Sentinel-2和ICESat-2密集時(shí)序數(shù)據(jù)反演淺平型內(nèi)陸湖泊水量變化

吳浩儒,李均力,包安明,張久丹,馬英蓮

1. 中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所荒漠與綠洲生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,新疆 烏魯木齊 830011; 2. 中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049; 3. 新疆遙感與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,新疆 烏魯木齊 830011; 4. 新疆維吾爾自治區(qū)測繪科學(xué)研究院,新疆 烏魯木齊 830002

湖泊水量是湖泊水情的關(guān)鍵因素,相對(duì)于面積和水位,水量更能客觀地指示湖泊的時(shí)空變化[1]。干旱區(qū)內(nèi)陸尾閭湖是封閉型流域水資源的最終匯集點(diǎn),其水量變化能夠客觀反映流域的水量平衡過程[2]。然而,大部分干旱區(qū)內(nèi)陸湖泊地處偏遠(yuǎn),水文基礎(chǔ)資料稀缺,尚未有湖盆地形及水量的公開信息[3],重建無資料地區(qū)內(nèi)陸湖泊準(zhǔn)確的水量變化可為分析內(nèi)陸湖泊變化的機(jī)理、科學(xué)配置干旱區(qū)水資源及制定河湖生態(tài)治理策略提供科學(xué)依據(jù)[4]。

無資料或缺資料地區(qū)湖泊水量變化提取方法目前主要有基于地形測量和基于遙感的方法。其中,湖盆地形測量多采用船載回聲測深法[5]和RTK地形測量法[6],這種方法測量精度高,但作業(yè)成本高、測量效率低,對(duì)于水深變動(dòng)大、季節(jié)性變化顯著的尾閭湖,開展相關(guān)測量工作的難度更大。遙感技術(shù)具有大尺度、周期性及全天候的觀測特性,目前已成為獲取內(nèi)陸水體水文信息的重要手段[7],相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)光譜特征法、重力衛(wèi)星法及水位-面積關(guān)系法等基于遙感的水量反演方法進(jìn)行了歸納和總結(jié)[8-9]。其中,光譜特征法通過建立湖泊水深與水體光譜特征的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系進(jìn)行水深反演[10-12],適用于水質(zhì)良好的淺水湖;重力衛(wèi)星法通過測量研究區(qū)域的重力變化來估算水量變化[13-15],適用于大尺度、大區(qū)域內(nèi)陸流域的水量變化,如塔里木河流域或咸海流域;湖泊水位-面積關(guān)系法主要利用測高衛(wèi)星和光學(xué)衛(wèi)星分別獲取水位、面積信息,建立水位、面積與湖泊水量變化之間的關(guān)系,并根據(jù)面積或水位推算湖泊水量或水量變化[16-19],適用于有時(shí)間一致的水位和水面積監(jiān)測數(shù)據(jù)的湖泊。

內(nèi)陸干旱區(qū)尾閭湖泊是河流流至廣袤剝蝕盆地中心潴積而成,在長期湖泊沉積和強(qiáng)烈的風(fēng)生湖流作用下,通常湖水較淺且湖底地形平坦,湖盆的最大深度往往只有4～5 m,湖岸線極其復(fù)雜[20]。這種湖泊的變化主要表現(xiàn)為水面變化迅速而水位變化微小,現(xiàn)有方法很難根據(jù)水位-水面關(guān)系來確定水量變化;而且在多風(fēng)條件下,湖水中泥沙和懸浮物較多導(dǎo)致水體光譜特征不穩(wěn)定,光譜特征法反演水深的精度變動(dòng)較大[21]。近年來,文獻(xiàn)[22]利用湖泊水面的等高特性,獲取不同時(shí)相湖泊水面的激光雷達(dá)測高信息,形成若干等高線,并構(gòu)建湖盆地形,在邊界規(guī)則、地形漸進(jìn)變化的自然湖泊上取得了較好的效果[23-24]。

隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,衛(wèi)星遙感分辨率、覆蓋周期和測高精度都有了長足的進(jìn)步,其中Sentinel-2光學(xué)遙感衛(wèi)星可實(shí)現(xiàn)5 d的重訪周期[25],ICESat-2的激光測高儀發(fā)射的激光脈沖可獲取沿軌道方向間隔0.7 m、光斑直徑為17 m的光子信號(hào),測高精度達(dá)到了2～3 cm[26-27],可以滿足微小地形變化的測量要求。本文結(jié)合以上兩種衛(wèi)星的優(yōu)勢,以塔里木河干流尾閭湖臺(tái)特瑪湖為例,提出一種基于湖盆地形重建的水量變化估算方法。該方法通過湖盆內(nèi)多時(shí)相ICESat-2非水面高程點(diǎn)和多時(shí)相Sentinel-2水面線等高點(diǎn)構(gòu)建高精度湖盆地形信息,并在此基礎(chǔ)上利用時(shí)序面積信息重建水量變化時(shí)序。

1 研究方法

湖盆地形重建主要技術(shù)流程如圖1所示,主要包括多時(shí)序水面邊界線的提取、多時(shí)序湖盆激光雷達(dá)高程點(diǎn)提取,水面邊界線的高程內(nèi)插、地形構(gòu)建和水量時(shí)序重建等。其中構(gòu)建高精度的湖盆地形是獲取淺平型內(nèi)陸湖泊水文參數(shù)的關(guān)鍵。單光子計(jì)數(shù)激光雷達(dá)(photon-counting LiDAR,PCL)的光子高程點(diǎn)可獲取平坦地面高精度的高程信息,但由于軌道間距較大,無法全面覆蓋湖盆,單靠湖盆內(nèi)的激光雷達(dá)高程點(diǎn)無法構(gòu)建完整的湖盆地形信息。淺平型內(nèi)陸湖泊在上游河流來水時(shí)面積迅速擴(kuò)張,河流斷流時(shí)水面迅速消退乃至干涸。特別是在水面消退期間,湖泊分裂成眾多小水面,且水體流動(dòng)少、水面相對(duì)靜止,可以近似將每個(gè)小水面看作一個(gè)等高面。為此,本文提出改進(jìn)的湖盆反演方法,利用湖盆內(nèi)無水區(qū)域的激光光子高程點(diǎn)對(duì)處于退水期的多時(shí)相水面邊界線進(jìn)行高程插值,不同水面邊界線的高程點(diǎn)加密了湖盆內(nèi)的高程點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,利用加密的高程點(diǎn)構(gòu)建TIN和數(shù)字高程模型,并采用精確的湖盆地形和多時(shí)相水面邊界重建湖泊水量變化。

圖1 淺平型湖盆的地形構(gòu)建技術(shù)流程Fig.1 Flowchart of basin topographic retrieval for shallow-flat lakes

1.1 湖泊水面邊界線提取

干旱區(qū)內(nèi)陸湖泊的水陸邊界明顯,水體指數(shù)(normal different water index,NDWI)[28]是區(qū)分陸地和水面的一種主要方法。為此,本文利用光學(xué)遙感時(shí)序影像生產(chǎn)的NDWI圖,采用“全局-局部”自適應(yīng)閾值的方法[29]提取湖泊邊界的時(shí)序信息。該方法提取的水面時(shí)序信息的生產(chǎn)者精度在96.42%～99.73%之間。

1.2 PCL光子高程點(diǎn)提取

PCL激光脈沖信號(hào)從發(fā)射到回波接收的過程中會(huì)受到太陽輻射、大氣散射等影響,形成較多的噪聲,如何去除噪聲光子會(huì)直接影響高程信息的反演精度[30]。為此,本文提出一種改進(jìn)的密度自適應(yīng)的信號(hào)光子檢測算法來區(qū)分信號(hào)與噪聲(圖2)。其主要原理是激光光子到達(dá)反射面并回波時(shí),信號(hào)光子沿反射面的分布密度遠(yuǎn)高于噪聲光子[31]。本文的信號(hào)與噪聲光子檢測方法如下。

