大地测量与导航团队在水下地形变化检测研究中取得新进展

        钙华湖泊是由碳酸盐沉积而形成的一类喀斯特湖泊，同时也是宝贵的生态旅游资源。但在频发的地质灾害（如地震）作用下，该湖泊景观地貌通常于动态的演化过程中。有效检测地质灾害诱发的水下地形变化，对于了解钙华湖泊的地貌演化过程至关重要。传统的实地测量手段难以实现空间上完整且连续的水下地形测绘。高分辨率光学卫星遥感具备一定的水体穿透能力，可有效探测钙华湖泊水下地形变化，且不对湖泊生态景观产生人为干扰。

        2017年8月8日，我国四川省阿坝藏族羌族自治州九寨沟县境内发生里氏7.0级地震。地震导致九寨沟景区内包括火花海在内的部分钙华湖泊发生溃坝，湖水流失殆尽，湖泊内多处钙华丘发生垮塌。利用卫星遥感技术，开展地震导致的湖泊水下地形的变化检测，对研究湖泊地貌演化尤为重要。

        本研究以九寨沟重要钙华湖泊之一的火花海为例，利用地震前后湖泊蓄水状态下的高分辨率WorldView-2多光谱影像作为数据源，以震后湖泊干涸状态下的无人机测量作为校准和验证数据，开展了钙华湖泊水下地形变化检测（图1和图2）。针对地震前后两个阶段（2016年、2022年），分别构建了基于机器学习的水深反演模型，即随机森林、支持向量机和多层感知机。与经典水深反演模型的对比结果表明，基于机器学习的水深反演模型总体上具有更高的测深精度。其中，随机森林模型总体上精度最高，地震前后两个阶段的R2分别达到0.85和0.91，RMSE分别为1.40 m和1.08 m（图3）。

        地震前后的测深变化空间分布图显示，在2016年10月至2022年1月期间，受地震的影响，湖泊内侵蚀与堆积现象显著（图4）。2017年地震后，火花海总体以侵蚀为主，湖盆物质损失体积约3,000 m3。侵蚀主要发生在隆起的钙华丘区域，而堆积则集中于平坦的浅水区域（图4）。该研究为了解极端地质灾害后钙华湖泊的地形地貌变化提供了一种定量化遥感检测手段。

图1 地震前后卫星与无人机平台的遥感观测数据获取时间轴示意图

图2 （a）九寨沟火花海位置示意图，（b-c）地震前后火花海WorldView-2卫星真彩色遥感影像图，（d-e）地震前后火花海无人机正射影像图

 图3 基于机器学习的水深反演模型测深精度评估

图4 测深变化空间分布图（图中方框代表显著侵蚀区，圆框代表显著堆积区）

        以上研究以“Quantifying earthquake-induced bathymetric changes in a tufa lake using high-resolution remote sensing data”为题发表在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》。中山大学测绘科学与技术学院大地测量与导航团队博士研究生何金宸为文章第一作者，团队冯伟教授为文章通讯作者，先进遥感团队张书航助理教授、西南大学地理科学学院林家元教授为文章合作作者。该研究得到了国家重点研发计划（2021YFC2801300）、自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室（MESTA-2022-B004）和中央高校基本科研业务费专项资金（22lgqb09）等项目的支持。

原文信息：

        He, J., Zhang, S., Feng, W.*, Lin, J., 2024. Quantifying earthquake-induced bathymetric changes in a tufa lake using high-resolution remote sensing data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 127, 103680. https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.103680.

        何金宸，中山大学测绘科学与技术学院2022级博士研究生，主要研究方向为无人机环境遥感、遥感测深方法与应用。

        冯伟，中山大学测绘科学与技术学院教授，国际大地测量协会会士（IAG Fellow），中国科学院青年创新促进会成员，德国波恩大学访问学者，法国空间局访问学者，国际大地测量与地球物理联合会（IUGG）下一代卫星重力计划专家组成员，国际大地测量协会（IAG）“重力反演与地球系统质量迁移”委员会主席。近年来主要开展了空间大地测量与全球变化方面的研究工作。主持国家自然科学基国际合作重点项目、面上项目等4项，“精密重力测量研究设施”国家重大科技基础设施项目课题1项。

        张书航，中山大学测绘科学与技术学院助理教授。主要从事无人机摄影测量与激光雷达数据获取、空间数据处理，以及空间与点云分析研究，熟悉无人机软硬件与低空观测实践。提出无人机面向地面特征、模型质量引导的三维观测以及超分辨率全景影像采集算法，集成于世界主流的无人机地面控制站软件中，并应用于多种复杂场景的高精度三维数据获取。参与重点研发计划、国家自然科学基金、863计划重大项目等多项课题；参与撰写1项无人机与传感器相关国家标准；参与项目获2019年教育部科技进步奖二等奖。