朱長明，張　新，路　明，駱劍承

1. 江蘇師范大學城市與環(huán)境學院, 江蘇 徐州 221116; 2. 中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所, 北京 100101； 3. 河北工程大學水電學院，河北 邯鄲 056038

Lake Storage Change Automatic Detection by Multi-source Remote Sensing without Underwater Terrain Data

ZHU Changming1, ZHANG Xin2, 3, LU Ming3, LUO Jiancheng2

1. Department of Geography and Environment, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, China; 2. Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 3. School of Water Conservancy and Electic Power, Hebei University of Engnieering, Handan 056038, China

Foundation support： The International Science and Technology Cooperation Program of China(No.2010DFA92720); The National Natural Science Foundation of China (Nos.41201460；61375002；41271367); The Special Funds for Scientific Research on Public Causes of the Ministry of Water Resources of China(No.201201092)

湖盆數(shù)據(jù)未知的湖泊動態(tài)庫容遙感監(jiān)測方法

朱長明1，張新2, 3，路明3，駱劍承2

1. 江蘇師范大學城市與環(huán)境學院, 江蘇 徐州 221116; 2. 中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所, 北京 100101； 3. 河北工程大學水電學院，河北 邯鄲 056038

LakeStorageChangeAutomaticDetectionbyMulti-sourceRemoteSensingwithoutUnderwaterTerrainData

ZHUChangming1, ZHANG Xin2, 3,LUMing3, LUO Jiancheng2

1.DepartmentofGeographyandEnvironment,JiangsuNormalUniversity,Xuzhou221116,China; 2.InstituteofRemoteSensingApplications,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China; 3.SchoolofWaterConservancyandElecticPower,HebeiUniversityofEngnieering,Handan056038,China

Foundationsupport：TheInternationalScienceandTechnologyCooperationProgramofChina(No.2010DFA92720);TheNationalNaturalScienceFoundationofChina(Nos.41201460；61375002；41271367);TheSpecialFundsforScientificResearchonPublicCausesoftheMinistryofWaterResourcesofChina(No.201201092)

摘要：針對現(xiàn)有庫容遙感監(jiān)測方法對無湖盆數(shù)據(jù)區(qū)域的湖泊動態(tài)庫容難以直接測算問題，提出了未知湖泊水下地形數(shù)據(jù)的遙感湖泊動態(tài)庫容監(jiān)測方法。該方法通過多源遙感數(shù)據(jù)，匹配相對時相的湖泊面積和水位信息，構(gòu)建并模擬湖盆DEM數(shù)據(jù)，據(jù)此來估算湖泊的動態(tài)庫容。在算法實現(xiàn)上，首先采用分布迭代水體提取從遙感影像提取湖泊的多期動態(tài)邊界；其次，從ICEsat GLAS激光測高數(shù)據(jù)中反演出湖泊的動態(tài)水位高程；第三，依據(jù)時間水位信息，通過鄰近時相匹配，將水位高程賦給湖泊邊界線，生成湖泊等水位線；第四，通過等水位線構(gòu)建TIN(triangulated irregular network)和Kriging 插值，得到模擬湖盆數(shù)字高程模型；最后，依據(jù)模擬湖盆DEM和水體面積分布、水位信息，計算湖泊動態(tài)庫容。試驗通過對博斯騰湖的多年動態(tài)庫容監(jiān)測與真實性檢驗，結(jié)果顯示：最大誤差為2.21×108m3，最小誤差為0.00002×108m3，平均誤差為0.044×108m3，均方根為0.59，相關(guān)系數(shù)達到0.99。

關(guān)鍵詞：湖泊；動態(tài)庫容；遙感監(jiān)測；湖盆數(shù)據(jù)

