部NDVI呈显著上升趋势,植被覆盖增加,中部和西部呈下降趋势,植被覆盖减少,东部年均NDVI与气温呈显著正相关、与降水呈显著负相关,中部反之;西部年均NDVI与气温、降水均呈显著负相关。     

基于ICESat/GLAS高度计数据的SRTM数据精度评估——以青藏高原地区为例

为全面了解航天飞机雷达测图计划(shuttle Radar topography mission,SRTM)高程数据的精度及误差特征,利用精度更高的ICESat/GLAS激光高度计数据(简称ICESat高度计数据)为参照数据,以具有多种地貌类型的中国青藏高原地区为实验区,采用双线性插值算法分析了SRTM在中国青藏高原地区的高程精度,以及SRTM高程数据与地形因子(坡度和坡向)间的关系。实验结果表明:在青藏高原地区,ICESat高度计数据与相对应的SRTM高程数据高度相关,相关系数高达0.999 8;SRTM的系统误差为2.36±16.48 m,中误差(RMSE)为16.65 m;当坡度低于25°时,SRTM高程数据精度随坡度增大而显著降低。此外,相对于ICESat高度计数据,SRTM在青藏高原地区N,NW和NE方向的测量值偏高,在S,SE和SW方向的测量值偏低。     

利用ICESat确定北极海面高及其变化

利用ICESat数据计算了海冰覆盖的北冰洋海域海面高,获得的北极平均海面高模型ICESat MSS与DTU13MSS模型存在-10.0±9.6 cm的差异。分别根据EGM2008和ArcGP大地水准面模型计算的平均海面动力地形在总体趋势上完全一致,准确地展现了北冰洋的主要洋流特征。根据ICESat计算的海面高分析了北极海平面的季节性变化,与验潮站数据的对比表明不同ICESat任务期之间存在系统差异。     

大光斑波形数据在土地覆盖分类的适用性分析

针对GLAS地学激光测高系统是冰、云和陆地高程卫星(ICESat)的唯一监测工具,能够记录地表光斑内的地物信息,是否能应用于黄土高原土地覆盖分类的问题进行了研究。利用粒子群和最小二乘法相结合的方法对GLAS波形数据进行高斯分解,获取高斯波个数、波形总能量、波形信号起始和信号结束位置4个波形参数;基于波形自动分类方法对黄土高原水体、森林、城市用地、其他地类(裸地、低矮植被等)进行分类。通过基于覆盖相同研究区域的30 m地表覆盖数据(Globe Land30),验证分类的准确性。结果表明,GLAS大光斑波形数据对黄土高原的4种地类能够很好地进行区分,总分类精度高达87.68%,Kappa系数为65.79%。研究表明,GLAS波形数据可以作为获取土地覆盖信息的有效数据源,为研究黄土高原土地覆盖变化提供更丰富的数据支持。     

利用ICESat/GLAS数据研究北极海冰干舷高度

北极海冰变化受全球气候变化影响明显,海冰的变化不仅体现在面积上,而且也体现在厚度上。利用海冰干舷高度可以反演海冰厚度,冰、云和陆地高程卫星/地球科学激光测高系统(ice,cloud and land elevation satellite/geoscience laser altimeter system,ICESat/GLAS)提供了高精度的海冰高程信息。利用ICESat/GLAS测高数据,提取了2003~2008年部分时间段北极区域海冰的干舷高度,分析了2003~2008年间北极海冰季节性以及年际变化特征。结果表明,北极海冰干舷高度呈下降趋势,并且在2007年夏季减少趋势最为明显。对北极海冰在2007年迅速减少的原因进行了探讨,并利用仰视声呐实测数据对干舷高提取算法存在的系统性偏差进行了讨论与分析。     

多准则约束的ICESat/GLAS高程控制点筛选

激光测高卫星在获取全球高程控制点方面具有独特的优势,本文针对ICESat(Ice,Cloud and land Elevation Satellite)卫星上搭载的地球激光测高系统GLAS(Geo-science Laser Altimetry System),提出了一种多准则约束的高程控制点筛选算法。算法综合利用全球公开版的SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)DEM数据对GLAS进行粗差剔除,然后利用GLA14产品中的云量、姿态质量标记、饱和度参数、增益参数等多种与测距有关的属性参数进行粗粒度的筛选,保留受云层、大气、地表反射率等影响较小的激光足印点,最后结合GLA01的波形特征参数做进一步精细筛选,提取出高精度的激光点作为高程控制点。本文还采用天津、河北两个实验区的数据,利用高精度的DEM成果数据对筛选的结果进行了验证。实验结果表明,经多准则约束筛选后的激光足印点具有很高的高程精度,能够作为1∶50000甚至1∶10000立体测图时的高程控制点使用,研究结论可为国产高分辨率卫星在境外地区进行无地面控制点的立体测图提供参考。     

