[发明专利]基于遥感大数据平台的湖泊长时序连续水域变化重建方法

说明书

本发明提供基于遥感大数据平台的湖泊长时序连续水域变化重建方法，在现有技术融合专家系统、可视化分析与证据推理的水体提取方案所获得多年逐月全球水体分布数据集的基础上，通过对研究湖泊对象的水淹频率影像直方图的百分位切割，插补现有方法获得的湖泊水域淹没区中的残缺部分，有效实现了大型湖泊长时序连续水域变化的重建。该方法可采用免费获取的中高空间分辨率影像(如陆地资源卫星Landsat或者环境卫星环境数据)和辅助数据，扩展了方法的适用范围，为湖泊及其流域水文分析及环境变化研究提供了重要方法支撑。

技术领域

本发明涉及遥感技术领域，尤其涉及一种基于遥感大数据平台的湖泊长时序连续水域变化重建方法。

背景技术

湖泊对地表水起到保持、净化和储存的作用，是水循环的重要组成部分(Lehnerand 2004)，其形成演化不仅受流域自然环境因素及变化的影响,而且深受人类活动的干扰(杨桂山,马荣华,张路,等.,2010)，湖泊水域的变化反映区域水平衡、生物地球化学平衡、能量和气体与大气的交换和人类用水量(Sheng et al.,2016)，湖泊水量的急剧变化，将对当地的生态环境造成影响(Feng et al.,2012)。湖泊的连续水域变化数据，可用于评估湖泊变化，为相关研究提供基础性数据支撑，为政府部门决策提供决定性数据依据。

遥感技术具有大面积同步观测、强时效性、数据综合性与可比性、获取信息的手段多、信息量大和高经济与社会效益的特点，而水体独特的光谱特征使其易于遥感识别，遥感技术已经被广泛用于监测湖泊的水域变化。

湖泊长时序连续水域变化重建主要指在较大时空范围内获得湖泊水域范围较小时间间隔的连续变化数据。MODIS传感器因其短重访周期的特性，是现有方法主要的数据源，地物指数结合直方图切割(Wu et al.,2014)、支持向量机(Sun et al.,2014)和动态阈值法(Wang et al.,2014)是目前利用其数据进行湖泊水域范围连续变化提取的一些主要方法。这类方法的监测周期往往能精确到几天之内，但MODIS传感器较低的空间分辨率(最高250m)限制了其准确性。

Landsat TM/ETM+/OLI传感器的空间分辨率较高(30m)，利用其数据提取动态水体变化的方法在该数据集开放后得到了长足的发展，如地物指数结合阈值(Yamazaki etal.,2015)、综合运用专家系统、可视化分析和证据推理(Pekel et al.,2016)等。这些方法仍有各种问题有待克服，前者的空间分辨率不高(90m)，后者由于传感器故障(如Landsat-7ETM+传感器的SLC故障)和影像可用性(部分月度内缺乏可用高质量影像)等原因在光学遥感影像中造成的缺测区域，使得其部分结果不能完整反映湖泊水域的淹没区。

综上所述，现有的湖泊水域连续变化遥感提取方法，往往因传感器及其载星的限制而无法同时兼顾高空间与高时间分辨率获取湖泊水体的连续完整信息，较大程度上限制了相关研究的开展。

参考文献

[1]Lehner B, P.Development and validation of a global database oflakes,reservoirs and wetlands[J].Journal of Hydrology,2004,296(1-4):1-22.

[2]杨桂山,马荣华,张路,等.中国湖泊现状及面临的重大问题与保护策略[J].湖泊科学,2010,22(6):799-810.

[3]Sheng Y,Song C,Wang J,et al.Representative lake water extentmapping at continental scales using multi-temporal Landsat-8 imagery[J].Remote Sensing of Environment,2016,185:129-141.