基于多源DEM數據的小流域水文特征提取分析

韓 萍，王 晉2，，張相忠

（1.山東城市建設職業學院環境工程系，濟南 250103；2.山東建筑大學資源與環境創新研究院，濟南 250101；3.青島市城市規劃設計研究院，山東青島 266023）

0 引 言

DEM 數據是在水系路徑、匯水區邊界、傾泄點位置、徑流量等水文特征提取時常用的基礎數據源［1］。因此，以上水文特征的提取精度對DEM 的空間分辨率與測高精度是十分敏感的［2，3］。受當時技術所限，SRTM DEM、ASTER GDEM 的空間分辨率僅有30 m，測高精度不足15 m，皆相對較低［4-6］。隨著SAR技術的進步與發展，可獲取SAR 影像的分辨率相應得到提高，應用InSAR 技術得到的DEM 產品精度也隨之提高［7］。例如，通過應用InSAR 技術及Sentinel-1A/B、ENVISAT ASAR、COSMO SkyMed、TerraSAR-X/TanDEM-X 等SAR 影像得到DEM 產品的空間分辨率與測高精度顯著優于SRTM DEM 與ASTER GDEM產品［8］。

為了對比分析基于不同精度的DEM 提取得到的小流域水文特征結果精度，本研究以SRTM DEM、ASTER GDEM 及Sentinel-1A-SAR 影像為數據源，以青島市部分地區為研究范圍，首先通過InSAR 技術及Sentinel-1A 影像得到精度相對較高的InSAR DEM；然后分別對比分析SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 的DEM 測高精度；最后基于ArcGIS 的Hydrology 水文分析工具及3 種不同DEM 數據分別提取研究區的水系路徑、小流域邊界、傾泄點位置等水文特征參數，并與實際水系路徑與傾泄點位置進行對比分析。具體技術路線見圖1。

圖1 研究技術路線Fig.1 Research technology route

1 研究對象

研究范圍為青島市市內三區、嶗山區、城陽區和即墨區，提取分析的水系包含流浩河、周疃河、張村河、白沙河、墨水河、桃源河。基于高分辨率遙感光學影像、2020年青島市水資源公報及野外調研校驗結果，得到以上6 條水系的現狀分布情況。水系具體分布結果見圖2。

圖2 研究區遙感影像和實際水系分布Fig.2 Remote sensing image and actual water system distribution of the study area

2 研究方法

2.1 SRTM DEM 及ASTER GDEM 獲取

SRTM DEM 及ASTER GDEM 數據分別來自美國地質調查局（United States Geological Survey-USGS）及日本宇宙航空研究開發機構（Japan Aerospace Exploration Agency-JAXA）。其中SRTM-DEM 是2002年美國發射的“奮進”號航天飛機的地形測繪產品；ASTER GDEM 是2009年公布的基于Terra 衛星對地觀測形成的地形測繪產品。原影像經過裁剪、渲染等預處理，得到研究區的SRTM DEM及ASTER GDEM 空間分布結果圖3。

圖3 研究區SRTM DEM 及ASTER GDEM 空間分布Fig.3 Spatial distribution of SRTM DEM and ASTER GDEM in the study area

2.2 使用INSAR技術提取DEM

InSAR 技術基于兩幅具有相干性的單視復數圖像及其干涉相位獲取地面DEM。隨著SAR 影像質量的提高，通過In-SAR 技術獲取地形信息的精度也在逐步提高［9，10］。通常，基于InSAR 技術提取DEM 的流程主要包括基線估算及干涉圖生成、濾波、相位解纏、軌道精煉和重去平、相位轉高程和地理編碼等步驟［11］。基于歐空局的Sentinel-1A-IW-SLC 影像（兩景SAR 影像的時相分別為2018年12月31日和2019年01月12日，影像入射角均為38.91，極化方式均為VV 極化［12］），通過InSAR 技術提取得到的研究區InSAR DEM 空間分辨率為20 m×20 m。