圖2 PCL光子高程信息提取Fig.2 PCL photons elevation information extraction

(1) 建立橢圓鄰域計(jì)算光子密度。對(duì)每個(gè)激光光子m,根據(jù)光子信號(hào)與噪聲的分布規(guī)律[32],采用長軸a=10 m、短軸b=1 m、傾角θ=0°構(gòu)建橢圓鄰域范圍(圖2(b)),根據(jù)以下公式判斷光子點(diǎn)n是否在中心光子點(diǎn)m的橢圓鄰域內(nèi)

dx=(xm-xn)cosθ+(ym-yn)sinθ

(1)

dy=(ym-yn)cosθ-(xm-xn)sinθ

(2)

(3)

式中,a、b和θ分別表示橢圓鄰域的長軸、短軸和傾角;xm和ym分別為中心光子點(diǎn)m的緯度和海拔;xn和yn分別為光子點(diǎn)n的緯度和海拔。如果dist(m,n)<1則說明光子n為中心光子點(diǎn)m鄰域范圍內(nèi)的光子點(diǎn)。

根據(jù)鄰域內(nèi)的所有光子計(jì)算中心光子點(diǎn)m的光子密度如下

(4)

(5)

(6)

式中,Pm為中心光子點(diǎn)m的鄰域點(diǎn)集;N為Pm中光子點(diǎn)數(shù)量;Wn是采用高斯核計(jì)算的橢圓鄰域中每個(gè)光子點(diǎn)的權(quán)重[33];δ是高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差;Dm為中心光子點(diǎn)m的點(diǎn)密度,由鄰域內(nèi)所有點(diǎn)的高斯權(quán)重求和得到。

(2) 計(jì)算光子最大點(diǎn)密度。順時(shí)針每旋轉(zhuǎn)15°計(jì)算一次中心光子密度,最后取得到的最大密度作為中心光子的點(diǎn)密度。通過自適應(yīng)調(diào)節(jié)橢圓鄰域的傾角θ,可以使信號(hào)光子的橢圓鄰域減小地形變化的影響,捕捉到更多密集光子,更容易與噪聲光子進(jìn)行區(qū)分(圖2(a)和圖2(c))。

(3) 確定信號(hào)與噪聲光子的閾值。當(dāng)所有光子的最大點(diǎn)密度計(jì)算完畢,采用OTSU閾值法[34]計(jì)算信號(hào)光子和噪聲光子密度之間的閾值,從而提取信號(hào)光子。

(4) 基于信號(hào)點(diǎn)生成地形剖面線。根據(jù)提取單激光束所有的信號(hào)光子點(diǎn),采用最小二乘回歸方法擬合出該軌跡下的地形剖面線,對(duì)信號(hào)光子較少的區(qū)域進(jìn)行加密。

在計(jì)算PCL的地面光子高程信息后,利用與之時(shí)間對(duì)應(yīng)的湖泊圖層,提取湖盆范圍內(nèi)、湖面邊界外的高程點(diǎn)數(shù)據(jù),并將其高程基準(zhǔn)面轉(zhuǎn)換為大地水準(zhǔn)面,作為湖盆內(nèi)無水區(qū)的高程點(diǎn)。對(duì)不同時(shí)相的所有高程點(diǎn)進(jìn)行提取,最后合并為覆蓋湖盆的PCL光子高程點(diǎn)。

1.3 湖泊水面邊界線高程內(nèi)插

在獲取湖盆內(nèi)無水區(qū)的PCL光子高程信息點(diǎn)后,還需要確定不同時(shí)相湖面邊界線的高程值,從而加密湖盆內(nèi)的PCL光子高程信息點(diǎn)。本文采用反距離加權(quán)(inverse distance weighted,IDW)[35]的內(nèi)插方法,用PCL光子點(diǎn)的高程值內(nèi)插湖面邊界線上點(diǎn)的高程值,進(jìn)而獲取湖邊界線高程值,具體方法如圖3所示。對(duì)于每條湖面邊界線都會(huì)有若干條PCL光子軌跡與其相交(圖3(a)),考慮到臺(tái)特瑪湖湖盆較為平坦,且PCL光子軌跡上點(diǎn)較為密集,可以在軌跡上選取交點(diǎn)兩側(cè)各4個(gè)距離最近的湖盆高程點(diǎn)進(jìn)行反距離加權(quán)插值得到交點(diǎn)高程(圖3(b))。對(duì)于每條湖面邊界線,可以求出邊界交點(diǎn)的高程值,選定遠(yuǎn)離平均值3倍標(biāo)準(zhǔn)差的值為異常值并將其剔除[36],然后取平均作為水面邊界的高程。

