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一种基于多源遥感数据的湿地洼地蓄水能力精确估算方法 

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申请/专利权人:中国科学院东北地理与农业生态研究所

摘要:本发明提供一种基于多源遥感数据的湿地洼地蓄水能力精确估算方法,涉及湿地洼地、蓄水能力估算技术领域。基于一种基于多源遥感数据的湿地洼地蓄水能力精确估算方法,包括以下步骤:S1.湿地洼地空间刻画,S2.湿地洼地中水面以上地形信息重建,S3.湿地洼地中水面以下地形信息估测,S4.湿地洼地水面与水位测高曲线构建及其蓄水能力估算。通过利用开源、低成本的全球DEM产品精确估算了湿地洼地蓄水能力,科学解决了获取效率低下、成本高昂的LiDARDEM对大区域尺度或无实测地形资料区域的湿地洼地蓄水能力精确估算带来的挑战,且本发明提出的湿地洼地蓄水能力框架可代码模块化,在提高计算效率和节约成本上具有明显效果。

主权项:1.一种基于多源遥感数据的湿地洼地蓄水能力精确估算方法,其特征在于:包括以下步骤:S1.湿地洼地空间刻画利用priority-flood算法和湿地空间分布图从全球DEM产品提取湿地洼地空间分布图,为剔除假象湿地洼地,将获取的湿地洼地空间分布图转变为二值影像图,采用八向连通算法从二值影像图提取出每块湿地洼地的空间范围,基于圆度和偏心率指标剔除假象湿地洼地,最后耦合侵蚀算子、膨胀算子和水体分布信息来处理湿地洼地空间分布图以精确刻画湿地洼地;S2.湿地洼地中水面以上地形信息重建尽管全球地表水覆盖数据集中的JRC水体频率图已被广泛用于表征全球或不同区域的湿地洼地地形信息,但其在单个湿地洼地尺度上表征的地形信息与真实地形信息仍存在偏差,为此,首先通过GoogleEarthEngine平台的云量筛选算法将特定湿地洼地的JRC水体分布影像划分为无云污染影像和云污染影像,利用canny边缘检测算法和深线法理论对云污染影像进行修正,最后整合无云污染影像和修正后的云污染影像以生成修正后的、更准确的JRC水体频率图,基于修正后的JRC水体频率图重建湿地洼地中水面以上地形信息;S3.湿地洼地中水面以下地形信息估测耦合空间预测与模拟方法和遥感方法估测湿地洼地中水面以下地形信息,首先基于测高卫星和光学影像构建水面与水位对,利用三倍标准差法剔除水面与水位对中的离群值,最后对余下水面与水位对进行排列组合,将具有连续坡度变化的组合作为表征湿地洼地中水面以下地形信息的最优解;S4.湿地洼地水面与水位测高曲线构建及其蓄水能力估算基于重建后的湿地洼地中水面以上地形信息和估测的水面以下地形信息构建测高关系,分别采用单调三次样条曲线和幂函数曲线拟合测高关系得到水面以上测高曲线fAL和水面以下测高曲线fBL,求解曲线积分获得湿地洼地蓄水能力。

全文数据:

权利要求:

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