湖泊蓄水变化量估算方法、系统、电子设备和介质与流程

1.本公开涉及湖泊蓄水变化量监测技术领域，特别是涉及一种湖泊蓄水变化量估算方法、系统、电子设备和介质。


背景技术：

2.目前，在区域生态系统中，湖泊作为区域陆地水循环的重要载体，对区域水量平衡具有重要作用，由于水量平衡是湖泊水文研究的基础，因此，关注湖泊水域的动态变化，及时掌握区域水量平衡，可以为区域水资源可持续利用提供依据。
3.湖泊水域的动态监测主要是监测湖泊水域是否发生变化，现有技术中，针对湖泊蓄水变化量，一般采用基于实地观测，使用测量船获取水下地形数据，继而估算湖泊蓄水变化量，或者是基于遥感观测，利用遥感卫星数据以及测高数据获取湖泊面积，以及湖泊水位，从而根据湖泊面积，以及湖泊水位估算湖泊蓄水变化量。
4.然而，采用现有技术，针对基于实地观测的方法，存在耗费大量人力和物力资源的问题，且在高原、荒漠等环境恶劣的地区几乎无法实现，难以大范围推广应用；针对基于遥感观测的方法，存在卫星数据单一，降低对湖泊蓄水变化量估算的准确性。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供了一种湖泊蓄水变化量估算方法、系统、电子设备和介质。
6.第一方面，本公开实施例提供了一种湖泊蓄水变化量估算方法，所述方法包括：收集并分析多源遥感影像，得到湖泊面积，以及收集并分析多源卫星测高数据，得到湖泊水位，其中，所述多源遥感影像与所述多源卫星测高数据为时间同步的数据；基于所述湖泊面积以及所述湖泊水位，构建湖泊对应的湖泊面积-水位关系曲线；根据所述湖泊面积-水位关系曲线以及湖泊年面积，估算所述湖泊的蓄水变化量，其中，所述湖泊年面积是根据全球地表水数据集得到的。
7.在一个实施例中，所述收集并分析多源遥感影像，得到湖泊面积，包括：根据绿波段光谱特征，以及近红外波段光谱特征，计算所述多源遥感影像分别对应的归一化水体指数影像；基于所述归一化水体指数影像，采用最大类间方差法进行水体分割，得到所述湖泊对应的湖泊水体矢量图；基于所述湖泊水体矢量图，计算所述湖泊面积。
8.在一个实施例中，所述收集并分析多源卫星测高数据，得到湖泊水位，包括：基于所述多源卫星测高数据中的多个卫星高程点，以及所述湖泊的经纬度信息，得到多个第一卫星高程点；基于湖泊水体矢量图，对所述多个第一卫星高程点进行筛选，得到所述湖泊对应的多个第二卫星高程点；
对多个所述第二卫星高程点进行异常卫星高程点剔除，得到所述湖泊对应的多个目标卫星高程点；基于多个所述目标卫星高程点，计算所述湖泊水位。
9.在一个实施例中，所述对多个所述第二卫星高程点进行异常卫星高程点剔除，得到所述湖泊对应的多个目标卫星高程点，包括：以每个所述第二卫星高程点为基准，依次判断其他所述第二卫星高程点是否满足当前为基准的所述第二卫星高程点对应的预设条件；当确定其他所述第二卫星高程点不满足所述预设条件时，将其他所述第二卫星高程点剔除，得到多个第三卫星高程点；基于多个所述第二卫星高程点，确定目标第二卫星高程点；基于所述目标第二卫星高程点，得到所述湖泊对应的多个目标卫星高程点，其中，所述多个目标卫星高程点为所述目标第二卫星高程点对应的多个第三卫星高程点；所述基于多个所述目标卫星高程点，计算所述湖泊水位，包括：对多个所述目标卫星高程点进行均值计算，得到所述湖泊水位。
10.在一个实施例中，所述根据所述湖泊面积-水位关系曲线以及湖泊年面积，估算所述湖泊的蓄水变化量，包括：根据所述湖泊面积-水位关系曲线、以及湖泊年面积，计算得到湖泊年水位；根据所述湖泊年面积、所述湖泊年水位以及蓄水变化量模型，估算所述湖泊的蓄水变化量。
11.在一个实施例中，所述蓄水变化量模型由以下表达式限定：其中，表示所述湖泊第t年的湖泊年面积；表示所述湖泊第t 1年的湖泊年面积；表示所述湖泊第t年的湖泊年水位；表示所述湖泊第t 1年的湖泊年水位。
12.在一个实施例中，所述多源遥感影像至少包括：landsat遥感影像以及sentinel 2遥感影像；所述多源卫星测高数据至少包括：cryosat 2卫星测高数据、icesat 2卫星测高数据以及sentinel 3卫星测高数据。
