准确监测高时间、高空间分辨率的地表水体动态变化对于全球生态系统与气候变化研究具有重要意义。卫星遥感作为对地观测的重要手段，为地表水体宏观监测提供了主要数据源。而目前在对地观测中，单一卫星遥感传感器在时间分辨率和空间分辨率有所侧重，难以获取同时满足高时间和高空间分辨率要求的遥感影像。当前欧洲委员会联合研究中心（European commission's Joint Research Centre）、美国马里兰大学全球地表分析与发现实验室（Global Land Analysis and Discovery Laboratory）主要采用30米分辨率/16天频率的Landsat卫星遥感影像，监测全球地表水体动态过程。但相关研究无法监测洪水等地表水体快速变化过程，并且受传感器条带噪声等硬件因素以及云污染等天气因素影响，造成大量区域有效观测数据的缺失。
为解决地表水体快速、连续、高分辨率遥感宏观动态监测难题，研究团队在Landsat卫星遥感影像基础上，通过融合500米分辨率/8天频率的MODIS卫星遥感影像、30米分辨率地表水体历史淹没频率数据以及数字高程模型，提出了一种高时空分辨率地表水体动态监测新方法。该方法通过尺度转换等理论，实现不同分辨率遥感数据的融合与尺度转换；同时考虑了地表水体空间分布受地形因素影响，采用淹没频率数据以及数字高程模型联合描述水下及水上地形信息，进而预测与优化地表水体空间分布；通过局域空间滤波，实现云污染区域的水体动态监测。通过在全球6个典型淹没区进行应用实验，本方法实现了30米分辨率/8天频率的高时空分辨率遥感水体动态监测，解决了当前地表水体产品受云、阴影以及卫星条带因素造成的有效数据缺失等不足，为准确理解地表水体动态变化提供了重要依据。
典型区域卫星遥感影像（左）及研究提取的水体淹没频率（右）
该研究以“Monitoring high spatiotemporal water dynamics by fusing MODIS, Landsat, water occurrence data and DEM (融合MODIS、Landsat卫星影像、水淹没频率数据以及数字高程模型，监测高时空分辨率地表水体动态变化)”为题发表在遥感领域顶级学术期刊《环境遥感》（Remote Sensing of Environment）上，中国科学院大学博士生导师、精密测量院研究员李晓冬为第一作者和通讯作者。
该研究得到国家自然科学基金、中科院青促会以及武汉市应用基础前沿项目等联合资助。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425721004004
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责任编辑：脱畅
