新一代水文水资源监测卫星
  <strong>SWOT</strong>数据特征、应用与展望

doi:10.11867/j.issn.1001-8166.2024.027

地球科学进展 ›› 2024, Vol. 39 ›› Issue (4): 374 -390. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2024.027

新一代水文水资源监测卫星 SWOT数据特征、应用与展望

么嘉棋 ¹(

), 常奂宇 ¹, 王梦然 ¹, 陈敏 ², 莫凡 ³, 徐南 ⁴, 温振 ⁵, 曹永强 ¹(

)

^1.天津师范大学京津冀生态文明发展研究院，天津 300387
^2.清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室，北京 100084
^3.自然资源部国土卫星遥感应用中心，北京 100048
^4.河海大学地球科学与工程学院，江苏南京 211100
^5.山东科技大学测绘与空间信息学院，山东青岛 266590

收稿日期:2023-12-27 修回日期:2024-03-22 出版日期:2024-04-10
通讯作者: 曹永强 E-mail:yaojiaqi@tjnu.edu.cn;caoyongqiang@tjnu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(42301501);水利部黄河流域水治理与水安全重点实验室研究基金项目(2022-SYSJJ-04)

Characteristics, Application, and Prospects of a New Generation Hydrological and Water Resources Monitoring Satellite: SWOT

Jiaqi YAO ¹( ), Huanyu CHANG ¹, Mengran WANG ¹, Min CHEN ², Fan MO ³, Nan XU ⁴, Zhen WEN ⁵, Yongqiang CAO ¹( )

^1.Academy of Eco-Civilization Development for Jing-Jin-Ji Megalopolis, Tianjin Normal University, Tianjin 300387, China
^2.State Key Laboratort of Hydroscience and Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China
^3.Land Satellite Remote Sensing Application Center, Ministry of Natural Resources of the People’s Republic of China, Beijing 100048, China
^4.School of Earth Science and Engineering, Hohai University, Nanjing 211100, China
^5.College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China

Received:2023-12-27 Revised:2024-03-22 Online:2024-04-10 Published:2024-04-26
Contact: Yongqiang CAO E-mail:yaojiaqi@tjnu.edu.cn;caoyongqiang@tjnu.edu.cn
Supported by:
the National Natural Science Foundation of China(42301501);The Research Fund of Key Laboratory of Water Management and Water Security for Yellow River Basin, Ministry of Water Resources(2022-SYSJJ-04)

全文 ( 6 ) 下载PDF ( 43 )

水文水资源监测是对地观测系统的重要任务之一，是支撑新时代水利高质量发展、满足“三水”共治需求和践行“十六字”治水策略的直接有效途径，而卫星遥感技术提供了一种大范围、快速和高精度的数据获取渠道。但是现有卫星遥感在水文水资源应用上存在多星同步观测难、应急响应能力差和易受天气影响等问题，因此美国国家航空航天局于2022年12月发射了地表水和海洋地形卫星（SWOT），这是全球第一颗通过多传感器协同观测全球陆地和海洋水资源的卫星，预期将极大提升水文水资源监测的时空分辨率和精度。系统梳理了水文水资源监测卫星发展现状、应用和技术难点等概况，并分析了SWOT卫星的参数、科学任务、算法流程和应用产品等内容，对我国后续卫星设计规划和数据处理关键技术有一定的参考价值。

关键词: 水资源, 水文学, 卫星遥感, 卫星测高, 地表水和海洋地形卫星（SWOT）任务

Hydrological and water resource monitoring are pivotal components of Earth observation systems, crucial for supporting the high-quality development of water conservancy in the modern era, fulfilling the requirements of “three water” co-governance, and implementing the “sixteen words” water-control strategy. Satellite remote sensing offers a scalable, rapid, and high-precision data acquisition pathway. Nonetheless, challenges persist in the application of existing satellite remote sensing in hydrology and water resources, including difficulties in achieving multi-satellite synchronous observation, limited emergency response capability, and susceptibility to adverse weather conditions. In December 2022, NASA launched the Surface Water and Ocean Topography (SWOT) satellite, the first satellite in the world designed to observe global land and ocean water resources through multisensor collaboration. This groundbreaking satellite greatly improves the spatial and temporal resolution and accuracy of hydrology and water resource monitoring. This study systematically reviews the development status, applications, and technical challenges of hydrological and water resource monitoring satellites. It also analyzes the satellite parameters, scientific tasks, algorithm flow, and application products of SWOT, providing a valuable reference for future satellite design planning and key data processing technologies, especially in China.

