Loading...

Improving River Discharge Estimation by Considering the Impact of Water Quality via Optical Remote Sensing Data

Tayebi Alashti, Amir Hossein | 2025

0 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 58250 (09)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Civil Engineering
  6. Advisor(s): Danesh Yazdi, Mohammad
  7. Abstract:
  8. Recent years have seen the development of various remote sensing-based methods for river streamflow estimation. Among them, the C/M approach estimates streamflow by analyzing surface reflectance at two benchmark pixels, namely dry and wet. However, its efficiency heavily depends on the expert-selected dry and wet pixels, which cannot be chosen randomly. In this study, we introduced the Normalized Difference Streamflow Index (NDQI) as a novel proxy for streamflow estimation. This index, which utilizes the spectral bands of the Sentinel-2 satellite, is sensitive both to soil moisture changes along riverbanks and turbidity variations during high-flow events. Unlike the C/M approach, NDQI does not rely on dry pixels, yet it proves to be a robust predictor of streamflow. We also proposed an automated framework for selecting wet pixels that maximizes surface reflectance sensitivity to streamflow fluctuations. Additionally, to demonstrate the superiority of NDQI against the C/M approach, we developed an automated dry pixel selection method. We examined the applicability of the above framework at six gauging stations along the Mississippi River, where continuous and simultaneous streamflow were available. Furthermore, to assess the improved performance of NDQI, turbidity data were used as as auxiliary information to identify appropriate bands and pixels for extracting river water quality’s spectral behavior. The results showed that NDQI at shallow riverbank pixels with high short-wave infrared reflectance yields reliable streamflow predictions, evidenced by NSE ranging from 74% to 92%. The findings also indicated that the spectral band used in NDQI can successfully reflect changes in the water quality. However, due to bathymetric variability and potential chemical pollutants along different sections of the river, no fixed secrion of the river can be assumed to maintain a consistent correlation between spectral features and turbidity
  9. Keywords:
  10. Remote Sensing ; Sentinel Satellite ; Normalized Difference Stream Flow Index (NDQI) ; Stream Flow Rate ; Automated Dry and Wet Pixel Selection

 Digital Object List

 Bookmark

  • چکیده
  • فهرست جدول‌ها
  • فهرست شکل‌ها
  • فصل1 مقدمه و کلیات
    • 1-1 مقدمه و اهمیت تحقیق
    • 1-2 اهداف تحقیق
      • 1-2-1 نوآوری‌های تحقیق
  • فصل2 مرور ادبیات فنّی
    • 2-1 روش C/M برای تخمین دبی رودخانه با استفاده از سنجش از دور
    • 2-2 انتخاب پیکسل‌های مرجع M و C در روش C/M
    • 2-3 جمع بندی
  • فصل3 روش شناسی و محدوده مطالعاتی
    • 3-1 توسعه معیار جدید طیفی برای توصیف نوسانات دبی جریان
      • 3-1-1 شاخص تفاضلی نرمال شده دبی جریان
      • 3-1-2 انتخاب پیکسل M
    • 3-2 ارزیابی عملکرد رویکرد NDQI در مقایسه با رویکرد C/M
      • 3-2-1 انتخاب پیکسل C
      • 3-2-2 تعیین باندهای ورودی بهنیه با استفاده از ترکیب باند‌های سنتی برای C/M
    • 3-3 فرآیند آموزش و ارزیابی عملکرد مدل
    • 3-4 محدوده مطالعاتی
    • 3-5 دادههای استفاده شده
      • 3-5-1 داده‎های ماهوارهای
      • 3-5-2 داده‎های زمینی
  • فصل4 نتایج و بحث
    • 4-1 نتایج
      • 4-1-1 معیارهای انتخاب بهینه‌ی پیکسل‌های M و C
      • 4-1-2 ترکیب‌های بهینه‌ی باندهای طیفی برای مدل پیش‌بینی دبی جریان آب رودخانه
      • 4-1-3 ارزیابی عملکرد مدل‌های مختلف پیش‌بینی دبی
      • 4-1-4 ارزیابی انتخاب پیکسل C مبتنی بر روش هوشمند طیفی در مقابل انتخاب مبتنی بر رویکرد مونت‌کارلو
    • 4-2 بحث
      • 4-2-1 برتری شاخص NDQI نسبت به روش کاملاً بهینه شده C/M در تخمین دبی جریان
      • 4-2-2 تحلیل مقایسه‌ای مدل‌ها در شریط سیلابی
      • 4-2-3 بررسی عملکرد باند B4 در برآورد کدورت آب رودخانه
      • 4-2-4 بررسی نقش محل استخراج بازتاب باند B4 در بهبود دقت شاخص NDQI
      • 4-2-5 جمعبندی دستاوردها و محدودیتهای پژوهش‌های انجام شده تاکنون پیرامون تخمین دبی رودخانه‌ با استفاده از سنجش از دور نوری
  • فصل5 جمع بندی، نتیجه گیری و پیشنهادات
    • 5-1 جمع بندی
    • 5-2 پیشنهادات برای تحقیقات آینده
  • فصل6 منابع یا مراجع
...see more