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摘要：地球水系中，湖泊是十分重要的组成部分，其和人们的生存生活、环境发展、经济发展、社会发展等息息相关。近几年，遥感技术迅速发展，被应用到建筑施工、地质勘测等多个行业和领域当中，遥感数据的应用层面更为广泛，如用于路桥建设施工、水文分析、地质勘查等。文章主要从湖泊的水位、水质和冰情三个方面论述了遥感在湖泊水文要素提取中的应用，希望可以进一步推动技术的应用。
关键词：遥感技术；湖泊水文；要素提取；具体应用
我国的湖泊分布十分广泛，在高原、山地、盆地等各种地形地貌中都有所分布，众多的湖泊组成了我国的淡水资源供应体系，形成了淡水水系的自然循环。这些湖泊滋养了沿水系的生物和人类，与农业经济、交通运输等多个行业密切相关[1]。提取湖泊水文要素有利于帮助学者们分析水系循环情况，分析湖泊涨势，及时发现汛情或是旱情，尽早地采取措施，可见提取水文要素的重要性。
1、湖泊水文要素
我国湖泊分布具有数量多和分布广的特点，更是全球淡水资源的重要组成部分，湖泊水对于水循环、农业经济、养殖和渔业经济、交通运输业经济的发展有着十分重要的影响。湖泊水文要素可用于分析某一时间上湖泊的水文情势，用于描述湖泊水文信息，同时也可以反映湖泊水文的情势变化。帮助热门分析水量变化与运动、水系物理特性、化学成分、沉积情况，从而对其进行有效利用[2]。常用的湖泊水文要素主要有水位、水质、水量、含沙量、汛期以及结冰期等。可以采用水文测验、观测、计算等方式获得水文要素，遥感技术的应用为水文要素的获取提供了便利，简化了获取过程，也使得所得结果更加的真实可靠。
2、遥感技术和数据
遥感技术是指通过在空中控制遥感器对地面物体性质进行探测，依据不同物质产生的波谱响应不同来识别地面物质，所得的影像数据就是遥感数据。简而言之就是遥远感知事物，其中也包括了航空影像与卫星影像。遥感技术诞生于二十世纪六十年代，全球陆续发射了各类卫星，也使得遥感数据在各个行业得到了广泛且深入的利用。例如农业领域、天气预报、地质灾害观察、土地资源利用、森林资源监控管理等。关于湖泊水文要素的提取，在以往的工作中，受环境、气候、地理位置和地质条件等因素的限制，湖泊水文数据的获取比较困难，而通过遥感技术获得遥感数据不仅真实有效，而且范围广泛，具有成本低、可长期动态监测以及时效性强等特点，这也是其在水文监测领域被广泛使用的一个重要原因[3]。现代常用的几种遥感数据主要是Landsat、MODIS和SPOT。依据时间划分，可以分为每天的数据、8天合成数据，16天数据，甚至是更长周期的数据。按照空间划分，则分为高空间、中等空间与低空间分辨率。目前，遥感数据空间分辨率可以达到0.41m；依据波谱划分，则分为多光谱与高光谱两种数据，波谱分辨率的提高缩小了每个波段的范围，使得陆表地物的区分更加准确。依据取光谱方式的差异，可以分为光学与雷达数据两种类型，其中雷达穿透性强，不被云雨等因素影响，应用十分广泛。
3、遥感在湖泊要素提取中的应用
3.1获取湖泊水位
在实际工作中，我们将自由水面超过基准面的高程称之为湖泊水位，这一要素将直接影响到湖泊水生植被生长情况，也是湖泊生态系统的重要因素之一。湖泊水位的变化反映了湖泊演变特点以及规律，水位对区域气候改变的响应一般比较敏感，能够用于分析区域水资源的时空变化特点和规律。一般，地区的温度、蒸发和降雨会影响湖泊水位[4]。此外，湖泊水位和水量平衡之间也有着紧密的联系，湖水收入大于支出时，水位上升；反之，则下降。通过ENVISAT、JASON-1/-2等卫星测高数据可以对湖泊水文变化进行持续观测。卫星测高获取湖泊水位的原理与其获取海水面高的原理基本相同。
