水文与水管理中的遥感技术

一些咨询工程师曾经告诉本书的作者："如果你了解遥感，你就可以在不存在数据，甚至是在不具备地面测量条件的地方获得水文数据。因此，在发展中国家就能够根据需要的容量设计出一个饮用水供水水库。"另一方面，作者被告知："由于不可能通过遥感数据估计地面水资源和地表径流，因此遥感并不是十分有用的。"本书的主要目的是给读者提供一些关于遥感在水文和水管理领域的潜能和局限性的正确信息，来纠正这类未被证明正确性的猜想，以及言过其实的批评。 本书可以用作参考书籍或教科书，而非会议论文的汇总。本书旨在提供一些方法，帮助读者解决在水文和水管理中遇到的问题。因此，所提出的科学问题只是遥感应用中所必需的。读者将会在一些领域中看到(如蒸散发量、土壤含水量和水文模型等)。尽管已经可以使用一些可操作技术(如融雪径流模型、土地利用分类、土地利用变化检测、洪水预报与控制)，但这些科学问题仍旧处于发展阶段。此外，读者将会通过本书认识到，在许多情况下，遥感数据仅仅是其它数据的辅助信息，例如：数字地图、数字高程模型、现代液体比重计数据等。在大多数情况下，遥感不能替代传统数据，但是可以扩大传统数据。 在水文和水管理中遥感的应用不仅要求大量遥感数据，而且要求存取到要求的硬件或软件中。希望读者意识到这样一点，近几年使用和操作遥感数据已经大大地简化，并且价格低廉。前几年需要在昂贵的专用计算机上才能够完成的任务，现在采用台式机就可以完成，以合理的价格就可以获得高性能的计算机系统和功能强大的软件。我们也看到，尽管遥感数据到水文信息的转化算法变得越来越多，越来越复杂(可以处理多个卫星的数据，或者将卫星数据与传统数据融合)，但是它们分布在良好的用户操作界面中，易于使用。而且，遥感数据、地面真实情况(例如来自现代液体比重测量设备的信息)和功能强大的软件的结合占据着主导地位，例如GIS(地理信息系统)对水文学者和水管理者的研究来说是相当有用的工具，可帮助他们解决遇到的问题。

　　Gert A.Schultz是德国波鸿鲁尔大学城市土木工程系的水文、水管理和环境技术教授。他曾担任“国际水文科学协会”（IAHS）的“国际遥感委员会”的会长、“国际水资源协会”（IWRA）的副会长和联合国教科文组织（UNESCO）水文学遥感大会报告起草人。他已经出版了近150种国际和国内刊物，曾经是、现在也是几个国际和德国国内科学期刊的副编辑。他是“全球能理与水循环试验计划”（GEWEX）的国际水文科学协会/世界气象组织（IAHS/WMO）工作组的主席，也是一些国际座谈会和研习会的会议召集人。

第一部分 概述与基本原理 1 概论 3 1．1 引言 3 1．2 遥感的定义 3 1．3 遥感数据的本质 4 1．4 卫星系统 5 1．4．1 遥感平台 6 1．4．2 遥感传感器 9 1．4．3 空间分辨率 10 1．4．4 时间分辨率 11 1．5 遥感与水文学 11 1．6 本书的结构 12 2 遥感的物理原理和技术要点 14 2．1 引言 14 2．2 电磁光谱和辐射率 14 2．3 大气传播 18 2．4 自然介质的反射和发射特性 22 2．5 传感器原理 26 2．6 现在和未来的地球观测任务概述 31 3 遥感数据处理：硬件和软件准备 34 3．1 图像处理系统的特点 34 3．1．1 中央处理器(CPU)：个人电脑、工作站和大型机 34 3．1．2 系统分析员人数及操作方式 35 3．1．3 串行与并行图像处理、算术协处理器和随机存取存储器(RAM) 37 3．1．4 操作系统和软件编译器 3了 3．1．5 大容量存储 39 3．1．6 屏幕显示分辨率 4l 3．1．7 屏幕颜色分辨率 41 3．1．8 图像扫描(数字化)思考 42 3．2 图像处理和GIS软件应用 43 3．2．1 预处理 44 3．2．2 显示和加强 45 3．2．3 遥感信息提取 45 3．2．4 摄影测量的信息提取 46 3．2．5 元数据和图像/地图系列文档 46 3．2．6 图像和地图的制图成分 49 3．2．7 地理信息系统(GIS) 49 3．2．8 应用 49 3．3 经济实用的数字图像处理系统 50 3．4 小结 50 4 遥感信息数据与地理信息系统的集成 57 4．1 引言 57 4．2 一般方法 59 4．2．1 栅格和矢量数据结构 59 4．2．2 现有集成方法 6l 4．2．3 与地理数据处理过程相关的误差 63 4．3 当前的应用 64 4．3．1 流域数据库的开发 64 4．3．2 高程数据的集成使用 64 4．3．3 土地利用／土地覆盖类型变化监测 65 4．3．4 流域径流量建模 66 4．