中小河流治理及监测监管中的遥感技术应用一览

邢雷

摘要：

我国中小河流数量多、分布广，中小河流水灾造成的损失数倍于大江大河，中小河流治理成为近年来国家规划投资的重点内容。中小河流治理工程点多面广，依靠传统手段无法有效对治理情况进行有效监管，迫切需要引入新的技术手段。遥感技术是支撑水利信息化和工程强监管的先进实用技术，已广泛应用在水利各项业务中，是水利大数据的重要支撑。本文针对中小河流治理及监测监管的需求，从中小河流水体遥感监测方法、中小河流治理工程天地一体化识别方法、河道地形监测技术、河岸地形地貌监测技术和水质水量监测技术五个方面对遥感技术的应用进行了综述，并结合新时期治水新思路，为推动中小河流治理遥感监测监管的全面业务化提出了几点建议，以期推动中小河流治理中水利信息化和现代化的实现。

关键词：中小河流;治理;监测;监管;遥感;信息化;

作者简介：曲伟(1984—),女，高级工程师，博士，主要从事水文水资源遥感研究工作。E-mail:quwei@iwhr.com;

基金：国家重点研发计划(2017YFB0504105);国家自然科学基金资助项目(51779269);辽宁省经济社会发展研究课题(2020lsktyb-079);

引用：曲伟, 庞治国, 雷添杰, 等. 中小河流治理及监测监管中的遥感技术应用综述[J]. 水利水电技术(中英文), 2021, 52(7): 23- 32. QU Wei, PANG Zhiguo, LEI Tianjie, et al. Research on the application of remote sensing technology in the management and supervision of small and medium rivers[J]. Water Resources and Hydropower Engineering, 2021, 52(7): 23- 32.

1 研究背景

我国中小河流数量多、分布广，流域面积200～3 000 km2的中小河流有9 900多条,大多数沿岸分布着众多的城镇、村庄和农田。新中国成立以来，经过多年建设，我国大江大河大湖防洪能力得到显著提高。然而，中小河流治理滞后，主要表现在防洪标准低、有的甚至处于不设防状态，洪涝灾害严重，大江大河的支流和中小河流每年的洪涝灾害损失占全国总损失的80%。中小河流治理已成为我国防洪的重点薄弱环节，迫切需要加快治理。党中央和国务院十分重视中小河流的治理工作。2008年、2009年和2011年的中央1号文件都明确指出要加强中小河流治理。按照党中央、国务院的部署，2009年10月，水利部和财政部联合编制并实施了《全国重点地区中小河流近期治理建设规划》。为加快防洪薄弱环节建设，在2010年，国务院又出台了《关于切实加强中小河流治理和山洪地质灾害防治的若干意见》,并于2011年批准了《全国中小河流治理和病险水库除险加固、山洪地质灾害防御和综合治理总体规划》(以下简称《总体规划》),确定了2012年底基本完成近期规划2 209条重点中小河流重要河段治理，到2015年累计完成5 000余条重点中小河流重要河段治理的目标任务。为细化《总体规划》治理任务，水利部和财政部还联合发布了《<全国重点地区中小河流近期治理建设规划>实施方案》和《全国重点中小河流治理实施方案(2013—2015年)》,明确2009—2015年治理5 174条中小河流，治理项目9 243项，综合治理河长6.7万km, 总投资1 860.55亿元。

