高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于多源雷达遥感技术的黄河径流反演研究

闵林 王宁 毋琳 李宁 赵建辉

闵林, 王宁, 毋琳, 李宁, 赵建辉. 基于多源雷达遥感技术的黄河径流反演研究[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(7): 1590-1598. doi: 10.11999/JEIT190494
引用本文: 闵林, 王宁, 毋琳, 李宁, 赵建辉. 基于多源雷达遥感技术的黄河径流反演研究[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(7): 1590-1598. doi: 10.11999/JEIT190494
Lin MIN, Ning WANG, Lin WU, Ning LI, Jianhui ZHAO. Inversion of Yellow River Runoff Based on Multi-source Radar Remote Sensing Technology[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2020, 42(7): 1590-1598. doi: 10.11999/JEIT190494
Citation: Lin MIN, Ning WANG, Lin WU, Ning LI, Jianhui ZHAO. Inversion of Yellow River Runoff Based on Multi-source Radar Remote Sensing Technology[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2020, 42(7): 1590-1598. doi: 10.11999/JEIT190494

基于多源雷达遥感技术的黄河径流反演研究

doi: 10.11999/JEIT190494
基金项目: 国家自然科学基金(U1604145, 61871175, 61601437),河南省高等学校重点科研项目(18B520010, 19A420005),河南省科技攻关计划项目(182102210233, 192102210082),河南省青年人才托举工程(2019HYTP006)
详细信息
    作者简介:

    闵林:男,1963年生,教授,研究方向为SAR图像处理

    王宁:男,1995年生,硕士生,研究方向为SAR图像处理

    毋琳:女,1978年生,副教授,研究方向为SAR图像处理

    李宁:男,1987年生,教授,研究方向为多模式合成孔径雷达成像及其应用技术方面的研究

    赵建辉:男,1980年生,副教授,研究方向为SAR图像处理

    通讯作者:

    赵建辉 jhzhao@henu.edu.cn

  • 中图分类号: TN958

Inversion of Yellow River Runoff Based on Multi-source Radar Remote Sensing Technology

Funds: The National Natural Science Foundation of China (U1604145, 61871175, 61601437), The College Key Research Project of Henan Province (18B520010, 19A420005), The Plan of Science and Technology of Henan Province (182102210233, 192102210082), The Youth Talent Lifting Project of Henan Province (2019HYTP006)
  • 摘要:

    黄河是我国华北地区重要的水资源,采用雷达遥感方式对其径流进行监测可以便捷地反映出黄河的旱涝变化趋势,具有重要的现实意义。目前,雷达遥感径流反演常用雷达高度计(RA)获取水位信息用以构建水深-径流模型,这种方法忽略了河面变化对径流波动的影响,具有一定的局限性。该文提出一种基于多源雷达遥感技术的径流计算模型(MRRS-RCM),综合应用RA测高技术与合成孔径雷达(SAR)信息提取技术,以曼宁公式为基础,构建MRRS-RCM模型实现径流反演。该文选取黄河下游3个研究站点进行径流反演实验,结果证明MRRS-RCM模型径流反演结果的相对均方根误差(RRMSE)达到13.969%,优于传统径流监测15%~20%的精度要求。

  • 图  1  基于MRRS-RCM模型的径流反演方法处理流程

    图  2  研究区域

    图  3  研究站点卫星提取水位与实测水位对比

    图  4  河面提取结果

    图  5  研究站点河宽拟合结果

    图  6  研究站点水深-径流模型拟合结果

    图  7  研究站点MRRS-RCM模型拟合结果

    图  8  研究站点模型反演径流与实测径流对比

    表  1  研究站点空间信息表

    站点地理坐标所属河段水文站距离(km)
    A113.667, 34.915花园口2.9
    B114.764, 34.893夹河滩2.2
    C115.158, 35.419高村9.5
    下载: 导出CSV

    表  2  RA数据信息表

    站点数据名称重访周期(d)卫星轨道波段最小目标宽度(m)数据级别数据来源
    ASentinel-3A27095Ku300Level-2ESA
    BJason-310164Ku500Level-2CNES
    CJason-310001Ku500Level-2CNES
    下载: 导出CSV