13.第二方面，本公开实施例提供了一种湖泊蓄水变化量估算系统，包括数据处理模块、显示模块；所述数据处理模块，用于执行上述第一方面所述的一种湖泊蓄水变化量估算方法；所述显示模块，用于显示湖泊蓄水变化量估算的过程以及结果。
14.第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述湖泊蓄水变化量估算方法的步骤。
15.第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述湖泊蓄水变化量估算方法的步骤。
16.本公开实施例所提供的一种湖泊蓄水变化量估算方法，通过获取多源遥感影像以及多源卫星测高数据，根据多源遥感影像以及多源卫星测高数据得到较准确的湖泊面积以及湖泊水位，并基于湖泊面积以及湖泊水位构建湖泊面积-水位关系曲线，进一步估算湖泊的蓄水变化量，相比于现有技术中使用单一数据估算湖泊的蓄水变化量，能够提高其估算湖泊的蓄水变化量的准确性。
附图说明
17.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
18.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1为本公开实施例提供的一种湖泊蓄水变化量估算方法的流程示意图；图2为本公开实施例提供的另一种湖泊蓄水变化量估算方法的流程示意图；图3为本公开实施例提供的再一种湖泊蓄水变化量估算方法的流程示意图；图4为本公开实施例提供的又一种湖泊蓄水变化量估算方法的流程示意图；图5为本公开实施例提供的一种湖泊蓄水变化量估算系统的结构示意图。
具体实施方式
20.为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
21.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
22.目前，在区域生态系统中，湖泊作为区域陆地水循环的重要载体，对区域水量平衡具有重要作用，由于水量平衡是湖泊水文研究的基础，因此，关注湖泊水域的动态变化，及时掌握区域水量平衡，可以为区域水资源可持续利用提供依据。湖泊水域的动态监测主要是监测湖泊水域是否发生变化，现有技术中，针对湖泊蓄水变化量，一般采用基于实地观测，使用测量船获取水下地形数据，继而估算湖泊蓄水变化量，或者是基于遥感观测，利用遥感卫星数据以及测高数据获取湖泊面积，以及湖泊水位，从而根据湖泊面积，以及湖泊水位估算湖泊蓄水变化量。
23.然而，采用现有技术，针对基于实地观测的方法，存在耗费大量人力和物力资源的问题，且在高原、荒漠等环境恶劣的地区几乎无法实现，难以大范围推广应用；针对基于遥感观测的方法，存在卫星数据单一，降低对湖泊蓄水变化量估算的准确性。
24.因此，本公开提供了一种湖泊蓄水变化量估算方法，通过获取多源遥感影像以及多源卫星测高数据，根据多源遥感影像以及多源卫星测高数据得到较准确的湖泊面积以及湖泊水位，并基于湖泊面积以及湖泊水位构建湖泊面积-水位关系曲线，进一步估算湖泊的蓄水变化量，相比于现有技术中使用单一数据估算湖泊的蓄水变化量，能够提高其估算湖
泊的蓄水变化量的准确性。
25.在一个实施例中，如图1所示，图1为本公开实施例提供的一种湖泊蓄水变化量估算方法的流程示意图，具体包括以下步骤：s10：收集并分析多源遥感影像，得到湖泊面积，以及收集并分析多源卫星测高数据，得到湖泊水位。
26.其中，多源遥感影像与多源卫星测高数据为时间同步的数据；遥感影像是基于卫星遥感技术，实现对地球表层的监测，以此能够快速获取大量的地表变化信息，多源遥感影像至少包括landsat遥感影像以及sentinel 2遥感影像，其中，landsat遥感影像是一种长时间序列的多波段遥感影像数据，不仅多波段信息源分辨率较高，且属于开源数据。sentinel 2遥感影像也是一种高分辨率多波段遥感影像数据，用于陆地监测，可提供植被、土壤和水覆盖、内陆水路及海岸区域等图像。
