地表水體遙感監(jiān)測(cè)研究進(jìn)展

文|宋文龍 路京選 楊昆 李煥新 李萌,3 盧奕竹 田琳靜,3 史楊軍

1.水利部防洪抗旱減災(zāi)工程技術(shù)研究中心/中國(guó)水利水電科學(xué)研究院2.渭南市東雷二期抽黃工程管理局 3.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院

一、引言

地表水體是指河流、湖泊、池塘、水庫(kù)、沼澤與冰川等存在于地球表面的水體總稱[1]。作為可利用水資源的重要組成部分，地表水體是動(dòng)植物生存、人類活動(dòng)、生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行等水資源需求的主要來源，其水量、水質(zhì)、時(shí)空分布特征對(duì)生態(tài)平衡、人類社會(huì)安全與經(jīng)濟(jì)發(fā)展都有著重要影響。因此，開展全域地表水體面積、空間分布、動(dòng)態(tài)變化等有效監(jiān)測(cè)與評(píng)估，對(duì)水資源監(jiān)測(cè)評(píng)估、防洪抗旱減災(zāi)、生態(tài)環(huán)境建設(shè)等工作均具有重要意義。

衛(wèi)星遙感技術(shù)是開展大范圍水體信息動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的有效途徑。水本身物質(zhì)組成對(duì)光輻射的吸收和散射性質(zhì)決定了水體獨(dú)特的光譜特征，即“在可見光波段0.6μm之前，水的吸收少，反射率較低，大量透射，藍(lán)-綠光波段反射率為4%～5%；紅光部分反射率降到2%～3%；在近紅外-短波紅外部分幾乎吸收全部的入射能量，反射能量很小”[2]。天然水體的光譜反射率總體低于其他地物，且隨著波長(zhǎng)的增大反射率逐漸降低。相較于可見光波段，近紅外波段和短波紅外波段的水體反射率很低，而渾濁水體比清澈水體的光譜反射率要高一些（參見圖1），這一特征與植被、土壤的光譜有明顯差異?；谏鲜鲈砝眠b感技術(shù)能夠識(shí)別出地表水體，使其與其他地物區(qū)分開。

圖1 水體反射波譜（趙英時(shí)等，2017）

二、地表水體遙感監(jiān)測(cè)常用衛(wèi)星數(shù)據(jù)源

地表水體遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)源的選擇，應(yīng)綜合考慮監(jiān)測(cè)目標(biāo)面積、空間特征、地域特征、空間分辨率、監(jiān)測(cè)時(shí)間周期、經(jīng)濟(jì)成本等因素。

1）由于具有覆蓋范圍大、回訪周期高、成本低等特點(diǎn)，對(duì)大面積水域開展監(jiān)測(cè)可考慮選用風(fēng)云二號(hào)氣象衛(wèi)星（FY-2C/2D/2E）、資源一號(hào)衛(wèi)星（ZY-1）、美國(guó)“土”（Terra/MODIS）衛(wèi)星、美國(guó)“諾阿”（NOAA）衛(wèi)星等影像數(shù)據(jù)；

2）由于具有覆蓋范圍小、精度高、成本較高等特點(diǎn)，對(duì)較小面積水域開展高精度監(jiān)測(cè)可考慮選用環(huán)境與減災(zāi)小衛(wèi)星、“高分”（GF）系列衛(wèi)星、美國(guó)“陸地衛(wèi)星”（Landsat）、美國(guó)“世界觀測(cè)”（WorldView）衛(wèi)星、美國(guó)“地球眼”（Geoeye）衛(wèi)星、法國(guó)“斯波特”（SPOT）衛(wèi)星等影像數(shù)據(jù)；

3）與光學(xué)遙感不同，微波數(shù)據(jù)能夠穿云透霧，提取水域邊界更有優(yōu)勢(shì)，應(yīng)用微波數(shù)據(jù)可考慮選用歐洲“環(huán)境衛(wèi)星”（EnviSat）、加拿大“雷達(dá)衛(wèi)星”（Radarsat）、日本地球資源衛(wèi)星一號(hào)（JERS-1）、日本“先進(jìn)陸地觀測(cè)衛(wèi)星”（ALOS）等數(shù)據(jù)。