1引言

湖泊的動態(tài)蓄水量又叫動態(tài)庫容，簡稱“動容”，指的是湖泊蓄水量的動態(tài)變化。通過遙感技術(shù)手段，及時準確地獲取湖泊的蓄水量變化信息，對于水資源合理配置與規(guī)劃、災(zāi)害預(yù)警、防控調(diào)治等方面具有重要的科學意義。動容遙感監(jiān)測已經(jīng)成為水文、水資源遙感最為重要的研究內(nèi)容之一。國內(nèi)外學者已開展了一系列的應(yīng)用研究。例如：文獻[1]基于遙感技術(shù)手段，通過面積和庫容的關(guān)系模型計算了西藏易貢滑坡堰塞湖的庫容；文獻[2]利用實地觀測數(shù)據(jù)建立水庫面積庫容模型，然后通過TM影像計算水庫面積以求出水資源量；文獻[3]從水位庫容模型提取庫容，據(jù)此建立水庫面積庫容關(guān)系模型，實現(xiàn)遙感水庫庫容量的測算；文獻[4]提出利用3次樣條插值生成等高線的方法估算庫容量；文獻[5]應(yīng)用實測水位數(shù)據(jù)和遙感面積數(shù)據(jù)估算和平阿薩巴斯卡三角洲9個湖泊的動態(tài)庫容；文獻[6]提出利用光學遙感影像和雷達測高數(shù)據(jù)相結(jié)合的水庫庫容測算方法；文獻[7]通過遙感、實地湖盆測量和GIS技術(shù)計算納木錯的年際和年內(nèi)水量變化；文獻[8]基于MODIS影像、水文站數(shù)據(jù)和湖盆DEM(digitalelevationmodel)估算洞庭湖的蓄水量；文獻[9]通過水位高程圖與湖盆DEM相減生成水深圖，再根據(jù)柵格水深計算鄱陽湖的庫容。

從目前的研究看，現(xiàn)有基于遙感的動態(tài)庫容計算方法，利用的是湖區(qū)數(shù)字地形數(shù)據(jù)或者面積庫容關(guān)系模型，主要建立在湖盆數(shù)據(jù)已知的基礎(chǔ)上。但是，現(xiàn)實中往往很多湖泊的湖盆數(shù)據(jù)難以直接獲取，尤其是邊遠山區(qū)以及西部無資料或者少資料區(qū)，很多湖泊沒有實測湖盆數(shù)據(jù)。另外，即使擁有歷史湖盆數(shù)據(jù)，由于長期的湖底淤積以及湖泊的其他變化，湖盆水下地形數(shù)據(jù)也需要及時修正。所以，對于有詳細湖盆資料的區(qū)域，湖泊動容計算相對容易。而對于湖盆數(shù)據(jù)未知的區(qū)域，如何通過遙感技術(shù)手段監(jiān)測湖泊的動態(tài)庫容，從目前查閱到的文獻資料來看，相關(guān)研究甚少。為此，本文在現(xiàn)有的湖泊動容研究的基礎(chǔ)上，重點研究沒有湖盆數(shù)據(jù)的情況下，湖泊的動容遙感估測方法，提出了未知水下地形數(shù)據(jù)的湖泊動容多源多時相遙感估測方法。選取新疆博斯騰湖作為研究試驗區(qū)，開展了博湖的多年動容遙感監(jiān)測。試驗結(jié)果表明，遙測的湖泊動容最大誤差為2.21×108m3，平均誤差為0.044×108m3，相關(guān)系數(shù)達到0.99，為無資料區(qū)的湖泊動容監(jiān)測提供了一種方法。

2研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

2.1研究區(qū)概況

博斯騰湖是我國最大的內(nèi)陸淡水湖泊，地處天山南坡焉耆盆地的東南部，位于東經(jīng)86°19′—87°28′，北緯41°46′—42°08′，東西長55km，南北寬25km，面積約為1228km2，湖面海拔約1048m，平均深度9m，最深處17m，屬中生代凹陷湖。湖區(qū)深居內(nèi)陸，屬中溫帶干旱荒漠氣候區(qū)，干旱少雨，蒸發(fā)強烈[10]。近年來，由于氣候變化和人類活動的影響，湖泊“豐-枯”波動變化較大。氣候干旱、水量變化較大，時間序列的多期衛(wèi)星數(shù)據(jù)容易獲取，有利于湖泊動容遙感監(jiān)測。