27.卫星测高数据是指利用人造地球卫星携带的测高仪，测定卫星到瞬时海平面（或平坦地面）的垂直距离所获取的数据，多源卫星测高数据至少包括：cryosat 2卫星测高数据、icesat 2卫星测高数据以及sentinel 3卫星测高数据，其分别是利用cryosat 2卫星、icesat 2卫星以及sentinel 3卫星进行测量，所获得的湖泊的测高数据。
28.上述时间同步是指获取的多源遥感影像的时刻与获取多源卫星测高数据的时刻相近，并不要求属于同一时刻，只要满足在合适的时间差值范围内获取到的数据，均属于具有时间同步的数据，示例性的，对于多源遥感影像，当采集2000年1月15日的数据时，相应的，获取属于2000年1月08日至2000年1月22日内的数据，即满足多源遥感影像与多源卫星测高数据是时间同步的数据。
29.具体的，当收集到多源遥感影像时，对多源遥感影像进行分析处理，以得到湖泊面积，以及当收集多源卫星测高数据时，对多源卫星测高数据进行分析处理，以得到湖泊水位。
30.需要说明的是，上述湖泊面积以及湖泊水位为同一湖泊对应的面积与水位，基于湖泊面积以及湖泊水位从而构成一组数据对，但不限于此，本公开不具体限制，本领域人员可根据实际情况具体设置。
31.在上述实施例的基础上，在本公开的一些实施例中，进一步的，如图2所示，收集并分析多源遥感影像，得到湖泊面积，一种可能实现的方式为：s101：根据绿波段光谱特征，以及近红外波段光谱特征，计算多源遥感影像分别对应的归一化水体指数影像。
32.其中，绿波段光谱特征以及近红外波段光谱特征是指，针对多波段遥感影像数据，确定其在绿波段以及近红外波段上光谱的差异值，以此确定湖泊水体的位置，这样，通过在不同波段间的差异值确定湖泊水体的位置，能够有效的减小地形及山体阴影等环境因素的影响，从而使得后续更准确的提取湖泊水体。
33.归一化水体指数是指基于遥感影像的特定波段进行归一化差值处理，即基于上述绿波段以及近红外波段进行的归一化差值处理，以此凸显影像中的水体信息，从而提取多源遥感影像中的归一化水体指数影像，即获取得到湖泊水体。
34.具体的，基于绿波段光谱特征，以及近红外波段光谱特征，对多源遥感影像进行处理，并利用归一化水体指数的方法，计算得到多源遥感影像分别对应的归一化水体指数影
像，以此提取湖泊对应的水体信息。
35.s102：基于归一化水体指数影像，采用最大类间方差法进行水体分割，得到湖泊对应的湖泊水体矢量图。
36.其中，最大类间方差法是一种自适合于双峰情况的自动求取阈值的方法,又叫大津法,通过按图像的灰度特性,将图像分成前景和背景了，当前景和背景之间的类间方差越大,表示前景和背景之间的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景，将导致前景和背景之间差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。这里，前景指得是湖泊水体，背景指得是周围的山体等。
37.湖泊水体矢量图是指在采用最大类间方差法进行水体分割，确定湖泊水体位置后，将其转换成矢量图进行保存，即湖泊水体矢量图，根据该湖泊水体矢量图，能够获取湖泊水体的地理坐标位置。
38.s103：基于湖泊水体矢量图，计算湖泊面积。
39.具体的，在计算得到湖泊水体矢量图后，根据该湖泊水体矢量图，计算得到湖泊面积。
40.示例性的，根据湖泊水体矢量图，使用通用的墨卡尔投影对湖泊水体矢量图进行重投影，以此确定湖泊水体的地理坐标位置，并调用函数库中的getarea函数以此计算得到湖泊的面积，但不限于此，本公开不具体限制，本领域技术人员可根据实际情况计算。
41.在上述实施例的基础上，在本公开的一些实施例中，进一步的，如图2所示，收集并分析多源卫星测高数据，得到湖泊水位，一种可能实现的方式为：s104：基于多源卫星测高数据中的多个卫星高程点，以及湖泊的经纬度信息，得到多个第一卫星高程点。
42.其中，经纬度信息是根据多源遥感影像确定的，第一卫星高程点是指基于全球范围内的湖泊的经纬度信息，得到的全球范围内的所有湖泊分别对应的多个第一卫星高程点。
