[口头报告]一种利用多源测高卫星数据融合获取高时间分辨率内陆水位的新方法：以五大湖和密西西比河为例

一种利用多源测高卫星数据融合获取高时间分辨率内陆水位的新方法：以五大湖和密西西比河为例
编号：3512 稿件编号：2168 访问权限：仅限参会人 更新：2024-04-13 20:48:21 浏览：42次 口头报告

报告开始：2024年05月19日 11:12 （Asia/Shanghai）

报告时间：5min

所在会议：[S14] 主题14、水文地球科学 » [S14-5] 主题14、水文地球科学 专题14.10、专题14.14（19日上午，B2鹭江厅VIP4）

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摘要
测高卫星确定的轨道和重访周期限制了其时空分辨率，为了获取高时间分辨率的内陆水位时间序列，需要融合多颗测高卫星数据。本研究提出了一种基于Kalman 滤波的融合多源测高数据获取高时间分辨率内陆水位的新方法，利用不同卫星观测水位的偏差动态精确确定了Kalman 滤波中状态噪声协方差和观测噪声协方差。结果表明，在五大湖地区， Kalman 滤波融合水位的RMSE较原始卫星水位最大降低了60.56%，RMSE介于0.057-0.174 m之间，与DAHITI和Hydroweb精度相当。在密西西比河下游地区，融合水位RMSE最大降低了41.66%。此外，新方法获得的水位时间分辨率大幅提高，两次水位的平均间隔最低仅为3.5天，远高于任何一颗卫星。总的来说，新方法可以有效提高水位时间序列精度，弥补单个卫星的时间分辨率低的缺点。
 
关键字
卫星测高,多源融合,kalman滤波
报告人
安致远
博士研究生 武汉大学

稿件作者
安致远 武汉大学
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