2.2數(shù)據(jù)源選擇

湖泊水域面積遙感監(jiān)測主要利用研究區(qū)已有的Landsat衛(wèi)星遙感影像和CBERS影像，排除云干擾以及數(shù)據(jù)質(zhì)量較差的影像，構(gòu)建2000年至今博斯騰湖衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)庫，作為湖泊面積遙感動態(tài)監(jiān)測的數(shù)據(jù)源。高程遙感數(shù)據(jù)，采用了NASA(NationalAeronauticsandSpaceAdministration)2003年發(fā)布的ICESatGLAS(icecloudandlandelevationsatellite,geo-sciencelaseraltimetersystem) 衛(wèi)星激光雷達測高數(shù)據(jù)。ICESat是首顆載有激光雷達傳感器的衛(wèi)星遙感平臺，系統(tǒng)采用激光雷達測距比傳統(tǒng)的雷達測距擁有更小更精確的激光光斑，適用于對內(nèi)陸小面積水體高程監(jiān)測[11-12]。文章中用到的驗證數(shù)據(jù)和部分水位高程替代數(shù)據(jù)來自博斯騰湖的觀測統(tǒng)計數(shù)據(jù)。對于光學影像數(shù)據(jù)和激光測高數(shù)據(jù)，需要統(tǒng)一投影和坐標系統(tǒng)。由于光學影像比激光測高數(shù)據(jù)要豐富的多，在數(shù)據(jù)挑選上主要依據(jù)ICESat測高數(shù)據(jù)獲取時間來匹配鄰近時相遙感影像數(shù)據(jù)(見表1)，根據(jù)水位—面積分布信息構(gòu)建模擬湖盆。

表1　遙感主要數(shù)據(jù)源選擇一覽表

注：2001—2002年ICESat未發(fā)射，而此時博斯騰湖處于高水位線，水位高程采用了站點統(tǒng)計數(shù)據(jù)補充

3研究方法

3.1湖泊動庫容測算原理

湖泊庫容是指某一水位以下的蓄水容積[13]，是空間某曲面與某一基準面之間的空間體積，也可以理解為：能包容的最大體積。庫容計算的實質(zhì)就是計算包容體的最大體積，見圖1。圖中，t1時刻的庫容為H1基準面與湖盆曲面與之間的空間體積；t2時刻的庫容為H2基準面與湖盆曲面與之間的空間體積。那么t1、t2時刻的動態(tài)庫容(Qc)就可以表達如下

Qc=Qt2-Qt1=ΔH2+A+B

(1)

式中， Qt2為t2時刻的庫容；Qt1為t1時刻的庫容；ΔH2為中間矩形部分；A、B為兩側(cè)鍥形部分。

3.2無湖盆動容測算

湖盆地形數(shù)據(jù)未知的湖泊動態(tài)庫容遙感監(jiān)測方法， 技術(shù)流程見圖2。整體流程由水體提取、水位反演、湖盆模擬和動態(tài)庫容計算四大模塊構(gòu)成。首先，利用多源多時相遙感影像提取湖泊的面積動態(tài)信息；然后，從ICESat激光測高點云數(shù)據(jù)中反演出湖泊的動態(tài)水位高程；第三，綜合利用多光譜遙感數(shù)據(jù)和衛(wèi)星測高程數(shù)據(jù)，根據(jù)面積水位信息匹對，獲得湖泊在空間上變化的等水位線——等高線；第四，通過等高線構(gòu)TIN和kriging插值[14]，模擬得到湖泊的水下地形(DEM)；最后，依據(jù)湖盆DEM和湖泊水邊線，計算湖泊動態(tài)庫容。

圖1　湖泊動態(tài)庫容示意圖Fig.1　Sketch map of lake dynamic storage

圖2　湖泊動容遙感監(jiān)測算法流程Fig.2　Flowchart of lake dynamic storage remote sensing detection

在湖泊水體分布信息提取上，根據(jù)NDWI(normaldifferencewaterindex)[15]統(tǒng)計直方圖雙峰分布特征[16-17]，本文采用了“全局—局部”自適應(yīng)迭代的方法[18]，用動態(tài)自適應(yīng)閾值分割代替固定閾值分割[19-20]，實現(xiàn)水體高精度提取?；贗CEsat水位信息反演上，首先將數(shù)據(jù)水準面轉(zhuǎn)換到基于平均海平面；然后通過空間分析，從湖泊圖層中， 選取落在湖泊內(nèi)的ICESat激光點云數(shù)據(jù)，

再次根據(jù)每個觀測日內(nèi)水位的最大/最小水位、標準方差，剔除一些被云層干擾的激光點刪除當日水位異常的高程點；最后，根據(jù)有效激光點云計算湖泊的水位高程，見式(2)[21]

(2)

