拍一张这条河的照片！评估使用谷歌街景图片作为评估河流水文地貌的原始材料的可行性

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》：Take a photo of the river! Assessing the feasibility of using Google Street View images as source materials for assessing river hydromorphology

谷歌街景（GSV）在河流水形态评估中的应用研究。基于60条波兰河流的实地调查（RHS方法）与GSV图像分析对比，发现HQA（栖息地质量指数）和HMS（人类干扰评分）及最终水形态状态分类结果无显著差异（p=0.18-0.98）。研究证实GSV可作为补充工具用于初步评估和长期监测，尤其适用于难以实地考察的区域。

　　近年来，随着科技的快速发展，科学界在水生生态系统的研究中引入了多种先进的文档技术，这些技术能够提供大量新的数据。其中，一些原本为其他目的开发的文档资料，如河流景观照片，可以用于提高水资源管理的效率，并在一定程度上帮助更好地保护河流生态环境。在本研究中，我们尝试通过Google街景视图（GSV）中的可用河流景观照片来评估河流的水文地貌状况。水文地貌评估是现代河流管理中的重要组成部分，它结合了水文和河流地貌学的视角，为理解河流的物理过程及其对生态系统的相互作用提供了基础。

在欧洲，欧盟水框架指令（WFD）的实施进一步突显了水文地貌在全面评估和管理河流生态系统中的作用，特别是在维持或实现良好生态状态方面。水文地貌评估已经从传统的物理栖息地调查扩展到了更深入的过程导向方法，包括对河流地貌过程如沉积物输送、横向连通性和河道调整的分析。同时，遥感和地理信息系统（GIS）技术的引入，使这些方法在河流谷地和流域尺度上的空间分析和监测能力得到了显著增强。这些技术能够识别大尺度模式、历史变化以及人为影响，为物理栖息地调查提供了补充视角。

然而，传统的物理栖息地调查仍然在许多情况下发挥着重要作用。这种方法能够提供详细且局部化的信息，尤其适用于需要具体研究的地点，例如河床基质成分、河中植被和小型地貌结构的评估。这些详细观察通常需要实地勘测和直接测量，而遥感方法无法完全替代。此外，物理调查也是混合方法的一部分，这些方法结合了过程导向模型与传统方法，例如河流水文地貌指数，以提供更全面的河流动态理解。这种不断融合和优化的物理调查方法强调了其适应性和在独立和混合应用中的重要性。

Google街景视图（GSV）作为一种新兴的工具，显示出在补充物理调查方法中的巨大潜力。GSV最初是为城市导航和可视化而设计的，但其高分辨率的全景图像可以用于远程观察和分析河流环境。GSV不仅提供了便利的访问方式，还能够通过不同用户的贡献扩展其使用范围。例如，一些用户可以在河岸或河床附近拍摄照片，为研究提供额外的视角和数据。这种技术的适用性已在密集人口区域的景观研究和健康评估中得到了验证。尽管存在一些法律和伦理上的限制，如版权和商业使用问题，GSV已被用于人口统计分析、建筑设计、空气污染研究等领域。

本研究旨在评估GSV在河流水文地貌评估中的潜力，特别是在波兰的河流中。我们选择了60个具有不同地理特征的河流段进行分析，这些河流段分布在波兰的不同地区，具有不同的坡度、流速、流量和人为改造程度。随后，我们基于可用的多媒体资料（即GSV照片）独立评估了这些河流段的相同参数，以确定其水文地貌状况的分类。结果表明，使用GSV进行水文地貌评估与使用传统的RHS现场调查方法在统计上没有显著差异。尽管这些结果需要在更大的数据集上进一步验证，但它们展示了GSV在补充现场方法中的重要价值。

在没有现场分析的情况下，如果存在GSV材料或其他河流照片（例如来自公民科学项目的照片），仍然可以进行可靠的水文地貌状态评估。这一发现对于提高水资源管理的效率和扩大评估范围具有重要意义。GSV的应用不仅可以减少现场调查的时间和成本，还可以提高安全性，避免传统调查中可能遇到的风险，如强流、不稳定河岸、深水和不可预测的天气条件。此外，GSV的图像全年可用，不受季节变化或恶劣天气的影响，使得数据收集更加便捷和高效。

在评估过程中，我们识别了四种不同的图像类型，每种类型的图像质量和适用性各不相同。第一种类型是从船上拍摄的连续扫描图像，提供了最详细的河流景观视角。第二种类型是从河岸附近的道路上拍摄的图像，虽然在评估河岸和河岸植被方面有一定作用，但有时会被树木和灌木遮挡，限制了对河床的观察。第三种类型是从河流沿岸分散点拍摄的图像，提供了无遮挡的河流段视图，有助于评估河道宽度、水流状况和河岸结构。第四种类型是从高点（如桥梁）拍摄的图像，能够展示几乎整个河流段的全景。这些图像类型的分类对于理解GSV在复制现场水文地貌观察中的优势和局限性至关重要。

尽管GSV在某些情况下能够提供与现场调查相似的评估结果，但在某些参数的评估上仍存在一定的局限性。例如，对于需要详细观察的河床基质、水流类型和水下植被等参数，GSV的图像质量和分辨率可能不足以提供准确的评估。此外，GSV图像的更新频率较低，可能导致评估结果基于过时的数据，无法反映近期的水文地貌变化。然而，随着GSV图像数量和质量的持续提升，这些限制可能会逐渐减少。同时，未来可能通过开发人工智能（AI）工具来提高GSV在水文地貌评估中的准确性和效率，例如通过机器学习算法对上传的河流照片进行分析，以评估其水文地貌状况。

公民科学项目为水文地貌监测提供了新的机遇。通过鼓励当地社区、环保组织和非政府组织（NGO）参与河流监测，可以显著扩展图像数据的可用性，提高评估的时空覆盖范围。例如，开发一个移动应用程序，使用户能够拍摄并上传地理参考的河流图像，遵循标准化的水文地貌评估协议，这将有助于建立一个持续更新的图像数据库。这样的数据库不仅能够支持对河流形态、河岸植被动态和人为压力的长期监测，还能够促进公众对水文地貌问题的认识和参与，从而增强环境管理的透明度和公众支持。

本研究的结果表明，GSV作为一种工具，能够有效地支持河流水文地貌评估，尤其是在无法进行现场测量的情况下。虽然GSV在某些参数的评估上存在局限性，但其在提高评估效率和扩大覆盖范围方面的潜力不容忽视。随着技术的不断进步和数据的持续增长，GSV有望成为未来水文地貌评估的重要组成部分，特别是在结合人工智能和公民科学的框架下。这不仅能够为水资源管理机构提供新的数据来源，还能够促进更广泛的公众参与和环境保护意识的提升。