1. 研究背景
鉴于全球现场水文观测站的稀缺性，河流遥感是一个具有巨大潜力的替代方案。尽管近年来取得了许多进展，但目前的流量遥感仍依赖于非最优的仪器。例如，一种常用的方法（通常仅适用于大河）被设计用于测量海洋表面的雷达高度计测量河流高度，并同时获取的可见光波段图像来估算河流流量。在所有这些流量遥感方法中，一个重要的区别是是否将遥感测量校准至已有测量的流量，或通过调用更复杂的算法如质量守恒流量反演法来估算无测量流域的流量。前一种方法仅在已有测量流量数据的地方有用，而后一种方法则有可能在真正的无测量流域中估算流量。Gleason和Durand（2020）对这些主题的相关文献进行了不少于168篇的综述，大多数现有方法存在以下问题：i）测量的空间分辨率相对于研究河流的规模较低；ii）缺乏同时测量河流水面高度和宽度的数据。
2.创新之处
在本研究中，我们提出了一种方法，从噪声卫星观测中估算河流宽度和WSE（水面高度）之间的分段线性关系的河流高程曲线。我们还提出了一种将宽度和WSE测量值约束于河流高程曲线的方法，并证明了高程约束的WSE和宽度测量显示出更高的精度，但代价是WSE和宽度误差之间的相关性增加。通过分析给定WSE和宽度不确定性及其相关性的流量不确定性的随机模型，并通过蒙特卡洛数值实验，我们证明了使用高程约束的WSE和宽度估算的流量精度有所提高。我们发现流量精度的预期改进是相对WSE和宽度测量精度的函数。数值实验预测，使用研究中高分辨率商业影像得到的被约束的高度和宽度测量值，流量精度应显著提高，类似的方式也将对SWOT测量有价值（但影响不如前者显著）。
3. 关键图表
图1 河流高程分布
图2 ArcticDEM卫星观测的未约束（蓝色）和约束（橙色）WSE散点图与现场水位测量值的对比。
4. 主要结论
我们发现研究区域内的河流高程曲线存在显著的变化：高程曲线的平均坡度相差超过一个数量级，从Meade河上每米WSE变化26.3米的最小宽度变化，到Fairbanks上游的Tanana河上的最大宽度变化341米/m。我们发现WSE的精度范围从18.1到48.7厘米（中值39.3厘米），并且应用高程约束在六个案例中的五个提高了精度，将中值性能提高到33.4厘米。此外，高程约束提高了流量的准确性和一致性：受限的高度和宽度产生了更准确的流量估算，并在流动规律之间显示出更少的变化。分析的一个问题是，这里展示的相同一组WSE和宽度观测数据被用于计算高程曲线和评估流量准确性。未来的工作应探索将高程曲线应用于未用于其校准的数据的效果。我们的结果表明，当低估了宽度不确定性时（如在Meade河），约束实际上在某种程度上降低了流量性能。我们建议即将的SWOT任务采用类似的策略，并在WSE和宽度不确定性估计得到验证后，计算高度-宽度约束测量值。
5. 发表信息
Durand M, Dai C, Moortgat J, et al. Using river hypsometry to improve remote sensing of river discharge[J]. Remote Sensing of Environment, 2024, 315: 114455.
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