43.s105：基于湖泊水体矢量图，对多个第一卫星高程点进行筛选，得到湖泊对应的多个第二卫星高程点。
44.其中，第二卫星高程点是指针对具体的一个湖泊，对应的多个第二卫星高程点。
45.示例性的，上述湖泊水体矢量图为托素湖对应的矢量图，根据托素湖的湖泊水体矢量图，在全球范围内所有湖泊中的多个第一卫星高程点中进行筛选，得到落在托素湖湖面上的多个第二卫星高程点，但不限于此，本公开不具体限制。
46.s106：对多个第二卫星高程点进行异常卫星高程点剔除，得到湖泊对应的多个目标卫星高程点。
47.其中，异常卫星高程点是指由于大气、地形等因素，或者是在获取卫星高程点时，由于仪器原因，使得落在湖泊面上的高程点出现偏差，即指多个第二卫星高程点中的离群点。
48.目标卫星高程点是指准确落在湖面上的卫星高程点。
49.这样，通过获取湖泊对应的多个第二卫星高程点，并对该多个第二卫星高程点进行异常卫星高程点剔除，获取准确的目标卫星高程点。
50.在上述实施例的基础上，在本公开的一些实施例中，进一步的，如图3所示，s106一
种可能实现的方式为：s1061：以每个第二卫星高程点为基准，依次判断其他第二卫星高程点是否满足当前为基准的第二卫星高程点对应的预设条件。
51.其中，预设条件用于确定每个第二卫星高程点中的一个或多个异常卫星高程点的判断条件，示例性的，对于落在托素湖湖面上的多个第二卫星高程点，如ep
ls
{p1、p2、p3...pi}，针对每个第二卫星高程点，当以p1点为基准时，确定其对应的预设条件为p
1-0.3《 p
i 《p1 0.3，根据该预设条件，依次判断其他第二卫星高程点如p2、p3...pi是否满足第二卫星高程点p1对应的预设条件，但不限于此，本公开不具体限制，本领域技术人员可根据实际情况设置。
52.s1062：当确定其他第二卫星高程点不满足预设条件时，将其他第二卫星高程点剔除，得到多个第三卫星高程点。
53.具体的，当确定除当前为基准的第二卫星高程点的其他第二卫星高程点中，存在不满足预设条件的第二卫星高程点时，认为该第二卫星高程点属于异常卫星高程点，将该异常卫星高程点剔除，以得到多个第三卫星高程点。
54.需要说明的是，以每个第二卫星高程点作为基准时，对于每个第二卫星高程点，都会得到相对应的多个第三卫星高程点。
55.s1063：基于多个第二卫星高程点，确定目标第二卫星高程点。
56.s1064：基于目标第二卫星高程点，得到湖泊对应的多个目标卫星高程点。
57.其中，多个目标卫星高程点为目标第二卫星高程点对应的多个第三卫星高程点。
58.具体的，根据湖泊对应的多个第二卫星高程点，在多个第二卫星高程点中确定目标第二卫星高程点，根据该目标第二卫星高程点对应的多个第三卫星高程点，即得到多个目标卫星高程点。
59.示例性的，对于落在托素湖湖面上的多个第二卫星高程点，确定落在托素湖湖面上的每个第二卫星高程点各自对应的多个第三卫星高程点的个数，选取个数最多的第二卫星高程点作为目标第二卫星高程点，则该目标第二卫星高程点对应的多个第三卫星高程点即为多个目标卫星高程点，但不限于此，本公开不具体限制，本领域技术人员可根据实际情况设置。
60.s107：基于多个目标卫星高程点，计算湖泊水位。
61.在上述实施例的基础上，在本公开的一些实施例中，进一步的，如图3所示，s107一种可能实现的方式为：s1071：对多个目标卫星高程点进行均值计算，得到湖泊水位。
62.具体的，在确定湖泊对应的多个目标卫星高程点，以及该多个目标卫星高程点的个数，对多个目标卫星高程点进行均值计算，从而得到湖泊水位。
63.这样，本实施例通过获取落在湖泊湖面上较准确的多个目标卫星高程点，并基于该多个目标卫星高程点进行均值计算，以得到湖泊水位，从而提高了获取湖泊水位的准确性。
64.s12：基于湖泊面积以及湖泊水位，构建湖泊对应的湖泊面积-水位关系曲线。
65.具体的，根据长时间序列的湖泊面积，以及与长时间序列的湖泊面积对应的具有时间同步的湖泊水位，使用普通最小二乘回归法进行拟合，以此构建湖泊面积-水位关系曲