全国中小河流治理项目由中央财政支持的民生水利工程，具有投资多、覆盖范围广的特点。如何准确掌握项目的进展动态、严格监管工程建设的实施、及时评价项目的治理效果，确保工程安全、资金安全、干部安全，已成为工程建设管理的一个紧迫任务。依靠传统的自下而上层层上报与现场调查方式存在以点代面、虚报瞒报等风险，因此迫切需要适时引入新的技术手段，以改善对项目的动态管理，提高管理工作的效率。遥感技术因其及时、客观、可追溯、不受地域限制等优势，为新时期水利信息化发展提供了新的手段，已被广泛应用于水利业务的各个方面[8],包括地表水资源监管、洪涝灾害监测、干旱监测预警、水利工程形变监测、河湖监管、水土保持和国际河流监测等业务[9]。遥感技术在河流治理和监管及其相关领域的应用也比较广泛，陈齐[10]利用无人机航测构建密集点云，生成水面以上河道DEM,在河道范围内利用测深仪测量水底高程，根据等深线插值出河道DEM,此方法不仅减少了野外测绘的工作量，还能够获取高精度的地形数据。郑慧芳等[11]利用高分辨率遥感影像和高精度地形图，调查了嵊州市河湖库塘和水利工程基本信息，建成了河湖水域现状数据库，支撑了水利强监管和美丽河湖建设。彭安帮等[12]针对辽宁中小河流洪水预报的特点，基于遥感和DEM数据构建了Topmodel模型，研究了一种资料缺乏地区中小河流洪水预报方法，研究成果可以为辽宁省中小河流洪水预报提供支撑。通过遥感技术能够快速获取时空信息，在时空尺度上实现精细化监测监管，满足中小河流关键要素(流速、泥沙、洪涝、水土流失等)的时空异质性要求。

目前已开展的研究主要围绕河流水体监测、地形地貌监测以及其他河流信息提取等方面开展，缺乏对遥感技术在中小河流治理及监测监管中能够发挥作用的综述性研究，因此本文结合近年来在中小河流相关业务中的工作经验，针对中小河流治理和监测监管业务的需求，系统梳理了遥感技术在中小河流的应用进展并列出了典型案例。本文从五个方面进行了综述分析，分别包括中小河流水体遥感监测方法、中小河流治理工程天地一体化识别方法、中小河流河道地形监测技术、河岸地形地貌监测技术和水质水量监测技术，各部分对应的技术手段如表1所列。

表1 中小河流治理及监测监管对应技术

Table 1 Table of management and monitoring of small and medium rivers

序号

中小河流治理的不同方面

技术手段

1

河流水体监测

多光谱影像单波段法或多波段法

2

工程识别

天地一体化监测方法

3

河道地形监测

无人船搭载激光雷达、声呐等

4

河岸地形地貌监测

机载激光雷达、无人机摄影

测量、卫星影像等

5

水质水量监测

高光谱遥感、水文模型等

2 中小河流水体遥感监测方法

河流水体监测是中小河流治理监测的基础性工作，遥感方法是水体范围监测的有效手段。水体提取的主要方法包括单波段法和多波段法两种，单波段法如阈值法、密度分割法等；多波段法如差值法、比值法和谱间关系法等。水体在可见光波段吸收少，反射率较低，透射率高，在近红外波段水体几乎吸收全部的入射能量，反射率低，这一独特的光谱特征与植被和土壤等的光谱有较大差异，基于这个原理利用遥感技术能够将地表水体识别出来，使其区别于其他地物。水体与阴影区分是水体识别的难点，在近红外波段两者的波谱曲线有一定的差异，水体在这个波段波谱曲线呈下降趋势，而阴影的波谱曲线比较平稳或略有抬升。因此利用谱间关系法针对多光谱影像建立模型提取水体，不仅能提高水体提取精度，而且能利用多时相影像进行水体动态监测，能达到较好的效果。

中小河流水面宽度有限，水体遥感监测与大江大河、湖泊水库有所区别，应选用空间分辨率高、覆盖范围小的高分辨率影像，如高分系列卫星、资源三号卫星、美国WorldView卫星等影像数据。以东辽河流域某支流水体提取为例，首先，遥感影像数据要进行大气校正、辐射校正、几何校正等一系列的预处理步骤；再对预处理后的影像利用绿光波段和近红外波段做归一化处理，处理后的影像为灰度图像，此时水体的信息得到了有效地突出；随之对灰度图进行分类，对水体与背景地物进行区分，完成水体的提取。归一化处理计算公式为