Key words: Water resources, Hydrology, Satellite remote sensing, Satellite laser altimetry, Surface Water and Ocean Topography (SWOT) satellite mission

中图分类号:

P237

1	ZENG Ziyue， XU Jijun， WANG Yongqiang. Advances in flood risk identification and dynamic modelling based on remote sensing spatial information［J］. Advances in Water Science， 2020， 31（3）： 463-472.
	曾子悦，许继军，王永强. 基于遥感空间信息的洪水风险识别与动态模拟研究进展［J］. 水科学进展， 2020， 31（3）： 463-472.
2	WANG Zilong， SUN Changhong， JIANG Qiuxiang， et al. Analysis of spatiotemporal variation characteristics of groundwater storage and their influencing factors in three provinces of Northeast China［J］. Advances in Water Science， 2023， 34（3）： 360-373.
	王子龙，孙昌鸿，姜秋香，等. 中国东北三省地下水储量时空变化特征及其影响因素分析［J］. 水科学进展， 2023， 34（3）： 360-373.
3	XIONG Lihua， LIU Chengkai， CHEN Shilei， et al. Review of post-processing research for remote-sensing precipitation products［J］. Advances in Water Science， 2021， 32（4）： 627-637.
	熊立华，刘成凯，陈石磊，等. 遥感降水资料后处理研究综述［J］. 水科学进展， 2021， 32（4）： 627-637.
4	中华人民共和国国家发展和改革委员会. “十四五”水安全保障规划［Z］. 2000. ［2024-01-12］. https：//www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/ghwb.
5	水利部水文水资源监测预报中心. “十四五”智慧水利建设规划［Z］. 2021. ［2024-01-12］. http：//xxzx.mwr.gov.cn/.
6	中华人民共和国水利部. 《“十四五”水利科技创新规划》［Z］. 2022. ［2024-01-12］. http：//gjkj.mwr.gov.cn/slkj1/zcfg_1/202201.
7	LI Huan， WAN Wei， JI Rui， et al. Inspects and prospects of satellite remote sensing monitoring ability for land surface water in China［J］. National Remote Sensing Bulletin， 2023， 27（7）： 1 554-1 573.
	李欢，万玮，冀锐，等. 中国卫星遥感地表水资源监测能力分析与展望［J］. 遥感学报， 2023， 27（7）： 1 554-1 573.
8	JIN Jianwen， LI Guoyuan， SUN Wei， et al. Application status and prospect on water resources investigation and monitoring by satellite remote sensing［J］. Bulletin of Surveying and Mapping， 2020（5）： 7-10.
	金建文，李国元，孙伟，等. 卫星遥感水资源调查监测应用现状及展望［J］. 测绘通报， 2020（5）： 7-10.
9	YAO Jiaqi， CHEN Jiyi， CHEN Yun， et al. Cloud detection of remote sensing images based on deep learning and condition random field［J］. Science of Surveying and Mapping， 2019， 44（12）： 121-127.
	么嘉棋，陈继溢，陈赟，等. 联合深度学习和条件随机场的遥感影像云检测［J］. 测绘科学， 2019， 44（12）： 121-127.
10	LI Guoyuan， GAO Xiaoming， CHEN Jiyi， et al. Data quality analysis of ZY-3 02 satellite laser altimeter［J］. Journal of Remote Sensing， 2019， 23（6）： 1 159-1 166.
	李国元，高小明，陈继溢，等. 资源三号02星激光测高数据质量分析［J］. 遥感学报， 2019， 23（6）： 1 159-1 166.
11	TANG Guoqiang， LONG Di， WAN Wei， et al. An overview and outlook of global water remote sensing technology and applications［J］. Scientia Sinica Technologica， 2015， 45（10）： 1 013-1 023.
	唐国强，龙笛，万玮，等. 全球水遥感技术及其应用研究的综述与展望［J］. 中国科学：技术科学， 2015， 45（10）： 1 013-1 023.
12	Editorial Department of Water Conservancy Informatization.The State Council Development Research Center investigates high-scoring water conservancy projects［J］. Water Resources Informatization， 2014（3）： 13.
	《水利信息化》编辑部. 国务院发展研究中心调研高分水利项目［J］. 水利信息化， 2014（3）： 13.
13	CHEN Deqing， MA Jianwei， CUI Qian. Design and development of water conservancy application and demonstration application system of Gaofen-3 satellite［J］. Satellite Application， 2018（6）： 22-27.
