遥感技术在水利信息化中的应用综述

董 静

（中国水利水电科学研究院，北京 100038）

遥感技术在水利信息化中的应用综述

董 静

（中国水利水电科学研究院，北京 100038）

介绍当前遥感技术的发展特点，分析其在水资源评价、水环境、水旱灾害、农村水利、水利工程建设与运行监测及水土保持中的应用现状，对遥感在水利信息化中的发展进行展望，并指出提高遥感数据质量、建设面向水利应用的遥感数据获取系统、发展定量遥感和应用集成等进一步的研究发展方向。

遥感；水利信息化；水资源；水环境

0 引言

遥感是一种综合对地观测技术，历经地面、航空、航天遥感等多个发展阶段，尤其是 20 世纪 60 年代诞生的航天遥感极大地拓宽了人类对地观测的视野，成为获取地球信息的重要手段，并在土地利用、植被、水文、海洋、地质等应用领域中得到广泛应用。随着我国水利信息化建设的进一步推进，遥感将在水利综合应用建设、水利信息基础设施建设和水利信息化重点工程等方面发挥重要作用。

1 遥感技术发展特点

1.1 遥感数据获取手段的多样化和精细化

随着航天、信息和计算机等相关技术的不断发展，遥感数据获取手段趋于多样化和精细化。多样化体现在遥感平台和传感器的多样化和观测角度2 个方面。遥感平台从传统的载人飞机发展到无人机，从低地球轨道卫星拓展到中高轨道卫星，还开拓了航天飞机、国际空间站等多种特殊平台。同时对地观测传感器系统也在不断完善，如从摄影系统到扫描系统，从被动传感器到主动传感器，从光学传感器到微波传感器等。精细化体现在空间维、时间维、光谱维和角度维的数据采样更加密集，从而能得到更加完整的地物信息。

1.2 遥感数据处理的自动化

遥感技术能快速地获取海量地表信息，这意味着遥感数据处理过程应实现自动化，尽量避免人为因素的干扰，从而提高整个处理过程的速度和效率。然而，遥感数据处理涉及到几何校正、辐射校正、专业模型与算法及后处理等多个环节，而且不同数据所需要的模型算法有时存在很大的差别。因此为了实现这一目标，研究人员做了大量工作：1）制定统一的数据标准，集成海量的多源异构遥感数据；2）建立具有较好普适性的遥感物理几何模型，开发自适应的数据处理和参数反演算法；3）建立统一的共享框架，实现数据、模型和算法的资源共享。

1.3 地表参数反演的定量化

在面向资源环境应用时，往往需要将遥感参数定量地转化为高精度的资源环境参数。早期遥感数据获取手段匮乏，难以提供充足的定量遥感数据。近年来随着高光谱、多角度传感器的不断出现和数据质量的不断提高，这一供需矛盾得到很大程度的缓解。目前的主要问题转化为如何深化理论与应用模型，从而使全定量化遥感方法逐步由理论走向实用化。

1.4 遥感技术应用拓展

遥感技术应用的深度和广度均得到大幅拓展。1）遥感应用分析方法研究不断发展，并与资源环境、农业、海洋动力和全球气候等已有的应用模型对接，通过集成地理信息和空间定位等系统工具，能够充分挖掘遥感数据的内涵，从而为应对全球环境变化、建设基础设施、规划社会发展和辅助政府决策提供可靠信息。2）遥感技术应用范围不断发展，如固体形变监测、地物三维结构提取和土壤重金属含量反演等。3）遥感技术还在考古、疾病、犯罪等新领域得以拓展应用。

2 遥感在水利信息化过程中的应用现状

信息化是当今世界经济和社会发展的大趋势，水利信息化就是指充分利用现代信息技术，深入开发和广泛利用水利信息资源，全面提升水利事业活动效率和效能的历史过程。水利信息化是我国水利优先发展领域，已成为我国水利现代化的基础支撑和重要标志。遥感与水利相结合已有 30 年的历史，尤其是在水利信息化的背景之下，面向水利行业的遥感技术与应用更是飞速发展，取得了不少成果。全国水利信息化发展“十二五”规划指出，在积极建设、完善常规信息采集设施的同时，大力推进遥感等新技术、新方法的应用，特别是要结合高分辨率对地观测专项，依托水利卫星应用项目，开展水文水资源、水旱灾害、水环境、大中型工程建设运行等监测的试点和业务系统建设，逐步形成天地一体化的综合立体水利信息采集体系[1]。对于水利信息化来说，遥感不仅仅是一种数据获取手段，而且是集数据获取、处理、分析和定量表达的综合技术。