3.2获取湖泊水质
水质是指水以及其中包含的杂质表现出的特性。描述其水质的参数也叫水质指标，一般可以以杂质的类别、成分、数量表达。常用的水质指标主要有叶绿素浓度、悬浮物、有色可溶性有机物、透明度和水温等。采集水质数据一般通过建立野外站点进行监测，该方式耗时费力，所取得的数据范围较小，数据少，不具有广泛的代表性。通过采取遥感技术则能够获得更大空间、尺度和更长时间范围的动态数据，尤其是在获取黑臭水体、分析水体富营养化和颜色几个方面，遥感技术可以获得更为广泛和丰富的数据，为人们研究湖泊水质的物理和化学参数提供了便利。水体的光谱特征受到了浮游生物、悬浮物、营养盐、污染物和底部形态、深度、水面粗糙度等因素的影响。因此，利用这一特性，分析水体光谱特征就可以了解到湖泊水质参数。在获得卫星同步水质数据后，分析水体光谱特征和水质指标间的关系，建立了水质指标的反演算法，从而体现湖泊水质。Landsat、MODIS以及MERIS在水质监测中都是比较常用的数据，提取水质要素则采用了遥感定量反演方法，结合水质参数光谱特征和分析模型，就可以对水质参数值进行估算。
3.3获取湖泊冰情
湖泊冰情受到了热量收支变化的影响，在热力与动力共同作用下，出现结冰、封冻和解冻情况，其主要指标为结冰期与冰厚。按照冰的形态改变，冰情演变过程包含了结冰期、封冻期和解冻期。其中湖泊结冰期受到了温度、湖水深度、风速、雪覆盖、湖泊盐度以及太阳辐射等因素的影响。在不同地区和不同环境下，湖泊的结冰期不同，其封冻期、解冻期也会存在差异[5]。湖泊冰情将对湖泊生物生存环境、湖泊生态学的多样性等造成影响，甚至改变湖泊的结构。掌握和了解湖泊冰情，对于分析其环境、水循环、能量收支具有重要的科研价值。多光谱数据类型多样，例如AVHRR、MOSID10雪产品以及MOSIDl11地表温度产品，其主要是借助于冰与水在可见光、近红外的波谱中的差异，或是二者的温度差异原理，以阈值法获取湖冰，分析其开始结冰和完全结冰时间、开始融化和完全融化时间。微波数据则有SSM/I、SMMR以及Quick SCAT数据等等，由于冰与水二者之间后向散射系数与亮温值存在差异，可以用于鉴别冰与水，从而获得湖泊的结冰期。获取湖冰厚度则采用高度计数据，一般可以应用反射率、亮温反演冰厚、高度计数据等，能够直接获得冰厚数据。
4、结束语
近几年，国家经济持续增长和发展，人口增长速度加快，一些不合理的开发和利用情况非常常见，农业以及工业污水、生活污水等大量排放，导致很多湖泊的水体都受到了污染。通过遥感数据可以获得大范围、周期性、动态性的水文要素，从而用于分析湖泊水系的改变情况，了解其时间和空间变化，揭示一些湖泊水文特性。从这一层面来说，利用遥感技术或者数据提取湖泊水文具有较高的生态环境保护价值。从另一方面来说，遥感技术或者数据自身具有操作简单、获得结果快、适应性广泛等特点，减少了提取湖泊水文要素的人工依赖性，大大降低了人们的劳动强度。
参考文献：
[1]王智颖.浅谈遥感在湖泊水文要素提取中的应用[J].黑龙江科技信息，2016(36):122.
[2]蔡占庆.基于遥感和水文模型的三江源湿地变化研究[D].浙江：杭州师范大学，2017.
[3]项波.多元数据驱动的湖泊富营养化评估与水华预报方法研究[D].中国科学院大学，2016.
[4]张斯琦.2000-2015年柴达木盆地植被覆盖度时空变化及其与环境因子的关系[D].河北：河北师范大学，2019.
[5]李俊灵.基于GIS技术的越冬鹤类对土地利用变化的响应研究[D].安徽：安徽农业大学，2016.