综述：利用卫星监测洪泛区的地表水：进展、挑战与展望

《Journal of Hydro-environment Research》：Monitoring surface water in floodplains by satellites: Progress, challenges, and perspectives

遥感技术在水文变量监测中的应用进展、挑战与未来方向，系统梳理了洪水平原地表水动态的六项核心参数监测技术，强调光学-SAR集成与深度学习融合的先进方法，指出全球三维水文监测数据产品的不足，提出基于SWOT与Sentinel多源数据云平台融合的自动化监测框架。

　　洪水泛滥区水系统是塑造地貌和维持区域社会与生态系统的重要组成部分，随着全球气候变化的加速和人类活动的增强，这些水系统的时空动态性正在显著增加。为了应对这一挑战，卫星遥感技术已成为监测洪水泛滥区水体的关键手段，能够实现区域到全球尺度的近实时、长期、大规模和高性价比的观测。然而，目前尚未有系统性的全球尺度综述，以全面总结洪水泛滥区水体遥感监测的进展。本文旨在填补这一空白，从宏观视角出发，系统地总结了多源遥感数据和监测方法在洪水泛滥区关键水文变量（包括水体覆盖范围、水位、水深、水量、水下地形和水文连通性）上的应用进展，同时识别了多变量监测中的主要挑战，并提出了未来研究的方向。

通过文献计量分析，我们发现已有826项研究聚焦于水体覆盖范围的监测，其中热点区域主要集中在亚马逊盆地的中段和长江中下游流域。光学与合成孔径雷达（SAR）的融合已成为当前主流的监测方法，而深度学习技术与辅助数据的引入极大地提升了复杂水体识别的能力。然而，捕捉洪水峰值以及监测小型洪水泛滥区水体仍然是一个难题。此外，关于揭示洪水泛滥区储水能力和洪水影响的三维变量研究仍然较为稀缺，这主要是由于像素级水位数据和高精度数字高程模型（DEM）的获取受到限制。在全局尺度上，现有的洪水泛滥区覆盖范围产品重叠度不足40%，即使在10米分辨率下，它们也主要关注开放水域，未能有效识别复杂的水体分布模式。因此，开发三维水文监测产品面临更大的挑战。

在这一背景下，SWOT（宽视场卫星测高仪）提供的像素级水位数据为大规模、多维度的洪水泛滥区监测带来了革命性的机遇。因此，我们强调需要构建一个融合SWOT与哨兵卫星数据、并在云端平台上应用深度学习技术的多源、多变量和自动化监测框架。该框架将支持大规模、近实时的监测，生成高精度的产品，并为全球范围内的洪水泛滥区水文变量三维监测提供基础。这些成果将有助于提高水文模型的准确性，增强洪水预警能力，并为洪水风险管理和水体资源规划提供科学依据。

洪水泛滥区水体的监测对于理解其变化机制和评估其对人类社会和自然环境的影响至关重要。传统现场监测方法存在耗时、人力密集且空间覆盖有限的问题，尤其是在洪水事件期间难以及时获取数据。尽管水文和水动力模型可以模拟洪水过程，但这些模型需要大量输入数据，计算需求高，并且通常涉及复杂的参数校准。因此，卫星遥感技术因其广泛的时空覆盖能力和高效的监测能力，成为监测洪水泛滥区水体的首选手段。通过整合多源遥感数据，如光学影像、SAR、卫星测高和数字高程模型（DEM），研究人员能够更全面地了解洪水泛滥区水体的关键水文变量，包括水体覆盖范围、水位、水深、水量、水下地形和水文连通性。

近年来，随着遥感技术的不断发展，数据获取变得更加便捷，同时也促进了遥感与水文模型的结合。这种结合为洪水泛滥区的监测提供了新的方向，尤其是在全球和大陆尺度上的模拟应用中显得尤为重要。遥感技术不仅能够提供高精度的水体覆盖范围数据，还能够通过深度学习等先进技术，实现对复杂水体变化的高精度识别和预测。此外，将社会经济数据（如人口分布、建成区、灾害损失和土地利用）与遥感数据相结合，使得洪水泛滥区的研究从单纯的水文特征分析扩展到更全面的社会经济系统评估。这为理解洪水泛滥区的形成机制、演变路径以及其对生态系统和社会经济的影响提供了新的视角。

为了进一步推动洪水泛滥区水体监测的发展，本文从多维度和大尺度的角度出发，系统地总结了近年来遥感技术在洪水泛滥区监测中的应用进展、主要挑战和未来研究方向。我们首先对现有文献进行了梳理，识别了遥感监测洪水泛滥区水体的热点区域和新兴趋势。随后，我们总结了遥感技术在监测六种关键水文变量方面的优势、局限性和技术进展。最后，我们从三个角度探讨了遥感技术在洪水泛滥区研究中的潜力：大规模数据产品的开发、遥感与水文模型的集成应用，以及洪水影响评估的深化。通过这些研究，我们希望进一步加深对洪水泛滥区水体监测的理解，并为洪水泛滥区水资源管理提供科学支持。

