CN111324952B - 基于多源遥感数据获取水位的冰湖体积估算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于多源遥感数据获取水位的冰湖体积估算方法，包括：步骤1，对遥感数据进行预处理；步骤2，根据预处理的遥感数据对冰湖进行解译，从而通过历年来冰湖水位线的变化，获得历年的水位线高程；步骤3，基于冰湖发育前或消失后的地形数据和历年的水位线高程构造出冰湖发育后的真实地形模型；步骤4，设定冰湖表面海拔高程(绝对或相对高程均可)，通过与真实地形模型进行挖填方计算求出冰湖增长的体积。本发明使用遥感卫星数据优势明显，特别对于高海拔缺乏基础观测数据的地区，无地面监测难以连续观测记录甚至无观测记录数据的冰湖，能使用遥感数据进行连续监测，发挥遥感数据优势，成本较低，数据结果可靠。

Description

基于多源遥感数据获取水位的冰湖体积估算方法

技术领域

本发明涉及冰湖体积计算领域，特别涉及一种基于多源遥感数据获取水位的冰湖体积估算方法。

背景技术

冰湖是指在形成过程中与冰川作用直接相关的一类湖泊的总称，是冰川变化的产物，由冰川活动或退缩产生的融水汇聚而成，一般形成于高海拔地区。严格意义上讲，冰湖体积并不能真正直接测量，只能通过间接计算获得。

现有的主流获得冰湖体积的方法主要有两种：

第一，在野外通过水下声呐等仪器对冰湖进行测深，获得冰湖湖底的等深线从而通过软件建立水下三维模型而计算出冰湖的体积，这种方式虽然得到的冰湖体积比较精确，但是成本较高，对于高海拔高寒地区的冰湖难以进行测量，也难以大范围大规模的测量各个冰湖的体积。

第二，由于相同类型的冰湖形成的规律大致相同，在重力、岩性等因素相同或相近的情况下，冰湖湖底的形状大致一致，通过大量已知冰湖的面积与体积的关系建立经验模型公式，从而来推测未知冰湖的体积，这种方式的优势在于能大范围规模的计算出研究区域内各个冰湖的体积，但是准确度并不高，受各个因素的影响，其实湖底的情况其实是有较大的差异的，在精度要求高的工程中是不适用的。

发明内容

本发明提供了一种基于多源遥感数据获取水位的冰湖体积估算方法，以解决至少一个上述技术问题。

为解决上述问题，作为本发明的一个方面，提供了一种基于多源遥感数据获取水位的冰湖体积估算方法，包括：步骤1，对遥感数据进行预处理；步骤2，根据预处理的数据对冰湖进行解释，从而通过历年来冰湖水位线的变化，获得历年的水位线高程；步骤3，基于冰湖发育前或消失后的地形数据和历年的水位线高程构造出冰湖发育后的真实地形模型；步骤4，设定冰湖表面的绝对海拔和区域，通过与真实地形模型进行挖填方计算求出冰湖增长的体积。

优选地，预处理使用ENVI软件或者是ERDAS软件对获取的遥感数据进行预处理。

优选地，遥感影像的预处理方法采用以下方式之一：

(1)正射校正：通过在像片上选取一些地面控制点，并利用原来已经获取的该像片范围内的数字高程模型(DEM)数据，对影像同时进行倾斜改正和投影差改正，将影像重采样成正射影像；

(2)几何校正：通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因各种因素导致的原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形；

(3)图像融合：多源通道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的保留各自通道的有利信息，最后综合成更高质量、更好空间分辨率的图像，优选地，由于冰湖水位在不同时期并不一致，随时处于变动状态，图像融合必须使用同一时期的影像进行融合，最好是使用同一卫星的同一景影像，以保证冰湖边界的一致性。

优选地，步骤2采用以下方式之一或结合：

(1)采用人工解译的方法对目标冰湖进行边界的圈定，在遥感影像上对冰湖的识别主要通过影像上的形状、颜色、纹理以及在不同波段组合因光谱反射率与其他地物不同从而呈现的不同的色彩特征；

优选地，具体的解译标志为：一般出现在高海拔、冰川的前缘地带，以冰川或降雨为主要补给，部分冰湖以地下水补给；一般冰湖有较平滑边界，形状呈椭圆或扁叶状，颜色在真彩色组合的影像上呈墨绿色、绿色，在标准假彩色合成的影像上呈蓝色；

(2)采用波段运算的方法提取冰湖：使用NDWI＝(p(Green)-p(NIR))/(p(Green)+p(NIR))计算的灰度影像，在一定阈值内能表示为冰湖的范围，其中，p(Green)为绿光波段反射值，p(NIR)为近红外波段反射值。