经过验证通过归一化水体指数提取的水体信息，通过与目视解译结果对比效果很理想，并且在实验中发现对于东辽河流域，通过NDWI提取水体大大降低了泥沙的影响(见图1)。

3 中小河流治理工程天地一体化识别方法

卫星遥感等现代信息手段已被广泛应用于水利建设的各个方面，近年来，米级空间分辨率的高分辨率卫星遥感数据越来越丰富，可长期为中小河流治理遥感动态监测提供业务化服务，为中小河流治理工程的监测奠定了坚实基础。利用这些高分辨率的遥感数据，结合近几年同样发展迅速的无人机遥感技术，开展中小河流治理工程天地一体化监测技术上已成为可能。根据全国重点地区中小河流近期治理建设规划实施方案，中小河流治理的工程措施主要为河道整治、河势控导、河道疏浚和清淤、除涝、堤防护岸等。针对这些治理工程监督检查、日常管理与效果评价的管理业务的需求，在系统分析国内可利用的各种卫星遥感数据源特点基础上，综合考虑中小河流治理工程建设目标(新建堤防、加固堤防、清淤河道、护坡护岸)的特征以及同时调查治理工程中可能存在的各种缩窄河道、裁弯取直等违规建设现象的管理需要，基于卫星遥感和无人机等手段，开展中小河流治理工程(含护岸、堤防、疏浚、拦滞等)天地一体化监测十分必要，目前已在全国21个省的70多个工程开展了试点研究，案例如图2所示。

中小河流治理工程天地一体化监测系统利用多源遥感数据、无人机和移动信息采集终端等装备，通过对工程信息的收集、处理、识别和决策，对中小河流治理工程(含护岸、堤防、疏浚、拦滞等)的完成情况进行全天候和全覆盖的监测监管，为工程检查和监督执法提供支持，全面提升中小河流治理工程监管水平和能力[13]。中小河流治理工程天地一体化监测系统的功能包括星源分析与数据需求管理子系统、多源数据接入子系统、数据预处理子系统、工程监测子系统、监督执法子系统和时空可视化显示子系统。星源分析与数据需求管理子系统具备卫星星源分析、数据需求确定和数据需求管理等模块，多源数据接入子系统包含多源卫星遥感数据、无人机数据和手机移动终端等数据接收和规范化入库的功能，数据预处理子系统负责这些数据的标准化处理，工程监测子系统依据预处理好的多源数据开展水利工程动态监测，监督执法子系统基于工程监测结果和手机移动终端的上报数据辅助监督执法，并同时在业务系统和手机移动终端分层分级进行时空可视化显示。

4 中小河流河道地形监测技术

水下地形传统测绘方式设备复杂、实施困难，需要专业技术人员耗费大量的人力和物力。遥感技术在水下地形测量方面的应用有效地解决了这一问题，水下地形测量主要依靠无人船搭载不同的传感器[14],目前可以获取高精度和高分辨率水下地形的传感器包含机载激光雷达、多波束雷达、侧扫声呐、双频识别声呐、合成孔径声呐和水下三维扫描声呐等。最常用的是无人船搭载单波束测深仪或多波束测深仪。波束测深的原理是通过发射声波，测量声波的传播时间进而测算距离。单波束测深仪设备简单、操作容易，缺点在于采用的是线性测量模式，对于复杂水底的地形变化存在测量误差，在小范围的水域和简单河道有较好的应用效果。多波束测深仪的探测范围更大，精度和工作效率更高，能够对水下地形进行全覆盖的测量，其缺点在于价格较高，相关设备操作复杂，在范围较大的湖泊和河道有更高的应用前景。多波束测深精度较高，但在浅水域应用受限，单波束设备简单便携，适合在地形复杂的浅水区使用，符合山区中小河流的需求。目前，单波束测量技术已经发展的较为成熟，应用广泛的仪器有：320-BR 型测深仪(加拿大)、HY-1600 型测深仪(海鹰科技)、Hydro Star 系列(德国)和D580 测深仪(中国华测)等。

