Methods of Calculation of Daily Flooded Areas in the Volga Delta During the Flood Periods Based on the Remote Sensing Data

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

We developed methods for calculating the daily flooded areas in the Volga delta (VD) for the entire flood period using satellite data. The methodology is based on the construction of dependences of the flooding areas of the hydrographic network and interchannel spaces of VD (Ftotal) on the means of daily water levels in the channels of watercourses (НР). Ftotal for individual flood dates were determined using satellite images. Data on НР were taken at hydrological stations (h/s) on the same dates from the State Water Cadastre. These dependencies were used to calculate the daily flooding areas of DV with high accuracy for flood periods of different water contents (high-water, low-water and medium-water contents). This method was developed in two modifications: 1 – modification for the case of the sufficient number of satellite images to cover all the main changes in the course of each phase of the flood, 2 – modification for the case of the insufficient number of satellite images to cover all the main changes in the course of each phase of the flood. We conducted a comparative analysis of daily Ftotal obtained with high accuracy using modification 1 for floods of different water contents (high-water, low-water, medium-water contents). We revealed how floods of different water contents differ in characteristics including timing of passage, amplitude, area of maximum flooding area, duration of the rise phase, decline phase and flood plateau phase. Such calculations have never been conducted before. The results of calculations by this method allow us to identify the spatial-temporal patterns of the VD flooding under different types of water contents. Our method enables to predict the dynamics of floods and to calculate the water balance of the Volga delta.

全文:

受限制的访问

作者简介

N. Zilitinkevich

Water Problems Institute of the RAS

编辑信件的主要联系方式.
Email: vodanavolge@mail.ru
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Baydin S.S. O zalivaemosti del’ty Volgi v usloviyakh zaregulirovannogo stoka [The flooding of the Volga delta under conditions of regulated river runoff] // Proceedings of State Oceanographic Institute. 1967. V. 89. P. 67‒71. (In Russian).
  2. Baydin S.S. Stok i urovni del’ty Volgi [Runoff and water levels of the Volga delta]. М.: Gidrometeoizdat, 1962. 337 p. (In Russian).
  3. Buber А.А., Borodychev V.V., Talyzov А.А. Razrabotka gidrodinamicheskoy modeli del’ty reki Volgi i Zapadnykh podstepnykh il’meney [Development of the hydrodynamic model of the Volga delta and Western steppe ilmens] // Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional’noe obrazovanie. 2017. № 2 (46). P. 271‒283. (In Russian).
  4. Gorelits О.V., Polonskiy V.F. Zalivanie del’ty Volgi i vliyanie na nego izmeneniy urovnya Kaspiyskogo morya [The flooding of the Volga delta and effects of changes of the level of the Caspian Sea on the flooding] // Meteorologiya i gidrologiya. 1997. № 10. P. 85‒97. (In Russian).
  5. Gosudarstvennyy vodnyy kadastr. Razdel “Ezhegodnye dannye o rezhime i kachestve vod morey i morskikh ust’ev rek” [State Water Cadaster. Unit “Annual data on water regime and water quality of seas and sea mouths of rivers”]. (In Russian).
  6. Evdokimov S.I., Mikhalap S.G. Opredelenie fizicheskogo smysla kombinatsii kanalov snimkov Landsat dlya monitoringa sostoyaniya nazemnykh i vodnykh ekosistem [The physical meaning of the combination of spectral bands of Landsat images for monitoring of terrestrial and aquatic ecosystems] // Vestnik Pskovskogo gosudarstvennogo universiteta. 2015. № 7. P. 21‒32. (In Russian).
  7. Eliseeva I.I. Statistika: uchebnik dlya akademicheskogo bakalavriata [Statistics: tutorial for academic baccalaureate]. М.: Izdatel’stvo Yurayt, 2014. 674 p. (In Russian).
  8. Kashkin V.B., Sukhinin А.I. Distantsionnoe zondirovanie Zemli iz kosmosa. Tsifrovaya obrabotka izobrazheniy [Remote sensing of the Earth from space. Digital image processing.] М.: Logos, 2001. 264 p. (In Russian).
  9. Kozlova М.V., Sapozhnikova А.А., Zemlyanov I.V., Gorelits О.V. Otsenka sostoyaniya rastitel’nogo pokrova Volgo-Akhtubinskoy doliny na osnove DDZZ i analiza svyazi s parametrami gidrologicheskogo rezhima posle zaregulirovaniya stoka Volgi [Vegetation assessments of the Volga-Akhtuba floodplain based on remote sensing data and analysis of the parameters of hydrological regime after start of regulation of the Volga River runoff] // Ekologicheskiy sbornik 5: trudy molodykh uchenykh Povolzh’ya. Tol’yatti, 2015. P. 172‒179. (In Russian).
  10. Lebedeva S.V. Dinamika potoka v mnogorukavnom prilivnom ust’e krupnoy reki (na primere r. Severnaya Dvina) [Flow dynamics in highly braided tidal mouth of the large river (on the example of the Northern Dvina River)]. Dissertatsiya kandidata geograficheskikh nauk. Moskva: MGU, 2016. 211 p. (In Russian).
  11. Polonskiy V.F. Landshaftnoe rayonirovanie del’ty Volgi s uchetom ee khozyaystvennoy osvoennosti i kharaktera zatopleniya v polovod’e [Landscape zoning of the Volga delta in view of economic development and features of the flooding] // Tezisy dokladov Vserossiyskogo kongressa rabotnikov vodnogo hozyaystva. Moskva, 2003. P. 209‒210. (In Russian).
  12. Polonskiy V.F., Gorelits О.V. Otsenka reguliruyuschey roli del’ty Volgi pri propuske polovod’ya [Assessment of the regulating role of the Volga delta during a flood] // Gidrometeorologicheskie aspekty problemy Kaspiyskogo morya i ego basseyna. SPb.: Gidrometeoizdat, 2003. P. 65‒77. (In Russian).
  13. Polonskiy V.F., Ostroumova L.P. Novaya vodno-balansovaya model’ del’ty Volgi, kak sredstvo dlya optimal’nogo upravleniya ee vodnym rezhimom [New water-balance model of the Volga delta as a tool for optimal regulation of water regime] // Ekologicheskie sistemy i pribory. 2005. № 12. P. 37‒48. (In Russian).
  14. Polonskiy V.F., Ostroumova L.P. Izuchenie parametrov zatopleniya del’ty Volgi i ee vodno-balansovoe modelirovanie [Parameters of the Volga delta flooding and its water-balance modeling] / / Sbornik statey Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii 3-5 oktyabrya 2007: “Vodnye resursy Volgi: nastoyaschee i buduschee, problemy upravleniya”. Astrakhan’, 2008. P. 263‒273. (In Russian).
  15. Polonskiy V.F., Ostroumova L.P. Issledovanie protsessov zatopleniya, raschet i otsenka izmeneniy sostavlyayuschikh vodnogo balansa del’ty Volgi v polovod’e [Processes of flooding, assessment and calculation of the dynamics of water balance components of the Volga delta during a flood] // Materialy mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii 19-20 oktyabrya 2010: “Izmenenie klimata i vodnogo balansa Kaspiyskogo regiona”. Astrakhan’, 2011. P. 119‒127. (In Russian).
  16. Rybak V.S. O vozmozhnom zalivanii del’ty Volgi pri rabote vododelitelya [Prediction of flooding of the Volga delta under the influence of water-separator] // Proceedings of State Oceanographic Institute. 1973. V. 116. P. 104‒112. (In Russian).
  17. Shinkarenko S.S., Bartalev S.А., Berdengalieva А.N., Vypritskiy А.А. Dinamika ploschadey vodoyomov Zapadnogo il’menno-bugrovogo rayona del’ty Volgi [The dynamics of the areas of water bodies in the Western ilmens and mounds region of the Volga delta] // Sovremennye problemy DZZ iz kosmosa. 2021. V. 18. № 4. P. 285‒290. (In Russian).
  18. Shinkarenko S.S., Bartalev S.А., Bogodukhov М.А., Vorushilov I.I., Saygin I.А. Klassifikatsiya poymennykh zemel’ Nizhney Volgi na osnove mnogoletnikh dannykh distantsionnogo zondirovaniya i gidrologicheskoy informatsii [Classification of the floodplain lands in the Lower Volga based on long-term remote sensing data and hydrological information] // Sovremennye problemy DZZ iz kosmosa. 2023. V. 20. № 3. P. 119‒135. (In Russian).
  19. Atmospheric Correction Module: QUAC and FLAASH User’s Guide. Atmospheric Correction Module Version 4.7. August 2009 Edition. ITT Visual Information Solutions Corporation, USA.
  20. http://www.harrisgeospatial.com/portals/0/pdfs/envi/Flaash_Module.pdf
  21. Buma W.G., Lee L.I., Seo J.Y. Recent surface water extent of Lake Chad from multispectral sensors and GRACE // Sensors. 2018. V. 18. P. 1–24.
  22. Claverie M., Ju J., Masek J.G., Dungan J.L., Vermote E.F., Roger J.-C. et al. The harmonized Landsat and Sentinel-2 data set // Remote Sens. Environ. 2018. V. 219. P. 145–161.
  23. Du Y., Zhang Y., Ling F., Wang Q., Li W., Li X. Water bodies’ mapping from Sentinel-2 imagery with Modified Normalized Difference Water Index at 10-m spatial resolution produced by sharpening the SWIR band // Remote Sensing. 2016. V. 8. P. 1–19.
  24. Elhag M. Consideration of Landsat-8 spectral band combination in typical Mediterranean forest classification in Halkidiki, Greece // Open Geosci. 2017. V. 9. P. 468–479.
  25. ENVI User’s Guide. ENVI Version 4.7 & 4.7 SP1. December 2009 Edition. ITT Visual Information Solutions Corporation, USA. http://www.harrisgeospatial.com/portals/0/pdfs/envi/ENVI_User_Guide.pdf
  26. Fraser R.S., Kaufman Y.J. The relative importance of aerosol scattering and absorption in remote sensing // IEEE Geosci. Remote Sens. 1985. V. GE-23. P. 615–633.
  27. Gao B.C. NDWI – a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sens. Environ. 1996. V. 58. P. 257–266.
  28. Jensen J.R. Introductory digital image processing: a remote sensing perspective. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 2015. 544 p.
  29. Kwang C., Jnr E.M.O., Amoah A.S. Comparing of Landsat 8 and Sentinel 2A using water extraction indexes over Volta River // J. Geogr. Geol. 2017. V. 10. P. 1–7.
  30. Siegmund A., Menz G. Fernes nah gebracht. Satelliten und luftbild einsatz zur analyse von umweltveränderungen im geographie unterricht // Geographie und Schule. 2005. Vol. 154. № 4. P. 2‒10.
  31. Szabo S., Gacsi Z., Balazs B. Specific features of NDVI, NDWI and MNDWI as reflected in land cover categories // Landsc. & Environ. Ser. 2016. V. 10. P. 194–202.
  32. Xu H. Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery // International Journal of Remote Sensing. 2006. V. 27. № 14. P. 3025‒3033.
  33. Zhang T.X., Su J.Y., Liu C.J., Chen W.H., Liu H., Liu G. Band selection in Sentinel-2 satellite for agriculture applications // Proc. 23rd Intern. conf. on Automation and Computing. Huddersfield, UK, 2017. P. 1–6.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Zoning of the DV based on satellite imagery of the Landsat-7 satellite on 07/20/2014. I-XVI – numbers of the DV districts, XVII – shallow zone of the estuarine coast of the DV. White rectangles indicate g/p. 1-12 – the numbers of g/p (Verkhneye Lebyazhye village (1), Astrakhan (2), Ikryanoye village (3), Olya village (4), Kilinchi village (5), Kamyzyak (6), Karaulnoye village (7), Karalat village (8), S. Zelenga (9), S. Krasny Yar (10), village Volodarsky (11), Bolshoy Mogoy village (12)).