念青唐古拉山冰川高程变化的ICESat监测

针对青藏高原冰川高程变化研究较少的问题,该文提出一种大范围区域的冰川高程变化监测方法。基于ICESat激光高度计数据,联合利用SRTM DEM数据,计算念青唐古拉山脉冰川的高程变化,进而反演冰川的冰量变化。结果显示,念青唐古拉山冰川高程在2003—2009年间平均减薄速率为(0.53±0.47)(m·a~(-1)),估算得到冰量年均减少(0.32±0.28)km~3,总体呈逐年减少趋势,证明冰川一直处于消融状态。拉萨和当雄气象站的资料表明,冰川消融主要是由于当地气温升高。     

土石坝GNSS监测水平位移与库水压荷载建模分析

为揭示水库水位变化与土石坝表面位移的关系并建立相应的模型,该文收集了茜坑水库主坝体上下游多个监测点近半年的GNSS监测数据,通过解算短基线获取了各测站毫米级精度水平位移序列。结合坝体结构和水库水位监测结果,分析了库水位变化产生的面板水压荷载变化与监测站水平位移变化序列之间的关系。基于两者正相关特征,推导了水压载荷与监测点水平位移变化间简化的线性模型,并利用实测数据和最小二乘方法估计了模型参数。拟合结果表明,该模型较好地反映了水库调水期间,监测点水平位移的趋势和规律。     

三峡库水位变化过程中的地壳垂直形变与重力变化监测

监测三峡库水位变化过程中的地壳垂直形变和重力变化,对三峡水库的安全运行和区域地质灾害监测防治等具有重要意义。本文从直接计算、实际测量和综合解算3个方面研究了三峡库水位变化过程中地壳垂直形变和重力变化。基于资源三号卫星影像提取的水体数据,结合水位数据,直接计算了三峡水库蓄放水从145~175m每隔5m的影响,地壳垂直形变最大可达30mm,对重力影响超过20μGal(1Gal=10~(-2) m/s~2)的范围距离长江中心线约2km内。库区较近的巴东CORS站(ES13)能够实际测量到库水位变化过程中的地壳垂直形变。由于目前三峡库区的CORS站和重力台站数量较少,分布不均,还不能满足紧密跟踪三峡库水位变化过程中的监测需求。利用三峡地区26座CORS站和部分重力台站数据,基于负荷形变理论和球谐分析方法,综合解算了库水位变化过程中的地壳垂直形变和重力变化,与实际CORS监测结果一致。通过对比分析发现,基于CORS站网的综合解算,能够有效提升对库水位变化过程中的地壳垂直形变和重力变化的监测能力。     

Improving the assessment of ICESat water altimetry accuracy accounting for autocorrelation

Given that water resources are scarce and are strained by competing demands, it has become crucial to develop and improve techniques to observe the temporal and spatial variations in the inland water volume. Due to the lack of data and the heterogeneity of water level stations, remote sensing, and especially altimetry from space, appear as complementary techniques for water level monitoring. In addition to spatial resolution and sampling rates in space or time, one of the most relevant criteria for satellite altimetry on inland water is the accuracy of the elevation data. Here, the accuracy of ICESat LIDAR altimetry product is assessed over the Great Lakes in North America. The accuracy assessment method used in this paper emphasizes on autocorrelation in high temporal frequency ICESat measurements. It also considers uncertainties resulting from both in situ lake level reference data. A probabilistic upscaling process was developed. This process is based on several successive ICESat shots averaged in a spatial transect accounting for autocorrelation between successive shots. The method also applies pre-processing of the ICESat data with saturation correction of ICESat waveforms, spatial filtering to avoid measurement disturbance from the land–water transition effects on waveform saturation and data selection to avoid trends in water elevations across space. Initially this paper analyzes 237 collected ICESat transects, consistent with the available hydrometric ground stations for four of the Great Lakes. By adapting a geostatistical framework, a high frequency autocorrelation between successive shot elevation values was observed and then modeled for 45% of the 237 transects. The modeled autocorrelation was therefore used to estimate water elevations at the transect scale and the resulting uncertainty for the 117 transects without trend. This uncertainty was 8 times greater than the usual computed uncertainty, when no temporal correlation is taken into account. This temporal correlation, corresponding to approximately 11 consecutive ICESat shots, could be linked to low transmitted ICESat GLAS energy and to poor weather conditions. Assuming Gaussian uncertainties for both reference data and ICESat data upscaled at the transect scale, we derived GLAS deviations statistics by averaging the results at station and lake scales. An overall bias of −4.6 cm (underestimation) and an overall standard deviation of 11.6 cm were computed for all lakes. Results demonstrated the relevance of taking autocorrelation into account in satellite data uncertainty assesment.     