部分中小河流也存在大水域范围的情况，因此在特殊的情况下也要用到多波束测深技术。多波束测深技术一般都是通过集成的多波束测深系统来实现的，多波束测深系统是一种组合设备，除了多波束测深仪之外，还有其他的辅助设备，一般包括多波束声学子系统、波束空间位置传感器子系统和数据采集、处理子系统。多波束系统通过不断向水底发射扇形波束，并接收反射和散射的回波，记录波束发射的角度以及发射到返回的时间，辅以声速信息测算实际的水深，结合其他设备记录的系统位置和系统姿态，基于后处理软件对数据进行处理分析，得到水下地形图。精准的水上水下地形数据是目前中小河流治理和山洪灾害防治的重要需求，传统的方式利用GPS-RKT和全站仪进行河岸地形量测。在河道较宽和测量条件好的区域，目前另一种有效的方式是船载三维激光和多波束集成的水陆一体化测量系统，基于激光扫描仪和多波束测深仪，配合GNSS、姿态仪等仪器对河岸和水下地形进行测量。

5 中小河流河岸地形地貌监测技术

5.1 基于遥感的河岸地形监测技术

中小河流河岸地形监测技术既是一种地形监测技术，适用目前主流的地形监测方法，同时又有自己的特殊性，比如在地形复杂的山区中小河流，要考虑地形复杂和植被茂密等因素[18]。目前，高精度地形数据的主要获取方式有机载激光雷达(LiDAR)、无人机摄影测量和合成孔径雷达(InSAR)三种。

5.1.1 机载激光雷达

机载激光雷达技术和传统测量手段相比，数据获取精度高、处理速度快，能够节省大量的人力和物力，被成功地应用在地形测量、水利和环境监察等领域。机载激光雷达测距系统包括多光谱相机、激光扫描仪和GPS等主要设备。该系统通过激光扫描仪发射并探测返回的脉冲，进而获取探测目标的距离、坡度、粗糙度和反射率等信息，再通过被动成像系统获取目标的数字信息，经过处理生成地面信息采集点的三维坐标，这些信息经综合处理获取一定空间范围内的地面位置和成像信息。机载LiDar系统可穿透地表植被获取地表点高程数据，在山区中小河流地形测量中具有独特的优势。图3为基于Dragon50无人机搭载激光雷达，获取的密云水库DEM数据。

大部分中小河流位于植被茂密、地形复杂的山丘区，河岸地形数据的获取受地形和植被覆盖影响较大。机载激光雷达技术在去除植被影响方面有一定的优势，通过更加精细的点云数据处理技术对点云进行分类，剔除植被的影响，获取植被覆盖层之下的地表形态数据，利用这些准确的地表数据绘制DEM、断面图和等高线图等基础地理数据，为中小河流地形测绘提供技术支持。值得注意的是，根据不同中小河流的地形和植被覆盖程度的差异，激光雷达技术在应用时要根据河流的具体情况对飞行高度、飞行速度以及飞行路线进行设置，确保能够获取高精度和足够密度的信号数据，再通过专业的内业分类处理，获取地表点云数据，提取地面高程信息。机载激光雷达技术精度较高，在特定应用场合具有较高的推广价值，其缺点在于设备价格较高，搭载传感器的平台要求也较高，这在一定程度上限制了它的应用。

5.1.2 无人机摄影测量技术

无人机和数据摄影测量技术的发展，为解决高精度河道地形获取提供了更加灵活、便捷和低成本的方式。无人机摄影测量近年来在高精度地形获取、灾害应急监测等方面均有广泛应用，是获取高精度数字地形和DOM数据最有效的方法之一。无人机是一种新型遥控低空飞行装置，近年来技术趋于成熟。无人机作为多源航天与航空遥感有力的补充手段，有效弥补了多源卫星光学遥感和大飞机航空摄影无法获取高质量影像的不足，具备了云下低空飞行能力和较高的时空分辨率获取能力，并且数据采集效率高，机动性强，保障了数据的现势性[21]。无人机倾斜摄影测量技术通过航线和飞行姿态的设计，从不同航线和视角采集地面同一地点的影像，获取地物不同观察角度的高分辨率信息。这些信息不仅能反应地物的真实情况，还能够高度还原地物的纹理和结构，再通过对同一地物不同角度的影像进行定位、融合和建模处理，生成地物真实的三维模型，为获取高精度的数字地形信息提供了基础。