2.1 水文水资源监测

遥感技术广泛应用于地表水调查、水文地质调查和水资源评价等方面。与传统方法相比，利用遥感方法监测水资源更快速、更全面，人力物力投入更小，效率更高，尤其是在大范围高频率的基础数据更新方面优势十分明显。

2.1.1 地表水调查

河流、湖泊等水体性质与一般陆地表面的物理性质差异较大，因此无论是通过光学还是雷达图像均能准确、快速地提取。当水体含沙量[2]、有机质含量[3]或水深发生变化时，太阳光各波段的反射特性也会相应发生变化，并继而引起部分水体区域发生误判。与之类似的是图像上湿地水体的像素值受到植被和水底土壤的反射光谱干扰，表征较为复杂，不仅与普通水体相比差异较大，而且不同类型湿地之间也具有明显差异。面对这种复杂情况，出现不少计算机自动识别方法，如阈值法、水体指数法，谱间关系法和分类法、形态学方法和综合方法等，这些方法在不同的实验区都取得了不错的提取效果。

我国西部的山地冰川是当地水资源的主要来源之一。冰川信息提取传统方法有阈值法、比值法和分类法等，这些方法大都利用了冰雪在可见光波段的高反射率特征[4]。新产生的面向对象分类和雷达干涉测量方法可以在一定程度上提高冰川提取精度，另外未来还可以尝试采用粗糙集理论及 ICESAT 卫星波形提高冰川信息提取的精度[5]。积雪调查主要利用光学影像判别，可以定量提取积雪面积、深度、湿度和雪水当量等参数，应用于积雪监测和雪灾防治。大尺度被动微波数据反演的积雪参数主要用来研究全球气候变化。

对相同地区不同时间的遥感图像进行配准，可以定性或者定量地确定地表水资源的变化过程，从而达到动态监测的目的。如利用多时相遥感图像可以提取出水体和冰川的覆盖范围变化信息，再加入高度计或激光雷达测高信息，还能够定量估算冰川体积和湖泊水量变化[6]。

2.1.2 水文地质调查

遥感数据是寻找地下水资源的一种重要信息源，是圈定靶区的重要依据。地下水的赋存状况与地质构造、地表植被发育状况、土壤湿度关系密切。利用遥感图像可以直接显示地下水在地表的露头，也可以通过解译地表地貌和地质构造，提取土壤湿度等方法判断研究区域地下水资源状况。地下水丰富的地区，地表土壤湿度比较大，植被发育相对茂盛，长势较好。在地表裸露区域可以通过计算地表热惯量反演土壤水分，在植被覆盖区可以通过植被发育状况或蒸腾作用估算土壤湿度。另外，土壤水分与介电常数之间存在密切关系，随着星载合成孔径雷达数据源的增加，微波遥感已经成为获取高分辨率土壤水分数据重要手段。

地下水资源的过度开采会引起区域重力变化和地表的沉降。利用系列重力卫星的测量数据可以反演出大尺度重力异常和变化，去除干扰因素后即可转化为地下水量变化数据。这种测量方法精度较低，利用合成孔径雷达干涉测量可以获得高空间分辨率的地表沉降数据，精度可达毫米级。高精度、高分辨率的沉降数据更适合用于估计中小尺度区域的地下水量亏盈。

2.2 遥感与水环境监测

2.2.1 叶绿素含量

叶绿素浓度是水体中浮游生物分布的指标，是水体初级生产力和富营养化作用的基本参数。0.43～0.70 μm 水体反射光谱段对叶绿素浓度变化十分敏感，会出现较为明显的差异。通过建立遥感数据与不同叶绿素浓度水体光谱之间的数学模型，可以实现水体中叶绿素等有机质含量的估算。我国科学家利用 MODIS[7]，TM[8]，IKONOS[9]，Hyperion[10]等卫星遥感和模拟数据[11-12]研究了水体叶绿素反演模型，取得了较好的监测效果。研究区域分布全国各地，水体类型包括中大型湖泊、城市水体和干旱区河流等。

2.2.2 固体悬浮物

水体中悬浮泥沙的含量是最重要的水质参数之一，不仅是反映水生生态环境的健康程度的指标，也是为保障水力发电、农业灌溉和河道治理等水利水电活动正常运行所必须监测的关键参数。遥感反演悬浮泥沙与叶绿素原理类似，最佳观测波段为0.58～0.68 μm。与船只采样分析方法相比，遥感方法可以实现大范围、快速、实时动态的监测，且具有成本低和便于进行长期动态监测的优势[13]，已经在河口[14]、水库[15]、洪水[16]和航道[17]泥沙监测中得到广泛应用。