优选地，步骤3包括：

在Arcgis软件中将多年的水位线矢量文件转换成各年的点文件，点密度越密精度越高，通过软件工具箱的赋值到点工具将地形栅格数据的高程值赋给各年的点文件；

求得各年的点文件平均值即为各年水位线的高程值，通过软件的工具箱使用水位线创造Tin，通过Tin转栅格得到最低水位以上的真实地形模型，即模拟出冰湖在未蓄水时或冰湖扩张后的湖盆形态。

优选地，步骤4包括：解译出冰湖蓄水后的边界，在arcgis中为面矢量数据，通过步骤3操作得到冰湖的高程，在属性表中设定面的高程值，通过工具箱面转栅格，得到冰湖栅格数据，栅格值即为冰湖面高程值；利用工具箱的挖填方工具内进行冰湖栅格值与冰湖湖盆地形相减，得到的值即为冰湖蓄水的体积。

本发明使用遥感卫星数据优势明显，特别对于高海拔的地区，对于地面监测站难以连续观测记录甚至无法观测记录的冰湖，能使用遥感数据进行连续监测，成本较低，数据较为可靠。

附图说明

图1示意性地示出了本发明流程图；

图2示意性地示出了贡巴沙通错面积变化图；

图3示意性地示出了贡巴沙通错变化情况图；

图4示意性地示出了2019年5月30日贡巴沙通错地形图；

图5示意性地示出了2019年5月30日贡巴沙通错重建地形图；

图6示意性地示出了冰湖面积与体积关系图。

具体实施方式

以下对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

本发明的目的是针对现有的对高海拔地区冰湖测量手段的不足而提供的一种通过多源多期遥感卫星数据提取历史水位，进而估算冰湖的体积的一种方法。

本发明通过多期光学遥感卫星数据，解译出某一区域内历年来的冰湖情况，进而可以统计出该区域内的冰湖水位变化。结合冰湖消失或冰湖发育前的地形数据，重新构建新的冰湖湖盆地形，利用冰湖的水位在重力影响下一般情况处于同一的高度，根据解译的水位线对地形数据进行处理改正，生成新的真实的冰湖湖盆地形，通过挖填方的方式估算出冰湖后续增长的体积。

1、遥感数据获取与预处理

该方法主要用到的光学遥感数据需要满足一定的空间分辨率，至少要求能分辨出目标冰湖的边界信息，冰湖面积提取的误差与影像的空间分辨率密切相关，冰湖边界象元最大可能有±50％的面积为误差，因此整个影像产生的误差可表示为：

式中，ua为冰湖面积误差，λ为象元空间分辨率，p为冰湖周长。

Landsat系列卫星有一定局限性，对于较大冰湖可满足需求，对于面积较小的冰湖可使用spot、Wordview、GF-1、GF-2、ZY-3等光学卫星。

该方法还需用到冰湖发育前或冰湖消失后的地形数据，可用到的数据源有：ALOS卫星，其拥有相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR)传感器，或是全色遥感立体测绘仪(PRISM)传感器的立体相对数据均可生成有具体日期的地形数据，ZY-3卫星立体相对数据也能生成地形数据，或是航测地形图、SRTM DEM等。

遥感数据的预处理：使用ENVI软件或者是ERDAS软件对获取的遥感数据进行预处理，根据所选的卫星不同具体的方法有所区别，大体上可进行正射校正、图像融合、几何校正等预处理方法对遥感影像进行预处理，根据不同的卫星数据源采用的方法流程不尽相同：对于正射校正一般是通过在像片上选取一些地面控制点，并利用原来已经获取的该像片范围内的数字高程模型(DEM)数据，对影像同时进行倾斜改正和投影差改正，将影像重采样成正射影像。几何校正：通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因各种因素导致的原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形。图像融合：多源通道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的保留各自通道的有利信息，最后综合成更高质量、更好空间分辨率的图像，对于图像融合，由于冰湖的特殊性，冰湖水位在不同时期并不一致，随时处于变动状态，所以必须使用同一时期的影像进行融合，最好是使用同一卫星的同一景影像，以保证冰湖边界的一致性。

2、冰湖的解译与水位的提取

对于冰湖的解译，一般采用人工解译的方法对目标冰湖进行边界的圈定，在遥感影像上对冰湖的识别主要通过影像上的形状、颜色、纹理以及在不同波段组合因光谱反射率与其他地物不同从而呈现的不同的色彩特征。具体的解译标志为：一般出现在高海拔、冰川的前缘地带，以冰川或降雨为主要补给，部分冰湖以地下水补给。一般冰湖有较平滑边界，形状呈椭圆或扁叶状，颜色在真彩色组合的影像上呈墨绿色、绿色，在标准假彩色合成的影像上呈蓝色。除了目视解译外，还有波段运算的方法提取冰湖：由于大部分冰湖未结冰，表面是水，由于不同地物对不同波长的电磁波反射率不同，使用波段的运算能加强这种差异。对于冰湖，其对蓝绿光的反射率较大，在近红外的反射率近于零，故使用NDWI公式计算的灰度影像，在一定阈值内能表示为冰湖的范围。