5.1.3 合成孔径雷达技术

合成孔径雷达(InSAR)技术是依靠SAR成像处理后的单视复数影像，将其相位信息作为信息源，以提取地表三维信息。机载InSAR主要搭载在飞机上，通过轨道的设计对目标进行重复勘探，再基于地面目标在同一位置不同图像的几何关系与相位差，获取InSAR干涉纹图，在此基础上消除数据信号干扰和误差，获取高精度DEM数据。星载InSAR是获取高精度DEM的另一个重要手段，其最大优势在于能全天时全天候进行大范围的连续探测，能够获取连续的区域DEM数据，SRTM(航天飞机地形测绘任务)以及TanDEM-X的成功标志着InSAR技术已经成为了全球测图的重要手段之一。

目前我国能用于地形测绘的卫星只有高分3号(GF-3),GF-3是搭载了C波段合成孔径雷达，空间分辨率为1 m。该卫星可以进行干涉测量，干涉测量时其定位精度优于230 m(在无控制点情况下),但该卫星的重轨轨道控制精度和轨道测量精度有待进一步提高，时间基线导致的失相干现象严重，测绘精度较低。《国家民用空间基础设施中长期发展规划(2015—2025年)》计划发射的L波段干涉雷达卫星，将是我国第一颗同类型卫星，该星将为我国中小河流地形测绘提供重要的技术手段。

5.2 基于遥感的植被覆盖度监测技术

能够基于遥感数据开展的中小河流河岸地貌特征包括地形、坡度和植被覆盖度等信息。地形监测新技术在上节有详细介绍，坡度信息是在地形数据基础上提取的，目前地理信息系统软件ArcGIS、MapGIS、QGIS等均可以实现基于数字地形数据(DEM)的坡度、坡向等信息的计算。本小节主要介绍植被覆盖度的遥感监测技术，植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover, FVC)是指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。作为河岸地貌的一个重要指标，FVC能够描述河岸生态系统的现状和该区域生态环境的变化，能够为中小河流现状调查、治理规划和治理评估等提供基础。

基于遥感的FVC估算方法包括：回归模型法、混合像元分解法和机器学习法[26]。回归模型法是通过对遥感数据某一波段、几个波段的组合或者基于波段运算的植被指数与FVC进行回归分析，建立经验估算模型。研究发现，FVC的估算精度与回归变量有很大关系，植被指数对FVC的估算精度优于多波段组合，多波段组合优于单一波段。目前，用于FVC估算较多的植被指数包括归一化植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数、垂直植被指数、全球环境监测指数等。

由于地表植被存在复杂性和异质性，导致传感器接收到的地物信息一般是植被和其他下垫面信息的混合光谱，混合像元分解法就是基于地物混合光谱信息，考虑到每类地物对光谱的影响，建立的估算模型。混合像元分解法有线性和非线性分解模式，线性分解模式的应用更为广泛，通过求解混合像元中各组分的比例来计算植被组分，即为FVC。像元二分模型是线性分解模式中最常用的模型，该模型假设像元由植被和非植被两部分组成，根据每一部分的面积比重确定因子权重，植被覆盖的地表占该像元的面积比重就是该像元的FVC。

计算机技术的进步为FVC估算提供了新的方法-机器学习法。机器学习法通过选择训练样本，确定训练模型来估算FVC。根据选择的样本不同，又包括基于像元分类和基于辐射传输模型2种方法；根据训练模型的不同，分为神经网络法、决策树法和支持向量机法[27]。基于像元的分类法主要利用高空间分辨率的影像数据，对植被和非植被信息进行分类，基于分类结果训练机器学习模型估算FVC。辐射传输模型法则利用模型模拟不同条件下的光谱反射率，根据光谱响应函数对反射率重新采样，将这些信息作为样本对机器学习模型进行训练估算FVC。图4为利用混合像元法获取的西辽河流域1978—2018年平均植被覆盖分布图。