式中，H是湖泊水位高程；Ei是陸面水位高程；Gi是大地水準面；n為落在湖中有效激光點云的數(shù)量。

3.2.1構(gòu)建湖盆DEM

湖盆DEM的模擬構(gòu)建是未知水下地形的湖泊動態(tài)庫容遙感監(jiān)測中比較關(guān)鍵的一步。由于湖泊的面積分布變化，同時記錄了湖泊的水位高程在空間上的分布信息，那么綜合利用遙測湖泊邊界線和同一時間水位高程信息，可獲得湖泊在時間和空間上變化的等水位線——等高線，變化的湖面生成不同高程的等高線，據(jù)此來模擬未知的湖盆地形。

具體技術(shù)流程見圖3。首先，根據(jù)“全局—局部”迭代的水體提取結(jié)果，整飾湖泊水體邊界線，見圖3(b)；然后，依據(jù)時間水位信息，將水位高程信息賦值給湖泊邊界線，生成水位高程等值線圖。通過不同時相的時間序列的湖泊邊界圖層疊加，生成湖泊等水位線分布圖(湖泊水位等高線)，見圖3(c)。再通過構(gòu)TIN(triangulatedirregularnetwork)算法，依據(jù)湖泊等深度線創(chuàng)建TIN模型，見圖3(d)；最后通過Kriking插值將TIN轉(zhuǎn)為柵格數(shù)據(jù)，構(gòu)建出湖泊地形的DEM(digitalelevationmodel)模型見圖3(e)。

圖3　湖盆DEM生成示意圖Fig.3　Conceptual framework of basin DEM simulation

3.2.2湖泊動容計算

通過以上步驟，得到了研究區(qū)的湖盆模擬DEM數(shù)據(jù)，將是遙感估算湖泊水量變化的重要依據(jù)。根據(jù)湖泊動態(tài)庫容計算原理(見式(1)，圖1)，在構(gòu)建了湖泊地形的DEM后，湖泊的動態(tài)庫容可以進一步表達為

(3)

式中，Pt1i為t1時刻的單個像元面積；m為湖面像元總數(shù)；Pt2i為t2時刻的單個像元面積；n為湖面像元總數(shù)；Et2為t2時刻的水位高程；Et1為t1時刻的水位高程；Hi為湖盆像素的高程信息。通過式(3)和相關(guān)參數(shù)獲取模塊可快速計算出湖泊的動態(tài)庫容。

4試驗與結(jié)果分析

4.1試驗結(jié)果

根據(jù)無湖盆資料區(qū)的湖泊動容計算算法流程，計算出博斯騰湖的湖泊動態(tài)庫容，見圖4動態(tài)庫容變化柱狀圖。從圖4中可以清晰地看出，博斯騰湖2000年以來的庫容動態(tài)變化情況?？傮w上博斯騰湖泊的庫容在減小，而縮減的過程又可以分為兩個階段。以2004年為界，2000—2004年庫容變化較大，動庫容擬合線波動性較強烈；2004—2010年動態(tài)庫容擬合曲線波動較小，說明湖泊庫容相對穩(wěn)定。

圖4　湖泊庫容動態(tài)變化柱狀圖Fig.4　Histogram of Bosten lake storage change

4.2精度評價與誤差分析

為了驗證反演結(jié)果的真實可信性。文章將通過遙感技術(shù)手段監(jiān)測的博斯騰湖動態(tài)庫容信息，同臺站的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行了對比分析。結(jié)果顯示，動態(tài)庫容相關(guān)系數(shù)達到0.99，平均誤差為0.044×108m3，最大誤差為2.21×108m3，誤差最小值僅為0.000 2×108m3，均方根為0.59，見圖5。以上誤差統(tǒng)計數(shù)據(jù)說明，利用該方法監(jiān)測的博斯騰湖泊動態(tài)庫容信息精度較高，結(jié)果高度可信。

在誤差源方面，影響湖泊動態(tài)庫容的估算精度來自多方面，如：水邊線提取、等值線生成、DEM插值等各個環(huán)節(jié)中。但是，概括起來主要為數(shù)據(jù)源誤差和算法系統(tǒng)誤差。通過誤差變化特征曲線(圖5)和庫容變化曲線(圖4)對照發(fā)現(xiàn)，兩者變化特征基本一致，最大誤差出現(xiàn)在面積-水位數(shù)據(jù)波動值比最大的地方。這說明，雖然提取的過程中每個步驟對精度都有影響，但是，由于水體提取、DEM插值等采用了比較成熟的算法，對系統(tǒng)誤差有嚴格的控制。另外，動容計算通過差值運算，系統(tǒng)誤差又相互抵消一部分。所以綜合看來，數(shù)據(jù)源誤差是動態(tài)庫容計算精度的主要影響因素。