目前常用于地表水體信息提取的遙感數(shù)據(jù)源主要包括SPOT、Landsat/TM、Terra/MODIS、Landsat/ETM+等。

三、地表水體遙感監(jiān)測(cè)方法

利用地表水體區(qū)別于其他地物的光譜特征，根據(jù)數(shù)據(jù)源選取合適的波段構(gòu)建模型方法，以增強(qiáng)水體與不同地物之間在遙感圖像上的對(duì)比度，達(dá)到提取水域范圍的目的。結(jié)合遙感技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，根據(jù)遙感數(shù)據(jù)源，對(duì)地表水體信息遙感監(jiān)測(cè)方法從衛(wèi)星光學(xué)遙感、衛(wèi)星雷達(dá)遙感和無人機(jī)低空遙感三個(gè)方面介紹。

1.衛(wèi)星光學(xué)遙感

衛(wèi)星光學(xué)遙感是基于光學(xué)傳感器獲取的多光譜數(shù)據(jù)提取水體信息的方法，包括單波段閾值法、多光譜波段法、水體指數(shù)法和光譜匹配法。

（1）單波段閾值法

單波段閾值法是通過設(shè)定某一波段的閾值范圍來提取水體信息?？梢酝ㄟ^頻段直方圖，選擇與周圍地物相比更能表現(xiàn)出水體特異性的波段，確定所用遙感數(shù)據(jù)適用于水體信息提取的一個(gè)最佳波段。研究發(fā)現(xiàn)，與可見光相比，紅外波段能更好地反映水體特性[3]。水體信息提取精度決定于所選波段及其閾值設(shè)置，閾值確定方法用灰度直方圖雙峰谷值法來選取合適的閾值[4]。此外殷亞秋等對(duì)閾值法加以改進(jìn)提出加權(quán)灰度閾值法，對(duì)于每個(gè)波段設(shè)定閾值，再賦予各個(gè)波段不同的權(quán)值，使多個(gè)波段參與運(yùn)算，增強(qiáng)了水體提取效果[5]。

（2）多光譜波段法

多光譜波段法是利用多光譜遙感影像不同波段的組合運(yùn)算來增強(qiáng)和提取水體信息。該方法可有效抑制植被、土壤、建筑物等地物干擾，常用的有密度分割法、差值法、譜間關(guān)系法、比值法等。

1）密度分割法通過反復(fù)試驗(yàn)得到最適宜的分割參數(shù)，將影像分割成不同對(duì)象，在對(duì)象層次上進(jìn)行水體的提取與分類[6]。

2）差值法主要是對(duì)不同波段亮度值進(jìn)行減法運(yùn)算，達(dá)到突出目標(biāo)地物的目的，以TM影像為例，使用TM影像第二波段與第五波段的差值（TM2-TM5）可以對(duì)山地高原地區(qū)水體進(jìn)行特征突出，在增大了水體與其他地物之間的差異之后，再對(duì)水體進(jìn)行提取，可以提高提取精度[7]，也有使用第4波段與第7波段相加并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)對(duì)水體進(jìn)行判斷的研究[8]。

據(jù)調(diào)查，農(nóng)村幼兒園兩教一保、兩教兩保的比例合計(jì)僅為5.46%，師幼比1∶10以下幼兒園也僅為3.64%，具有事業(yè)編制的教師比例為1.82%，持有教師資格證者為36.36%，小學(xué)高級(jí)職稱和一級(jí)職稱教師占比都是0.00%?？梢姡r(nóng)村幼兒教師不僅數(shù)量缺口巨大，而且優(yōu)質(zhì)教師資源缺乏嚴(yán)重。

