Remote Sensing of Environment：结合Landsat 5 TM与无人机影像精准估算河流流量

详细信息：Li, M., Zhao, C., Huang, Q., Pan, T., Yesou, H., Nerry, F. and Li, Z.-L. 2025. Combining Landsat 5 TM and UAV images to estimate river discharge with limited ground-based flow velocity and water level observations. Remote Sensing of Environment 318, 114610. （PDF）

成果简介

近日，北京师范大学水科学研究院赵长森课题组在国际顶级期刊《Remote Sensing of Environment》（一区TOP，影响因子11.1）上发表了科研成果：“Combining Landsat 5 TM and UAV images to estimate river discharge with limited ground-based flow velocity and water level observations.”。北京师范大学为该论文的第一完成单位，北京师范大学水科学研究院2020级博士生李毛毛、赵长森副教授为共同第一作者，中国地质大学（北京）水资源与环境学院黄琦博士为通讯作者。

论文导读

河流流量在维持水圈系统与生态环境稳定中起着至关重要的作用。然而，传统的卫星图像流量估算方法多局限于大型河流，且依赖大量地面测量，导致在中型河流中的应用存在较大不确定性。为解决这一问题，本研究基于渭河6个典型断面（图1），提出了一种全新的流量估算框架，能够在地面观测数据有限的情况下，更准确地估算大中型河流的流量。该框架结合了改进的C/M方法和新开发的RIBA-zero方法，其中改进的C/M方法考虑了河流的空间异质性，并通过单站点观测数据进行优化；RIBA-zero方法则创新性地推导了一种适用于过流断面面积估算的全新方法，尤其适合洪水季节及抛物线形截面的河流。此外，研究还揭示了使用更高分辨率Sentinel-2卫星影像估算中等河流流量的巨大潜力。该框架仅依赖少量地面观测数据即可提供可靠的流量估算，具有广泛的全球河流流量监测应用前景。

结果展示

基于改进的C/M法计算流速，发现方法在宽度超过90 m的河流上表现更好（流速估算的平均相对误差为21.35%，rRMSE为0.23），对于窄于90 m的河流则表现出可接受的精度（平均相对误差增加了17.05%，rRMSE增加了0.18）（图1）。此外，方法在汛期估算精度更高，河道宽度大于90 m/小于90 m时的流速估算平均相对误差分别为16.54%/32.04%，rRMSE分别为0.18/0.33。而在非汛期，河宽大于90 m/小于90 m的站点流速估算平均相对误差为26.31%/42.27%，rRMSE为0.30/0.48。

图1 估计流速与地面实测流速之间的散点图。灰色虚线表示TS、LJC和XY站点（河流平均宽度小于90米）地面实测流速（VG）与估计流速（VE）之间的线性拟合线。蓝色虚线表示LT和HX站点（河流平均宽度大于90米）VG和VE的线性拟合线，黑色实线表示1:1线。（a）为汛期，（b）为非汛期。RW表示平均河宽。实测流速已被归一化处理。

基于RIBA-zero方法估算过流断面面积，发现该方法更适合于抛物线形截面，汛期流量面积估算精度高于非汛期（图2）。所有站点估计过流断面面积相对误差为36.02%，rRMSE为0.37。在汛期，各站点的过流断面面积估算相对误差为32.46%，rRMSE为0.35；在非汛期，估算相对误差为37.54%，rRMSE为0.36。

图2 2007、2008和2009年LT（a-c）、HX（d-f）、XY（g-i）、LJC（j-l）和TS（m-o）的水下断面估计

流量计算结果表明，该方法在宽度大于90米的河流中表现较为理想（流量估算的平均相对误差为30%，NSE为0.9，rRMSE为0.3），且在40至100米的河流中也能提供较为准确的估计（平均相对误差增加了30%，NSE降低了0.1，rRMSE增加0.2）（图3）。并且汛期的流量估算精度普遍优于非汛期，汛期的NSE值范围为0.91至0.96，rRMSE值范围为0.20至0.34，而非汛期的NSE值范围为0.42至0.69，rRMSE值范围为0.31至0.44。

图3 与地面实测流量进行的流量估算验证。（a）汛期，（b）非汛期，灰色虚线表示TS、LJC和XY站点（河流平均宽度小于90米）地面实测流量（DG）与估计流量（DE）之间的线性拟合线。蓝色虚线表示在LT和HX站点（河流平均宽度大于90米）DG和DE的线性拟合线，黑色实线表示1:1线。（c-g）为LT（c）、HX（d）、XY（e）、LJC（f）和TS（g）的流量过程线。地面流量实测值已做归一化处理。

综上所述，该研究开发的RW-vebasud方法不仅能够为地表河流宽度的重建提供有效的技术支持，还能为全球资源和环境建模领域提供强有力的技术支撑，为研究者们提供一种更为高效、准确的河流监测手段。