下载 (152KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Objects of natural and anthropogenic flooding of the DV in the image of the Landsat-8 satellite.

下载 (200KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Sentinel satellite images-2 of the flood rise phase on May 4, 2016 (left image) and the flood fall phase on June 13, 2016 (right image) in the study area 11.

下载 (193KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Sentinel-2 satellite images of the peak of the low-water flood in 2015 (upper left image), the peak of the medium-water flood in 2014 (upper right image), the peak of the high-water flood in 2016 (lower image) in the study area 11.

下载 (215KB)
索引源数据
6. Fig. 5. a ‒ the loop of the 2016 high-water flood (1), constructed according to method 1 for the district; the branch of the flood rise in 2016. (2); branch of the 2016 flood recession (3); points of high water and low water in 2016 (4), obtained from satellite images; NVVP point (5); interpolation lines connecting the points of high water and low water in 2016 (6). b ‒ loop of high water flood in 2016 (1), constructed according to method 2 for the area; branch of flood peaks of different years (2); branch of the 2016 flood recession (3); the branch of the flood rise in 2016 (4); the point of the peak of the flood in 2016, calculated by the equation of the branch of the peaks of floods of different years (5); the point of the NVVP (6); the points of the inter-stage of high-water years (7); the points of the rise of floods in 2001, 2013 (8); the points of the decline of floods in 2001, 2013 (9); peak flood points of high-water years (10); peak flood points of medium-water 2014 and low-water 2015 (11); flood recession point of 2016 (12); flood rise point of 2016 (13); interpolation lines connecting flood points and intervals of different years (14

下载 (233KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Hydrographs constructed during the flood of 2016 (from April 1 to August 25) for the district: daily HP at Volodarsky g/n (1); daily Fscs of the district obtained by method 1 (2); daily FSCs of the district obtained by method 2 (3). All hydrographs include the phase of the boundary. NVVP point (4). Dotted lines separating hydrographs by phases of the water regime (9): low water (5), high water rise (6), high water peak and shelf (7), high water decline (8). A dotted line that shows the maximum area of the area equal to its area (269 km2) (10).

下载 (82KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Hydrographs of daily Fscs of the area for floods: 2016 (from April 1 to July 31) (1); 2014 (from April 1 to July 3) (2); 2015 (from April 1 to June 30) (3). All hydrographs include the phase of the fall. The total area at the peak of the flood: 2016 (213 km2) (4), 2014 (161 km2) (5) and 2015 (57 km2) (6). The dotted line that shows the maximum total area of the area equal to its area (269 km2) (7).

下载 (63KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».