CN108469255B - 一种河湖历史水位量算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种河湖历史水位量算方法。它包括如下步骤:获取现状地形,采集河湖区域的低水位期间的高分辨率卫星立体像对,基于卫星摄影测量技术对现状地形进行地形测绘,获取现状地形的数字高程模型;确定时间序列历史水线,采集河湖区域的时间序列卫星影像,采用人机交互判读的方式勾绘卫星影像上的河湖水边线,获取河湖时间序列历史水线;建立坐标基准一致性,以所述现状地形的坐标基准为依据,采用影像配准的方式,将所述时间序列卫星影像和时间序列历史水线配准到所述现状地形上,在所述时间序列卫星影像、时间序列历史水线和现状地形之间建立一致的坐标基准;量算时间序列历史水线高程。本发明具有量算精准、快速的优点。
Description
技术领域
本发明涉及水资源监测领域,具体地说它是一种河湖历史水位量算方法。更具体地说它是一种基于多时相高分辨率卫星影像和摄影测量技术获取历史时期河湖水位的方法。
背景技术
河湖历史水位对于分析河湖演变、库容变化、水文状况、河道特征等具有十分重要的意义。然而,对于地域偏远、人烟稀少的内陆河湖,常规的水文观测无法提供有效、持续的水位观测值,导致水文水位历史资料缺失或不足,河湖历史水位的准确确定存在相当的技术难度。
现有技术“水位库容曲线的卫星影像测定方法研究”(陈曦等,人民长江,2013年10月)中公开了一种从卫星影像中提取水库面积,通过建立面积-水位函数模型,从而确定水库水位的方法,然而受制于面积-水位函数模型,此方法仅适用于封闭的水体水位计算。另外,通常采用的基于现场痕迹调查和经验公式计算的方法存在水位历史状态难以准确确定、坐标基准不一致、量算精度较低、水位关系一致性差等问题。现有研究表明,由于缺少足够的历史信息,目前历史水位量算的方法存在很大的局限性,难以较为准确的确定河湖的历史水位值,不能满足实际工作中高精度量算的需求。
因此,需要设计高精度的河湖历史水位量算方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种河湖历史水位量算方法,能够提供精准、快速的量算一定尺度的时间序列的河湖水位数据,揭示河湖时空变化特征,对于不同地区河湖水资源利用和生态环境监测,以及河湖区域经济发展、生态系统格局变化的研究都有重要意义。
为了实现上述目的,本发明的技术方案为:一种河湖历史水位量算方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:获取现状地形,采集河湖区域的低水位期间的高分辨率卫星立体像对,基于卫星摄影测量技术对现状地形进行地形测绘,获取现状地形的数字高程模型;
步骤2:确定时间序列历史水线,采集河湖区域的时间序列卫星影像,采用人机交互判读的方式勾绘卫星影像上的河湖水边线,获取河湖时间序列历史水线;
步骤3:建立坐标基准一致性,以步骤1中所述现状地形的坐标基准为依据,采用影像配准的方式,将步骤2中所述时间序列卫星影像和时间序列历史水线配准到所述现状地形上,在所述时间序列卫星影像、时间序列历史水线和现状地形之间建立一致的坐标基准;
步骤4:量算时间序列历史水线高程,利用所述时间序列历史水线进行高程量算,得到各历史水线对应的河湖历史水位值。
在上述技术方案中,步骤4中,历史水线高程量算包括如下步骤,
1)历史水线离散化
采用抽样的方法,在历史水线上抽取离散的水位点,作为高程量算的样本点;
2)水位点高程量算
在步骤1中所述数字高程模型上测量所述离散的水位点的高程数值;计算上述水位点高程数值的中位数作为历史水位数值,得到所述历史水线的历史水位值。
在上述技术方案中,所述抽样方法为随机抽样或者系统抽样。
本发明具有如下优点:
能够提供精准、快速的量算一定尺度的时间序列的河湖水位数据,揭示河湖时空变化特征,对于不同地区河湖水资源利用和生态环境监测,以及河湖区域经济发展、生态系统格局变化的研究都有重要意义。
附图说明
图1为本发明流程图。
图2为本发明实施例现状地形数字高程模型图。
图3为本发明实施例历史水位图。
图3中,横坐标表示年份,纵坐标表示水位,单位为米。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的实施情况,但它们并不构成对本发明的限定,仅作举例而已。同时通过说明使本发明的优点更加清楚和容易理解。