選取水位由低到高的10期數(shù)據(jù)，通過模擬手段改變對博斯騰湖的觀測密度，分別計算的動態(tài)庫容和誤差分布，繪制誤差動態(tài)曲線圖，見圖6。從中可以看出動態(tài)庫容誤差與觀測期數(shù)基本可以滿足負冪指數(shù)關(guān)系，擬合方程為

圖5　動態(tài)庫容估算誤差分布圖Fig.5　Histogram of estimation errors distribution

y=15.385x-1.049

(4)

隨著觀測期數(shù)的增加，誤差越來越小。因此，獲取高密度的湖泊等水位線，對湖泊的動態(tài)庫容估算精度至關(guān)重要，動庫容的估算精度直接受到觀測密度的影響。湖泊等水位線越密集，構(gòu)建湖盆DEM越精確，估算的動容精度也就越高。

圖6　誤差動態(tài)曲線Fig.6　Dynamic error curve

5結(jié)論

利用多源衛(wèi)星遙感技術(shù)進行湖泊制圖與動容計算，是及時、快速獲取大面積湖泊水文信息和數(shù)據(jù)更新的重要手段。但是，對于人際罕至的高寒地區(qū)、浩瀚無際的沙漠地區(qū)等無資料或少資料區(qū)，湖泊的精確地形數(shù)據(jù)很難獲得，甚至根本沒有。這對傳統(tǒng)的遙感湖泊動容估算來說，無疑是一個限制因素?？紤]到湖泊的面積變化同時記錄了湖泊的水位高程在空間上的分布信息，變化的湖面生成不同高程的等高線。在綜合利用多光譜遙感數(shù)據(jù)和衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，本文提出了基于完全遙感的湖盆地形數(shù)據(jù)未知的湖泊水量變化估算方法。通過對多年的博斯騰湖動態(tài)庫容變化的監(jiān)測，結(jié)果表明測算的湖泊水量變化精度較高。從而得到以下結(jié)論：

(1) 在無湖盆資料區(qū)的湖泊動容遙感自動監(jiān)測方面，通過面積水位數(shù)據(jù)構(gòu)建模擬湖盆，方法具有可行性。

(2) 完全利用空間遙測技術(shù)，避免了傳統(tǒng)的庫容變化計算手段中對于各種水文、地形資料等數(shù)據(jù)的依賴，算法流程限制因素少，可進一步優(yōu)化應(yīng)用于無資料或少資料區(qū)的湖泊水資源遙感調(diào)查。

當然，目前的研究也存在一些不足之處，如：方法理論建立在水面準靜止水平且湖泊經(jīng)歷了豐枯變化等前提假設(shè)基礎(chǔ)上，考慮的是水面水平情況下庫容動態(tài)變化，對于洪峰過境，大面積的水域高程落差沒有考慮。另外，誤差的控制上依賴于動態(tài)觀測密度，因此對數(shù)據(jù)的監(jiān)測密度要求較高，有待于進一步改進提高。

參考文獻：

[1]LVJietang,WANGZhihua,ZHOUChenghu.ATentativeDiscussionontheMonitoringoftheYigongLandslide-blockedLakewithSatelliteRemoteSensingTechnique[J].ActaGeoscientiaSinica, 2002, 23(4): 363-368. (呂杰堂, 王治華, 周成虎. 西藏易貢滑坡堰塞湖的衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法初探[J]. 地球?qū)W報, 2002, 23(4): 363-368.)

[2]QIAOPinglin,ZHANGJixian,LIHaitao,etal.ReserviorWaterStorageRemoteSensingMonitoringMethodStudy[J].ScienceofSurveyingandMapping, 2003, 28(3): 55-57. (喬平林, 張繼賢, 李海濤, 等. 水庫容水量遙感監(jiān)測方法研究[J]. 測繪科學, 2003, 28(3): 55-57.)

[3]TIANYu,LINZongjian,LUXiushan,etal.RemoteSensingApplicationinReseviorStorageCalculation[J].ChinaRuralWaterandHydropower, 2007(3):17-22. (田雨, 林宗堅, 盧秀山, 等. 遙感技術(shù)在水庫水容量測算中的應(yīng)用[J]. 中國農(nóng)村水利水電, 2007(3): 17-22.)