根据水的光谱特征，即在蓝绿光的强反射和近红外的强吸收，使用公式NDWI＝(p(Green)-p(NIR))/(p(Green)+p(NIR))，其中p(Green)为绿光波段反射值，p(NIR)为近红外波段反射值。但是此类提取方法对于结冰或是积雪覆盖的冰湖效果较差，需辅以目视解译。

通过历年来的冰湖变化即冰湖水位线的变化，结合冰湖发育期或消失后的湖盆地形数据，赋予水位线高程，从而构建出新的准确的湖盆地形。

3、基于地形数据构建冰湖三维模型

一般而言，受重力影响，冰湖水位线可代表为一种另类的等高线。根据遥感影像解译的历年来的冰湖边界即可构建出冰湖扩张或衰减的过程。基于冰湖发育前或消失后的地形数据和历年的水位线便可构造出冰湖湖盆的真实地形模型，即冰湖发育后的真实地形模型。

具体操作过程为解译出历年来的水位线(冰湖边界)，在Arcgis软件中将多年的水位线矢量文件转换成各年的点文件，点密度越密精度越高，通过软件工具箱的赋值到点工具将地形栅格数据的高程值赋给各年的点文件。求得各年的点文件平均值即为各年水位线的高程值，通过软件的工具箱使用水位线创造Tin，通过Tin转栅格得到最低水位以上的真实地形模型，即模拟出冰湖在未蓄水时或冰湖扩张后的的湖盆形态。

4、体积估算

通过Arcgis软件，设定某一冰湖表面的绝对海拔和区域，通过与真实地形模型进行挖填方计算即可求出冰湖增长的体积。冰湖的体积V计算式可表达为：

式中h为蓄水后的高程，h0为蓄水前的高程，S为冰湖的面积。

具体操作如下：

解译出冰湖蓄水后的边界，在arcgis中为面矢量数据，通过上述3操作得到冰湖的高程，在属性表中设定面的高程值，通过工具箱面转栅格，得到冰湖栅格数据，栅格值即为冰湖面高程值。工具箱的挖填方工具内进行冰湖栅格值与冰湖湖盆地形相减，得到的值即为冰湖蓄水的体积。

5、实例分析

如下图2为西藏聂拉木县樟藏布流域内贡巴沙通错的冰湖面积变化情况。可以清楚直观的监测到2015年-2016年直接冰湖面积的骤然减小，通过查阅相关资料可知，在2016年7月5日贡巴沙通错冰湖发生溃决而爆发泥石流灾害，冲毁尼泊尔境内Bhotekoshi水电站和中尼公路，造成约7000万美元的经济损失。

通过2019年5月30号无人机倾斜摄影拍摄的贡巴沙通错影像，经过软件处理得出的数字表面模型DSM点云数据。由于冰湖附近无植被，无人工建筑，我们将生成的DSM数据近似看做真实地形数据，如下图5所示。本次无人机飞行的数据是溃决后的地形，由于溃口的存在，需要将溃口处凹地还原为溃决之前的地形。根据已有的影像资料，结合历史冰湖水位线，重建后的地形如下图5所示：

根据2019年5月30号无人机影像解译，此时的冰湖面积为406m²，冰湖库容已接近湖底，与溃决后2016年10月24号冰湖面积1368m²相近，且和已有数据中冰湖容量最大时14349m²相比，可假设其溃决后水量未做太大改变。使用已有数据中溃决前冰湖容量最大时的冰湖界限，即2015年6月1号冰湖水位线，与现在的冰湖地形进行挖填方计算，得到冰湖溃决的库容约6.8×104m³。

可见，通过本发明中的方法可较为准确的估算处冰湖的面积与体积的变化情况，从而建立两者之间的关系，如贡巴沙通错冰湖的面积与体积的关系可拟合为V＝2*10^(-07)A^2.7867,或是能拟合出冰湖增长的高与冰湖体积的关系。

具体信息如下表1-1所示：

表1-1贡巴沙通错历史冰湖高程、面积、体积信息表

使用遥感卫星数据优势明显，特别对于高海拔的地区，对于地面监测站难以连续观测记录甚至无法观测记录的冰湖，能使用遥感数据进行连续监测，成本较低，数据较为可靠。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于多源遥感数据获取水位的冰湖体积估算方法，其特征在于，包括：