黄土高原地区PWV影响因素分析及精度评定

大气水汽是对流层的重要组成部分之一,研究影响水汽的因素及精度具有重要意义。主要研究黄土高原地区大气可降水量（precipitable water vapor, PWV）的影响因素,并对其实际精度进行评估。首先,对ERA5（the fifth-generation atmospheric reanalysis data of ECMWF）的气压、气温数据和全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）获取的天顶对流层延迟（zenith troposphere delay, ZTD）进行评定;然后,依据ERA5的气压、气温数据和GNSS的ZTD数据计算1 h分辨率的PWV,并利用误差传播理论推导PWV的理论误差; 最后, 与PWV实际计算误差进行对比,分析黄土高原地区PWV的精度。结果表明,基于GAMIT/GLOBK软件获得的GNSS ZTD与PANDA软件解算的GNSS ZTD差值的均方根（root mean square, RMS）和Bias分别为4.05 mm和-0.46 mm;ERA5气压和气温的平均RMS和Bias分别为3.36 hPa/1.97 K和-0.01 ?hPa/0.04 K;黄土高原地区PWV的理论误差为1.51 mm,实际误差为1.94 mm。计算得到的PWV精度较高,对水汽分布以及气候监测的研究具有重要意义。     

联合Topex/Poseidon与Envisat高度计数据监测我国大陆地表覆盖变化

首次联合Topex/Poseidon(T/P)与Envisat高度计数据,提取了2002年5月至2005年5月期间两高度计Ku波段的后向散射系数,采用连续张力曲线样条格网化方法,有效地解决了数据稀疏区容易出现极值以及对数据密集区进行格网化时不平滑的问题,得到了格网时间序列数据,分析了T/P与Envisat两高度计后向散射系数的统计差异,进而讨论了我国陆地覆盖的空间分布特征,定性地研究了内蒙古高原、华北平原、东北平原、青藏高原、云贵高原、黄土高原、长江中下游平原的后向散射系数的成因机制及其随时间的演化规律,研究结果可为因自然灾害和环境变化而导致地表覆盖变化的监测提供决策支持。     

基于卫星雷达测高技术的湖库动态监测理论、方法和研究进展

水位是反映水体变化的重要变量,利用卫星测高技术获取湖库的水位信息,很大程度上改变了传统地面观测数据匮乏的现状.本文综述了卫星雷达测高技术在湖泊和水库动态监测方面的理论、主要的数据处理方法和数据产品,以及当前的主要研究进展.从文献检索可以看出,当前的应用研究对象主要聚焦在个别湖泊或小范围内的湖泊群;在数据处理方面,数据以...     

A geospatial study of the drought impact on surface water reservoirs: study cases from Texas,USA

Satellite images have been used historically to measure and monitor fluctuations in the surface water reservoirs. This study integrates remote sensing and Geographic Information System (GIS) technologies to investigate the impact of drought on 10 selected surface water reservoirs in San Angelo and Dallas, Texas. Oscillations in summer and winter months throughout the 2005–2016 period were assessed using multispectral images from Landsat-5, ?7, and ?8, and changes in the reservoirs were characterized and correlated against local climate data of each reservoir. For quantitative comparisons of the time-series measurements, a robust density slicing approach was employed to classify the range of values of the raster cells in the near-infrared band of Landsat images for each lake into three desired classes (deep water, shallow water, and dry area) based on the natural breaks inherent in the dataset. Statistical analysis shows that the overall accuracy of the classification is about 94%, which demonstrates the efficiency of the density slicer to accurately estimate surface water area changes from an individual Landsat band. Shrinkage in the surface water area over the study period reveals the concrete impact that the drought along with other factors have on the 10 selected lakes. The San Angelo lakes located in west central Texas experienced a nearly consistent pattern of change during most of the study period; whereas the Dallas lakes in northeast Texas followed the oscillating pattern of drought and correlated closely to the local conditions. Shockingly, the extreme drought caused complete vanishing of several lakes, and consequently Texas had to remove them from its recreational plans. Our new findings can certainly help with the water resource management in Texas and our study approach can be adapted for monitoring lake oscillations in other areas across the world. This geospatial study demonstrates the societal benefits from incorporating remote sensing and GIS in investigating geo-environmental problems associated with severe climate changes.