基于遥感大数据平台的湖泊长时序连续水域变化重建方法技术

本发明专利技术提供基于遥感大数据平台的湖泊长时序连续水域变化重建方法，在现有技术融合专家系统、可视化分析与证据推理的水体提取方案所获得多年逐月全球水体分布数据集的基础上，通过对研究湖泊对象的水淹频率影像直方图的百分位切割，插补现有方法获得的湖泊水域淹没区中的残缺部分，有效实现了大型湖泊长时序连续水域变化的重建。该方法可采用免费获取的中高空间分辨率影像(如陆地资源卫星Landsat或者环境卫星环境数据)和辅助数据，扩展了方法的适用范围，为湖泊及其流域水文分析及环境变化研究提供了重要方法支撑。

Reconstruction method of Lake long time series continuous water area change based on remote sensing big data platform

【技术实现步骤摘要】
基于遥感大数据平台的湖泊长时序连续水域变化重建方法
本专利技术涉及遥感
，尤其涉及一种基于遥感大数据平台的湖泊长时序连续水域变化重建方法。
技术介绍
湖泊对地表水起到保持、净化和储存的作用，是水循环的重要组成部分(Lehnerand2004)，其形成演化不仅受流域自然环境因素及变化的影响,而且深受人类活动的干扰(杨桂山,马荣华,张路,等.,2010)，湖泊水域的变化反映区域水平衡、生物地球化学平衡、能量和气体与大气的交换和人类用水量(Shengetal.,2016)，湖泊水量的急剧变化，将对当地的生态环境造成影响(Fengetal.,2012)。湖泊的连续水域变化数据，可用于评估湖泊变化，为相关研究提供基础性数据支撑，为政府部门决策提供决定性数据依据。遥感技术具有大面积同步观测、强时效性、数据综合性与可比性、获取信息的手段多、信息量大和高经济与社会效益的特点，而水体独特的光谱特征使其易于遥感识别，遥感技术已经被广泛用于监测湖泊的水域变化。湖泊长时序连续水域变化重建主要指在较大时空范围内获得湖泊水域范围较小时间间隔的连续变化数据。MODIS传感器因其短重访周期的特性，是现有方法主要的数据源，地物指数结合直方图切割(Wuetal.,2014)、支持向量机(Sunetal.,2014)和动态阈值法(Wangetal.,2014)是目前利用其数据进行湖泊水域范围连续变化提取的一些主要方法。这类方法的监测周期往往能精确到几天之内，但MODIS传感器较低的空间分辨率(最高250m)限制了其准确性。LandsatTM/ETM+/OLI传感器的空间分辨率较高(30m)，利用其数据提取动态水体变化的方法在该数据集开放后得到了长足的发展，如地物指数结合阈值(Yamazakietal.,2015)、综合运用专家系统、可视化分析和证据推理(Pekeletal.,2016)等。这些方法仍有各种问题有待克服，前者的空间分辨率不高(90m)，后者由于传感器故障(如Landsat-7ETM+传感器的SLC故障)和影像可用性(部分月度内缺乏可用高质量影像)等原因在光学遥感影像中造成的缺测区域，使得其部分结果不能完整反映湖泊水域的淹没区。综上所述，现有的湖泊水域连续变化遥感提取方法，往往因传感器及其载星的限制而无法同时兼顾高空间与高时间分辨率获取湖泊水体的连续完整信息，较大程度上限制了相关研究的开展。参考文献[1]LehnerB,P.Developmentandvalidationofaglobaldatabaseoflakes,reservoirsandwetlands[J].JournalofHydrology,2004,296(1-4):1-22.[2]杨桂山,马荣华,张路,等.中国湖泊现状及面临的重大问题与保护策略[J].湖泊科学,2010,22(6):799-810.[3]ShengY,SongC,WangJ,etal.Representativelakewaterextentmappingatcontinentalscalesusingmulti-temporalLandsat-8imagery[J].RemoteSensingofEnvironment,2016,185:129-141.[4]FengL,HuC,ChenX,etal.AssessmentofinundationchangesofPoyangLakeusingMODISobservationsbetween2000and2010[J].RemoteSensingofEnvironment,2012,121:80-92.[5]WuG,LiuY.Satellite-baseddetectionofwatersurfacevariationinChina’slargestfreshwaterlakeinresponsetohydro-climaticdrought[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2014,35(11-12):4544-4558.[6]SunF,ZhaoY,GongP,etal.Monitoringdynamicchangesofgloballandcovertypes:fluctuationsofmajorlakesinChinaevery8daysduring2000–2010[J].ChineseScienceBulletin,2014,59(2):171-189.