2.2.1 基線估算及干涉圖生成

兩景SAR 影像可以進行干涉分析的前提是空間基線小于臨界基線的1/3。經過估算，本研究兩景影像的基線距離為111.315 m，遠小于臨界基線6 422.948 m。此外，時間基線為12 d，同樣滿足進行干涉分析的理想條件。將兩景SAR 影像進行復共軛相乘即可得到研究區的干涉圖。去平后得到的干涉圖條紋表示研究區的地形相位信息。

2.2.2 濾波及相位解纏

采用可顯著提高干涉條紋清晰度的Goldstein 濾波法抑制兩景SAR 影像之間的失相干噪聲。相位解纏表示對去平和濾波后的相位進行解纏處理，使相位與線性變化的實際地形信息相對應，進而確定地形的真實相位，反演得到對應的高程信息。本研究采用分解等級為“-1”的最小費流法進行相位解纏。

2.2.3 軌道精煉和重去平

軌道精煉和重去平的目的是消除可能存在的斜坡相位，對衛星軌道和相位偏移進行糾正。需要注意的是，在研究中需選擇研究區內相干性高、相位質量好的控制點進行軌道精煉和重去平。軌道精煉和重去平后的干涉結果見圖4（a）。

圖4 軌道精煉和重去平后的干涉結果與InSAR DEMFig.4 Interferometric results after orbit refining and reflatting and InSAR DEM

2.2.4 相位轉高程和地理編碼

相位轉高程是將經過絕對校準和解纏的相位最終轉換為實際高程數據。地理編碼以參考DEM的坐標系為準，得到相同坐標系下的InSAR DEM。本研究的參考DEM 坐標系為WGS84坐標，因此本研究得到的InSAR DEM 地理坐標同樣為WGS84坐標。

2.3 水文特征提取

分別以SRTM-DEM、ASTER GDEM 及InSAR DEM 為源數據進行研究區的水文特征提取。目前，在水系路徑、傾泄點位置及小流域邊界等水文特征的提取算法中，基于DEM的坡面累積法應用最為廣泛，即D8 算法［13］。基于此，本研究采用ArcGIS中的Hydrology水文分析模塊進行研究區的水文特征提取。

2.3.1 水系路徑提取

在ArcGIS 軟件空間分析工具的Hydrology 模塊中首先對裁剪的研究區DEM 進行洼地填充，生成無洼地的研究區DEM；然后依次通過Hydrology 模塊中的Flow Direction 及Flow Accumulation功能，分別生成柵格流向及柵格累積流量結果。研究區柵格流向及柵格累積流量結果見圖5（以InSAR DEM為例）。

圖5 研究區柵格流向及柵格累積流量Fig.5 Flow direction and cumulative flow raster based on image in the study area

基于流向和流量的提取結果，在柵格計算器中設定合適的閾值以提取到最符合實際情況的水系柵格圖［14］。經過多次試驗，設定基于DEM 提取水系路徑的閾值設為10000。為了后續分析，將提取得到的河流水系柵格圖轉化為矢量格式（.shp 格式），并結合實際水系路徑對提取的水系進行偽水系處理［15］。圖6 是基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取的水系干流路徑結果。

圖6 研究區水系提取結果Fig.6 Extraction results of water system in study area

2.3.2 傾泄點及小流域邊界提取

為了提取各小流域的出水口位置，基于捕捉傾泄點功能及DEM 柵格數據尋找潛在的出水點，即傾泄點。為了提取小流域的邊界，本研究基于對應DEM柵格依次進行盆域和分水嶺提取分析。基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取的小流域邊界及傾泄點結果見圖7。

3 分析與討論

3.1 不同DEM的測高精度對比分析

采用戶外手持GPS海拔測高儀獲取5處不同位置的實際高程值，記錄對應的經緯度信息，并在不同精度的DEM 數據上提取對應位置的高程信息，進行對比分析具體結果見表1。從表中可以看出，InSAR DEM 的測高精度最高，高程誤差僅為3.7 m，相對誤差為3.9%；SRTM DEM 測高精度次之，高程誤差為8.1 m，相對誤差為14.6%；ASTER GDEM 測高精度最差，高程誤差為8.5 m，相對誤差為17.1%。以上結果與公布的SRTM DEM及ASTER GDEM 測高精度相一致，同時也間接說明了InSAR DEM的測高精度最準確。

