韓 萍，王 晉2，，張相忠

（1.山東城市建設(shè)職業(yè)學(xué)院環(huán)境工程系，濟(jì)南 250103；2.山東建筑大學(xué)資源與環(huán)境創(chuàng)新研究院，濟(jì)南 250101；3.青島市城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，山東青島 266023）

0 引 言

DEM 數(shù)據(jù)是在水系路徑、匯水區(qū)邊界、傾泄點(diǎn)位置、徑流量等水文特征提取時(shí)常用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源［1］。因此，以上水文特征的提取精度對(duì)DEM 的空間分辨率與測(cè)高精度是十分敏感的［2，3］。受當(dāng)時(shí)技術(shù)所限，SRTM DEM、ASTER GDEM 的空間分辨率僅有30 m，測(cè)高精度不足15 m，皆相對(duì)較低［4-6］。隨著SAR技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，可獲取SAR 影像的分辨率相應(yīng)得到提高，應(yīng)用InSAR 技術(shù)得到的DEM 產(chǎn)品精度也隨之提高［7］。例如，通過(guò)應(yīng)用InSAR 技術(shù)及Sentinel-1A/B、ENVISAT ASAR、COSMO SkyMed、TerraSAR-X/TanDEM-X 等SAR 影像得到DEM 產(chǎn)品的空間分辨率與測(cè)高精度顯著優(yōu)于SRTM DEM 與ASTER GDEM產(chǎn)品［8］。

為了對(duì)比分析基于不同精度的DEM 提取得到的小流域水文特征結(jié)果精度，本研究以SRTM DEM、ASTER GDEM 及Sentinel-1A-SAR 影像為數(shù)據(jù)源，以青島市部分地區(qū)為研究范圍，首先通過(guò)InSAR 技術(shù)及Sentinel-1A 影像得到精度相對(duì)較高的InSAR DEM；然后分別對(duì)比分析SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 的DEM 測(cè)高精度；最后基于ArcGIS 的Hydrology 水文分析工具及3 種不同DEM 數(shù)據(jù)分別提取研究區(qū)的水系路徑、小流域邊界、傾泄點(diǎn)位置等水文特征參數(shù)，并與實(shí)際水系路徑與傾泄點(diǎn)位置進(jìn)行對(duì)比分析。具體技術(shù)路線見(jiàn)圖1。

圖1 研究技術(shù)路線Fig.1 Research technology route

1 研究對(duì)象

研究范圍為青島市市內(nèi)三區(qū)、嶗山區(qū)、城陽(yáng)區(qū)和即墨區(qū)，提取分析的水系包含流浩河、周疃河、張村河、白沙河、墨水河、桃源河?；诟叻直媛蔬b感光學(xué)影像、2020年青島市水資源公報(bào)及野外調(diào)研校驗(yàn)結(jié)果，得到以上6 條水系的現(xiàn)狀分布情況。水系具體分布結(jié)果見(jiàn)圖2。

圖2 研究區(qū)遙感影像和實(shí)際水系分布Fig.2 Remote sensing image and actual water system distribution of the study area

2 研究方法

2.1 SRTM DEM 及ASTER GDEM 獲取

SRTM DEM 及ASTER GDEM 數(shù)據(jù)分別來(lái)自美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局（United States Geological Survey-USGS）及日本宇宙航空研究開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)（Japan Aerospace Exploration Agency-JAXA）。其中SRTM-DEM 是2002年美國(guó)發(fā)射的“奮進(jìn)”號(hào)航天飛機(jī)的地形測(cè)繪產(chǎn)品；ASTER GDEM 是2009年公布的基于Terra 衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)形成的地形測(cè)繪產(chǎn)品。原影像經(jīng)過(guò)裁剪、渲染等預(yù)處理，得到研究區(qū)的SRTM DEM及ASTER GDEM 空間分布結(jié)果圖3。

圖3 研究區(qū)SRTM DEM 及ASTER GDEM 空間分布Fig.3 Spatial distribution of SRTM DEM and ASTER GDEM in the study area