[4]FOTEINOPOULOSP.CubicSplineInterpolationtoDevelopContoursofLargeReservoirsandEvaluateAreaandVolume[J].AdvancesinEngineeringSoftware, 2009, 40(1): 23-29.

[5]SMITHLC,PAVELSKYTM.RemoteSensingofVolumetricStorageChangesinLakes[J].EarthSurfaceProcessandLandforms, 2009, 34: 1353-1358.

[6]ABILEAHP,VIGNUDELLIS.ACompletelyRemoteSensingApproachtoMonitoringReservoirsWaterVolume[J].InternationalWaterTechnologyJournal, 2011, 1(1): 59-72.

[7]ZHANGBing,WUYanhong,ZHULiping,etal.EstimationandTrendDetectionofWaterStorageatNamCoLake,CentralTibetanPlateau[J].JournalofHydrology, 2011, 405: 161-170.

[8]CAIQing,HUANGLu,LIANGJie,etal.EstimationoftheWaterVolumeoftheDongtingLakewithTERRA/MODISData[J].JournalofHunanUniversity:NaturalSciences, 2012, 39(4): 64-69. (蔡青, 黃璐, 梁婕. 基于MODIS遙感影像數(shù)據(jù)的洞庭湖蓄水量估算[J]. 湖南大學學報:自然科學版, 2012, 39(4): 64-69.)

[9]LIUDong,LIYan.PoyangLakeAreaandCapacityEstimationBasedonRemoteSensingTechnology[J].RemoteSensingInformation, 2012(2): 57-61. (劉東, 李艷. 基于遙感技術(shù)的鄱陽湖面積庫容估算[J]. 遙感信息, 2012(2): 57-61.)

[10]ZHANGJianping.Eco-environmentSituationofBostenLakeBasinandItsCountermeasures[J].EnvironmentalScienceandTechnology, 2010, 23(Sup2): 76-79. (張建平. 博斯騰湖流域生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀及治理對策淺析[J]. 環(huán)境科技, 2010, 23(Sup2): 76-79.)

[11]FANChunbo,LIJiancheng,WANGdan,etal.ApplicationofICESattoGeoscienceResearch[J].JournalofGeodesyandGeodynamics, 2005, 25(2): 94-98. (范春波, 李建成, 王丹, 等. 激光高度計衛(wèi)星ICESAT在地學研究中的應(yīng)用[J]. 大地測量與地球動力學, 2005, 25(2): 94- 98.)

[12]ABSHIREJB,SUNXL,RIRISH,etal.GeoscienceLaserAltimeterSystem(GLAS)ontheICESatMission:On-orbitMeasurementPerformance[J].GeophysicalResearchLetters, 2005, 32(21): 21-32.

[13]MIHongyan,ZAIJian,JIANGXinhua.ContrastandAnalysisofReservoirStorageCalculationMethods[J].SurveyingandMappingofGeologyandMineralResources, 2007, 23(2): 1-4. (米鴻燕, 宰建, 蔣興華. 靜庫容計算方法的比較分析[J]. 地礦測繪, 2007, 23(2): 1-4.)

[14]ZENGHuaien,HUANGShengxiang.ResearchonSpatialDataInterpolationBasedonKrigingInterpolation[J].EngineeringofSurveyingAndMapping, 2007, 16(5): 5-10. (曾懷恩, 黃聲享. 基于Kriging方法的空間數(shù)據(jù)插值研究[J]. 測繪工程, 2007, 16(5): 5-10.)

[15]MCFEETERSSK.TheUseofNormalizedDifferenceWaterIndex(NDWI)intheDelineationofOpenWaterFeatures[J].InternationalJournalofRemoteSensing, 1996, 17(7): 1425-1432.

[16]SOHNHG,JEZEKKC.MappingIceSheetMarginsfromERS-1SARandSPOTImagery[J].InternationalJournalofRemoteSensing, 1999, 20: 3201-3216.

[17]LIUH,JEZEKKC.AutomatedExtractionofCoastlinefromSatelliteImagerybyIntegratingCannyEdgeDetectionandLocallyAdaptiveThresholdMethod[J].InternationalJournalofRemoteSensing, 2004, 25(5): 937-958.

