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水动力模型关键要素的多源遥感反演方法及应用

文献类型:学位论文

作者周浩伟
答辩日期2024-06
文献子类学术型学位
授予单位中国科学院大学
授予地点中国科学院地理科学与资源研究所
导师刘苏峡
关键词多源遥感 地表水面积 河道水位 河道流量 水动力模型
学位名称博士
学位专业自然地理学
英文摘要气候变化背景下,全球地表水时空动态正发生着剧变。了解地表水时空动态 特征对于应对气候变化带来的水安全风险至关重要。地表水面、河宽、水位和流 量等水动力模型关键要素是指示地表水时空动态特征的重要指标。然而,全球水 文站点的稀疏分布使得很多缺资料地区难以获取这些关键要素。通过卫星遥感技 术可以实现水动力模型关键要素的反演,但通过遥感信息获取高精度、高时空分 辨率的反演结果仍面临挑战。 本研究首先基于 Landsat 光学卫星影像,改进了水面提取算法和缺失水面插 补方法,构建了地表水面积长时间序列;其次结合 Sentinel-2 光学遥感卫星和 ICESat-2 激光测高卫星提出了一种新的河道水位反演方法,采用无人机高精度观 测数据和地面实测数据对水位反演方法中的关键变量进行了验证,并利用该方法 反演的水位率定了 LISFLOOD-FP 水动力模型中未知的河道断面形状、水深和曼 宁系数,验证了水动力模型模拟的水位和洪水淹没面积;最后采用 PlanetScope 光学卫星影像和深度学习算法提取了河道水面宽,结合 LISFLOOD-FP 水动力模 型估算了河道流量。本研究旨在结合水动力模型及其关键要素的遥感反演方法, 实现对地表水时空动态的高时空分辨率反演和模拟。 本研究的主要结论如下: (1)基于 Landsat 系列光学卫星影像,改进了水面提取算法和基于历史水体 频率的地表水面插补方法,获取了黄河源区 1986-2019 年地表水体面积数据集。 改进后的算法能有效地插补月合成影像中由云和云阴影遮挡引起的缺失水面,将 水面提取总体精度提升至 98.3%。1986 年以来黄河源区地表水面积呈现显著上 升趋势,降水和风速是影响地表水面积变化的主要因子。 (2)提出了一种新的河道水位遥感反演方法,该方法通过结合 ICESat-2 激 光测高卫星观测的河道水面以上部分断面和从 Sentinel-2 影像提取的河道水面宽 来获取河道水位。得益于 Sentinel-2 影像的高空间分辨率和 ICESat-2 激光测高卫 星的密集点云数据,新方法可以实现宽度小于 100 m 的河道水位反演,并适用于 不同形态河道水位的反演。以伊洛河下游黑石关水文站河段为例,新方法反演的 水位均方根误差(RMSE)在 0.25 m 到 0.59 m 之间。与 Sentinel-3 测高卫星反演 的河道水位相比,新方法显著提升了反演的水位的时空分辨率。 (3)基于 ICESat-2 和 Sentinel-2 的河道水位遥感反演方法反演的水位可有 效应用于 LISFLOOD-FP 水动力模型河流断面形状、水深和曼宁系数的率定,提 高了洪水淹没范围和水位模拟结果的精度。以伊洛河流域下游洪水易发的黑石关 水文站河段作为研究案例,基于贝叶斯优化算法,分别采用新方法和 Sentinel-3 测高卫星反演的河道水位对水动力模型进行率定。利用新方法反演的水位率定的结果模拟水位的 RMSE 为 0.36 m,洪水淹没范围的关键成功指数为 0.60,均优 于 Sentinel-3 测高卫星反演水位的率定结果(0.49 m 和 0.58)。 (4)PlanetScope 影像提取的河道水面宽可有效用于 LISFLOOD-FP 水动力 模型空间变化曼宁系数的率定,结合率定后的水动力模型和 PlanetScope 提取的 河宽可实现缺资料地区较窄河道近日尺度流量的估算。基于 PlanetScope 影像, 采用 U-Net 深度学习算法提取河宽,并将其用于水动力模型河流断面形状、水深 和空间变化曼宁系数的率定,结合率定后的水动力模型构建的河宽-流量曲线和 PlanetScope 影像观测的河宽,可估算河段内任意位置的流量。分别以黄河流域、 伊洛河流域和唐河流域中三条较窄的河段为例,结果表明,利用 PlanetScope 影 像提取的河宽率定的水动力模型模拟的水位 RMSE 为 0.81~0.87 米;结合 PlanetScope 影像提取的河宽和率定后的水动力模型构建的河宽-流量曲线在三个 河段估算的流量相对均方根误差(RRMSE)为 18%~44%。
学科主题自然地理学
语种中文
页码146
源URL[http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/209343]  
专题地理科学与资源研究所_研究生部
推荐引用方式
GB/T 7714
周浩伟. 水动力模型关键要素的多源遥感反演方法及应用[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2024.

入库方式: OAI收割

来源:地理科学与资源研究所

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