近日, 中国科学院青藏高原研究所陈发虎院士团队在《科学通报》在线发表了题为“陆地地表水卫星遥感监测进展与展望”的综述论文。该文系统梳理了当前遥感监测陆地地表水的最新研究进展, 并展望了未来这一领域面临的挑战和潜在方向。论文特别强调了深度学习等大数据方法在地表水研究中的巨大潜力, 以及加大对经济欠发达、气候干旱地区和特殊类型地表水研究的紧迫性。论文第一作者是中国科学院青藏高原研究所博士后苏雅楠, 通讯作者为冯敏研究员, 合作作者包括青藏所陈圣乾副研究员以及陈发虎院士。
陆地地表水包括河流、湖泊、水库、沼泽和湿地, 广泛分布在地球表层, 是地球系统的重要组成部分, 对人类生存至关重要。此外, 地表水还可以作为气候变化和人类活动的指示器。近年来, 受自然和人为因素的综合影响, 地表水在范围、形态、水量和理化性质等方面发生了重大变化。随着对水资源需求的增加、水污染和管理不善等因素加剧了人类与水资源之间的冲突, 对地表水进行宏观、快速、有效的观测变得更加迫切, 包括地表水的数量提取、体积量化及动态变化的捕捉。
遥感已成为获取地表水资源信息不可或缺的手段。与传统的野外调查相比, 遥感具有覆盖面积大、成本低、频率高、光谱信息丰富等优势, 能够极大地促进对地表水时空分布与变化的了解。近几十年来, 随着传感器、水指数、机器学习算法、“云计算”环境的快速发展, 地表水研究进入了前所未有的大数据时代。在光学、热红外、微波和激光雷达等多种传感器技术的推动下, 大量多时空分辨率的观测数据被捕获并应用于地表水研究的各个领域。因此, 及时总结地表水遥感研究的特点、挑战和发展趋势显得尤为重要。然而, 目前对地表水研究的整体特征、关键方法及发展趋势缺乏系统的回顾和探讨。
该文综述了地表水遥感监测的研究现状, 从数据来源、方法、主要内容、发展趋势等方面进行了总结, 指出了地表水遥感研究面临的挑战和机遇。研究结果表明, 近十年来, 地表水遥感监测进入了一个黄金发展期, 特别是Landsat和Sentinel-2等光学数据的广泛可用（图1）, 以及全球地表水数据产品的发布, 为大面积地表水研究提供了有力支持。然而, 深度学习等新兴大数据方法在地表水研究中仍然落后。由于光学遥感监测手段的限制, 相比大型湖泊, 对水库、湿地等特殊类型地表水的研究较少。此外, 地表水研究在中国、美国、欧洲和加拿大非常活跃, 而在经济欠发达和气候干旱地区, 地表水研究相对较少。
图1 1970s以来水环境遥感中常用的地表水遥感观测数据源和提取方法的发展. 其中时间轴下方的绿色表示地表水遥感观测数据源, 红色表示用于提取水体的光谱指数, 黄色表示机器学习方法
基于此, 该研究提出未来需要在五个方面加强地表水的研究（图2）, 包括推动特殊类型地表水的精细化识别、发展多尺度地表水的时空动态研究、建设大数据地表水的跨学科研究环境、建立与地球系统科学之间更紧密的联系以及服务全球和区域可持续发展目标的实现。同时, 未来需要更多地关注特殊区域地表水的动态变化, 提高对具有挑战性的地表水体(如热融湖和冰川湖)的识别, 加强深度学习等新兴大数据方法在地表水研究中的应用, 促进对地表水的全面认识, 为地球系统研究和可持续发展做出贡献。
图2 水环境遥感监测示意图,(a)~(e)代表了地表水环境遥感未来需要加强研究的方向
该研究得到国家重点研发计划项目（2018YFA0606404）、青藏高原地球系统基础科学中心（BSCTPES, 国家自然科学基金项目41988101）、青藏高原地球系统与环境与资源国家重点实验室（TPESER）青年创新重点项目（TPESER-qncx2022zd-04）资助。
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苏雅楠, 陈圣乾, 冯敏, 陈发虎. 陆地地表水卫星遥感监测进展与展望. 科学通报, 2024, 69(22): 3268-3282
https://doi.org/10.1360/TB-2023-1323