3）譜間關(guān)系法與差值法不同的是并非單一的對(duì)波段進(jìn)行差值運(yùn)算，根據(jù)不同地物的光譜特性，通常會(huì)引入更多波段建立關(guān)系。例如對(duì)于MODIS數(shù)據(jù)，可以使用其1、2、4、6波段構(gòu)建譜間關(guān)系模型，通過差值運(yùn)算對(duì)水體進(jìn)行有效判別，并結(jié)合水體指數(shù)法以提升水體提取的精度；對(duì)于Landsat數(shù)據(jù)，可以使用TM2、3、4、5波段進(jìn)行差值運(yùn)算，通過實(shí)驗(yàn)確定閾值，進(jìn)行波段計(jì)算提取水體。

4）比值法依據(jù)水體在紅綠波段反射率高，而在近紅外反射率低的波譜特點(diǎn)，可通過對(duì)不同波段進(jìn)行比值運(yùn)算達(dá)到增強(qiáng)水體信息、抑制干擾地物的目的。比如對(duì)于NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)是通過CH2/CH1識(shí)別水體，對(duì)于TM數(shù)據(jù)則使用CH2/CH4來識(shí)別水體[9]。

（3）水體指數(shù)法

水體指數(shù)法（NDWI）是根據(jù)水體在紅、綠波段的光譜差異采用歸一化比值運(yùn)算的一種水體提取方法。該方法最早由McFeeters提出，主要依據(jù)陸地植被與土壤在近紅外波段具有較高反射率的特點(diǎn)，并引入綠波段來最大化水體特征反射率進(jìn)行運(yùn)算識(shí)別水體[10]。之后有研究者基于NDWI不斷改進(jìn)，提出了改進(jìn)的水體指數(shù)（MNDWI）[11]，與NDWI相比，這種方法具有更廣泛的適用性，對(duì)于周圍建筑物較多的水體也有較好的提取效果。此外，根據(jù)研究區(qū)域特點(diǎn)和數(shù)據(jù)源特征，衍生了許多改進(jìn)的水體指數(shù)模型，如Feyisa等使用TM多個(gè)波段引入了自動(dòng)水提取指數(shù)（AWEI），該指數(shù)使用了更多的波段，具有高精度與分類閾值穩(wěn)定的特點(diǎn)[12]；針對(duì)半干旱地區(qū)的水體與背景噪音區(qū)分困難問題，使用增強(qiáng)型水體指數(shù)（EWI）來改善半干旱地區(qū)水體的提取精度，該水體指數(shù)引入了近紅外波段與短波紅外波段的信息，可以抑制土壤和居民地等地物的干擾[13]。

（4）光譜匹配法

光譜匹配法是根據(jù)地物光譜或遙感指數(shù)變化趨勢(shì)，通過相似性數(shù)學(xué)方法，進(jìn)行地物類型及其特征判斷與識(shí)別，可應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)的全波段信息。該方法需要將目標(biāo)地物的待測(cè)光譜或參數(shù)與已知地物的樣本光譜或參數(shù)通過定性、定量的分析比較，獲取目標(biāo)地物的類型與信息。該方法往往要求數(shù)據(jù)源具有較多波段，數(shù)據(jù)源所具備的信息越多，則數(shù)據(jù)中包含地物光譜信息就越多，識(shí)別地物效果越好。作為一種類非監(jiān)督分類方法，可以達(dá)到監(jiān)督分類的精度，這樣既可以減少采集樣本時(shí)間，又可以最大程度地減少人類經(jīng)驗(yàn)所造成的誤差。目前，常用的匹配算法有光譜角填圖（SAM）、歐式距離（EDS）和光譜相關(guān)系數(shù)（SCC）等。將光譜匹配方法應(yīng)用于識(shí)別水體，是基于像元對(duì)不同地物與已知水體的相似度進(jìn)行計(jì)算，然后根據(jù)相似程度判斷指標(biāo)閾值，來識(shí)別水體范圍，該方法對(duì)于識(shí)別水體邊界處的水體像元具有較好的應(yīng)用精度。與監(jiān)督、非監(jiān)督分類方法不同，這種方法主要依據(jù)地物在多光譜圖像中的吸收輻射的光譜帶特征[14]。