圖3 內(nèi)插湖泊邊界高程Fig.3 Altitude interpolation of lake boundaries

1.4 湖盆地形構(gòu)建

多時(shí)相的湖泊水面邊界高程點(diǎn)既能加密湖盆內(nèi)的PCL光子高程點(diǎn),水面等深線也能更好模擬湖盆的地形地貌特征。為此,利用加密后的湖盆高程點(diǎn)構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng),并在此基礎(chǔ)上利用Kriging插值生成湖盆的數(shù)字高程模型(DEM),DEM的格網(wǎng)大小與提取水面邊界線的遙感影像分辨率一致。

1.5 湖泊水量時(shí)序重建

淺平型湖泊的季節(jié)性變化顯著,湖泊往往分裂為眾多的小湖,且每個(gè)小湖泊的水面高程存在一定差異,常用的“水位-面積-水量”方法不能適用這種情況,需要分別對(duì)每個(gè)小湖分別計(jì)算水量,并累加為湖泊的總水量。為此,每個(gè)時(shí)相的水面對(duì)應(yīng)的湖泊水量計(jì)算方法為

(7)

式中,Nt為時(shí)相t湖泊的小水面數(shù)量;Ai為第i個(gè)小水面的像素?cái)?shù)量;Hi為第i個(gè)小水面的高程;Hi,j為第i個(gè)小水面、第j個(gè)像素的高程;Si,j為第i個(gè)小水面、第j個(gè)像素的面積。對(duì)每個(gè)時(shí)相的湖泊水面線,根據(jù)式(7)分別計(jì)算湖泊的水量,最后形成湖泊的水量時(shí)序信息。

2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)概況

本文選擇塔里木河干流下游的尾閭湖——臺(tái)特瑪湖作為試驗(yàn)區(qū)構(gòu)建湖盆并重建湖泊水量,并且以最大湖面為基準(zhǔn),根據(jù)地勢起伏程度向外擴(kuò)張3～5 km作為湖盆范圍,如圖4所示。臺(tái)特瑪湖位于新疆維吾爾自治區(qū)若羌縣的北部,是塔里木河干流和車爾臣河交匯形成的尾閭湖。臺(tái)特瑪湖的西部是車爾臣河下游的康拉克湖群,南部的若羌河與米蘭河是間歇河流,僅在豐水期有地表徑流匯入湖區(qū)。湖泊東部為庫木塔格沙漠,歷曾有河道與羅布泊相連,后因河水量減少及風(fēng)沙阻塞河道,臺(tái)特瑪湖開始在車爾臣河與塔里木河交匯處潴水成湖,湖泊周邊地形平坦,地勢呈西高東低的特征。

2.2 數(shù)據(jù)源選擇

湖泊水面線信息提取采用2016—2022年共132期無云和質(zhì)量較好的Sentinel-2衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),覆蓋了不同季節(jié)從湖盆無水到最大水面的各種情況。高程信息數(shù)據(jù)從冰、云和陸地高程衛(wèi)星2號(hào)(the ice,cloud,and land elevation satellite-2,ICESat-2)的地形激光測高儀系統(tǒng)(advanced topographic laser altimeter system,ATLAS)數(shù)據(jù)提取,數(shù)據(jù)源為美國冰雪數(shù)據(jù)中心發(fā)布的ICESat-2/ATLAS全球地理定位光子數(shù)據(jù)產(chǎn)品ATL03[37]。ATL03產(chǎn)品是獲取陸地表面高程的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),記錄了包括大量噪聲光子在內(nèi)的傳感器接收的所有光子經(jīng)緯度及橢球體高度信息[38]。本文挑選了28對(duì)時(shí)相相近的ICESat-2測高點(diǎn)數(shù)據(jù)和Sentinel-2影像用于湖盆高程點(diǎn)提取,詳細(xì)信息見表1。

