来源： 时间：2022-01-24 15:35:04
科学家们开发了一种新的计算机算法，使他们能够使用卫星数据来确定大面积的地下水位。
研究人员说，该技术可能会导致更好的地下水流模型。
美国斯坦福大学的罗斯玛丽·奈特 (Rosemary Knight) 说: “在农业地区，地下水抽水很普遍，含水层枯竭是一个问题，这可能特别有用。”
研究人员应用该算法确定了科罗拉多州圣路易斯谷整个农业盆地的地下水位。
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作为起点，该算法使用使用卫星技术干涉合成孔径雷达 (InSAR) 获取的数据来计算圣路易斯谷1992年和2000中不断变化的地下水位。
InSAR卫星使用电磁波来监视地球表面高度的微小，厘米级的变化。
该程序最初是由NASA在20世纪80年代开发的，目的是收集火山，地震和山体滑坡的数据，但同样来自斯坦福大学的Knight和Howard Zebker近年来已将该技术用于地下水监测。
科学家先前已经表明，地表海拔的变化可能与地下水位的波动有关。但是，他们只能在相对较小的区域内这样做，因为他们必须手动识别和分析InSAR卫星图像中没有被农作物或其他可能掩盖高程测量的表面特征覆盖的高质量像素。
由斯坦福大学的Chen Jingyi开发的新算法可以自动执行此以前耗时的像素选择过程。
陈说: “我们在这项新研究中证明的是一种方法论，它使我们能够在整个圣路易斯谷的更多位置找到高质量的InSAR像素。”
该算法还在无法获得高质量InSAR数据的像素之间的空间中填充或插值地下水位。
插值是一种平均形式，但研究人员说，它需要来自已知地下水位的监测井附近的高质量InSAR数据，以便校准InSAR数据与地下水位之间的联系。
结果，科学家能够计算出圣路易斯山谷整个农业盆地的地表变形，进而计算出地下水位。
他们能够显示流域的地下水位如何随时间2007年2011年变化-可以通过该算法分析的InSAR数据可用的年份。
研究结果发表在《水资源研究》杂志上。
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