@novachen
2017-12-17T07:51:24.000000Z
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水面 水量 变化检测
水量是水利部门的重要统计数据，而水面是水量的一个重要相关数据。水面变化是比较容易可以通过卫星遥感在大范围获得。
这项工作的重要指标是空间分辨率和时间分辨率，即能提供可以识别多大程度的变化的报告，间隔多长时间提供一次报告。
目前大型水体（千米级别的）的监测可以通过MODIS等偏向气象应用的卫星完成，而如果要精细到几十米尺度，需要使用陆地卫星系列。但是陆地卫星系列通常时间分辨率较低，考虑到还有云雾影像的因素，需要利用多个卫星综合观测。
在近红外短波红外对于水体都是强吸收，因此水体在遥感图像的这些波段会表现为非常地暗。
用这个原理可以设计若干归一化水体指数，利用这些指数可以让水体部分更为突出，不论是后续人机交互式提取，还是自动提取都会更容易。
例： 日照水库
光学遥感的局限性在于会受到云雾的干扰，尤其在中国南方地区。
合成孔径SAR是大角度对地成像，其发生的雷达波照到水体上来基本没有回波，在成像结果上表现为暗色调。
平原上容易通过阈值提取水体及其检测变化
例： 柬埔寨吴哥古迹周边
但是在山区会受到山地的影响，一是陡峭的山体部分也会表现为很低的反射，简单阈值无法区分，二是因为SAR是倾斜探测，因此会有山体遮挡的情况。因此SAR的水体提取需要更多的信息，比如DEM和光学提取的参考水体位置。
例： 都江堰
和光学卫星不同，雷达波因为波长较长不受云雾影响，能够全天候成像，在中国南方地区是要重点利用的卫星资源。
而且在洪涝灾害的时候，往往整个流域都是被降雨云团控制，光学卫星几乎没有用武之地，而雷达卫星就称为洪涝灾害应急监测的主力军，通过水灾前后的雷达图像的数值比较很容易获得淹没区域制图。
例： 2016武汉新洲溃口
例： 三十年河东四十年河西
光学数据源（容易获得的）
雷达数据源（容易获得的）
做水面的日常监测
中国南方：
10米尺度的访问可以做到1月一次的
2米尺度恐怕只能做到一个季度或者半年一次
中国北方：
10米尺度的访问可以做到1月一次的
2米尺度可以做到一月或者季度一次
水量的计算可以有两种，一是精细地计算水的体积，二是粗略地计算水的面积。还可以进一步简化为计算增减体积或者增减面积，这样的差分量往往更容易计算。计算绝对水体体积需要知道水体底部的形态，而随着淤积等情况，这部分数值是难以准确估计的，而上层水体的相对变动则比较容易测量。对于绝对面积的计算来说则需要定义陆水分割的阈值，该数值的改变往往会导致面积的计算扩大或者缩小，但是如果只计算相对变化量则阈值的影响就不存在了。因为计算体积首先要计算面积，所以我们就着重讨论面积的获取。
面积的计算还会碰到浮出水面的水生植物的影响，在计算水量的时候应该把这部分面积也计算在内。但是在用常用的NDWI等指数计算的时候，可能存在一些困难要解决。
可以用2米数据建立河道和湖塘的位置轮廓，即知道可能的水面分布。
然后用10米尺度的在这样的先验知识的情况下建立高时间分辨率的报告，这样准确率肯定比直接在10米尺度提取准确率高。
日常工作的成效往往不如应急事务有显示力度，但是应急工作要卓有成效需要日常的数据准备积累。一些基本底图和前期数据应该不断更新，这样在需要灾害应急的时候只要处理最新的数据并和之前高质量的经过检验的数据比较就能快速制图和决策。
与水量相关的灾害主要是洪涝、干旱，而且以洪涝更为紧急。根据上文分析的情况，善于使用雷达卫星数据是应对洪涝灾害非常必要的手段。洪涝伴生的地质灾害，除了和降雨量有关以外，核心的是该地块内在的地质属性，对地形和植被情况的遥感分析可以帮助划定各个区域的风险等级，综合考虑逐步治理。干旱相对来说比较缓慢，通过光学和雷达都可以对农田等区域的表层土壤水分含量做分析，可以在干旱季节对有限的水资源做最优配置，尽量让多数田地都得到适当的灌溉。
了解用户目前的水面获取的数据质量情况，和周边竞争对手的服务能力。
要降低用户一步到位、不切实际的高要求，以循序渐进不断提高的方式推进服务品质。
目前情况还是以每月10米尺度的水面分析报告较为可行，经济上成本较低，容易形成应用合约。
陈甫 副研究员
中国科学院遥感与数字地球研究所
chenfu@radi.ac.cn
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