3．5 水质监测与建模 68 4．3．6 土壤侵蚀监测 68 4．4 展望 69 第二部分 遥感在水文监测和建模中的应用 5 水文建模中的遥感 77 5．1 引言 77 5．2 实际水文模型中遥感的应用 78 5．3 耦合水一能量平衡模型中的遥感 82 5．4 遥感方法 83 5．4．1 太阳辐射 84 5．4．2 下降长波 84 5．4．3 降水 85 5．4．4 气温 85 5．4．5 表面空气湿度 86 5．5 模型实例：红河一Arkansas流域 87 5．6 发展方向 88 6 降水 103 6．1 引言 103 6．2 一般方法 104 6．2．1 地面雷达 104 6．2．2 可见光和红外线卫星数据的使用 105 6．2．3 无源微波卫星数据的使用 106 6．2．4 航天雷达 106 6．3 当前技术 107 6．3．1 降雨的单偏振雷达测量 107 6．3．2 降雪和雹的测量 110 6．3．3 多参数雷达 11l 6．3．4 降雨量估计的卫星云指数和生活史方法 112 6．3．5 双光谱技术 114 6．3．6 空间降雨的无源微波估计 115 6．3．? 采样误差 116 6．4 改进的潜力 118 6．4．1 当前的性能标准 118 6．4．2 展望 119 7 土地利用和流域特征 125 7．1 引言 125 7．2 用遥感绘制土地覆盖类型地图 126 7．3 植被指数 127 7．3．1 简单植被指数 128 7．3．2 归一化植被指数(NDV)) 129 7．3．3 精确的估计 131 7．3．4 多时相植被指数 131 7．4 专题分类 132 7．4．1 图像分类方法 133 7．4．2 最大似然分类 136 7．4．3 讨论 137 7．4．4 概率估计的精确化 138 7．4．5 分割 140 7．4．6 巴西Pantanal地区的范例研究 140 7．5 雷达 142 8 蒸发 148 8．1 引言 148 8．1．1 概述 148 8．1．2 地面蒸发的遥感测量 149 8．2 蒸发和辐射测量的变量 150 8．2．1 潜在蒸发 150 8．2．2 实际蒸发 152 8．3 土地蒸发的遥感测量：应用和模拟方法 154 8．3．1 概论 154 8．3．2 蒸发和地表温度的线性关系[1] 156 8．3．3 改进的线性关系[2] 157 8．3．4 蒸发、地表温度和光谱指数的关系[3] 157 8．3．5 土壤-植被-大气输送(SVAT)模型[4] 158 8．3．6 集成SVAT和行星边界层(PBL)模型[5] 159 8．4 当前趋势：改进的观测和参数化方法 160 8．4．1 局部最大蒸发量和地表温度[6] 160 8．4．2 改进的地表变量观测[7] 163 8．5 空间可变性 165 8．6 精度 166 8．7 应用 167 8．8 目前及未来的观测 168 8．9 概要和总结 169 9 土壤含水量 187 9．1 引言 187 9．2 一般方法 188 9．3 传感器-目标相互作用 19l 9．4 水文实例 197 9．5 未来微波遥感在土壤含水量测量中的应用 200 10 地表水的遥感分析 206 10．1 引言 206 10．2 地表水采测 207 10．3 湖泊和水库面积的估测 209 10．4 湿地 211 10．5 湖泊水位 213 10．6 河流水位和流量 216 10．7 洪水范围 218 10．8 结论 222 1l 积雪和冰 228 11．1 积雪和冰的作用 228 11．2 一般方法 229 11．2．1 Gamma射线 229 11．2．2 可见光图像 231 11．2．3 热红外 232 11．2．4 有源和无源微波 233 11．2．5 相关应用 236 11．3 当前的应用 237 11．3．1 NOHRSC(美国国家应用水文遥感中心)积雪覆盖和雪水当量 的测量 237 11．3．2 加拿大草原雪水当量制图 238 11．3．3 融雪径流的预报计算 240 11．4 未来的方向 243 11．4．1 提高无源微波的分辨率 243 11．4．2 改进的无源微波算法 243 11．4．3 雷达应用的前景 243 11．4．4 各种数据类型的综合 244 12 土壤侵蚀 261 12．1 引言 261 12．2 遥感使用基础 263 12．3 应用 264 12．4 实例研究 266 12．4．1 图像解译／摄影测量 266 12．4．2 模型／GIS输入 268 12．4．3 光谱特性 269 12．4．4 地形测量 27l 12．