基于卫星测高的湖泊水位监测及预测方法研究

以洪泽湖为例,研究多代测高卫星不同版本测高资料的数据编辑、地球物理改正、波形重定方法;利用误差改正后的数据计算洪泽湖2010年1月至2018年12月的年度、季度与月度水位异常时间序列,分析得到洪泽湖水位的变化规律及水位异常时间;利用BP神经网络模型结合气温、降水、卫星测高数据,预测洪泽湖2019年部分月份的水位,并与测高所得水位进行比较.研究结果表明,利用卫星测高对内陆湖泊水位变化进行监测具有一定的可行性,利用神经网络模型对内陆湖泊水位进行预测具有一定的准确性.     

湖盆数据未知的湖泊动态库容遥感监测方法

针对现有库容遥感监测方法对无湖盆数据区域的湖泊动态库容难以直接测算问题,提出了未知湖泊水下地形数据的遥感湖泊动态库容监测方法。该方法通过多源遥感数据,匹配相对时相的湖泊面积和水位信息,构建并模拟湖盆DEM数据,据此来估算湖泊的动态库容。在算法实现上,首先采用分布迭代水体提取从遥感影像提取湖泊的多期动态边界;其次,从ICEsat GLAS激光测高数据中反演出湖泊的动态水位高程;第三,依据时间水位信息,通过邻近时相匹配,将水位高程赋给湖泊边界线,生成湖泊等水位线;第四,通过等水位线构建TIN(triangulated irregular network)和Kriging插值,得到模拟湖盆数字高程模型;最后,依据模拟湖盆DEM和水体面积分布、水位信息,计算湖泊动态库容。试验通过对博斯腾湖的多年动态库容监测与真实性检验,结果显示:最大误差为2.21×108 m3,最小误差为0.000 02×108 m3,平均误差为0.044×108 m3,均方根为0.59,相关系数达到0.99。     

基于遥感反演水深数据的测图技术研究

针对江苏省辐射沙洲海域复杂的地形条件不利于大范围地形测量的特殊性,本文在遥感反演水深数据的基础上,根据反演数据特征,阐述了使用数字化成图软件转换数据,生成等深线,绘制图廓等制图技术与方法。经过对比和分析,结果表明这种通过建立遥感模型反演水深,利用多种软件辅助成图的方法适用于辐射沙洲海域的水深图制作。     

无验潮模式水下地形测量的水位改正方法

采用无验潮模式进行水下地形测量时,定位信号不稳定会导致水位值出现异常。本文对起伏较小的沙滩区域单波束测深数据的水位值与水深值特征进行分析,研究水位值跳变的规律。对水位值与水深值进行相关性分析,采用傅里叶拟合的方法对异常段的水深数据进行拟合,根据水位值与水深值之间相关的特性,利用拟合函数对异常段的水位值进行改正。通过实例验证,该方法能够有效解决信号不稳定导致的水位异常,提高水下地形测量的高程精度。     

近40年乌兰乌拉湖变化的遥感分析与水文模型模拟

为了研究可可西里地区的湖泊变化及其与气候变化的响应关系,利用TM/ETM+图像提取乌兰乌拉湖水体面积,利用高度计数据获得湖泊水位,分析湖泊面积和水位的变化;并计算得到2003—2009年湖泊水量变化;然后利用SWAT模型(soil and water assessment tool),对乌兰乌拉湖1970—2012年的径流情况进行模拟,其中土壤分类、土地利用分类和气象数据作为输入数据,利用遥感数据计算湖泊径流量,进行模型率定和验证。结果表明:1970—1990年,乌兰乌拉湖湖泊面积持续缩小,1990年以后湖泊面积持续增大,1990—2010年湖泊面积共增长了129 km2,水位也持续上升;SWAT模型模拟值和真实值的决策系数R2=0.82,模型适用性强,长期模拟结果与遥感监测结果的趋势一致;乌兰乌拉湖流域多年平均年径流量为103.8 mm,高峰出现在7—9月。     

渤海湾近岸海域水深遥感反演研究

针对多光谱遥感技术进行浅海水深信息提取具有覆盖地域大、动态连续监测等特点,该文利用环境与灾害监测预报小卫星星座A星(HJ-1A)影像数据,对渤海湾20m以内近岸水域的水深进行实验研究。通过对HJ-1A遥感图像不同波段及波段组合的反射率与实测水深值的相关关系分析,选取敏感波段,建立最佳回归模型,定量计算研究区水深值。研究发现:5~10m水深区域内遥感反演效果最好;10~20m次之;0~5m受沿岸构筑物、泥沙等影响严重,反演效果较差。     

顾及陆湖反射差异的卫星测高监测湖泊水位的波形分析与重定

以Jason-2卫星雷达测高数据监测洪泽湖水位为例,分析了湖泊水位沿卫星轨迹呈"V"字形分布的原因。分析发现：由于湖泊面积相对较小,受陆地影响,测高波形中陆地反射信号占主导地位,水面反射产生的上升前缘非常小,导致波形跟踪出错。解释了波形形成的机制、造成水位计算错误的原因,结合遥感影像证明了解释的正确性,并给出了相应的波形重定算法。结果表明,该重定算法优于常用的波形重定算法,剔除异常值后水位标准差为0.09 m,为湖泊区域的测高数据处理提供了一种参考。     

星载SAR水下地形和水深遥感的最佳雷达系统参数模拟

根据星载合成孔径雷达 (SAR)浅海水下地形和水深成像机理 ,建立了浅海水下地形和水深雷达后向散射截面仿真模型。该模型包括奈维 斯托克斯方程、谱作用量平衡方程和雷达后向散射模式。利用该模型仿真结果 ,探讨了不同波段 (P、L、C和X)、不同极化 (VV和HH)和不同入射角 (2 0°— 70°)的星载SAR测量浅海水下地形和水深的能力。研究结果表明 ,浅海水下地形和水深遥感的最佳波段为P波段 ,L波段次之 ,C波段比X波段要好一些。VV极化SAR的测量能力要强于HH极化。 2 0°— 40°是星载SAR测量浅海水下地形和水深的最佳入射角范围。     

内陆湖泊水深测量的几何内插法与遥感反演法的对比研究

本文对东湖水域分别采用几何内插模型和遥感统计相关模型进行水深反演,重点对比分析2种方法在不同水深区间上计算精度的差异性,明确它们各自在水深测量中的有效阈值。通过精度对比分析,得出在4m以上的浅水区遥感反演法的精度高于几何内插法,在4m以下的深水区几何内插法的精度高于遥感反演法的结论。     

青海湖湖面变化三维可视化分析

建立了包含青海湖水下地形的流域DEM（LBD）;利用LBD和各时期水位数据,计算湖泊面积和水量;利用LBD和遥感影像,通过三维可视化技术,最终实现一万多年来湖面时空变化的动态模拟。结果表明,青海湖东西两岸的退缩幅度明显大于南北两岸,水位降低对于青海湖湖岸形态有很大的影响;利用恢复水下地形来进行水量计算,简单易行。