    表  3  遥感数据时间表

    数据名称数据类型建模数据时间测试数据时间
    Sentinel-3ARA2017.01-2018.122019.01-2019.08
    Jason-3RA2018.01-2018.122019.01-2019.08
    Sentinel-1ASAR2018.01-2018.122019.01-2019.08
    下载: 导出CSV

    表  4  水位提取结果精度评价表

    站点R-squareRMSE(m)RRMSE(%)
    A0.94740.16390.182
    B0.95070.12440.170
    C0.94810.15320.258
    下载: 导出CSV

    表  5  河宽拟合结果精度评价表

    站点河宽-水位R-square河宽-径流R-square
    A0.8340.906
    B0.8790.921
    C0.9080.917
    下载: 导出CSV

    表  6  径流结果精度评价表

    站点R-squareRMSE(m3)RRMSE(%)
    MRRS-RCM模型水深-径流模型MRRS-RCM模型水深-径流模型MRRS-RCM模型水深-径流模型
    A0.96940.8647201.2287.912.62220.773
    B0.95640.8902218.6291.614.54619.801
    C0.95370.8874193.8296.214.73920.393
    下载: 导出CSV
  • 张少文. 黄河流域天然年径流变化特性分析及其预测[D]. [博士论文], 四川大学, 2005.

    ZHANG Shaowen. Yellow River annual runoff analysis and its forecast[D]. [Ph.D. dissertation], Sichuan University, 2005.
    HUNDECHA Y and BÁRDOSSY A. Modeling of the effect of land use changes on the runoff generation of a river basin through parameter regionalization of a watershed model[J]. Journal of Hydrology, 2004, 292(1/4): 281–295. doi: 10.1016/j.jhydrol.2004.01.002
    TONG Xiaohua, PAN Haiyan, XIE Huan, et al. Estimating water volume variations in Lake Victoria over the past 22 years using multi-mission altimetry and remotely sensed images[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 187: 400–413. doi: 10.1016/j.rse.2016.10.012
    PAPA F, DURAND F, ROSSOW W B, et al. Satellite altimeter-derived monthly discharge of the Ganga-Brahmaputra River and its seasonal to interannual variations from 1993 to 2008[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2010, 115(C12): C12013. doi: 10.1029/2009JC006075
    PAPA F, BALA S K, PANDEY R K, et al. Ganga - Brahmaputra river discharge from Jason-2 radar altimetry: An update to the long-term satellite-derived estimates of continental freshwater forcing flux into the Bay of Bengal[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2012, 117(C11): C11021. doi: 10.1029/2012JC008158
    SICHANGI A W, WANG Lei, YANG Kun, et al. Estimating continental river basin discharges using multiple remote sensing data sets[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 179: 36–53. doi: 10.1016/j.rse.2016.03.019
    袁翠. 基于雷达高度计的内陆水体应用研究[D]. [硕士论文], 中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所), 2017.

    YUAN Cui. Applied research on radar altimetry over inland waters[D]. [Master dissertation], University of Chinese Academy of Sciences (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences), 2017.
    WU Lin, WANG Le, MIN Lin, et al. Discrimination of algal-bloom using spaceborne SAR observations of great lakes in China[J]. Remote Sensing, 2018, 10(5): 767. doi: 10.3390/rs10050767
    BRAKENRIDGE G R, KNOX J C, PAYLOR II E D, et al. Radar remote sensing aids study of the Great Flood of 1993[J]. Eos, Transactions American Geophysical Union, 1994, 75(45): 521–527. doi: 10.1029/EO075i045p00521
    SMITH L C, ISACKS B L, FORSTER R R, et al. Estimation of discharge from braided glacial rivers using ERS 1 synthetic aperture radar: First results[J]. Water Resources Research, 1995, 31(5): 1325–1329. doi: 10.1029/95wr00145
    冷英, 刘忠玲, 张衡, 等. 一种改进的ACM算法及其在鄱阳湖水域监测中的应用[J]. 电子与信息学报, 2017, 39(5): 1064–1070. doi: 10.11999/JEIT160870