表1 選擇的ICESat-2和Sentinel-2數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)列表

3 試驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 試驗(yàn)過程

本文基于ICESat-2測高衛(wèi)星數(shù)據(jù)和Sentinel-2遙感影像數(shù)據(jù),提取了密集的湖盆高程點(diǎn),構(gòu)建了較為精確的湖盆DEM,具體過程如下:①分別提取多時(shí)相Sentinel-2水面信息和ICESat-2高程點(diǎn)信息,28個(gè)時(shí)相的激光光子經(jīng)過去噪后的有效光子數(shù)見表1,共10 4653個(gè)光子高程點(diǎn);②根據(jù)與ICESat-2時(shí)相對(duì)應(yīng)湖泊水面,剔除湖泊水面內(nèi)的ICESat-2高程點(diǎn),從而得到不同時(shí)相湖盆內(nèi)無水區(qū)的高程點(diǎn)共82 050個(gè);③對(duì)所有不同時(shí)相Sentinel-2提取的水面邊界線,根據(jù)水面等高特性[39],采用ICESat-2高程點(diǎn)內(nèi)插出每個(gè)單獨(dú)水面線的高程,得到967 689個(gè)高程點(diǎn);④得到湖盆內(nèi)的高程點(diǎn)共計(jì)1 049 739個(gè)高程點(diǎn)。經(jīng)過水面線高程點(diǎn)的加密,不僅湖盆內(nèi)的高程點(diǎn)數(shù)增加了11.8倍,而且這些水面線還可以作為地形構(gòu)建的高程約束線。經(jīng)過加密后的湖盆高程點(diǎn)構(gòu)建的湖盆DEM如圖5(b)所示。

圖5 構(gòu)建臺(tái)特瑪湖DEMFig.5 Construction of Taitema lake DEM

在獲取精確的湖盆DEM后,結(jié)合2016—2022年臺(tái)特瑪湖的水面邊界,根據(jù)式(7)可以計(jì)算臺(tái)特瑪湖的水量時(shí)序,如圖6所示。由圖6可知,湖泊的水量變化與面積變化是高度一致的,湖泊在的面積在2017—2020年處于面積和水量較大的階段,這個(gè)階段湖泊在1—2月水量達(dá)到最大,其中2019年1月19號(hào)水量達(dá)到最大值,為0.894 km3。而在2016年和2021年以后,水量在3—4月達(dá)到最大,最大面積在0.189～0.234 km3之間,僅為水量高峰期的1/4。湖泊水量最小的時(shí)段均在7—8月,在2016—2022年幾乎沒有變化。

圖6 臺(tái)特瑪湖水量時(shí)序重建Fig.6 Time-series reconstruction of water volumes of the Taitema lake

3.2 精度評(píng)價(jià)與誤差分析

由于臺(tái)特瑪湖尚未有公開的湖盆地形或水量數(shù)據(jù),很難直接驗(yàn)證湖泊水量時(shí)序的精度。由于湖泊在不同水深下面積變化極大,且分裂成數(shù)量眾多的小水面,同時(shí)由圖5可知,臺(tái)特瑪湖的湖盆地形較為復(fù)雜, 這種情況下湖泊水量的計(jì)算很難用面積-水位關(guān)系方法計(jì)算,而湖泊水量的精度主要取決于湖盆地形的精度。為此,本文采用較為常用的檢查點(diǎn)法和等高線回放方法[40]評(píng)估湖盆DEM的精度。