2.2.3 其它水污染

除此之外，遥感技术能够监测水面溢油、热异常和水污染等。遥感溢油监测依仗水体表面的光谱、后向散射或纹理信息，主要应用在海洋、大型湖泊和河口等大面积片状水域[18]。利用热红外传感器能够有效地识别热污染源和扩散范围，也可以结合少量实测数据或经验模型绘制水体等温线图。水污染物尤其是有机污染物常伴随有浮游植物富集，为了消除叶绿素的影响，反演时可利用对叶绿素含量变化不敏感的波段，如 0.5～0.6 μm[19]。若具备各种污染物反射光谱的先验知识，即可通过回归分析识别水体中污染物的种类和含量。

2.2.4 遥感水环境监测的优点与不足

常规的水环境监测方法是现场取样结合实验室测试，但是耗时费力，难以快速测试大面积水域。遥感技术则具有监测范围广、速度快、成本低和便于进行长期动态监测的优势，不仅能获取水体中各种物质的时空分布，还能直观追踪其来源、分析其扩散或变化趋势，从而发现一些常规方法难以解释的污染源和污染物的迁移特征。遥感方法监测区域内多个环境要素，因此可以利用其他要素在遥感图像上的表征间接反映水环境状况[20]，同时也能较为容易地分析水环境变化对其他环境要素的影响。

虽然专家学者在遥感水环境监测方面展开了大量研究和应用，仍然存在以下一些问题：1）可用的遥感影像数据相对较少，一定程度上限制了大范围、长时间、高精度遥感监测系统的建立；2）不同区域适合的数学模型不同，缺乏普适性；3）水体中各种物质的反射光谱相互影响，影响反演结果的精度。

2.3 遥感与水旱灾害监测

80 年代我国洪灾遥感监测就进入了实用阶段，1981 年东北三江平原大水，1984 年合肥大水，1985 年辽河大水，遥感监测都发挥了一定作用[21]。1987—1989 年，水利部遥感技术应用中心、中国科学院、国家测绘局和空军合作，先后在永定河、黄河、荆江地区、洞庭湖和淮河进行了防洪试验，建立了洪涝灾害监测的准实时全天候系统。经过5 年的努力，又建立了机载遥感监测灾害的实时传输系统，并应用于1994—1996 年的洪水监测。在“九五”期间，系统空间分辨率进一步提升，在 1998—2000 年的洪涝灾害监测中发挥了重大作用[22]。综上所述，遥感在水灾监测主要有以下作用：1）灾前预警。利用遥感图像，数字高程模型（DEM）和水文数据建立流域降水量与潜在淹没区面积和水深的相关关系，建立水体淹没模型，为水利工程设计建设及灾前人员物资转移提供依据。2）灾时动态监测。基于 DEM 数据、实时水文数据和遥感图像联合分析，能准确、及时、全面地把握洪灾的发生发展过程，为救灾方案的制定，方法的选择提供决策支持。3）灾后评估与辅助重建。利用提取的洪水淹没面积、时长和水深评估淹没的耕地、居民区、铁路公路和工业区等的损失，估算作物绝收面积和减产量，计算受灾人口和经济损失，为灾后评估和重建提供了科学依据。

遥感旱情监测主要是通过监测土壤水分或与之密切相关的若干指标来实现[23]。土壤水分是影响微波发射、亮度温度和后向散射系数的重要因素之一，因此通过回归模型或散射理论模型可以直接建立图像灰度值与土壤水分之间的定量关系。在可见光—红外波段，可以先计算植被指数，再间接估算土壤水分，这种方法适用于较为干旱的地区。在热红外波段，根据热平衡和热传导方程，可以用热惯量法和植物缺水指数法分别估算低植被和高植被覆盖区表层土壤水分信息。因此，遥感方法在监测旱情时可以综合获取土壤湿度、植物生长状况和气温等其他环境要素信息，兼顾土壤旱情、农业旱情和河湖枯水情况，从宏观上辅助防灾救灾工作。

2.4 遥感与农村水利监测

遥感技术可用于监测作物蒸腾蒸发、实际灌溉面积、灌区续建配套与改造实施效果、牧区草场恢复、灌溉和水厂水源水质等方面。与传统农村水利监测网站结合，共同完善灌溉数据库和农村水利综合管理系统。