[18]LUOJiancheng,SHENGYongwei,SHENZhanfeng,etal.AutomaticandHigh-preciseExtractionforWaterInformationfromMultispectralImageswiththeStep-by-stepIterativeTransformationMechanism[J].JournalofRemoteSensing, 2009, 13(4): 610-615. (駱劍承, 盛永偉, 沈占鋒, 等. 基于分步迭代的多光譜遙感水體信息高精度自動提取方法研究[J]. 遙感學報, 2009, 13(4): 610-615.)

[19]ZHUChangming,LUOJiancheng,SHENZhanfeng,etal.RiverLinearWaterAdaptiveAuto-extractiononRemoteSensingImageAidedbyDEM[J].ActaGeodaeticaetCartographicaSinica, 2013, 42(2): 277-283. (朱長明,駱劍承,沈占鋒,等.DEM輔助下的河道細小線性水體自適應(yīng)迭代提取[J]. 測繪學報, 2013, 42(2): 277-283.)

[20]LIJunli,SHENGYongwei,LUOJiancheng.AutomaticExtractionofHimalayanGlacialLakeswithRemoteSensing[J].JournalofRemoteSensing, 2011, 15(1): 29-43. (李均力, 盛永偉, 駱劍承. 喜馬拉雅山地區(qū)冰湖信息的遙感自動化提取[J].遙感學報, 2011, 15(1): 29-43.)

[21]ZHUChangming,LUOJiancheng,LIJunli,etal.BostenLakeWetlandsWaterLevelAutomaticRetrievalandTrendsAnalysisBasedonICESatGlobalLaserPointData[J].LectureNotesinComputerScience, 2012, 7202: 582-590.

(責任編輯：叢樹平)

修回日期： 2014-07-10

Firstauthor：ZHUChangming(1983—),male,PhD,assistantreasearchfellow,majorsinremotesensinginformationautomaticextractionandaridwetlandseco-environmentchangedetection.

E-mail：changmingzhu@yeah.net

Vol.44,No.3

ActaGeodaeticaetCartographicaSinica

March,2015

中圖分類號：P237

文獻標識碼：A

文章編號：1001-1595(2015)03-0309-07

基金項目：國際科技合作項目(2010DFA92720); 國家自然科學基金(41201460; 61375002; 41271367); 水利部公益性行業(yè)科研專項(201201092)

收稿日期：2013-09-30

第一作者簡介：朱長明(1983—)，男，博士，助理研究員，研究方向為遙感信息智能提取、干旱區(qū)水文水資源及濕地生態(tài)環(huán)境遙感。

Abstract：Focusing on lake underwater terrain unknown and dynamic storage that is difficult to obtain by the traditional methods, a new method is proposed for lake dynamic storage estimation by multi-source and multi-temporal remote sensing without underwater terrain data. The details are as follows. Firstly, extraction dynamic lake boundary through steps by steps adaptive iteration water body detection algorithm from multi-temporal remote sensing imagery. And then, retrieve water level information from ICESat GLAS laser point data. Thirdly, comprehensive utilizing lake area and elevation data, the lake boundary is converted to contour of water by the water level is assigned to the lake boundary line, according to the time and water level information. Fourthly, through the contour line construction TIN (triangulated irregular network) model and Kriging interpolation, it is gotten that the simulated three-dimensional lake digital elevation model. Finally, on the basis of simulated DEM, it is calculated that the dynamic lake volume, lake area distribution and water level information. The Bosten lake is selected as a case studying to verify the algorithm. The area and dynamic water storage variations of Bosten lake are detected since 2000. The results show that, the maximum error is 2.21× 108m3, the minimum error is 0.00002× 108m3, the average error is 0.044×108m3, the root mean square is 0.59 and the correlation coefficient reached 0.99.

Key words：lake; dynamic storages; remote sensing detection; underwater terrain

引文格式：ZHUChangming,ZHANGXin,LUming,etal.LakeStorageChangeAutomaticDetectionbyMulti-sourceRemoteSensingwithoutUnderwaterTerrainData[J].ActaGeodaeticaetCartographicaSinica,2015,44(3):309-315.(朱長明，張新，路明，等.湖盆數(shù)據(jù)未知的湖泊動態(tài)庫容遙感監(jiān)測方法[J].測繪學報，2015,44(3)：309-315.)DOI:10.11947/j.AGCS.2015.20130438