6 中小河流水质水量监测技术

6.1 基于遥感的水质监测技术

水质污染问题是我国目前面临的一个头等大事，要保护绿水青山必须有效解决水质污染问题，因此水质监测对于中小河流治理十分重要。传统的水质监测方法基于实地采样和实验室分析，成本较高，且效率较低。遥感技术具有高效动态的特点，在水质监测领域有较高的推广应用价值，既能够满足我国大范围内河湖水质监测的需求，又能够动态监测水质变化情况，具有传统手段无法比拟的优势。遥感技术在水质监测中的应用始于上世纪80年代，国内外学者对叶绿素a和悬浮物浓度以及黄色物质等水质参数开展了大量研究，提出了具有针对性的多个模型和方法。随着遥感技术的发展，遥感数据的光谱分辨率和空间分辨率不断提升，遥感数据源从多光谱到高光谱和视频数据，类型不断丰富，水质参数的遥感监测也从定性向定量发展，反演模型从经验和半经验模型向物理模型不断进步，能够监测和反演的参数进一步增多(化学性水质指标),反演精度也不断提高。

以高光谱遥感水质监测为例，高光谱遥感影像的最大特点是具有较高的光谱分辨率和图谱合一的特点，有效融合了地物的图像和光谱曲线特征，在水质参数提取中具有重大优势，因此在水利行业应用领域具有巨大的市场。近年来我国高光谱卫星的发射和处理技术得到长足的发展，目前在轨运行的高分5号及“珠海1号”等高光谱遥感卫星具有幅宽大、波段多、波长连续、分辨率高，以及自主可控、数据采集周期短、采集能力强等优势，使得捕捉区域水生态环境精细的光谱特征，提取更多更高精度的水生态环境要素成为可能。随着高光谱遥感技术在时空分辨率和光谱分辨率方面的提升，遥感水质监测的研究深度和广度都有大幅度的提高，必将提升水生态环境的监测、监视、监控范围和精准度，增强水利信息感知、分析、处理和智慧应用的能力。

高光谱数据波段多，数据量大，信息提取专业化程度高。近年来大数据技术和人工智能为高光谱信息提取提供了新的契机，将大数据和人工智能技术应用到高光谱遥感影像信息对水生态环境要素的深度挖掘中，提升水生态环境的监测、监视、监控范围和精准度，增强水利信息感知、分析、处理和智慧应用的能力是当前智慧水利发展的必然趋势。图5为利用高光谱数据获取的维多利亚湖悬浮物浓度分布示意。

6.2 基于遥感的水量监测技术

基于遥感的水量监测技术有两种方法，一种是基于遥感数据产品和分布式水文模型开展流域径流量模拟分析，另一种是遥感探测河流水位高度，进而推求水量，下面分别进行介绍。

6.2.1 基于遥感的流域降水径流过程模拟

遥感技术获得的大面积地形、地貌、土壤、植被、水文和气象等信息，通过间接转化可以获得传统水文方法观测不到的资料，能够满足水文分析在时间和空间上的需求，可用于驱动描述时空变异性，多变量或参数化的遥感信息耦合流域水文模型，其在获取水文输入与参数中的潜力使得其在水文模拟中的作用逐渐凸显，与遥感信息耦合的水文模型已成为分布式水文模型研究发展的必然趋势,对于缺资料流域遥感水文模型研究的意义更显突出。

应用遥感技术与水文模型相结合构建遥感信息驱动的水文模型是流域水文过程模拟的重要研究方向。目前，遥感技术在水文模拟分析中的应用包括两个方面：一是用于水文参数和变量的估算，如地形构建、糙率计算、面积提取、降水估算等；二是利用遥感技术获取地表特征进而推求水文参数，如陆表温度、蒸散发量、土壤含水量和叶面积指数等。遥感技术与分布式水文模型结合，在降水径流模拟、生态水文过程模拟、缺资料地区水文过程模拟等方面做了大量工作，取得了一系列成果，图6为利用基于遥感的水文模型模拟的伊洛瓦底江各支流年径流量所占比重分布情况。