	陈德清，马建威，崔倩. 高分三号卫星水利应用及示范应用系统设计开发［J］. 卫星应用， 2018（6）： 22-27.
14	WU Bingfang， ZHU Weiwei， ZENG Hongwei， et al. Watershed remote sensing： definition and prospective［J］. Advances in Water Science， 2020， 31（5）： 654-673.
	吴炳方，朱伟伟，曾红伟，等. 流域遥感：内涵与挑战［J］. 水科学进展， 2020， 31（5）： 654-673.
15	GAO H L， BIRKETT C， LETTENMAIER D P. Global monitoring of large reservoir storage from satellite remote sensing［J］. Water Resources Research， 2012， 48（9）. DOI：10.1029/2012WR012063 .
16	YAO J Q， SUN S Y， ZHAI H R， et al. Dynamic monitoring of the largest reservoir in North China based on multi-source satellite remote sensing from 2013 to 2022： water area， water level， water storage and water quality［J］. Ecological Indicators， 2022， 144. DOI：10.1016/j.ecolind.2022.109470 .
17	LONG Di， LI Xueying， LI Xingdong，et al.Remote sensing retrieval of water storage changes and underlying climatic mechanisms over the Tibetan Plateau during 2000—2020［J］. Advances in Water Science，2022， 33（3）： 375-389.
	龙笛，李雪莹，李兴东，等. 遥感反演2000—2020年青藏高原水储量变化及其驱动机制［J］. 水科学进展，2022， 33（3）： 375-389.
18	LI Ziyang， DAI Jiqun， HUANG Dui，et al. Application and prospects of satellite remote sensing monitoring technology in water conservancy projects［J］. Advances in Water Science， 2023， 34（5）： 798-811.
	李子阳，戴济群，黄对，等. 水利工程卫星遥感监测技术应用与展望［J］. 水科学进展， 2023， 34（5）： 798-811.
19	ZHENG Xuedong. Application of spatial information technology in water conservancy industry： retrospect and prospect［J］. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute， 2021， 38（10）： 167-173.
	郑学东. 空间信息技术在水利行业的应用回顾与展望［J］. 长江科学院院报， 2021， 38（10）： 167-173.
20	LONG Di， YANG Wenting， SUN Zhangli， et al.Gravity satellite inversion and watershed water balance of groundwater reserves in Haihe Plain［J］. Journal of Hydraulic Engineering， 2023， 54（3）： 255-267.
	龙笛，杨文婷，孙章丽，等. 海河平原地下水储量变化的重力卫星反演和流域水量平衡［J］. 水利学报， 2023， 54（3）： 255-267.
21	PEKEL J F， COTTAM A， GORELICK N， et al. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes［J］. Nature， 2016， 540： 418-422.
22	TELLMAN B， SULLIVAN J A， KUHN C， et al. Satellite imaging reveals increased proportion of population exposed to floods［J］. Nature， 2021， 596： 80-86.
23	WANG S L， LI J S， ZHANG W Z， et al. A dataset of remote-sensed Forel-Ule Index for global inland waters during 2000-2018［J］. Scientific Data， 2021， 8. DOI：10.6084/mq.figshare.13257218 .
24	GUO L， ZHENG H， WU Y， et al. An integrated dataset of daily lake surface water temperature over Tibetan Plateau ［J］. Earth System Science Data Discussions， 2021， 2021： 1-15.
25	KAO H Y， LAGERLOEF G， LEE T， et al. Assessment of Aquarius sea surface salinity［J］. Remote Sensing， 2018， 10（9）. DOI：10.3390/rs10091341 .
26	HORI M， MURAKAMI H， MIYAZAKI R， et al. GCOM-C data validation plan for land， atmosphere， ocean， and cryosphere ［J］. Transactions of the Japan Society for Aeronautical and Space Sciences， Aerospace Technology Japan， 2018， 16（3）： 218-223.
27	XU N， ZHENG H Y， MA Y， et al. Global estimation and assessment of monthly lake/reservoir water level changes using ICESat-2 ATL13 products［J］. Remote Sensing， 2021， 13（14）.DOI：10.3390/rs13142744 .
