Research Direction
寒区河流
面向高寒山区河流的冰情与径流过程，开展河冰分布、物候、厚度及遥感估流研究，并以长期野外验证支撑算法和机理分析。
研究定位
将长时间序列光学遥感、SAR、RTK 和冰厚实测结合起来，开展河冰过程识别以及河流径流与冰情的遥感监测。
已开展的研究工作
1. 流域尺度河冰分布的长期监测
团队较早将八宝河流域作为典型试验区，利用 1999-2018 年河冰期的 447 景 Landsat 影像，构建了高海拔流域尺度的河冰分布序列，并在 2020 年 Remote Sensing of Environment 论文中系统揭示了河冰面积变化与地形、气温之间的关系。
2. 河冰物候识别与时序过程刻画
在河冰物候方面，团队围绕结冰、稳定冰封和消融等关键阶段开展了多源遥感识别研究。基于 Sentinel-2 与 Landsat 8 轨道重叠时相，团队在 2023 年 Journal of Hydrology 工作中提高了高寒山区河冰物候识别的时效性和可靠性，使高原河冰时序分析从低频快照走向接近事件尺度的动态监测。
3. 河冰厚度反演与野外验证
团队持续开展冬季河冰外业观测，通过 RTK 测高、冰镩钻孔和剖面复测获取厘米级河冰表面、底部和厚度数据，为 SAR 反演提供关键验证基础。围绕这些观测，团队发展了基于双极化 C 波段 SAR 的高寒山区河冰厚度反演方法，并将其应用于高阶河流的冰厚估计与冰情分析。
4. 河流径流的遥感估算
除河冰研究外，团队也长期关注高寒山区中小河流的径流遥感监测。相关工作从近红外河道信息提取出发，探索利用影像辐射特征监测小河流流量变化，为缺资料山区流域的径流连续监测和河冰期水文研究提供了补充手段。
当前应用场景
- 高寒山区河冰物候监测与冰情判别
- 河西走廊和青藏高原内陆河的冬季外业调查
- 缺资料流域的遥感估流与水资源监测
- 河冰灾害识别与风险分析的基础数据支撑
代表论文与成果
Remote sensing of river ice under climate change
Comprehensive Cryospheric Science and Environmental Change, 3, 298-334
Machine Learning-Enhanced River Ice Identification in the Complex Tibetan Plateau
Remote Sensing, 17(11), 1889
Revealing the river ice phenology on the Tibetan Plateau using Sentinel-2 and Landsat 8 overlapping orbit imagery
Journal of Hydrology, 619, 129285
Monitoring the Ice Thickness in High-Order Rivers on the Tibetan Plateau with Dual-Polarized C-Band Synthetic Aperture Radar
Remote Sensing, 14(11), 2591
Identifying river ice on the Tibetan Plateau based on the relative difference in spectral bands
Journal of Hydrology, 601, 126613
Monitoring high-altitude river ice distribution at the basin scale in the northeastern Tibetan Plateau from a Landsat time-series spanning 1999–2018
Remote Sensing of Environment, 247, 111915
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