水文地質学および水文工学ジャーナル

複数のコペルニクスミッションの組み合わせによる湖の監視: Sentinel-1 A および B、Sentinel-3A

シルザド・ルーヒ、アーラシュ・アミニ、ベフザド・ヴーソギ、ダグラス・バトルズ

特定の湖の水量変化を監視するには、水位と水面の変化を正確に推定する必要があります。レーダー フットプリント内の照射領域からの多重反射 (マルチ ピーク波形と呼ばれる) により、湖の水位に誤差が生じる可能性があります。また、絶対貯水量を測定するための水深測量データはどこでも入手できるわけではありません。

最適な範囲を導き出し、その結果としてより正確な水位を導き出すには、破損した波形を分析する必要があります。私たちは、しきい値再追跡機能を使用して再追跡する特定の波形の最適なピークを選択するための新しいアプローチを開発しました。私たちは、現場のゲージに最も近い水位を提供するピークを選択しました。別のシナリオでは、特定の波形のすべての意味のあるピークを考慮し、すべてのサブ波形/ピークから取得した再追跡補正の平均を考慮しました。

湖の水面は、SAR 画像の解析から推定されました。水面と非水面を区別するために、ヒストグラムに基づく閾値アルゴリズムが使用されました。表面の時系列は外部データに対して検証されました。最後に、ヘロン法に従って、水位と表面の変化から相対的な水量の変化が推定されました。

本研究では、2016年6月から2018年5月までのSentinel-3 A SRALのL2およびL1bデータとSentinel-1 AおよびBのSAR画像を使用して、スウェーデンのヴェーネルン湖を監視しました。水位決定における分析では、現場ゲージ測定前のL2データと比較して、最適化された新しいピーク選択方法が50％改善されていることが示されています。また、波形の90％以上で、最初のピーク（最初のサブ波形と呼ばれる）がより良い結果をもたらすこともわかりました。すべての意味のあるピークを含む2番目のシナリオ（平均全サブ波形と呼ばれる）は、最適化されたサブ波形とほぼ同じパフォーマンスを示しており、水位監視におけるこのシナリオの有効性を示しています。

水位と水量および水面変動の相関はそれぞれ 97% と 71% であることがわかりました。水面-水量変動の相関は 78% でした。また、Hydroweb データベースの水面および水量変動の相関はそれぞれ 83% と 88% です。水位変動の RMSE が 5 cm であることは、ヴェーネルン湖などの内陸水域における Sentinel-3 SAR 高度計の大きな成果です。