3.2.1 檢查點(diǎn)法精度驗(yàn)證

檢查點(diǎn)法是在DEM上設(shè)置一些檢查點(diǎn)作為高程真值,并從DEM上提取檢查點(diǎn)的內(nèi)插高程,比較各個(gè)檢查點(diǎn)的誤差,然后算出中誤差用貝塞爾公式[41]計(jì)算高程中誤差,如果中誤差的離散度小,則表明DEM的精度高。這里選擇Sentinel-2影像2018年5月26日提取的湖泊水面線,分別從湖盆DEM上內(nèi)插得到每條水面線的高程點(diǎn)信息,共得到185 493個(gè)檢查點(diǎn)。由于湖泊的每個(gè)小水面可以看作是等高的,分別計(jì)算每個(gè)水面線的平均高程作為真值,進(jìn)而計(jì)算中誤差。由于中誤差只有在服從正態(tài)分布時(shí)才能反映數(shù)據(jù)的精度,本文先采用正態(tài)QQ圖對(duì)誤差分布進(jìn)行了正態(tài)檢驗(yàn)(圖7(a))。

圖7 檢查點(diǎn)的誤差分布Fig.7 Error distribution of the check points

由圖7可知,正態(tài)QQ圖圍繞對(duì)角線呈近似直線分布(R2=0.984),檢查點(diǎn)誤差服從正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)特征[42]。計(jì)算這些水面檢查點(diǎn)高程的平均中誤差RMSE=0.103 m,從誤差分布圖來看,99.82%的誤差在3倍中誤差內(nèi)。這表明同一水面線高程點(diǎn)的中誤差離散度很小,殘差的實(shí)際值與理論值越接近,模型的擬合效果越好。因此,從檢查點(diǎn)法定精度驗(yàn)證表明DEM的誤差滿足極限誤差的要求。

3.2.2 等高線回放法精度驗(yàn)證

等高線回放法[43]指的是對(duì)一條湖泊水面線,計(jì)算水面線點(diǎn)的平均高程,并根據(jù)該高程從湖盆DEM內(nèi)插出等高線,并與實(shí)際的湖泊水面線的點(diǎn)一一對(duì)應(yīng),通過計(jì)算兩者的距離差來反映DEM的誤差。本文以2018年5月26日Sentinel-2影像提取的水面邊界線為例,首先計(jì)算每條水面線的平均高程值,并以此值內(nèi)插出等高線,這里選取6個(gè)大小不一的水面及對(duì)應(yīng)的等高線(圖8),分別計(jì)算水面與等高面的面積、對(duì)應(yīng)點(diǎn)的最大和平均距離,來反映湖盆DEM與水面線的相似度(表2)。

表2 湖盆等高線與水面邊界的誤差對(duì)比

圖8 用于等高線回放法驗(yàn)證的水面Fig.8 The water samples for accuracy assessment by the contour playback method

結(jié)果顯示圖8中的6個(gè)湖面線與生成的等高線空間吻合度很高。等高面與水面的面積誤差最大僅為1.564%,模擬的等高面的誤差已經(jīng)低于湖泊水面提取的誤差,這表明湖盆DEM精度能很好地描述湖泊水面的精細(xì)變化。而等高線與水面邊界線的最大距離和最大平均間距分別為39.525及9.794 m,這表明每條模擬的等高線的平均間距在1個(gè)像素(10 m)內(nèi),最大誤差不超過4個(gè)像素。結(jié)合圖9可知,等高線與水面邊界線距離小于10、20及30 m的像素點(diǎn)比例分別大于71.5%、94.4%及99.8%,這表明利用DEM生成都等高線與水面線具有非常高的一致性,本文方法構(gòu)建的DEM所提取的等高線能夠很好地吻合實(shí)際的湖面邊界線。

圖9 等高線與湖面邊界間距的累積百分比Fig.9 Cumulative frequency of distance between contour and water boundary

綜上所述,本文構(gòu)建的湖盆地形中誤差僅為0.103 m,這表明湖盆的單點(diǎn)高程精度很高,經(jīng)過水面線加密后的ICESat-2高程點(diǎn)能更好地體現(xiàn)。而且湖盆DEM提取的等高線能與實(shí)際的湖面線吻合度高,說明湖盆DEM已經(jīng)能模擬淺平型湖盆地形的精細(xì)變化。

