GEE-HydroMonitor：基于Google Earth Engine的多传感器水库水文监测系统及其在GERD大坝的应用

《Environmental Modelling & Software》：GEE-HydroMonitor: A Google Earth Engine software for multi-sensor hydrometric monitoring of surface water reservoirs

本文推荐一款基于Google Earth Engine（GEE）的云端水文监测工具GEE-HydroMonitor，该软件集成多源遥感数据（Sentinel-1 SAR、Sentinel-2 MSI、Landsat-8/9），通过阈值分割（Otsu、NDWI、MNDWI）和DEM融合技术，实现水库表面积、水位及库容曲线（elevation-storage curve）的自动化近实时监测。研究以埃塞俄比亚复兴大坝（GERD）为案例，验证了多传感器数据融合在复杂地形下的监测优势，将重访周期缩短至6.4天，为跨境水资源管理提供了可复现的高效解决方案。

　　

Highlight

GERD水库区域

埃塞俄比亚复兴大坝（GERD）是非洲重大基础设施项目之一，于2011年启动。其水库面积达5946 km²，海拔范围介于479至1857米之间，毗邻苏丹边境（图1）。该区域降水充沛，6月至9月"Kiremt"雨季平均降雨量达760毫米（Blum等，2019）。水库填充分阶段自2020年7月开始，得益于2020、2021和2022年的丰水年。根据Helal与Bekhit（2023）及Heggy等（2024）的研究……

数据

研究基于GEE平台开发了一套云端方法与应用程序，结合Sentinel-1 SAR（合成孔径雷达）技术与Sentinel-2 MSI（多光谱成像仪）及Landsat-8/9的协同分析，用于时序地表水范围检测、水位监测及库容曲线构建。如图2所示，该云原生GEE应用的方法流程包含多个步骤。

地表水监测所使用的时序影像数据集包括……

预处理与后处理步骤

影像数据集经过预处理和后处理，以提取地表水范围、监测水位并构建高程-库容曲线。目标是通过优化不同卫星源数据的质量，降低噪声并提升水体分析特征。研究针对Sentinel-1数据开发了GEE代码进行地形校正和斑点滤波，同时针对Sentinel-2和Landsat-8/9实现了云掩蔽和日镶嵌图生成。

Sentinel-1 SAR的预处理步骤包括……

GERD水库表面积与水位变化

应用于Sentinel-1极化影像（VV和VH）的区域与局部阈值，以及Landsat-8/9（NDWI和MNDWI）与Sentinel-2（MNDWI）的水体指数阈值分割结果表现一致，在水库表面积（图7）和水位反演（图8）方面均展现出良好稳定性。所有数据均清晰捕捉到五个填充分阶段及后续的消退阶段。多传感器监测到的表面积和水位在填充阶段高度吻合，而在消退期略有差异……

结论

本研究推出了基于GEE云的自动化水库水文监测代码，充分利用高性能计算资源及丰富的Sentinel-1 SAR、Sentinel-2 MSI和Landsat8/9镶嵌数据集。所开发的GEE代码具有快速、易用、自动化等特点，能够实现GERD水库局部尺度水文动态的时序监测，为多传感器、多分辨率精准水文评估提供了可靠工具。