2.5 遥感与水利工程建设与运行监测

在设计勘察阶段，遥感图像能获取地貌、地质和水文信息，可用来地质填图，研究区域地质稳定性，调查水环境、生态环境、水土流失、滑坡泥石流和岩溶情况，辅助工程选址、协助移民安置。在工程建设阶段，遥感图像可以监测施工情况及工程对环境的影响。建设完成后，遥感图还像可以评估工程效益，评价其环境效应、监测其运行状态。

2.6 遥感与水土保持

利用遥感图像调查土壤侵蚀情况有多种方法，如目视解译、提取植被指数和影像分类等，可根据不同区域或应用目的进行选择[24]。土壤侵蚀本身是一个动态过程，因此需要多时相遥感影像进行监测，通过变化检测提取侵蚀面积、程度等感兴趣的信息。另外，在水土保持规划和治理的过程中，遥感图像也是重要的背景资料。

2.7 地质灾害的遥感应急监测

遥感影像可以用来调查区域降水量、坡度、构造和地表覆盖等水文地质背景，能从宏观上把握区域地质灾害的潜在风险和总体趋势[25]。当前遥感技术已经广泛地应用于地质灾害孕灾背景研究，成为地质灾害调查的有效手段之一。利用遥感技术可以实时监测突发性地质灾害、冰坝等引起的堰塞湖灾情，从而帮助水利和政府部门开展治理、预警和救灾工作，减少生命财产损失。2008 年中国科学院利用汶川地震主灾区的航空遥感图像进行堰塞湖目视图像判读，同时利用地震后的 5 月 16，19，23，27 日 4 个时期的航空遥感图像，对唐家山堰塞湖的灾情进行了评估。新出现的无人机遥感系统更加灵活，能提高突发灾情监控的频率，降低成本，目前中国水利水电科学研究院正在开展山洪灾害调查评价无人机遥感技术应用示范工作。

3 遥感在我国水利信息化过程中的应用发展趋势

3.1 遥感数据源

1）提高数据质量。遥感已成为宏观水资源调查和水环境监测的重要手段，但是应用到具体项目中来，还需增加时间、空间和光谱维的微观细致度，以提高获取遥感信息的精度。具有高空间分辨率、宽测绘带的高光谱卫星星座是遥感数据采集系统的发展方向，再辅以主被动微波遥感（特别是合成孔径雷达）观测，建设全天时、全天候高频高分超多波段遥感数据获取系统。同时也要发挥机载系统灵活、精细的优势，提高实时数据处理能力，对突发事件和小尺度现象进行快速监测。

2）建立专门面向水利应用的遥感数据获取系统，如机载遥感灾害监测系统、水资源卫星、水环境卫星等，在同一平台上放置多种传感器面向同一应用目标进行观测。

3.2 定量遥感

定量遥感是当前国内外遥感应用的发展方向，也是水利遥感的发展趋势。当前水利定量遥感还需进行一些努力：1）完善与水利应用相关的定量遥感模型，解决尺度、方向等基本问题。2）定量遥感实用化的关键是遥感与应用模型的衔接[26]。3）开发高效率的数据处理和反演的全自动化算法，为实现水利定量遥感业务化提供基础。

3.3 应用集成

推进遥感与水利数据、模型的结合，利用空间分析和数据挖掘的方法获取隐含信息，开发包括从原始数据处理到决策支持的所有功能的水利遥感软件系统。制定统一的数据、模型和软件接口标准，建立水利遥感数据、模型和软件模块的共享机制。进一步发掘新型遥感传感器在水利行业中的应用前景，如利用P 波段雷达反演土壤水分，利用极化干涉雷达反演作物生物量，研发降水降雪监测卫星等。

4 结语

根据我国水利信息化发展“十二五”规划，到“十一五”末期我国水利信息化基础设施和基本业务应用建设阶段基本完成，工作重点转向全面促进水利与信息化的深度融合。遥感作为信息与地球科学的边缘学科，必将在水利信息化的过程中发挥更大的作用。

[1] 水利部信息化工作领导小组办公室.全国水利信息化发展“十二五”规划(水规计[2012] 190 号) [R].北京：水利部综合事业局，2012: 47.

[2] 刘志国，周云轩，沈芳.河口水体泥沙浓度的水面光谱统计模式分析[J].水利学报，2007,38 (7): 799-805.

[3] 疏小舟，尹球，匡定波.内陆水体藻类叶绿素浓度与反射光谱特征的关系[J].遥感学报，2000,4 (1): 41-45.

[4] 张明华.基于 ETM+ 影像的西藏南迦巴瓦峰地区海洋性冰川信息提取[J].冰川冻土，2005,27 (2): 226-232.

