卫星遥感大数据在地表水资源调查中的应用

"卫星遥感大数据时代下地表水资源快速调查方案" 在当前的卫星遥感大数据时代，地表水资源的快速调查变得越来越重要。水资源是人类社会经济发展和生态环境维护的关键因素，尤其对于应对全球水资源短缺的问题至关重要。联合国2050可持续发展目标(SDGs)强调了对水资源的有效管理和保护，而地表水作为地球上生命的重要支持，其监测和评估成为了解决这一挑战的关键。 卫星遥感技术在此领域发挥了核心作用，通过多源卫星遥感数据，可以实现大尺度地表水体的快速调查。这些数据涵盖了不同的载荷类型（如光学、雷达），多种光谱波段（多光谱、高光谱），以及适用于不同水体条件（清澈、浑浊）的监测。然而，这也带来了新挑战，例如山体阴影、冰雪、湿润土壤和浅滩等背景噪声可能导致数据解析的困难。 遥感大数据平台，如Google Earth Engine (GEE)，为解决这些问题提供了新的解决方案。这些平台允许处理大规模的遥感数据，并执行复杂的分析算法。但现有的数据立方体系统存在局限，如不能自定义高级算法，以及难以上传和处理国产高分辨率遥感数据。 为了提高地表水体提取的精度和自动化水平，科研人员探索了多种方法，包括阈值法、光谱指数法、统计与机器学习法，以及面向对象的方法。其中，阈值法和光谱指数法在选取阈值和处理阴影、冰雪等复杂情况时面临挑战；而机器学习方法，如多层感知器深度神经网络(MLP)和随机森林，已经在地表水体提取上取得显著成效。MLP模型显示了高拟合和分类精度，能有效处理城市阴影、山体阴影以及不同水质的水体。 在应用层面，已经开发出陆表水体产品和陆表水体频率产品，以监测和评估水体的动态变化。例如，这些方法被用于河北省的生态补水效果监测、洪水淹没范围动态监测，以及河湖监管和连通性的研究。同时，两种主要的工作模式——线下模式（本地存储）和线上模式（云平台）——分别通过多层感知器深度神经网络和样本驱动的随机森林智能学习方法，实现了不同需求的规模化生产。 线下模式采用MLP模型，能够高效识别包括细小水体在内的复杂水体特征，而线上模式则利用全时序Landsat数据和随机森林智能学习，实现跨时间的水体变化分析。这两种方法的精度评价均达到了较高水平，为水资源管理提供了有力的科学依据。 通过持续的研究和技术创新，卫星遥感大数据的应用将进一步提升地表水资源调查的效率和准确性，为全球和中国的水资源可持续管理提供强有力的技术支撑。