参阅附图1可知:一种河湖历史水位量算方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:获取高精度现状地形,采集河、湖区域的低水位期间的高分辨率卫星立体像对,基于卫星摄影测量技术对现状地形进行地形测绘,获取现状地形的数字高程模型;低水位期间,卫星可以采集到河湖水下地形;
步骤2:确定时间序列历史水线,采集河、湖区域的时间序列卫星影像,采用人机交互判读的方式勾绘卫星影像上的河、湖水边线,获取河、湖时间序列历史水线;
步骤3:建立坐标基准一致性,以步骤1中所述现状地形的坐标基准为依据,采用影像配准的方式,将步骤2中所述时间序列卫星影像和时间序列历史水线配准到所述现状地形上,在所述时间序列卫星影像、时间序列历史水线和现状地形之间建立一致的坐标基准;
步骤4:量算历史水线高程,利用所述时间序列历史水线进行高程量算,得到各历史水线对应的河、湖历史水位值。
步骤4中,历史水线高程量算包括如下步骤,
1)历史水线离散化
采用抽样的方法,在历史水线上抽取离散的水位点,作为高程量算的样本点;
2)水位点高程量算
在步骤1中所述数字高程模型上测量所述离散的水位点的高程数值;计算上述水位点高程数值的中位数作为历史水位数值,得到所述历史水线的历史水位值。
所述抽样方法为随机抽样或者系统抽样。
实施例
现以本发明应用于中国西北某无人区湖泊的历史水位确定作为实施例来进行详细说明,对于本发明应用于其他河湖的历史水位的确定同样具有指导意义。
步骤1:获取高精度现状地形,采集该湖泊区域的2017年低水位期间的0.5米分辨率卫星立体像对,基于卫星摄影测量技术对现状地形进行地形测绘,获取现状地形的数字高程模型(如附图2所示);图2中,颜色越深,现状地形的高程值越高;颜色越浅,现状地形的高程值越低;
步骤2:时间序列历史水线确定,采集该湖泊区域的2006年至2016年时间序列卫星影像,采用人机交互判读的方式勾绘出卫星影像上的河湖水边线,获取湖泊时间序列历史水线;
步骤3:坐标基准一致性建立,以步骤1中所述现状地形的坐标基准为依据,采用影像配准的方式,将步骤2中所述时间序列卫星影像和时间序列历史水线配准到所述现状地形上,在所述时间序列卫星影像、时间序列历史水线和现状地形之间建立一致的坐标基准;
步骤4:时间序列历史水线高程量算,利用所述时间序列历史水线按如下步骤1)、2)进行高程量算,最终得到该湖泊2006年至2016年的历史水位(如附图3所示),
1)历史水线离散化
采用随机抽样或系统抽样的方法,在历史水线上抽取离散的水位点,作为高程量算的样本点;
2)水位点高程量算
在步骤1中所述数字高程模型上测量所述离散的水位点的高程数值;计算上述水位点高程数值的中位数作为历史水位数值,得到该湖泊的历史水位。
该方法最终获取的该无人区湖泊历史水位的绝对平面精度和绝对高程精度均优于1米。
其它未说明的部分均属于现有技术。
Claims (1)
1.无人区湖泊的历史水位量算方法,其特征在于:由如下依次执行的步骤组成,
步骤1:获取高精度现状地形,采集该湖泊区域的2017年低水位期间的0.5米分辨率卫星立体像对,基于卫星摄影测量技术对现状地形进行地形测绘,获取现状地形的数字高程模型;
步骤2:时间序列历史水线确定,采集该湖泊区域的2006年至2016年时间序列卫星影像,采用人机交互判读的方式勾绘出卫星影像上的河湖水边线,获取湖泊时间序列历史水线;
步骤3:坐标基准一致性建立,以步骤1中所述现状地形的坐标基准为依据,采用影像配准的方式,将步骤2中所述时间序列卫星影像和时间序列历史水线配准到所述现状地形上,在所述时间序列卫星影像、时间序列历史水线和现状地形之间建立一致的坐标基准;
步骤4:时间序列历史水线高程量算,利用所述时间序列历史水线按如下步骤1)、2)进行高程量算,最终得到该湖泊2006年至2016年的历史水位,
1)历史水线离散化
采用随机抽样或系统抽样的方法,在历史水线上抽取离散的水位点,作为高程量算的样本点;
2)水位点高程量算
在步骤1中所述数字高程模型上测量所述离散的水位点的高程数值;计算上述水位点高程数值的中位数作为历史水位数值,得到该湖泊的历史水位;
最终获取的该无人区湖泊历史水位的绝对平面精度和绝对高程精度均优于1米。
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CN103047970B (zh) * | 2012-12-18 | 2014-05-21 | 中国矿业大学(北京) | 一种确定塌陷耕地损害边界的方法 |
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