[5] 彦立利，王建.基于遥感的冰川信息提取方法研究进展[J].冰川冻土，2013,35 (1): 110-118.

[6] 张国庆，Xie H J，姚檀栋，等.基于 ICESat 和 Landsat 的中国十大湖泊水量平衡估算[J].科学通报，2013,58 (26): 2664-2678.

[7] 王艳红，马荣华，邓正栋.基于分区的太湖叶绿素 a 遥感估测模型[J].河海大学学报：自然科学版，2007,35 (1): 86-91.

[8] 史明，王昉，黎聪，等.基于 TM 数据北京城区水体叶绿素 a 浓度反演方法研究[J].环境科技，2012,25 (6): 45-50.

[9] 刘英，王珂，周斌，等.千岛湖水体叶绿素浓度高光谱遥感监测研究初报[J].浙江大学学报：农业与生命科学版，2003,29 (6): 621-626.

[10] 闻建光，肖青，杨一鹏，等.基于 Hyperion 数据的太湖水体叶绿素 a 浓度遥感估算[J].湖泊科学，2006,18 (4): 327-336.

[11] 宋玲玲，仇雁翎，张洪恩，等.淀山湖叶绿素 a 的高光谱遥感监测研究[J].长江流域资源与环境，2007,16 (1): 48-51.

[12] 黄妙芬，邢旭峰，于五一，等.干旱区水环境叶绿素遥感估算模式[J].干旱区地理，2008,31 (1): 62-66.

[13] 杨丙丰，化存才.内陆水体泥沙含量遥感模型初探[J].云南师范大学学报，2006,26 (2): 21-23.

[14] 张穗，陈慧娟，陈鹏宵.长江口水体表层泥沙含量遥感监测研究[J].长江科学院院报，2005,22 (5): 23-25.

[15] 陈涛，李平湘，张良培，等.三峡坝区水体悬浮泥沙含量遥感估算模型研究[J].测绘信息与工程，2008,33 (2): 1-3.

[16] 李登科.高泥沙含量洪水的 MODIS 遥感识别[J].灾害学，2005,20 (3): 29-35.

[17] 吴文挺，田波，何青.长江口三沙航道近三十年来表层水体泥沙含量遥感分析[C].第十六届中国海洋（岸）工程学术讨论会（下册）.北京：海洋出版社，2013: 1232-1236.

[18] 李颖，刘丙新，陈澎.高光谱遥感技术在水上溢油监测中的研究进展[J].海洋环境科学，2012,31 (3): 460-464.

[19] 邓孺孺，何执兼，陈晓翔，等.珠江口水域水污染遥感定量分析[J].中山大学学报：自然科学版，2002,41 (3): 99-103.

[20] 赵汀，王安建，夏江周，等.洎水河流域重金属污染区五节芒叶片光谱特征响应研究[J].国土资源遥感，2010,22 (2): 49-54.

[21] 遥感专业委员会.Rs 与 GIS 在水利行业的应用于展望[J].中国水利，2004 (11): 49-51.

[22] 赵阳，程先富.洪水灾害遥感监测研究综述[J].四川环境，2012,31 (4): 106-109.

[23] 孙丽，陈焕伟，赵立军，等.遥感监测旱情的研究进展[J].农业环境科学学报，2004,23 (1): 202-206.

[24] 周为峰，吴炳方.土壤侵蚀调查中的遥感应用综述[J].遥感技术与应用，2005,20 (5): 537-542.

[25] 杨武年，濮国梁，Cauneau F，等.长江三峡库区地质灾害遥感图像信息处理及其监测和评估[J].地质学报，2005,79 (3): 423-430.

[26] 赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京：科学出版社，2003: 316.

Application Overview of Remote Sensing in Water Resources Informatization

DONG Jing
(China Institute of Water Resources and Hydropower Research,Beijing100038,China)

In this paper the development characteristics of the Remote Sensing (RS) technology is introduced.The discussions are focused on RS application status on water resources evaluation,water environment monitoring,floods and droughts monitoring,rural water conservancy monitoring,water project construction and operation monitoring and water and soil conservation.It prospects the approaching development of RS in water resources informatization,and proposes that the improvement of RS data quality,construction of new RS data acquisition system customized for water conservancy and the integration of quantitative RS and application will be the research direction in the future.

remote sensing;water resources informatization;water resource;water environment

TP7；TV39

A

1674-9405(2015)01-0037-05

2014-07-21

董 静（1983－），女，湖北麻城人，博士，主要研究方向为水利信息化。