6.2.2 基于卫星测高的水量监测

卫星测高技术最早应用在海洋相关领域，通过利用卫星测量海面高度绘制海面地形数据，生产海平面变化和海洋环流产品。卫星测高技术在应用得到了发展，目前在轨运行的卫星有Jason-1/2、Cryosat-2和HY-2等，未来还将继续发射载有雷达高度计的卫星平台。但是目前海洋卫星数据对于陆地水体测高分析仍存在尺度过大、图像破碎的问题，无法在业务应用中发挥作用，因此宽刈幅微波测高技术才是未来中小河流治理中能够应用的技术。

宽刈幅微波测高技术是国外一直致力于研究开发的新技术。它采用干涉合成孔径雷达和常规卫星高度计相结合的方法，获得高时空分辨率的地表水高度信息，在水文学领域有广泛的应用前景。通过获取地表水高度信息，可以监测河流、湖泊、湿地和水库等的水储量变化，提高人们对全球水循环的认识；同时还可以对河流径流量变化、洪水水位变化等进行监测，提高防洪抗洪能力，为防灾减灾提供科学依据。目前即将在2021年实现这一技术的是美国和法国联合推进的SWOT(Surface Water and Ocean Topography)计划,SWOT计划由美国国家航空航天局，法国航天局(CNES)和加拿大航天局共同开发和管理，是2007年国家研究委员会十年调查中列出的15项任务之一，是美国宇航局应在未来十年执行的任务。卫星宽刈幅微波水体测高技术在国内也有广泛的应用前景，尤其是我国中小河流中存在众多流域缺乏水文观测站点，卫星测高技术的发展必将为中小河流水量监测提供新的技术手段。

7 结论与建议

遥感技术是支撑水利信息化和工程强监管的先进实用技术，遥感技术长足发展，已广泛应用在水文水资源、水环境、水土保持、防汛抗旱、应急减灾等水利业务中，是水利大数据的重要支撑。中小河流治理及监测监管是水利业务的一个重要领域，我国中小河流点多面广，存在众多资料获取困难的流域，靠传统手段无法满足中小河流治理的实施和全面有效监管，遥感技术的应用能够解决这一问题，并且为中小河流的治理提供新的技术手段，具有较高的推广应用价值。

为不断提高我国遥感技术应用研究的水平，推动中小河流治理遥感监测监管的全面业务化，建议重点在以下几个方面加强研究：(1)解决业务化问题，开发建设面向水利部中小河流监管业务的中小河流治理工程天地一体化监测系统；(2)积极开展低空遥感技术在中小河流业务中的应用研究，降低成本，推动业务化应用；(3)跟踪国际最新动态，加强卫星宽刈幅微波测深技术的研究，推动水利卫星技术的发展。

水利水电技术（中英文）

水利部《水利水电技术（中英文）》杂志是中国水利水电行业的综合性技术期刊（月刊），为全国中文核心期刊，面向国内外公开发行。本刊以介绍我国水资源的开发、利用、治理、配置、节约和保护，以及水利水电工程的勘测、设计、施工、运行管理和科学研究等方面的技术经验为主，同时也报道国外的先进技术。期刊主要栏目有:水文水资源、水工建筑、工程施工、工程基础、水力学、机电技术、泥沙研究、水环境与水生态、运行管理、试验研究、工程地质、金属结构、水利经济、水利规划、防汛抗旱、建设管理、新能源、城市水利、农村水利、水土保持、水库移民、水利现代化、国际水利等。

中小河流治理及监测监管中的遥感技术应用一览

1 研究背景

2 中小河流水体遥感监测方法

3 中小河流治理工程天地一体化识别方法

4 中小河流河道地形监测技术

5 中小河流河岸地形地貌监测技术

5.1 基于遥感的河岸地形监测技术

5.2 基于遥感的植被覆盖度监测技术

6 中小河流水质水量监测技术

6.1 基于遥感的水质监测技术

6.2 基于遥感的水量监测技术

6.2.1 基于遥感的流域降水径流过程模拟

7 结论与建议

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5.1 基于遥感的河岸地形监测技术

5.2 基于遥感的植被覆盖度监测技术

6 中小河流水质水量监测技术

6.1 基于遥感的水质监测技术

6.2 基于遥感的水量监测技术

6.2.1 基于遥感的流域降水径流过程模拟

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