| 青藏高原河流网络高分CubeSat遥感监测 |
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| 引用本文： | 章斯腾,陆欣,陆瑶,程亮,李满春,杨康.青藏高原河流网络高分CubeSat遥感监测[J].遥感学报,2021,25(10):2142-2152. |
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| 作者姓名： | 章斯腾 陆欣 陆瑶 程亮 李满春 杨康 |
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| 作者单位： | 1.南京大学 地理与海洋科学学院, 南京 210023;2.江苏省地理信息技术重点实验室, 南京 210023;3.中国南海研究协同创新中心, 南京 210023 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（编号：2018YFC1406101）；国家自然科学基金（编号：41871327）；中央高校基本科研业务费项目（编号：JBGS2102） |
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| 摘 要： | 河流网络是地表水循环的重要组成部分，如何实现河流网络动态监测已成为河流遥感研究的热点。近年来，以PlanetScope为代表的CubeSat小卫星已具备了米级空间分辨率、1 d重访周期的优势，这为河流网络高时空分辨率动态监测提供了可能。本文以青藏高原长江源区的通天河流域（227 km2）为研究区，选取2017-05—2017-10 5期3 m空间分辨率CubeSat遥感影像，增强河流横纵剖面特征自动化提取了河流网络，研究了通天河流域河流网络动态变化，对比分析了3 m CubeSat与30 m Landsat 8、10 m Sentinel-2所提取的河流网络，以及5种现有水体数据集（GRWL，GSW，FROM-GLC 2017，OpenStreetMap，HydroSHEDS）。研究结果表明：（1）研究区内河流网络5月水系密度较低（0.38 km-1），7—8月河流网络进入丰水期，水系密度显著增加至0.61 km-1，9月河流网络进入平水期，水系密度趋于平稳（0.53 km-1），随后迅速退化并于10月开始冻结，水系密度迅速降低至0.37 km-1；（2）采用高空间分辨率CubeSat所提取的河流网络能够识别更多细小河流（河宽3—30 m），CubeSat所提取的河流总长分别为Landsat 8、Sentinel-2所提取河流总长的1.6倍和1.3倍；（3）CubeSat所提取的河流网络水系密度高于现有水体数据集（2.9—12.4倍），弥补了现有水体数据集无法反映细小河流的不足。
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| 关 键 词： | 河流网络 遥感信息提取 动态监测 CubeSat 青藏高原 |
| 收稿时间： | 2019/7/19 0:00:00 |
Tracking dynamic river networks in the Tibetan Plateau with high-resolution CubeSat imagery |
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| ZHANG Siteng,LU Xin,LU Yao,CHENG Liang,LI Manchun,YANG Kang.Tracking dynamic river networks in the Tibetan Plateau with high-resolution CubeSat imagery[J].Journal of Remote Sensing,2021,25(10):2142-2152. |
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| Authors: | ZHANG Siteng LU Xin LU Yao CHENG Liang LI Manchun YANG Kang |
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| Institution: | 1.School of Geography and Ocean Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China;2.Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology, Nanjing 210023, China;3.Collaborative Innovation Center for the South Sea Studies, Nanjing University, Nanjing 210023, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | river network remote sensing information extraction dynamic monitoring CubeSat Tibetan Plateau |
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