5 未来发展趋势 272 13 水质 278 13．1 引言 278 13．2 遥感的应用基础 279 13．3 应用 280 13．4 实例研究 281 13．4．1 悬浮泥沙 28l 13．4．2 叶绿素 284 13．4．3 温度 286 13．4．4 油 288 13．5 未来的发展趋势 289 14 地下水 295 14．1 引言 295 14．2 水文地质的概念化 296 14．2．1 三维水文状况 296 14．2．2 地下水水面 298 14．2．3 水流系统 300 14．3 水量平衡 30l 14．3．1 地下水灌溉方案 302 14．3．2 补给 303 14．4 坚硬岩石地形和线性构造 308 14．5 地下水管理与结论 310 14．6 总结与展望 310 第三部分 遥感数据辅助下的水管理 15 遥感在水管理中的应用 319 15．1 引言 319 15．2 水管理中遥感应用潜力 319 15．2．1 观测和制图 319 15．2．2 空间分析和分区 32l 15．2．3 监测与预报 322 15．3 遥感支持下的流域规划 323 15．3．1 引言 323 15．3．2 水文监测和预测 323 15．3．3 流域中的上下游关系 324 15．4 遥感辅助下的流域管理 325 15．4．1 引言 325 15．4．2 水文图像解译在流域管理中的应用 327 15．5 小范围水资源开发和遥感 328 15．5．1 引言 328 15．5．2 在遥感技术辅助下的径流收集研究 328 15．5．3 洪水的延伸和地下水的补给 329 15．6 灌溉水管理和遥感 329 15．7 水管理的决策支持系统 330 15．7．1 引言 330 15．7．2 专家系统和决策支持系统 33l 16 洪水预报和控制 345 16．1 引言 345 16．2 一般方法 346 16．2．1 模型方法 346 16．2．2 遥感数据的种类和要求 346 16．2．3 从遥感数据中得到水文气象信息 348 16．2．4 地区降雨到径流水位图实时预报的转换 349 16．3 基于遥感数据的洪水预报辅助下的实时洪水控制范例 35l 16．3．1 基本原理 351 16．3．2 雷达降雨量测量应用于Gunz河流域 352 16．3．3 定量的降雨量预报 352 16．3．4 降雨-径流模型在洪水预报中的应用 354 16．3．5 基于洪水水文预报图的水库最优操作 355 16．4 城市环境下的洪水预报和控制 356 16．5 展望 359 17 灌溉和排水 362 17．1 引言 362 17．1．1 现有的非遥感方法及其局限性 363 17．1．2 遥感在灌溉和排水中的应用回顾 364 17．2 一般方法 365 17．2．1 应用与可观测性对比及算法 365 17．2．2 理论和概念性的方法 365 17．2．3 应用举例 369 17．3 当前的应用 371 17．3．1 一般应用 371 17．3．2 高分辨率的灌溉土地制图 371 17．3．3 农作物需水量--可见光和近红外线 373 17．3．4 农作物缺水--红外线 373 17．3．5 流域水文 374 17．3．6 盐碱地的发现 375 17．3．7 灌溉管理 375 17．4 目前和未来的观测 376 17．5 未来方向和潜力 377 18 无计量河流流域水利工程设计的水文数据计算 385 18．1 引言 385 18．2 一般方法 386 18．2．1 模块1：卫星系统，数据处理 387 18．2．2 模块2：以多时相卫星图像为基础估计每月地区降水 389 18．2．3 模块3：径流量的估汁 391 18．3 应用 392 18．3．1 研究区域和所用数据 392 18．3．2 多时相B2-Meteosat卫星图像辅助下地区月降水量估计 392 18．3．3 降雨-径流模型 394 18．4 进一步应用 395 18．5 总结与讨论 396 19 土地覆盖变化趋势检测及对水管理的影响 400 19．1 引言 400 19．2 水文模型和土地覆盖变化 402 19．3 研究实例：西欧Sauer河流域土地利用变化的遥感检测 404 19．4 总结 412 第四部分 展 望 20 展望 425 20．1 引言 425 20．2 水文研究与建模现状 426 20．3 水管理 428 20．4 水文学和水资源管理中的数据问题 429 20．5 攻坚计划 430 20．6 已有的传感器和平台 432 20．7 计划中和已提出的传感器和平台 433 20．8 遥感和水文学的未来需要 434 缩略语表 449