28	SAVE H， BETTADPUR S， TAPLEY B D. High-resolution CSR grace RL05 mascons［J］. Journal of Geophysical Research： Solid Earth， 2016， 121（10）： 7 547-7 569.
29	ZHANG Xiaoning， WEN Qi， WANG Wei. UAV remote sensing monitoring and evaluation of “July 20” torrential rain disaster in Zhengzhou， Henan Province［J］. Disaster Reduction in China， 2021（23）： 12-13.
	张晓宁，温奇，王薇. 河南郑州“7·20”特大暴雨灾害无人机遥感监测评估［J］. 中国减灾， 2021（23）： 12-13.
30	ZHANG Yanjun， LUO Lan， ZHANG Guo， et al. System conception of small satellite constellation for water sector［J］. China Flood & Drought Management， 2022， 32（11）： 1-6， 31.
	张艳军，罗兰，张过，等. 水利小卫星星座总体构想［J］. 中国防汛抗旱， 2022， 32（11）： 1-6， 31.
31	HE Yingqing， QI Zhixin， FENG Youbin， et al. Flood disaster monitoring based on the remote sensing image of GF-3 radar： take the “7·20” heavy rainstorm disaster in Zhengzhou as an example［C］// Volume 2 of proceedings of 2021 annual conference of Chinese Hydraulic Engineering Society. Beijing， 2021：333-340.
	何颖清，齐志新，冯佑斌，等. 基于高分三号雷达遥感影像的洪涝灾害监测：以郑州“7·20”特大暴雨灾害为例［C］// 中国水利学会2021学术年会论文集第二分册. 北京， 2021： 333-340.
32	CHANG Huanyu， ZHAO Yong， SANG Xuefeng， et al. Research on the coordinated regulation of water resources-food-energy-ecology in Beijing-Tianjin-Hebei region Ⅰ： methods and model［J］. Journal of Hydraulic Engineering， 2022， 53（6）： 655-665.
	常奂宇，赵勇，桑学锋，等. 京津冀水资源—粮食—能源—生态协同调控研究Ⅰ：方法与模型［J］. 水利学报， 2022， 53（6）： 655-665.
33	ZHAO Yong， CHANG Huanyu， SANG Xuefeng， et al. Research on the coordinated regulation of water resources-food-energy-ecology in Beijing-Tianjin-Hebei region Ⅱ： application［J］. Journal of Hydraulic Engineering， 2022， 53（10）： 1 251-1 261.
	赵勇，常奂宇，桑学锋，等. 京津冀水资源—粮食—能源—生态协同调控研究Ⅱ：应用［J］. 水利学报， 2022， 53（10）： 1 251-1 261.
34	ZHOU Xinghua， YANG Lei， XU Yongsheng， et al. The research progress in calibration/validation of interferometric altimeter［J］. Advances in Marine Science， 2020， 38（4）： 549-561.
	周兴华，杨磊，徐永生，等. 干涉雷达高度计定标检验进展［J］. 海洋科学进展， 2020， 38（4）： 549-561.
35	MORROW R， FU L L， ARDHUIN F， et al. Global observations of fine-scale ocean surface topography with the Surface Water and Ocean Topography （SWOT） mission［J］. Frontiers in Marine Science， 2019， 6. DOI：10.3389/fmars.2019.00232 .
36	YU Haotian， LI Guoyuan. Progress of “surface water and ocean topography” satellite［J］. Space International， 2023（1）： 32-37.
	俞昊天，李国元. “地表水和海洋地形” 卫星进展［J］. 国际太空， 2023（1）： 32-37.
37	BIANCAMARIA S， LETTENMAIER D P， PAVELSKY T M. The SWOT mission and its capabilities for land hydrology［J］. Surveys in Geophysics， 2016， 37（2）： 307-337.
38	DOMENEGHETTI A， SCHUMANN G J P， FRASSON R P M， et al. Characterizing water surface elevation under different flow conditions for the upcoming SWOT mission［J］. Journal of Hydrology， 2018， 561： 848-861.
39	HUFFMAN G J， BOLVIN D T， NELKIN E J， et al. The TRMM Multisatellite Precipitation Analysis （TMPA）： quasi-global， multiyear， combined-sensor precipitation estimates at fine scales［J］. Journal of Hydrometeorology， 2007， 8（1）： 38-55.

