第七届青年地学论坛

河流与人类生活息息相关，河流水位监测对于淡水资源供应、灾害预防以及对气候变化的理解和应对至关重要。随着卫星遥感技术的发展，基于卫星平台的河流水位观测提供了一种新型的自动化、长时序、低成本的河流监测方案。对于卫星雷达河流观测数据的原理、特征和精度的把握是产品应用的首要条件。本文总结了目前国际上三种主要的卫星雷达河流观测数据集Hydroweb、DAHITI、GRRATS及主要卫星传感器的特征和现状，并结合我国境内的水位站实测数据开展了精度验证。研究结果表明，Hydroweb数据集整体上精度（RMSE平均0.70 m）比DAHITI（RMSE平均1.29 m）与GRRATS（RMSE平均3.21 m）更高，这与三个数据集使用的与测高算法（波形重跟踪和去噪算法）测高卫星不同有关。以Jason卫星为例比较三种数据集算法对水位监测精度的影响，发现三个数据集均在个别站点有较好结果，其中DAHITI的高村站精度最高（RMSE为0.22 m），但三个数据集精度均不稳定（5/9的站点RMSE大于2 m）；Sentinel-3卫星水位观测精度（RMSE平均为0.51 m）显著高于Envisat（RMSE平均为3.34 m）与Jason（Hydroweb与GRRATS的RMSE平均分别为1.69 m与2.96 m）卫星，因此大量使用Sentinel-3卫星的Hydroweb精度更高。干湿性季节水位变化会影响水位观测精度，Hydroweb与GRRAST数据集在湿季（5-10月）的精度（RMSE平均分别为0.60 m与2.65 m）高于干季的精度（RMSE平均分别为0.75 m与3.64 m）。另外河流周边的小型湖泊、水塘、季节性水体会降低水位观测的精度。本研究为相关数据集应用提供指导，同时对明晰现有算法在我国区域的问题及将来可能算法改进研究提供参考。

河流水位；雷达高度计；Hydroweb；DAHITI；GRRATS；精度评价