2.2 使用INSAR技術(shù)提取DEM

InSAR 技術(shù)基于兩幅具有相干性的單視復(fù)數(shù)圖像及其干涉相位獲取地面DEM。隨著SAR 影像質(zhì)量的提高，通過(guò)In-SAR 技術(shù)獲取地形信息的精度也在逐步提高［9，10］。通常，基于InSAR 技術(shù)提取DEM 的流程主要包括基線估算及干涉圖生成、濾波、相位解纏、軌道精煉和重去平、相位轉(zhuǎn)高程和地理編碼等步驟［11］?；跉W空局的Sentinel-1A-IW-SLC 影像（兩景SAR 影像的時(shí)相分別為2018年12月31日和2019年01月12日，影像入射角均為38.91，極化方式均為VV 極化［12］），通過(guò)InSAR 技術(shù)提取得到的研究區(qū)InSAR DEM 空間分辨率為20 m×20 m。

2.2.1 基線估算及干涉圖生成

兩景SAR 影像可以進(jìn)行干涉分析的前提是空間基線小于臨界基線的1/3。經(jīng)過(guò)估算，本研究?jī)删坝跋竦幕€距離為111.315 m，遠(yuǎn)小于臨界基線6 422.948 m。此外，時(shí)間基線為12 d，同樣滿足進(jìn)行干涉分析的理想條件。將兩景SAR 影像進(jìn)行復(fù)共軛相乘即可得到研究區(qū)的干涉圖。去平后得到的干涉圖條紋表示研究區(qū)的地形相位信息。

2.2.2 濾波及相位解纏

采用可顯著提高干涉條紋清晰度的Goldstein 濾波法抑制兩景SAR 影像之間的失相干噪聲。相位解纏表示對(duì)去平和濾波后的相位進(jìn)行解纏處理，使相位與線性變化的實(shí)際地形信息相對(duì)應(yīng)，進(jìn)而確定地形的真實(shí)相位，反演得到對(duì)應(yīng)的高程信息。本研究采用分解等級(jí)為“-1”的最小費(fèi)流法進(jìn)行相位解纏。

2.2.3 軌道精煉和重去平

軌道精煉和重去平的目的是消除可能存在的斜坡相位，對(duì)衛(wèi)星軌道和相位偏移進(jìn)行糾正。需要注意的是，在研究中需選擇研究區(qū)內(nèi)相干性高、相位質(zhì)量好的控制點(diǎn)進(jìn)行軌道精煉和重去平。軌道精煉和重去平后的干涉結(jié)果見(jiàn)圖4（a）。

圖4 軌道精煉和重去平后的干涉結(jié)果與InSAR DEMFig.4 Interferometric results after orbit refining and reflatting and InSAR DEM

2.2.4 相位轉(zhuǎn)高程和地理編碼

相位轉(zhuǎn)高程是將經(jīng)過(guò)絕對(duì)校準(zhǔn)和解纏的相位最終轉(zhuǎn)換為實(shí)際高程數(shù)據(jù)。地理編碼以參考DEM的坐標(biāo)系為準(zhǔn)，得到相同坐標(biāo)系下的InSAR DEM。本研究的參考DEM 坐標(biāo)系為WGS84坐標(biāo)，因此本研究得到的InSAR DEM 地理坐標(biāo)同樣為WGS84坐標(biāo)。

2.3 水文特征提取

分別以SRTM-DEM、ASTER GDEM 及InSAR DEM 為源數(shù)據(jù)進(jìn)行研究區(qū)的水文特征提取。目前，在水系路徑、傾泄點(diǎn)位置及小流域邊界等水文特征的提取算法中，基于DEM的坡面累積法應(yīng)用最為廣泛，即D8 算法［13］?；诖?，本研究采用ArcGIS中的Hydrology水文分析模塊進(jìn)行研究區(qū)的水文特征提取。