[1]	刘锦波, 张勇, 刘时银, 王欣, 蒋宗立. 青藏高原及周边石冰川识别、冰储量及动力学过程研究进展[J]. 地球科学进展, 2024, 39(4): 391-404.
[2]	王思杰, 林金泰, 孔浩, 张宇航, 徐呈浩, 李春锦, 任芳萱. 基于卫星遥感的氮氧化物排放快速反演方法比较[J]. 地球科学进展, 2024, 39(3): 269-278.
[3]	许健, 张卓, 饶兰兰, 王雅鹏, 闫欢欢, 胡斯勒图, 石崇, 刘嵩, 格根塔娜, 王文煜, 石恩涛, 姚舜, 朱军, 王咏梅, 董晓龙, 施建成. 对流层臭氧卫星遥感反演综述[J]. 地球科学进展, 2024, 39(1): 56-70.
[4]	段梦伟, 李如仁, 刘东, 蒋昕桐, 仇志强, 李柯妤. 河流水体悬浮泥沙遥感研究进展与展望[J]. 地球科学进展, 2023, 38(7): 675-687.
[5]	左其亭. 水资源可持续利用研究历程及其对我国现代治水的贡献[J]. 地球科学进展, 2023, 38(1): 1-8.
[6]	田子晗, 张勇勇, 赵文智, 王丽莎, 王川, 康文蓉, 吴绍雄. 宇宙射线中子技术的中尺度土壤水研究进展及在荒漠绿洲区的应用[J]. 地球科学进展, 2022, 37(9): 979-990.
[7]	陈亚宁, 李玉朋, 李稚, 刘永昌, 黄文静, 刘西刚, 冯梅青. 全球气候变化对干旱区影响分析[J]. 地球科学进展, 2022, 37(2): 111-119.
[8]	原世伟, 李新, 杜二虎. 多主体建模在水资源管理中的应用：进展与展望[J]. 地球科学进展, 2021, 36(9): 899-910.
[9]	陈仁升, 沈永平, 毛炜峄, 张世强, 吕海深, 刘永强, 刘章文, 房世峰, 张伟, 陈春艳, 韩春坛, 刘俊峰, 赵求东, 郝晓华, 李如琦, 秦艳, 黄维东, 赵成先, 王书峰. 西北干旱区融雪洪水灾害预报预警技术：进展与展望[J]. 地球科学进展, 2021, 36(3): 233-244.
[10]	贺缠生, 田杰, 张宝庆, 张兰慧. 土壤水文属性及其对水文过程影响研究的进展、挑战与机遇[J]. 地球科学进展, 2021, 36(2): 113-124.
[11]	康世昌, 郭万钦, 吴通华, 钟歆玥, 陈仁升, 许民, 陈金雷, 杨瑞敏. “一带一路”区域冰冻圈变化及其对水资源的影响[J]. 地球科学进展, 2020, 35(1): 1-17.
[12]	夏军, 左其亭, 韩春辉. 生态水文学学科体系及学科发展战略[J]. 地球科学进展, 2018, 33(7): 665-674.
[13]	王金平, 曲建升, 马金珠. 基于文献计量的国际虚拟水研究发展态势分析[J]. 地球科学进展, 2018, 33(6): 653-663.
[14]	王雪梅, 张志强. 基于文献计量的社会水文学发展态势分析[J]. 地球科学进展, 2016, 31(11): 1205-1212.
[15]	张胜凯, 雷锦韬, 李斐. 全球海潮模型研究进展[J]. 地球科学进展, 2015, 30(5): 579-588.

阅读次数

全文

摘要