黃河是我國(guó)華北地區(qū)重要的水資源,采用雷達(dá)遙感方式對(duì)其徑流進(jìn)行監(jiān)測(cè)可以便捷地反映出黃河的旱澇變化趨勢(shì),具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前,雷達(dá)遙感徑流反演常用雷達(dá)高度計(jì)（RA）獲取水位信息用以構(gòu)建水深-徑流模型,這種方法忽略了河面變化對(duì)徑流波動(dòng)的影響,具有一定的局限性。該文提出一種基于多源雷達(dá)遙感技術(shù)的徑流計(jì)算模型（MRRS-RCM）,綜合應(yīng)用RA測(cè)高技術(shù)與合成孔徑雷達(dá)（SAR）信息提取技術(shù),以曼寧公式為基礎(chǔ),構(gòu)建MRRS-RCM模型實(shí)現(xiàn)徑流反演。該文選取黃河下游3個(gè)研究站點(diǎn)進(jìn)行徑流反演實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明MRRSRCM模型徑流反演結(jié)果的相對(duì)均方根誤差（RRMSE）達(dá)到13.969%,優(yōu)于傳統(tǒng)徑流監(jiān)測(cè)15%～20%的精度要求。 

【文章來(lái)源】：電子與信息學(xué)報(bào). 2020,42(07)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

基于MRRS-RCM模型的徑流反演方法處理流程

由于A,B,C站點(diǎn)在同一景SAR圖像下，本文選用2018年1月—12月共28景Sentinel-1A地距多視影像產(chǎn)品(Ground Range Detected High,GRDH)為建模數(shù)據(jù)，以2019年1月—8月共21景SAR數(shù)據(jù)為測(cè)試數(shù)據(jù)，采用干涉幅寬(Interferometric Wide-swath,IW)成像模式，極化方式為VV極化，分辨率為5 m×20 m，幅寬為250 km。SAR數(shù)據(jù)時(shí)間信息如表3所示，數(shù)據(jù)下載地址為：https://scihub.copernicus.eu/dhus/。(3)水文數(shù)據(jù)：本文以2018年1月—12月花園口、夾河灘、高村水文站實(shí)測(cè)水位、徑流數(shù)據(jù)為建模數(shù)據(jù)，以2019年1月—8月的水文數(shù)據(jù)為模型測(cè)試的驗(yàn)證數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源于水利部黃河水利委員會(huì)，數(shù)據(jù)獲取地址：http://www.yellowriver.gov.cn/。

在A,B,C站點(diǎn)MRRS-RCM模型建模過(guò)程中，A站點(diǎn)RA數(shù)據(jù)重訪周期為27 d,B和C站點(diǎn)RA數(shù)據(jù)重訪周期為10 d,SAR數(shù)據(jù)重訪周期為12 d。本文以準(zhǔn)同步方式，選擇相近時(shí)間內(nèi)RA和SAR數(shù)據(jù)用以建模。在A站點(diǎn)建模中，選用實(shí)測(cè)水位進(jìn)行插值補(bǔ)全，降低RA數(shù)據(jù)重訪周期長(zhǎng)的影響。如圖7所示，擬合相對(duì)水深、河寬以及實(shí)測(cè)徑流，得到A,B,C站點(diǎn)的河流經(jīng)驗(yàn)系數(shù)rep，將rep代入MRRS-RCM模型，分別得到式(13)—式(15)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于混合模糊的SAR圖像水陸分割算法[J]. 郭拯危,王樂(lè),宋國(guó)磊.  國(guó)土資源遙感. 2018(04)
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[5]Cryosat-2數(shù)據(jù)的大地水準(zhǔn)面分辨能力研究[J]. 張勝軍,金濤勇,褚永海,孔祥雪.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2016(06)

博士論文
[1]黃河流域天然年徑流變化特性分析及其預(yù)測(cè)[D]. 張少文.四川大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于雷達(dá)高度計(jì)的內(nèi)陸水體應(yīng)用研究[D]. 袁翠.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所) 2017



本文編號(hào)：3135016