当前，洪水泛滥区水体监测的研究主要集中在水体覆盖范围、水位和水深等基本变量上。然而，随着研究的深入，对水下地形和水文连通性的关注也逐渐增加。水下地形的监测对于理解洪水泛滥区的储水能力和水体动态变化具有重要意义，而水文连通性的研究则有助于揭示洪水泛滥区水体与其他水体之间的相互作用关系。在实际应用中，这些变量的监测不仅有助于评估洪水风险，还能为水资源管理和生态保护提供科学依据。然而，现有的监测方法在获取这些变量时仍然面临诸多挑战，包括数据源的时空分辨率权衡、复杂水体场景的识别、数据处理流程的自动化、水文变量的准确提取以及计算效率与监测精度之间的平衡。

为了克服这些挑战，研究人员正在探索多种技术手段。例如，光学遥感技术因其高分辨率和丰富的光谱信息，在水体覆盖范围的监测中发挥了重要作用。然而，光学数据在洪水期间容易受到云层遮挡的影响，导致数据缺失。相比之下，SAR技术具有全天候监测能力，能够穿透云层并提供稳定的水体覆盖范围数据。近年来，光学与SAR数据的融合成为一种趋势，这种融合方法能够弥补单一数据源的不足，提高水体监测的准确性和可靠性。此外，深度学习技术的引入使得水体识别更加智能化和自动化，能够处理大规模数据并提取复杂的水文信息。通过结合深度学习算法与多源遥感数据，研究人员可以更高效地识别洪水泛滥区的水体变化，并实现对水文变量的高精度监测。

在数据处理和分析方面，研究人员也在不断优化方法。例如，利用多时相数据进行变化检测，可以更准确地识别洪水泛滥区的水体变化趋势。同时，结合地理信息系统（GIS）和遥感数据，可以实现对洪水泛滥区水体的空间分布和动态变化的可视化分析。此外，水文模型与遥感数据的结合也正在成为一种重要的研究方向。通过将遥感数据作为模型输入，研究人员可以提高水文模型的精度和适用性，从而更好地模拟洪水泛滥区的水文过程。这种模型与遥感数据的融合不仅有助于提高洪水预警的准确性，还能为水资源管理和生态保护提供科学支持。

随着遥感技术的不断发展，其在洪水泛滥区水体监测中的应用也在不断拓展。例如，卫星测高技术（如SWOT）能够提供高精度的水位数据，这对于监测洪水峰值和评估洪水影响具有重要意义。此外，数字高程模型（DEM）的精度不断提高，使得水下地形的监测更加可行。这些技术的进步为洪水泛滥区的三维水文监测提供了新的可能性，有助于更全面地理解洪水泛滥区的水文动态和生态影响。然而，尽管这些技术取得了显著进展，仍然存在一些亟待解决的问题。例如，如何提高遥感数据的时空分辨率，如何优化多源数据的融合方法，以及如何提高水文模型的计算效率和准确性，都是当前研究的重要方向。

为了实现更高效和准确的洪水泛滥区水体监测，研究人员正在探索新的技术手段和方法。例如，结合人工智能和大数据分析技术，可以实现对遥感数据的智能化处理和分析，提高洪水泛滥区水体监测的自动化水平。此外，利用云计算平台进行数据处理和模型运算，可以提高计算效率，降低数据处理的成本。这些技术的结合不仅能够提升洪水泛滥区水体监测的精度和效率，还能为全球范围内的洪水监测和预警提供支持。随着技术的不断进步，洪水泛滥区水体监测的精度和范围将不断提升，为水资源管理和生态保护提供更加科学和全面的依据。

综上所述，洪水泛滥区水体监测是一个复杂且多学科交叉的研究领域。通过多源遥感数据的融合和深度学习技术的应用，研究人员能够更全面地了解洪水泛滥区的水文动态和生态影响。然而，当前的研究仍然面临诸多挑战，包括数据源的时空分辨率权衡、复杂水体场景的识别、数据处理流程的自动化、水文变量的准确提取以及计算效率与监测精度之间的平衡。为了克服这些挑战，未来的研究需要进一步探索多源数据融合的方法，优化水文模型的计算效率，提高数据处理的自动化水平，并加强对洪水泛滥区水体三维监测的研究。这些努力将有助于提升洪水泛滥区水体监测的精度和效率，为全球范围内的水资源管理和生态保护提供更加科学和全面的依据。