2.衛(wèi)星雷達(dá)遙感

與光學(xué)遙感相比，雷達(dá)遙感的優(yōu)勢(shì)在于可以穿云透霧全天時(shí)全天候?qū)δ繕?biāo)水域進(jìn)行監(jiān)測(cè)。由于開闊水體具有鏡面特性和較小的后向散射，使用雷達(dá)可以較好地對(duì)水體進(jìn)行識(shí)別。此外，使用具有較長(zhǎng)波長(zhǎng)的雷達(dá)可以將信號(hào)透過植被冠層，從而通過雙向反射散射機(jī)制監(jiān)測(cè)到水體，這為監(jiān)測(cè)植被遮擋水域提供了有效途徑[15]。Brisco將線性與圓形極化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為偶數(shù)反彈散射、球形散射和其他散射并建立多極化數(shù)據(jù)集，根據(jù)極化數(shù)據(jù)特征提取了濕地信息[16]。但是很多時(shí)候使用單一方法或數(shù)據(jù)提取效果并不能達(dá)到預(yù)期精度，可以將多種方法與數(shù)據(jù)結(jié)合使用以提升水體信息提取效果。Huang等人使用美國(guó)地質(zhì)勘探局生產(chǎn)的合成動(dòng)態(tài)地表水?dāng)?shù)據(jù)（DSWE）與DEM數(shù)據(jù)結(jié)合，通過后向散射特性構(gòu)建了決策樹，實(shí)現(xiàn)了水體的自動(dòng)提取，總體精度最高可達(dá)93%[17]。有研究使用主成分變換并引入紋理特征等參數(shù)對(duì)鄱陽(yáng)湖水體進(jìn)行了提取[18]。鄧瀅等結(jié)合紋理特征分析方法與極化分解對(duì)蘇州地區(qū)和代根多夫地區(qū)的水體進(jìn)行了提取[19]。還可以使用雷達(dá)遙感法結(jié)合閾值法與紋理特征分析法對(duì)水體信息進(jìn)行提取[20]。將雷達(dá)遙感法與光學(xué)遙感法進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，可以很大程度上提高水體提取的精確度[21]。

3.無人機(jī)低空遙感

無人機(jī)具有調(diào)度機(jī)動(dòng)靈活、云下作業(yè)、低空、低速、低成本、使用方便、載荷多樣、數(shù)據(jù)精度高、可一定程度上突破自然條件和人類能力限制、代替工作人員進(jìn)行遠(yuǎn)距離（難到達(dá)）和高危地區(qū)作業(yè)等技術(shù)優(yōu)勢(shì)。搭載可見光相機(jī)、紅外成像儀、激光雷達(dá)（Lidar）、多光譜和高光譜成像儀的無人機(jī)系統(tǒng)，能獲得區(qū)域范圍、較高時(shí)空分辨率的可見光、紅外、點(diǎn)云和光譜信息，應(yīng)用無人機(jī)航片處理軟件如Pix4Dmapper、Photoscan、YC-mapper等可得到可見光正射影像圖、地表溫度正射影像圖、數(shù)字高程模型等數(shù)據(jù)產(chǎn)品，進(jìn)而可進(jìn)行區(qū)域范圍地表水體范圍高精度識(shí)別，有別于地面點(diǎn)尺度監(jiān)測(cè)和人工統(tǒng)計(jì)。