[7]WangJ,ShengY,TongTSD.MonitoringdecadallakedynamicsacrosstheYangtzeBasindownstreamofThreeGorgesDam[J].RemoteSensingofEnvironment,2014,152:251-269.[8]HuiF,XuB,HuangH,etal.Modellingspatial-temporalchangeofPoyangLakeusingmultitemporalLandsatimagery[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2008,29(20):5767-5784.[9]YamazakiD,TriggMA,IkeshimaD.Developmentofaglobal～90mwaterbodymapusingmulti-temporalLandsatimages[J].RemoteSensingofEnvironment,2015,171:337-351.[10]PekelJ-F,CottamA,GorelickN,etal.High-resolutionmappingofglobalsurfacewateranditslong-termchanges[J].Nature,2016,540:418.
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于遥感大数据平台的大型湖泊长时序连续水域变化重建方法，从专家系统、可视化分析与证据推理相结合(Pekeletal.,2016)获得的残缺湖泊水域淹没区中，通过对湖泊水体水淹频率影像直方图的统计分析，可连续精确重建大型湖泊在不同时相下的完整水体分布，正确把握湖泊水体分布变化规律与趋势，灵活地实现水情变化监测，为湖泊水环境管理和科学研究提供重要的方法支撑。为达成上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：一种基于遥感大数据平台的湖泊长时序连续水域变化重建方法，包括以下步骤：步骤1，收集遥感影像数据，提取各景光学遥感影像中的水体；步骤2，计算湖泊水体多年水淹频率，以湖泊水域最大边界进行掩膜处理，获得湖泊多年水淹频率栅格图像；步骤3，合成一段时间范围内的水体栅格，以湖泊水域最大边界对合成后的图像进行掩膜处理，获得该时间范围内的湖泊水域淹没区；如果湖泊水域淹没区不存在缺测区域，则直接作为相应时间范围内的完整湖泊水域淹没区提取结果；如果存在缺测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遥感大数据平台的湖泊长时序连续水域变化重建方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，收集遥感影像数据，提取各景光学遥感影像中的水体栅格图像；/n步骤2，计算湖泊水体多年水淹频率，以湖泊水域最大边界进行掩膜处理，获得湖泊多年水淹频率栅格图像；/n步骤3，合成一段时间范围内的水体栅格，以湖泊水域最大边界对合成后的图像进行掩膜处理，获得该时间范围内的湖泊水域淹没区；/n如果湖泊水域淹没区不存在缺测区域，则直接作为相应时间范围内的完整湖泊水域淹没区提取结果；如果存在缺测区域，则进入步骤4处理；/n步骤4，获取存在缺测区域的湖泊水域淹没区的水淹频率，对水淹频率直方图进行百分位切割；/n步骤5，基于百分位切割获取的水淹频率值重建湖泊逐月完整水域范围。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于遥感大数据平台的湖泊长时序连续水域变化重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，收集遥感影像数据，提取各景光学遥感影像中的水体栅格图像；
步骤2，计算湖泊水体多年水淹频率，以湖泊水域最大边界进行掩膜处理，获得湖泊多年水淹频率栅格图像；
步骤3，合成一段时间范围内的水体栅格，以湖泊水域最大边界对合成后的图像进行掩膜处理，获得该时间范围内的湖泊水域淹没区；
如果湖泊水域淹没区不存在缺测区域，则直接作为相应时间范围内的完整湖泊水域淹没区提取结果；如果存在缺测区域，则进入步骤4处理；
步骤4，获取存在缺测区域的湖泊水域淹没区的水淹频率，对水淹频率直方图进行百分位切割；
步骤5，基于百分位切割获取的水淹频率值重建湖泊逐月完整水域范围。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，基于专家系统、可视化分析与证据推理，在GoogleEarthEngine平台提取出各景覆盖研究目标湖泊的光学遥感影像中的水体。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，水淹频率计算方式如下：



式中，TWD代表该像元的地物类型被归为水体的次数，TO代表观测次数。


4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，将每一景光学遥感影...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋春桥，吴倩浛，刘凯，马荣华，
申请(专利权)人：中国科学院南京地理与湖泊研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32