Shirzad Roohi, Arash Amini, Behzad Voosoghi und Douglas Battles
Die Überwachung von Wasservolumenänderungen eines bestimmten Sees erfordert eine genaue Schätzung von Wasserstand und Wasseroberflächenschwankungen. Der Wasserstand des Sees kann aufgrund von Mehrfachreflexionen, sogenannten Multi-Peak-Wellenformen, vom beleuchteten Bereich innerhalb des Radar-Ausleuchtbereichs fehlerhaft sein. Bathymetriedaten sind auch nicht überall verfügbar, um die absolute Wasservolumenspeicherung zu messen.
Um optimierte Bereiche und damit einen präziseren Wasserstand abzuleiten, müssen beschädigte Wellenformen analysiert werden. Wir haben einen neuen Ansatz entwickelt, um einen optimalen Peak in einer gegebenen Wellenform auszuwählen, der mit dem Threshold Retracker erneut verfolgt werden soll. Wir haben einen Peak ausgewählt, der einen Wasserstand bietet, der dem In-situ-Messgerät am nächsten kommt. In einem anderen Szenario haben wir alle bedeutsamen Peaks in einer gegebenen Wellenform einbezogen und den Durchschnitt der aus allen Unterwellenformen/Peaks erhaltenen Nachverfolgungskorrekturen berücksichtigt.
Die Wasseroberfläche des Sees wurde anhand der Analyse von SAR-Bildern geschätzt. Um Wasseroberflächen von anderen Oberflächen zu unterscheiden, wurde der auf dem Histogramm basierende Schwellenwertalgorithmus verwendet. Die Oberflächenzeitreihen wurden anhand externer Daten validiert. Abschließend wurden relative Wasservolumenänderungen anhand des Wasserstands und der Oberflächenschwankungen nach der Heron-Methode geschätzt.
In dieser Studie haben wir L2- und L1b-Daten von Sentinel-3 A SRAL und SAR-Bilder von Sentinel-1 A und B von Juni 2016 bis Mai 2018 verwendet, um den Vänernsee in Schweden zu überwachen. Unsere Analyse bei der Wasserstandsbestimmung zeigt eine Verbesserung von 50 % für unsere neuartige optimierte Spitzenauswahlmethode im Vergleich zu L2-Daten vor In-situ-Messmessungen. Wir haben auch festgestellt, dass bei mehr als 90 % der Wellenformen die erste Spitze, die als erste Unterwellenform bezeichnet wird, zu einem besseren Ergebnis führt. Das zweite Szenario, d. h. das Einbeziehen aller bedeutsamen Spitzen, die als Mittelwert aller Unterwellenformen bezeichnet werden, weist fast die gleiche Leistung auf wie die optimierte Unterwellenform, was die Wirksamkeit dieses Szenarios für die Wasserstandsüberwachung zeigt.
Wir haben eine Korrelation von 97 % bzw. 71 % für den Wasserstand in Bezug auf die Wasservolumen- und Oberflächenvariationen festgestellt. Für die Variationen der Wasseroberfläche und des Wasservolumens wurde eine Korrelation von 78 % erreicht. Es besteht auch eine Korrelation von 83 % bzw. 88 % für unsere Variationen der Wasseroberfläche und des Wasservolumens in Bezug auf die der Hydroweb-Datenbank. Ein RMSE von 5 cm bei der Wasserstandsvariation ist eine bedeutende Leistung für die Sentinel-3-SAR-Höhenmesser über den Binnengewässern, d. h. dem Vänernsee.