無人機(jī)低空遙感具有空間適宜性、高時(shí)空分辨率等特征，作為衛(wèi)星遙感的重要輔助，在小范圍地表水體信息動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果校驗(yàn)等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。但由于無人機(jī)自身質(zhì)量較輕，在獲取影像時(shí)易受氣流影響，造成采集的圖像發(fā)生畸變，為后續(xù)的圖像處理及信息提取造成了一定的困難，影像數(shù)據(jù)也存在著相幅小而多，傾斜角度不等及影像相幅的鑲嵌問題[22]。周曉敏等對(duì)無人機(jī)采集的影像進(jìn)行處理獲得了較高的平面精度，將誤差控制在1m左右[23]。無人機(jī)低空遙感可根據(jù)需求在指定時(shí)間指定區(qū)域進(jìn)行地表水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，可以有效克服衛(wèi)星數(shù)據(jù)周期性獲取的限制，縮短監(jiān)測(cè)周期，提高監(jiān)測(cè)頻率，極大提升了水域監(jiān)測(cè)的效率[24]。隨著無人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，飛行穩(wěn)定性與覆蓋范圍的提升，無人機(jī)低空遙感技術(shù)將會(huì)成為水域監(jiān)測(cè)的一種重要手段。

隨著水體遙感的發(fā)展，除上述介紹到的方法，近些年又出現(xiàn)了決策樹[25-26]、人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[27]等方法，在實(shí)際應(yīng)用中也取得了不錯(cuò)的效果。

四、地表水體面積計(jì)算與精度檢驗(yàn)

除直接通過衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行水體提取以獲得水域面積的方法外，還可以通過水體遙感提取結(jié)果與地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)之間建立水域面積與水位之間的關(guān)系模型，即水域面積-水位法，通過水位計(jì)算水域面積。水域面積-水位法適用于那些面積與水位相關(guān)性較大的水域，而且精確度取決于模型中的相關(guān)系數(shù)。關(guān)系模型建立之后，可以通過水位快速反演水面積變化情況，這為空間數(shù)據(jù)獲取能力差的區(qū)域水域面積監(jiān)測(cè)提供了途徑。而且從長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的角度來講，這種方法很大程度上提供了很大便利，降低了監(jiān)測(cè)成本。有研究者使用多種數(shù)據(jù)源對(duì)博斯騰湖近40年的水體變化情況進(jìn)行了監(jiān)測(cè)，并建立模型估算了1972-2010年的水位變化，獲得了具有良好精度的水域面積-水位模型[28]；Huggel不但使用了水位與面積的關(guān)系，還考慮到體積與水體的潛在能量對(duì)冰川湖的危害進(jìn)行評(píng)估[29]。還有許多學(xué)者應(yīng)用這種方法對(duì)中國(guó)多個(gè)水域建立了模型，為水域面積監(jiān)測(cè)提供了方法途徑[30-32]。但對(duì)于某一特定水域建立的模型，并不一定適用于其他水域，所以這種方法不如光學(xué)遙感法和雷達(dá)遙感法應(yīng)用廣泛。

精度檢驗(yàn)是對(duì)水體信息提取效果的數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)。在對(duì)提取的水域范圍及面積結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，應(yīng)使用準(zhǔn)確度更高的參考數(shù)據(jù)，一般使用精準(zhǔn)的地形圖或地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為參考，無人機(jī)低空遙感航測(cè)數(shù)據(jù)將可作為地表水體監(jiān)測(cè)精度校驗(yàn)的有效途徑。同時(shí)，選擇合適的數(shù)學(xué)參數(shù)進(jìn)行定量評(píng)估，目前通常采用混淆矩陣對(duì)遙感圖像進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，將參考數(shù)據(jù)與提取結(jié)果進(jìn)行疊加后得到混淆矩陣，通過混淆矩陣可以計(jì)算出許多指標(biāo)，比如總精度、Kappa指數(shù)等[33]。對(duì)于水體邊界的提取精度可以使用Pratt品質(zhì)因數(shù)[34]，計(jì)算出的PFM值越高，則精度越高，反之則越低。