表1 各DEM測高精度對比Tab.1 Comparison of Altimetry accuracy of different DEM

3.2 水文特征提取結果與實際情況對比分析

已有研究表明，提取水系路徑的距離誤差與DEM的空間分辨率及像元數量直接相關［16，17］。經多次試驗后設定本研究中提取水系路徑與實際水系路徑重合的允許誤差距離為2 km。即，提取水系路徑與實際水系路徑距離誤差小于2 km時認定為兩水系路徑為重合［18］。本研究中定義模糊重合度的計算公式為：

對比分析圖6 中各干流水系路徑、距離誤差緩沖區及表2中實際干流水系與有效提取水系的結果發現，基于3 種不同DEM 提取的水系干流路徑與實際水系路徑均有所出入，具體為：基于InSAR DEM、ASTER GDEM 及SRTM DEM 提取6 條干流水系的重合度均值分別為88.36%、85.50%及74.12%，重合度依次降低。

表2 實際干流水系與有效提取水系對比Tab.2 Comparison of actual trunk water system and effective extraction water system

結合研究區遙感影像圖2，進一步分析可發現，除流浩河外，整體上流經丘陵及山區地貌的水系路徑提取結果與實際水系路徑重合度相對較高，流經平原地區的水系路徑提取結果與實際結果重合度較低。例如，張村河、白沙河干流流經山區地貌，基于3 種DEM 提取的水系路徑重合度均值分別為90.46%及93.27%，水系路徑重合度較高；桃源河流經平原地區，基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取的重合度分別為45.44%、64.97%及61.31%，水系路徑重合度較低。

圖7（a）、圖7（b）與圖7（c）分別是基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取的水系傾瀉點和小流域邊界提取結果。從圖7中可以看出，基于各DEM 提取各水系的傾泄點位置和小流域邊界有所不同。

圖7 提取的水系傾瀉點和小流域邊界結果Fig.7 The extraction results of pour point and boundary of small watershed boundary

進一步結合實際水系與提取水系對比統計結果（表3）分析可發現，基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取各水系的傾泄點與實際傾泄點位置的誤差均值分別為4.93 km、4.69 km 及4.63 km，誤差距離依次降低。流經丘陵及山區地貌水系的提取傾泄點位置與實際傾泄點位置誤差較低，流經平原地區的提取傾泄點位置與實際傾泄點位置誤差較高。例如，張村河的傾泄點誤差均值僅為0.17 km，誤差較小；周疃河及桃源河的傾泄點誤差均值分別為6.77 km 及13.30 km，誤差相對較高。

表3 實際水系與提取水系對比結果 kmTab.3 Statistics result of actual water system and extracted water system

4 結 論

水系路徑、小流域邊界、傾泄點位置等水文特征的高精度提取是各種水文特征準確分析的基礎和前提。為了解決基于低分辨率DEM的水文特征提取結果精度較低這一問題，本研究首先基于InSAR 技術與Sentinel-1A 數據得到了空間分辨率與測高精度更高的DEM，然后對比分析不同DEM 數據的水文特征提取結果。最終本研究主要得出以下結論：

（1）基于研究區5 個不同位置采樣點的實測高程數據，在SRTM DEM、ASTER GDEM 及InSAR DEM 提取對應的高程進行對比，高程誤差均值分別為8.1、8.5 及3.7 m。發現InSAR DEM的高程提取精度最高。

（2）基于SRTM DEM、ASTER GDEM 及InSAR DEM 提取的6 條干流水系路徑與實際干流水系路徑的重合度分別為74.12%、85.50%及88.36%，重合度依次升高。

（3）基于SRTM DEM、ASTER GDEM 和InSAR DEM 提取的6條干流水系的傾泄點與實際傾泄點位置的距離誤差均值分別為4.93、4.69及4.63 km，誤差依次降低。

（4）整體上，流經丘陵及山區地貌的水系與傾泄點位置提取結果與實際水系路徑重合度相對較高，流經平原地區的水系和傾泄點位置與實際水系路徑重合度較低。