线。
66.需要说明的是，上述湖泊面积以及湖泊水位是指长时间序列的湖泊面积，以及该长时间序列的湖泊面积分别对应的，具有时间同步的长时间序列的湖泊水位，即根据长时间序列的湖泊面积，以及分别对应的具有时间同步的长时间序列的湖泊水位，从而构成多个数据对，根据该多个数据对进行拟合，以此构建湖泊面积-水位关系曲线。
67.示例性的，在使用普通最小二乘回归法进行拟合，以此构建湖泊面积-水位关系曲线时，通过对目前常用的8种曲线类型，例如线性曲线、二次多项式曲线、三次多项式曲线、四次多项式曲线、五次多项式曲线、指数曲线、对数曲线以及幂曲线分别进行拟合，选取该8种曲线类型中相关系数最大以及均方根误差最小，且函数曲线为单调递增的曲线作为最终的湖泊面积-水位关系曲线，但不限于此，本公开不具体限制，本领域技术人员可根据实际情况设置。
68.s14：根据湖泊面积-水位关系曲线以及湖泊年面积，估算湖泊的蓄水变化量。
69.其中，湖泊年面积是根据全球地表水数据集得到的，全球地表水数据集包含了过去连续数年间的地表水的位置和时间分布图，并提供水面积的范围和变化的数据，这些数据也是基于遥感影像确定的，主要是利用将每个像素分类为水或者非水的方式进行整理，以此记录整个时间段的水面积。
70.示例性的，上述整个时间段可以是一年，则通过对一年中不同时刻得到的湖泊面积进行均值计算，其结果即为湖泊年面积。
71.在上述实施例的基础上，在本公开的一些实施例中，进一步的，如图4所示，s14一种可能实现的方式为：s141：根据湖泊面积-水位关系曲线、以及湖泊年面积，计算得到湖泊年水位。
72.具体的，在通过湖泊面积以及其对应的具有时间同步的湖泊水位，构建湖泊面积-水位关系曲线之后，在全球地表水数据集确定湖泊年面积，将该湖泊年面积代入湖泊面积-水位关系曲线中，以此得到该湖泊年面积对应的湖泊年水位。
73.s142：根据湖泊年面积、湖泊年水位以及蓄水变化量模型，估算湖泊的蓄水变化量。
74.其中，蓄水变化量模型属于棱台模型，通过棱台模型模拟湖泊的地形，并将连续两年分别对应的湖泊面积以及湖泊水位代入该蓄水变化量模型中，以此计算得到湖泊蓄水变化量。
75.蓄水变化量模型由以下表达式限定：蓄水变化量模型由以下表达式限定：表示所述湖泊第t年的湖泊年面积；表示所述湖泊第t 1年的湖泊年面积；表示所述湖泊第t年的湖泊年水位；表示所述湖泊第t 1年的湖泊年水位。
76.这样，本实施例通过获取多源遥感影像以及多源卫星测高数据，根据多源遥感影像以及多源卫星测高数据得到较准确的湖泊面积以及湖泊水位，并基于湖泊面积以及湖泊水位构建湖泊面积-水位关系曲线，进一步估算湖泊的蓄水变化量，相比于现有技术中使用单一数据估算湖泊的蓄水变化量，能够提高其估算湖泊的蓄水变化量的准确性。
77.应该理解的是，虽然图1-图4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-图4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
78.在一个实施例中，如图4所示，提供了一种湖泊蓄水变化量估算系统，包括：数据处理模块10以及显示模块12。
79.其中，数据处理模块10，用于执行上述实施例的一种湖泊蓄水变化量估算方法；所述显示模块12，用于显示湖泊蓄水变化量估算的过程以及结果。
80.在本发明实施例一实施方式中，数据处理模块10，包括湖泊面积计算单元，用于根据绿波段光谱特征，以及近红外波段光谱特征，计算多源遥感影像分别对应的归一化水体指数影像；基于归一化水体指数影像，采用最大类间方差法进行水体分割，得到湖泊对应的湖泊水体矢量图；基于湖泊水体矢量图，计算湖泊面积。
81.在本发明实施例一实施方式中，数据处理模块10，包括湖泊水位计算单元，用于基于多源卫星测高数据中的多个卫星高程点，以及湖泊的经纬度信息，得到多个第一卫星高程点；基于湖泊水体矢量图，对多个第一卫星高程点进行筛选，得到湖泊对应的多个第二卫星高程点；对多个第二卫星高程点进行异常卫星高程点剔除，得到湖泊对应的多个目标卫星高程点；基于多个目标卫星高程点，计算湖泊水位。