    LENG Ying, LIU Zhongling, ZHANG Heng, et al. Improved ACM algorithm for Poyang lake monitoring[J]. Journal of Electronics &Information Technology, 2017, 39(5): 1064–1070. doi: 10.11999/JEIT160870
    郭拯危, 王乐, 宋国磊. 基于混合模糊的SAR图像水陆分割算法[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 62–67. doi: 10.6046/gtzyyg.2018.04.10

    GUO Zhengwei, WANG Le, and SONG Guolei. SAR image land and water segmentation algorithm based on hybrid fuzzy[J]. Remote Sensing for Land &Resources, 2018, 30(4): 62–67. doi: 10.6046/gtzyyg.2018.04.10
    FRAPPART F, CALMANT S, CAUHOPÉ M, et al. Preliminary results of ENVISAT RA-2-derived water levels validation over the Amazon basin[J]. Remote Sensing of Environment, 2006, 100(2): 252–264. doi: 10.1016/j.rse.2005.10.027
    张胜军, 金涛勇, 褚永海, 等. Cryosat-2数据的大地水准面分辨能力研究[J]. 武汉大学学报: 信息科学版, 2016, 41(6): 759–764. doi: 10.13203/j.whugis20140829

    ZHANG Shengjun, JIN Taoyong, CHU Yonghai, et al. Estimation of the resolution capability of the cryosat-2 altimeter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(6): 759–764. doi: 10.13203/j.whugis20140829
    BIANCAMARIA S, SCHAEDELE T, BLUMSTEIN D, et al. Validation of Jason-3 tracking modes over French rivers[J]. Remote Sensing of Environment, 2018, 209: 77–89. doi: 10.1016/j.rse.2018.02.037
    CRÉTAUX J F and BIRKETT C. Lake studies from satellite radar altimetry[J]. Comptes Rendus Geoscience, 2006, 338(14/15): 1098–1112. doi: 10.1016/j.crte.2006.08.002
    ZAWADZKI L and ABLAIN M. Accuracy of the mean sea level continuous record with future altimetric missions: Jason-3 vs. Sentinel-3a[J]. Ocean Science, 2016, 12(1): 9–18. doi: 10.5194/os-12-9-2016
    谌华, 郭伟, 杨双宝, 等. 一种合成孔径雷达高度计定标方法[J]. 电子与信息学报, 2017, 39(9): 2232–2237. doi: 10.11999/JEIT161363

    CHEN Hua, GUO Wei, YANG Shuangbao, et al. A method of calibration of SAR altimeter[J]. Journal of Electronics &Information Technology, 2017, 39(9): 2232–2237. doi: 10.11999/JEIT161363
    汤玲英, 刘雯, 杨东, 等. 基于面向对象方法的Sentinel-1A SAR在洪水监测中的应用[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(3): 377–384. doi: 10.12082/dqxxkx.2018.170599

    TANG Lingying, LIU Wen, YANG Dong, et al. Flooding monitoring application based on the object-oriented method and Sentinel-1A SAR data[J]. Journal of Geo-Information Science, 2018, 20(3): 377–384. doi: 10.12082/dqxxkx.2018.170599
    张运国, 周爱春, 王爱丽. 黄河第1号洪水形成小浪底水库开闸泄洪[EB/OL]. http://www.cma.gov.cn/2011xwzx/2011xqxxw/2011xqxyw/201907/t20190702_528794.html, 2019.

    ZHANG Yunguo, ZHOU Aichun and WANG Aili. The formation of No.1 flood in the Yellow River - Opening of Xiaolangdi reservoir to discharge flood[EB/OL]. http://www.cma.gov.cn/2011xwzx/2011xqxxw/2011xqxyw/201907/t20190702_528794.html, 2019.
  • 加载中
图(8) / 表(6)
计量
  • 文章访问数:  2319
  • HTML全文浏览量:  928
  • PDF下载量:  119
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2019-07-03
  • 修回日期:  2020-01-22
  • 网络出版日期:  2020-03-27
  • 刊出日期:  2020-07-23

目录

    /

    返回文章
    返回