步骤1，对遥感数据进行预处理，预处理使用ENVI软件或者是ERDAS软件对获取的遥感数据进行预处理；其中，遥感数据获取，用到的光学遥感数据需要满足一定的空间分辨率，至少要求能分辨出目标冰湖的边界信息，冰湖面积提取的误差与影像的空间分辨率密切相关，冰湖边界象元最大可能有±50％的面积为误差，因此整个影像产生的误差可表示为：

式中，u_a为冰湖面积误差，λ为象元空间分辨率，p为冰湖周长；该方法还需用到冰湖发育前或冰湖消失后的地形数据，能够用到的数据源有：ALOS卫星，其拥有相控阵型L波段合成孔径雷达传感器，或是全色遥感立体测绘仪传感器的立体相对数据均可生成有具体日期的地形数据，ZY-3卫星立体相对数据也能生成地形数据，或是航测地形图、SRTM DEM；

步骤2，根据预处理的数据对冰湖进行解释，从而通过历年来冰湖水位线的变化，获得历年的水位线高程；

步骤3，基于冰湖发育前或消失后的地形数据和历年的水位线高程构造出冰湖发育后的真实地形模型；

步骤4，设定冰湖表面的绝对海拔和区域，通过与真实地形模型进行挖填方计算求出冰湖增长的体积；步骤4包括：解译出冰湖蓄水后的边界，在arcgis中为面矢量数据，通过步骤3操作得到冰湖的高程，在属性表中设定面的高程值，通过工具箱面转栅格，得到冰湖栅格数据，栅格值即为冰湖面高程值；利用工具箱的挖填方工具内进行冰湖栅格值与冰湖湖盆地形相减，得到的值即为冰湖蓄水的体积；

通过多期光学遥感卫星数据，解译出某一区域内历年来的冰湖情况，进而可以统计出该区域内的冰湖水位变化；结合冰湖消失或冰湖发育前的地形数据，重新构建新的冰湖湖盆地形，利用冰湖的水位在重力影响下一般情况处于同一的高度，根据解译的水位线对地形数据进行处理改正，生成新的真实的冰湖湖盆地形，通过挖填方的方式估算出冰湖后续增长的体积。

2.根据权利要求1所述的基于多源遥感数据获取水位的冰湖体积估算方法，其特征在于，遥感影像的预处理方法采用以下方式之一：

(1)正射校正：通过在像片上选取一些地面控制点，并利用原来已经获取的该像片范围内的数字高程模型(DEM)数据，对影像同时进行倾斜改正和投影差改正，将影像重采样成正射影像；

(2)几何校正：通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因各种因素导致的原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形；

(3)图像融合：多源通道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的保留各自通道的有利信息，最后综合成更高质量、更好空间分辨率的图像，优选地，由于冰湖水位在不同时期并不一致，随时处于变动状态，图像融合必须使用同一时期的影像进行融合，最好是使用同一卫星的同一景影像，以保证冰湖边界的一致性。

3.根据权利要求1所述的基于多源遥感数据获取水位的冰湖体积估算方法，其特征在于，步骤2采用以下方式之一或结合：

(1)采用人工解译的方法对目标冰湖进行边界的圈定，在遥感影像上对冰湖的识别主要通过影像上的形状、颜色、纹理以及在不同波段组合因光谱反射率与其他地物不同从而呈现的不同的色彩特征；

优选地，具体的解译标志为：一般出现在高海拔、冰川的前缘地带，以冰川或降雨为主要补给，部分冰湖以地下水补给；一般冰湖有较平滑边界，形状呈椭圆或扁叶状，颜色在真彩色组合的影像上呈墨绿色、绿色，在标准假彩色合成的影像上呈蓝色；

(2)采用波段运算的方法提取冰湖：

使用NDWI＝(p(Green)-p(NIR))/(p(Green)+p(NIR))计算的灰度影像，在一定阈值内能表示为冰湖的范围，其中，p(Green)为绿光波段反射值，p(NIR)为近红外波段反射值。

4.根据权利要求1所述的基于多源遥感数据获取水位的冰湖体积估算方法，其特征在于，步骤3包括：

在Arcgis软件中将多年的水位线矢量文件转换成各年的点文件，点密度越密精度越高，通过软件工具箱的赋值到点工具将地形栅格数据的高程值赋给各年的点文件；

求得各年的点文件平均值即为各年水位线的高程值，通过软件的工具箱使用水位线创造Tin，通过Tin转栅格得到最低水位以上的真实地形模型，即模拟出冰湖在未蓄水时或冰湖扩张后的湖盆形态。