82.在本发明实施例一实施方式中，湖泊水位计算单元，具体用于以每个第二卫星高程点为基准，依次判断其他第二卫星高程点是否满足当前为基准的第二卫星高程点对应的预设条件；当确定其他第二卫星高程点不满足预设条件时，将其他第二卫星高程点剔除，得到多个第三卫星高程点；基于多个第二卫星高程点，确定目标第二卫星高程点；基于目标第二卫星高程点，得到湖泊对应的多个目标卫星高程点，其中，多个目标卫星高程点为目标第二卫星高程点对应的多个第三卫星高程点；对多个目标卫星高程点进行均值计算，得到湖泊水位。
83.在本发明实施例一实施方式中，数据处理模块10，还包括蓄水变化量估算单元，用于根据湖泊面积-水位关系曲线、以及湖泊年面积，计算得到湖泊年水位；根据湖泊年面积、湖泊年水位以及蓄水变化量模型，估算湖泊的蓄水变化量。
84.在本发明实施例一实施方式中，蓄水变化量模型由以下表达式限定：其中，表示所述湖泊第t年的湖泊年面积；表示所述湖泊第t 1年的湖泊年面积；表示所述湖泊第t年的湖泊年水位；表示所述湖泊第t 1年的湖泊年水位。
85.在本发明实施例一实施方式中，多源遥感影像至少包括：landsat遥感影像以及sentinel 2遥感影像；多源卫星测高数据至少包括：cryosat 2卫星测高数据、icesat 2卫星测高数据以及sentinel 3卫星测高数据。
86.在本发明实施例一实施方式中，显示模块，具体用于显示湖泊面积计算单元、湖泊水位计算单元、湖泊水位计算单元、蓄水变化量估算单元的处理过程以及处理结果。
87.在上述实施例中，通过构建湖泊蓄水变化量估算系统，自动获取多源遥感影像以及多源卫星测高数据，根据多源遥感影像以及多源卫星测高数据得到较准确的湖泊面积以及湖泊水位，并基于湖泊面积以及湖泊水位构建湖泊面积-水位关系曲线，进一步估算湖泊的蓄水变化量，相比于现有技术中使用单一数据估算湖泊的蓄水变化量，能够提高其估算湖泊的蓄水变化量的准确性，且提高了数据处理过程的自动化水平。
88.本公开实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时可以实现本公开实施例提供的湖泊蓄水变化量估算方法，例如，处理器执行计算机程序时可以实现图1到图4任一所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
89.本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可以实现本公开实施例提供的湖泊蓄水变化量估算方法，例如，计算机程序被处理器执行时实现图1到图4任一所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
90.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本公开所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（read-only memory，rom）、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（random access memory，ram）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，比如静态随机存取存储器（static random access memory，sram）和动态随机存取存储器（dynamic random access memory，dram）等。
91.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
92.以上所述实施例仅表达了本公开的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本公开的保护范围。因此，本公开专利的保护范围应以所附权利要求为准。