2.3.1 水系路徑提取

在ArcGIS 軟件空間分析工具的Hydrology 模塊中首先對(duì)裁剪的研究區(qū)DEM 進(jìn)行洼地填充，生成無(wú)洼地的研究區(qū)DEM；然后依次通過(guò)Hydrology 模塊中的Flow Direction 及Flow Accumulation功能，分別生成柵格流向及柵格累積流量結(jié)果。研究區(qū)柵格流向及柵格累積流量結(jié)果見(jiàn)圖5（以InSAR DEM為例）。

圖5 研究區(qū)柵格流向及柵格累積流量Fig.5 Flow direction and cumulative flow raster based on image in the study area

基于流向和流量的提取結(jié)果，在柵格計(jì)算器中設(shè)定合適的閾值以提取到最符合實(shí)際情況的水系柵格圖［14］。經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，設(shè)定基于DEM 提取水系路徑的閾值設(shè)為10000。為了后續(xù)分析，將提取得到的河流水系柵格圖轉(zhuǎn)化為矢量格式（.shp 格式），并結(jié)合實(shí)際水系路徑對(duì)提取的水系進(jìn)行偽水系處理［15］。圖6 是基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取的水系干流路徑結(jié)果。

圖6 研究區(qū)水系提取結(jié)果Fig.6 Extraction results of water system in study area

2.3.2 傾泄點(diǎn)及小流域邊界提取

為了提取各小流域的出水口位置，基于捕捉傾泄點(diǎn)功能及DEM 柵格數(shù)據(jù)尋找潛在的出水點(diǎn)，即傾泄點(diǎn)。為了提取小流域的邊界，本研究基于對(duì)應(yīng)DEM柵格依次進(jìn)行盆域和分水嶺提取分析。基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取的小流域邊界及傾泄點(diǎn)結(jié)果見(jiàn)圖7。

3 分析與討論

3.1 不同DEM的測(cè)高精度對(duì)比分析

采用戶外手持GPS海拔測(cè)高儀獲取5處不同位置的實(shí)際高程值，記錄對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度信息，并在不同精度的DEM 數(shù)據(jù)上提取對(duì)應(yīng)位置的高程信息，進(jìn)行對(duì)比分析具體結(jié)果見(jiàn)表1。從表中可以看出，InSAR DEM 的測(cè)高精度最高，高程誤差僅為3.7 m，相對(duì)誤差為3.9%；SRTM DEM 測(cè)高精度次之，高程誤差為8.1 m，相對(duì)誤差為14.6%；ASTER GDEM 測(cè)高精度最差，高程誤差為8.5 m，相對(duì)誤差為17.1%。以上結(jié)果與公布的SRTM DEM及ASTER GDEM 測(cè)高精度相一致，同時(shí)也間接說(shuō)明了InSAR DEM的測(cè)高精度最準(zhǔn)確。

表1 各DEM測(cè)高精度對(duì)比Tab.1 Comparison of Altimetry accuracy of different DEM

3.2 水文特征提取結(jié)果與實(shí)際情況對(duì)比分析

已有研究表明，提取水系路徑的距離誤差與DEM的空間分辨率及像元數(shù)量直接相關(guān)［16，17］。經(jīng)多次試驗(yàn)后設(shè)定本研究中提取水系路徑與實(shí)際水系路徑重合的允許誤差距離為2 km。即，提取水系路徑與實(shí)際水系路徑距離誤差小于2 km時(shí)認(rèn)定為兩水系路徑為重合［18］。本研究中定義模糊重合度的計(jì)算公式為：

對(duì)比分析圖6 中各干流水系路徑、距離誤差緩沖區(qū)及表2中實(shí)際干流水系與有效提取水系的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于3 種不同DEM 提取的水系干流路徑與實(shí)際水系路徑均有所出入，具體為：基于InSAR DEM、ASTER GDEM 及SRTM DEM 提取6 條干流水系的重合度均值分別為88.36%、85.50%及74.12%，重合度依次降低。

表2 實(shí)際干流水系與有效提取水系對(duì)比Tab.2 Comparison of actual trunk water system and effective extraction water system

