合成孔径干涉雷达高度计数据湖泊水位高精度反演模型研究

Lake levels are important indicators for regional and global environmental changes. In-situ gauges can measure high precision lake level data, but are expensive to maintain and challenging to operate in remote areas. Satellite radar altimetry has now been used successfully for more than two decades to measure lake levels as an addition to gauge measurements. The technique has, due to the large footprint, primarily been used for large-sized lakes. The Synthetic Aperture Interferometric Radar Altimeter (SIRAL) with the high spatial and temporal resolutions, used an advanced radar altimetry operated in the two-dimensional wide-swath interferometric mode, could monitor medium and small-sized lakes than previously. The SIRAL data has multi-peak and recognizable waveform so that accurate retracking of the multi-peak waveform data can improve the precision of medium and small-sized lake level estimation. In this proposal we will: 1) develop a set of waveform retracked methods and outlier removal methods, considering the multi-peak waveform characteristics of the SIRAL data; 2) develop a high-precise model for lake level estimation. We aim to perform effective monitoring of medium and small-sized lake levels, and provide scientific basis and technical supports for the research of regional and global environmental changes, and water resources management.

湖泊水位是反映区域和全球环境变化的重要指标。常规水文站观测方式虽能获取高精度的水位数据，也存在诸多不利因素。近20多年来，卫星雷达高度计数据对大型湖泊水位的监测行之有效，但应用于中小型湖泊水位监测时，由于观测足迹较大等因素却遭遇瓶颈。合成孔径干涉雷达高度计采用新型雷达测高技术，其测量方式为二维宽刈幅干涉测高，在时间和空间分辨率上都有较大提升，为中小型湖泊水位的有效监测提供了可能。该类高度计测量湖泊水位时，获取的波形数据具有多个可识别的波峰，对该类多波峰波形数据的精确重跟踪处理是提高中小型湖泊水位反演精度的关键。本项目将针对该类多波峰波形数据开展波形重跟踪处理方法及水位异常值去除方法的研究，构建合成孔径干涉雷达高度计数据湖泊水位高精度反演模型，实现中小型湖泊水位的有效监测，为区域及全球环境变化研究、湖泊水资源管理提供科学基础与技术支持。

湖泊水位是全球气候变化研究和水资源评价的重要指标。长期以来，由于受到水文站数量和分布的限制，卫星测高技术已成为监测湖泊水位变化不可或缺的手段，特别是对于青藏高原等复杂地形区域，合成孔径雷达干涉（Synthetic Aperture Radar Interferometric，SARIn）高度计具有更优异的测高性能，是卫星测高的重要发展方向，可为中小型湖泊水位的反演提供有利的数据支撑。为了利用雷达高度计高精度反演湖泊水位，本项目改进了Cryosat-2 SARIn波形重跟踪处理算法，提出了基于多尺度峰值检测的波形重跟踪算法AMPDR（Automatic Multiscale-based Peak Detection Retracker），发展了天宫二号干涉成像雷达高度计（Interferometric Image Radar Altimeter， InIRA）数据系统延迟改正估算方法，探究了天宫二号InIRA数据估算湖泊水位的性能；构建了基于噪声去除技术、改进的波形重跟踪处理算法（ImpMWaPP） 和误差混合动态模型为一体的高精度湖泊水位序列提取方法；构建了基于随机森林与Fisher算法相结合的噪声轨去除方法、提出了一种基于线性-周期-残差组合预测模型的信号组合算法用于多源水位序列融合方法；在综合应用上述方法的基础上，实现了湖泊水位的高精度提取，获取了340个中国湖泊的水位时间序列及变化趋势，以及362个青藏高原湖泊的水位时间序列数据集。.本项目出版专著1部，发表论文7篇，获得软件著作权1项，申请发明专利1项，培养博士生2名，硕士生3名。

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