基于遥感影像的鄱阳湖地形提取方法

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0142

测绘通报 ›› 2022, Vol. 0 ›› Issue (5): 62-66,73.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0142

基于遥感影像的鄱阳湖地形提取方法

张龚泉¹, 岳建平¹, 刘胜男¹, 王海龙², 杨智翔², 周航宇³

1. 河海大学地球科学与工程学院, 江苏南京 211100;
2. 江西省水利规划设计研究院, 江西南昌 330029;
3. 湘潭大学, 湖南湘潭 411105

收稿日期:2021-07-12 发布日期:2022-06-08
通讯作者: 岳建平。E-mail:jpyue@hhu.edu.cn
作者简介:张龚泉(1997-),男,硕士生,研究方向为水下地形测量。E-mail:765774776@qq.com
基金资助:
江西省水利科技项目(202022YBKT10);国家重点研发计划(2018YFC1508603)

Terrain extraction method of Poyang Lake based on remote sensing image

ZHANG Gongquan¹, YUE Jianping¹, LIU Shengnan¹, WANG Hailong², YANG Zhixiang², ZHOU Hangyu³

1. School of Earth Sciences and Engineering, Hohai University, Nanjing 211100, China;
2. Jiangxi Institute of Water Conservancy Planning and Design, Nanchang 330029, China;
3. Xiangtan University, Xiangtan 411105, China

Received:2021-07-12 Published:2022-06-08

摘要/Abstract

摘要： 采用遥感影像进行湖底地形反演具有操作简单、处理周期短的优势。本文提出了一种基于克里金法的湖底地形反演方法,以鄱阳湖为研究对象,通过分析周边8个水位站的空间位置与水位间的相关性,获取湖区边界水位变化趋势,利用克里金法反演湖区边界点的水位,将边界点的水位作为高程点进行湖底地形反演,并用实测湖底地形数据验证反演方法的可靠性。研究结果表明,通过克里金插值法反演得到的湖底地形,交叉验证的误差标准平均值在0.2 m以内;地形反演平均绝对误差在1 m以内,说明该方法可用于湖底地形反演且反演精度较高。

关键词: 湖底地形, 水位, 遥感影像, 水位反演, 鄱阳湖

Abstract: The inversion of lake bottom topography using remote sensing images has the advantages of simple operation and short processing period. Taking Poyang Lake as the research object, this paper proposes a method of lake bottom terrain inversion based on Kriging method. By analyzing the correlation between the spatial position and water level of eight water level stations around Poyang Lake, the change trend of lake boundary water level is obtained. The Kriging method is used to retrieve the water level of Lake boundary points, and the water level of boundary points is used as elevation points for lake bottom terrain inversion and the shape data verifies the reliability of the inversion method. The results show that the standard average error of cross validation is less than 0.2 m, and the average absolute error of terrain inversion is less than 1 m, which indicates that this method can be used for lake bottom terrain inversion with high accuracy.

Key words: lake bottom topography, water level, remote sensing image, water level inversion, Poyang Lake

中图分类号:

P237

张龚泉, 岳建平, 刘胜男, 王海龙, 杨智翔, 周航宇. 基于遥感影像的鄱阳湖地形提取方法[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 62-66,73.

ZHANG Gongquan, YUE Jianping, LIU Shengnan, WANG Hailong, YANG Zhixiang, ZHOU Hangyu. Terrain extraction method of Poyang Lake based on remote sensing image[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2022, 0(5): 62-66,73.

