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应用多源遥感影像提取鄱阳湖形态参数
  • ISSN号:1673-0291
  • 期刊名称:《北京交通大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP753[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京交通大学土木建筑工程学院,北京100044, [2]中国测绘科学研究院,北京100039
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40401037);北京交通大学科技基金资助项目(2004SM036).
中文摘要:

鄱阳湖是我国最大的淡水湖,也是我国的洪水多发地带.利用遥感影像自动、快速、准确提取鄱阳湖形态参数(水体面积、水位高程值),实时监控鄱阳湖水情空间动态变化,具有非常重要的意义.本文通过在Radarsat SAR和Terra Modis遥感影像上提取水体,测量计算了遥感影像上的水域面积.将遥感测量结果与利用鄱阳湖历年的水位高程与面积水文统计数据拟合模型测量结果进行交互验证,误差绝对值小于0.70%,最终建立了一个具有较高精度的鄱阳湖主体水域水位-面积分布数学模型.为利用遥感影像实时监控鄱阳湖水情空间动态变化提供了可行的方法手段,对湖泊、水库的泛洪监测、调洪功能分析具有重要的意义。

英文摘要:

The Poyang Lake, as one of the most frequently flooded areas, is the largest freshwater lake in China. It is very significant to monitor the water level and water regime accurately and in real-time during flooding. To provide an operational method to measure shape parameters, such as water level, water regime area, and water distribution of Poyang Lake by using remote sensing images, we carry out the study. In the paper, using the hydrological statistical data of Poyang Lake through many years, a mathematic model of water regime area varied with water levels was fitted. Meanwhile, water regime distribution is extracted from Radarsat SAR and Terra Modis remote sensing images, and its area can be calculated. Comparisons between model results and remote-sensing-image-based measuring results are carried out and the absolute error is less than 0.70 %. Then we revise the fitted mathematic model using remotely sensed data and finally build a high precision mathematical model of water level versus water distribution of Poyang Lake main regime. It will be a great contribution to the prevention, monitoring and mitigation of great flood disaster around the Poyang Lake district.

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期刊信息
  • 《北京交通大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京交通大学
  • 主编:孙守光
  • 地址:北京市西直门外上园村3号北方交通大学8楼8101室
  • 邮编:100044
  • 邮箱:bfxb@bjtu.edu.cn
  • 电话:010-51688053
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-0291
  • 国内统一刊号:ISSN:11-5258/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1995年铁道部科技期刊一等奖、1999年教育部组织的...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5152