3.3 討 論

干旱區(qū)內(nèi)陸尾閭湖泊經(jīng)過長時(shí)間的沉積和演化,湖盆地形平坦,湖泊水深較淺,雖湖泊總水量較少,但常年保有最小生態(tài)水面是維持湖泊周邊生態(tài)系統(tǒng)健康的關(guān)鍵所在。本文就是為了精確計(jì)算缺資料淺平型內(nèi)陸湖泊的水量變化,進(jìn)而為湖泊生態(tài)補(bǔ)水提供科學(xué)依據(jù),保障水資源的高效利用。由圖5的臺(tái)特瑪湖湖盆地形可以看出,臺(tái)特瑪湖湖盆地形整體上西高東低,整個(gè)湖盆地區(qū)東西橫跨約96 km,而海拔僅變化了約15 m,地形起伏非常細(xì)微。這類淺平型的湖泊的水面積變化通常較為明顯,而水量和水位變化相對(duì)非常微小。由圖6構(gòu)建的臺(tái)特瑪湖水量時(shí)序可以看出,臺(tái)特瑪湖在2016—2019年間水面積和水量均呈動(dòng)態(tài)增加的趨勢,年均變化率分別為144.64 km2/a和0.28 km3/a,在2019—2022年間水面積和水量均呈動(dòng)態(tài)減少的趨勢,年均變化率分別為150.48 km2/a和0.29 km3/a。

傳統(tǒng)的基于遙感的“面積-高程-庫容”方法在應(yīng)用于這類湖盆水量反演時(shí),由于SRTM(shuttle radar topography mission)高程精度在2～10 m范圍內(nèi)[44-45],難以獲得精確的水面-水位關(guān)系。利用ICESat-2高精度的激光光子高程點(diǎn)構(gòu)建缺資料地區(qū)的湖盆地形,并利用水面等高的特性作為地形約束線加密湖盆內(nèi)的高程點(diǎn),湖盆地形精度可達(dá)0.1 m左右,能夠描述湖盆內(nèi)地形的微小起伏,對(duì)于水面周期性、季節(jié)性變化顯著的湖泊,可大大提高水量時(shí)序反演的精度。然而,該方法的前提條件是,ICESat-2過境的激光光子束能夠探測到湖泊從水面最大到干涸的全過程,對(duì)于橫向距離小于3 km(ICESat-2軌道間距),以及水面變化不大的湖泊該方法難以適用。

4 結(jié) 論

針對(duì)干旱區(qū)淺平型尾閭湖水量難以估算的問題,本文基于湖泊水面邊界等高的特性,提出利用湖泊水面線高程加密ICESat-2地面高程點(diǎn),構(gòu)建的湖盆地形結(jié)合水面時(shí)序數(shù)據(jù)模擬湖盆水量變化時(shí)序,主要思路是通過密集的湖盆內(nèi)無水區(qū)高程點(diǎn)構(gòu)建湖盆地形,并結(jié)合時(shí)序面積信息重建湖泊水量時(shí)序,重點(diǎn)解決缺資料地區(qū)湖泊水文參數(shù)的信息反演。以臺(tái)特瑪湖為主要試驗(yàn)區(qū),重建2016—2022年臺(tái)特瑪湖湖泊水量變化,驗(yàn)證了湖盆地形的反演精度。研究得出以下結(jié)論。

(1) 本文提出了基于改進(jìn)湖盆反演技術(shù)的湖泊水量時(shí)序重建方法,能夠提取精度要求更高的淺平型湖泊地形構(gòu)建,適宜于水位變化不敏感的湖泊水量估算。

(2) 改進(jìn)湖盆反演技術(shù)構(gòu)建的湖盆地形信息的高程中誤差僅為0.103 m,而且DEM提取的等高線與實(shí)際水面線高度吻合,這表明改進(jìn)湖盆反演技術(shù)滿足淺平尾閭湖的高精度水量信息的反演。

(3) 基于改進(jìn)湖盆反演技術(shù)的水量時(shí)序重建方法能夠適用于干旱區(qū)淺平型的內(nèi)陸尾閭湖,也可以推廣到全球范圍內(nèi)水面變化顯著且有衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)過境的湖泊,為無資料淺平型湖泊水量信息的時(shí)序重建提供一種思路。