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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
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    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
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    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
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    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
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    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
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    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
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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

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