結(jié)合研究區(qū)遙感影像圖2，進(jìn)一步分析可發(fā)現(xiàn)，除流浩河外，整體上流經(jīng)丘陵及山區(qū)地貌的水系路徑提取結(jié)果與實(shí)際水系路徑重合度相對(duì)較高，流經(jīng)平原地區(qū)的水系路徑提取結(jié)果與實(shí)際結(jié)果重合度較低。例如，張村河、白沙河干流流經(jīng)山區(qū)地貌，基于3 種DEM 提取的水系路徑重合度均值分別為90.46%及93.27%，水系路徑重合度較高；桃源河流經(jīng)平原地區(qū)，基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取的重合度分別為45.44%、64.97%及61.31%，水系路徑重合度較低。

圖7（a）、圖7（b）與圖7（c）分別是基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取的水系傾瀉點(diǎn)和小流域邊界提取結(jié)果。從圖7中可以看出，基于各DEM 提取各水系的傾泄點(diǎn)位置和小流域邊界有所不同。

圖7 提取的水系傾瀉點(diǎn)和小流域邊界結(jié)果Fig.7 The extraction results of pour point and boundary of small watershed boundary

進(jìn)一步結(jié)合實(shí)際水系與提取水系對(duì)比統(tǒng)計(jì)結(jié)果（表3）分析可發(fā)現(xiàn)，基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取各水系的傾泄點(diǎn)與實(shí)際傾泄點(diǎn)位置的誤差均值分別為4.93 km、4.69 km 及4.63 km，誤差距離依次降低。流經(jīng)丘陵及山區(qū)地貌水系的提取傾泄點(diǎn)位置與實(shí)際傾泄點(diǎn)位置誤差較低，流經(jīng)平原地區(qū)的提取傾泄點(diǎn)位置與實(shí)際傾泄點(diǎn)位置誤差較高。例如，張村河的傾泄點(diǎn)誤差均值僅為0.17 km，誤差較??；周疃河及桃源河的傾泄點(diǎn)誤差均值分別為6.77 km 及13.30 km，誤差相對(duì)較高。

表3 實(shí)際水系與提取水系對(duì)比結(jié)果 kmTab.3 Statistics result of actual water system and extracted water system

4 結(jié) 論

水系路徑、小流域邊界、傾泄點(diǎn)位置等水文特征的高精度提取是各種水文特征準(zhǔn)確分析的基礎(chǔ)和前提。為了解決基于低分辨率DEM的水文特征提取結(jié)果精度較低這一問(wèn)題，本研究首先基于InSAR 技術(shù)與Sentinel-1A 數(shù)據(jù)得到了空間分辨率與測(cè)高精度更高的DEM，然后對(duì)比分析不同DEM 數(shù)據(jù)的水文特征提取結(jié)果。最終本研究主要得出以下結(jié)論：

（1）基于研究區(qū)5 個(gè)不同位置采樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)高程數(shù)據(jù)，在SRTM DEM、ASTER GDEM 及InSAR DEM 提取對(duì)應(yīng)的高程進(jìn)行對(duì)比，高程誤差均值分別為8.1、8.5 及3.7 m。發(fā)現(xiàn)InSAR DEM的高程提取精度最高。

（2）基于SRTM DEM、ASTER GDEM 及InSAR DEM 提取的6 條干流水系路徑與實(shí)際干流水系路徑的重合度分別為74.12%、85.50%及88.36%，重合度依次升高。

（3）基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取的6條干流水系的傾泄點(diǎn)與實(shí)際傾泄點(diǎn)位置的距離誤差均值分別為4.93、4.69及4.63 km，誤差依次降低。

（4）整體上，流經(jīng)丘陵及山區(qū)地貌的水系與傾泄點(diǎn)位置提取結(jié)果與實(shí)際水系路徑重合度相對(duì)較高，流經(jīng)平原地區(qū)的水系和傾泄點(diǎn)位置與實(shí)際水系路徑重合度較低。