五、討論與展望

目前使用衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行研究較多，尤其是衛(wèi)星光學(xué)遙感法應(yīng)用廣泛且方法較為成熟，這些方法具有不同的優(yōu)勢(shì)，應(yīng)根據(jù)研究需求進(jìn)行合理選擇。其中，單波段閾值法可以根據(jù)所選數(shù)據(jù)特征對(duì)水體進(jìn)行快速提取，這種方法受閾值的影響大，需要大量的實(shí)驗(yàn)來確定閾值，對(duì)于同一地區(qū)可能出現(xiàn)提取閾值變化的情況。而譜間關(guān)系法使用了更多的特征波段，在對(duì)水體特征進(jìn)行突出的同時(shí)削減了陰影的影響。水體指數(shù)法要明顯優(yōu)于前兩種方法，具有較高的靈敏度，對(duì)于周圍環(huán)境復(fù)雜的水體也有著較好的提取效果，且水體邊界提取也更為準(zhǔn)確，但對(duì)于細(xì)小的水體提取不明顯，且仍然夾雜著許多非水體信息。光譜匹配法的發(fā)展在地表水體提取方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，以類非監(jiān)督分類方法可以獲得監(jiān)督分類的精度，且具有較少的輸入?yún)?shù)，最大程度上減少了人為誤差，具有更高的靈敏度，有效提升了細(xì)小水體的提取精度，但前期的光譜信息準(zhǔn)備較為復(fù)雜。

雷達(dá)具備高穿透性物理特性，可穿過植被對(duì)遮擋的水體進(jìn)行監(jiān)測(cè)，而且使用衛(wèi)星雷達(dá)遙感法可以不受天氣影響，對(duì)研究目標(biāo)進(jìn)行全天時(shí)全天候的監(jiān)測(cè)。但這種方法易受回波信號(hào)的影響，圖像上出現(xiàn)斑塊，還有斜距成像造成的陰影問題，都會(huì)對(duì)精度造成影響。

目前受限于電池續(xù)航時(shí)間、空域等因素，無人機(jī)低空遙感在大區(qū)域范圍地表水體監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用尚有不足，但無人機(jī)技術(shù)具有良好的應(yīng)用前景，在地表水域面積快速動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方面有著無可替代的優(yōu)勢(shì)，隨著蓄電池、無人機(jī)平臺(tái)、載荷、航片快速處理軟件及行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等無人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，無人機(jī)低空遙感將成為地表水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)不可或缺的技術(shù)手段。

不同方法的適用條件存在差異，多種方法的結(jié)合使用可以進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，達(dá)到更好的水體提取效果。

近年來，地表水體遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展取得豐富成果，針對(duì)目前技術(shù)方法的不足與新技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，今后應(yīng)在以下方面開展深入研究。

1）豐富遙感數(shù)據(jù)源。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)快速發(fā)展，衛(wèi)星影像在空間分辨率、時(shí)間分辨率和光譜分辨率方面快速提升，特別是國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品快速發(fā)展，可選擇的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)源日益豐富，但總體而言滿足日、周等高頻率時(shí)間周期的高空間分辨率低成本數(shù)據(jù)提供能力依然不足，有待繼續(xù)發(fā)展；同時(shí)無人機(jī)低空遙感技術(shù)快速發(fā)展，可搭載可見光相機(jī)、熱紅外相機(jī)、多/高光譜相機(jī)、Lidar等多種載荷，可作為衛(wèi)星遙感的輔助手段，在長(zhǎng)航時(shí)無人機(jī)、可支持多種載荷航片處理的自主軟件研發(fā)等技術(shù)突破基礎(chǔ)上，完全可滿足對(duì)中小面積地表水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)采集需求。

2）監(jiān)測(cè)方法智能化。伴隨高分辨率遙感數(shù)據(jù)獲取能力的提升，遙感空間數(shù)據(jù)處理與對(duì)象智能識(shí)別技術(shù)也應(yīng)得到發(fā)展，特別是應(yīng)用面向?qū)ο?、圖像分割、數(shù)據(jù)挖掘和光譜匹配技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于高分辨遙感影像的地表水體智能、快速提取。

3）尺度問題研究。各種數(shù)據(jù)源時(shí)空分辨率不同，獲取數(shù)據(jù)機(jī)理不同，應(yīng)加強(qiáng)基于多源數(shù)據(jù)的地表水體遙感監(jiān)測(cè)尺度問題研究，在混合像元等問題上取得突破。