河道水位是洪水預報的關鍵變量，也是地表水資源供給能力的晴雨表。河道水位一般通過水文站實測，但由于全球水文站網密度稀疏，流域內存在大量的無河道水位觀測斷面，成為全流域精準防洪和水資源管理的硬件短板。測高衛星觀測的水位數據可以覆蓋全河道，這有力地提高了水位數據的空間代表能力。然而測高衛星要么空間分辨率太粗糙，無法識別小于80米的窄河道的水位；要么回訪周期太長，無法探測河寬的關鍵時間變化節點。因此如何獲得既能用于窄河道又具有較高時間分辨率的河道水位是當前遙感水文的難題。 

　　在國家重點研發計劃“政府間國際科技創新合作重點專項”“地表要素的衛星和UAV多源遙感及其水文業務預報應用” 項目等支持下，項目負責人莫興國研究團隊提出了一種集成衛星無人機多源遙感反演獲得高時空分辨率河道水位的新方法，解決了上述難題。采用地面軌道間距為3km沿軌道空間分辨率為0.7m的ICESat-2衛星光子密度數據獲取河寬-水位關系曲線，并基于回訪周期為3-5天的Sentinel-2衛星影像采用亞像素方法和無人機精準反演河寬，新方法明顯提高了遙感反演水位的時空分辨率和精度。將新方法應用于黃河防汛重點河段伊洛河下游，反演的水位均方根誤差（RMSE）為0.25-0.59米，優于迄今時空分辨率綜合最優的Sentinel-3測高衛星獲得的遙感水位的RMSE(0.25-1.1米)。還比較了采用新方法反演的水位和Sentinel-3衛星獲得的水位率定河道水動力學模型預測的洪水淹沒范圍。經與sentinel-2衛星反演的洪水淹沒范圍比對，新方法率定的模型的模擬水位的RSME和洪水淹沒范圍臨界成功指數（CSI）分別為0.36米和0.60，優于Sentinel-3測高衛星率定的水動力模型的對應結果（0.49米和0.58）。該遙感水位反演新方法也應用于測站更少的黃河源區和洛河上游河道，驗證了新方法在不同類型河道中的適用性。 

　　該成果近期發表于Remote Sensing of Environment。論文作者為中國科學院地理科學與資源研究所博士生周浩偉、導師劉蘇峽研究員、莫興國研究員和丹麥技術大學的Peter Bauer-Gottwein教授、以及其他合作者。 

　　論文信息： 　　 

　　Zhou, H., Liu, S., Mo, X., Hu, S., Zhang, L., Ma, J., Bandini, F., Grosen, H. and Bauer-Gottwein, P., 2023. Calibrating a hydrodynamic model using water surface elevation determined from ICESat-2 derived cross-section and Sentinel-2 retrieved sub-pixel river width. Remote Sensing of Environment, 298, 113796. 

　　圖1. 遙感水位反演新方法示意圖 

　　圖2.新方法反演的黃河伊洛河下游水位及水動力模型率定后的模擬水位