参考文献

[1] WANG C K,PHILPOT W D.Using airborne bathymetric lidar to detect bottom type variation in shallow waters[J]. Remote Sensing of Environment, 2007, 106(1):123-135.
[2] 杜涛,熊立华,易放辉,等.基于MODIS数据的洞庭湖水体面积与多站点水位相关关系研究[J].长江流域资源与环境, 2012, 21(6):756-765.
[3] 朱玲玲,陈剑池,袁晶,等.洞庭湖和鄱阳湖泥沙冲淤特征及三峡水库对其影响[J].水科学进展, 2014, 25(3):348-357.
[4] 李景保,王克林,秦建新,等.洞庭湖年径流泥沙的演变特征及其动因[J].地理学报, 2005, 60(3):503-510.
[5] 李景保,尹辉,卢承志,等.洞庭湖区的泥沙淤积效应[J].地理学报, 2008, 63(5):487-496.
[6] 汤国安.我国数字高程模型与数字地形分析研究进展[J].地理学报, 2014, 69(9):1305-1325.
[7] 江丰,齐述华,廖富强,等.2001-2010年鄱阳湖采砂规模及其水文泥沙效应[J].地理学报,2015,70(5):837-845.
[8] 李畅游,孙标,高占义,等.呼伦湖多波段遥感水深反演模型研究[J].水利学报, 2011, 42(12):1423-1431.
[9] 沈欣,欧阳志云, Jande LEEUW.利用多时相Landsat影像生成白洋淀湖底DEM的研究[J].地理与地理信息科学, 2005, 21(2):16-19.
[10] 刘东,李艳.基于遥感技术的鄱阳湖面积库容估算[J].遥感信息, 2012, 27(2):57-61.
[11] DUAN Z, BASTIAANSSEN W G M. Estimating water volume variations in lakes and reservoirs from four operational satellite altimetry databases and satellite imagery data[J]. Remote Sensing of Environment, 2013, 134:403-416.
[12] FENG L,HU C M,CHEN X L,et al.MODIS observations of the bottom topography and its inter-annual variability of Poyang Lake[J]. Remote Sensing of Environment, 2011, 115(10):2729-2741.
[13] GAO B C. NDWI-a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space[J]. Remote Sensing of Environment, 1996, 58(3):257-266.
[14] 孙昭华,李奇,严鑫,等.洞庭湖区与城陵矶水位关联性的临界特征分析[J].水科学进展,2017,28(4):496-506.
[15] 杨功流,张桂敏,李士心.泛克里金插值法在地磁图中的应用[J].中国惯性技术学报,2008,16(2):162-166.

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Terrain extraction method of Poyang Lake based on remote sensing image

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[1]	李茂林, 闫庆武, 仲晓雅. 一种复合型校正植被信息的方法[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 49-54142.
[2]	潘建平, 付占宝, 程卫华, 陆世安, 李鑫, 孙博文, 黄桂萍. 基于地表类型的山地海绵城市生态建设评估[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 84-88.
[3]	陈智朗, 付振华, 朱紫阳, 王慧慧, 刘沁雯, 杨钰灵, 许耿然. 基于HRNet的高分辨率遥感影像建筑物变化信息提取[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 126-132.
[4]	刘小玉, 刘扬, 杜明义, 张敏, 贾竞珏, 杨恒. 基于DeeplabV3+的建筑垃圾堆放点识别[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 16-19,43.
[5]	王雪, 梁珂, 隋立春, 钟棉卿, 朱剑锋. 膨胀卷积与金字塔表达的深度学习模型用于农村建筑物提取[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 61-65.
[6]	高鸣, 周鑫鑫, 刘琦, 杨光迪, 吴长彬. 深度学习网络支持下的农房侵占耕地自动化监测[J]. 测绘通报, 2022, 0(3): 47-53.
[7]	冯俊俊, 周立, 欧阳犬平, 周珍. 优化短期余水位组合预测模型[J]. 测绘通报, 2022, 0(3): 96-100.
[8]	王胜利, 朱寿红, 蒋毅. 基于CNN模型迁移的OLI影像光伏电池板场景识别[J]. 测绘通报, 2022, 0(2): 5-9.
[9]	杨素妨, 杜林. 多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类[J]. 测绘通报, 2021, 0(9): 37-42.
[10]	耿万轩, 周维勋, 金双根. 基于LDCNN特征提取的多核SVM高分辨率遥感影像场景分类[J]. 测绘通报, 2021, 0(8): 14-21.
[11]	苏艺凡, 党建武, 王阳萍, 杨景玉. 改进的区间二型模糊聚类遥感影像变化检测[J]. 测绘通报, 2021, 0(7): 44-51,58.
[12]	聂倩, 七珂珂, 赵艳福. 融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类[J]. 测绘通报, 2021, 0(6): 44-49.
[13]	何志敏, 许军. 大亚湾水域水位控制实施与精度评估[J]. 测绘通报, 2021, 0(5): 137-139.
[14]	侯翘楚, 李必军, 蔡毅. 高分辨率遥感影像的车道级高精地图要素提取[J]. 测绘通报, 2021, 0(3): 38-43.
[15]	张伟良, 刘琦, 吴长彬, 杨光迪. 基于孪生神经网络的土地利用现状年度变化检测[J]. 测绘通报, 2021, 0(3): 91-95,104.