中國科學院地理科學與資源研究所陸地水循環及地表過程實驗室劉蘇峽研究員和博士生周浩偉組成的地理資源所隊在歐空局舉辦的Round Robin的全球水面面積反演算法公開賽獲得好成績。經過一年多嚴格的審核，近期，這場賽程自2021年3月至5月的比賽結果被公布在新近發表于Remote Sensing的文章（鏈接見后）。 

　　水體指數大于植被指數和植被指數小于0.1是反演地表水體面積的常用的兩個充要條件。然而通過在黃河唐乃亥站以上流域的實踐，該研究團隊發現“省”去植被指數小于0.1這個條件反而使得反演的水體面積更準確，相關研究結果發表于國際期刊（周浩偉、劉蘇峽、胡實、莫興國，Science of Total Environment，800,2021,149348,ISSN 0048-9697,https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.149348）。 

　　采用該新算法，地理資源所隊在Round Robin全球水面面積反演算法公開賽中表現亮眼。對在Round Robin全球水面面積反演算法公開賽中位于墨西哥、哥倫比亞和贊比亞的統一給定的100′100公里范圍的比賽區域，地理資源所隊采用主辦方提供的哨兵2號光學衛星影像，在規定時間內，反演出這些區域的連續兩年(2019年1月至2020年12月)的10米分辨率的月水面面積變化序列。經過主辦方成立的獨立評估小組的專業評估，在16支全球參賽隊中，地理資源所隊反演的哥倫比亞水體的總體精度居參賽隊第二、用戶精度居參賽隊第一，反演的墨西哥水體的總體精度居參賽隊第一、用戶精度和生產者精度均為參賽隊第三，反演的贊比亞水體的用戶精度居參賽隊第一。 

　　 隊友們來自國際知名高校、研究所和遙感公司，包括荷蘭SERVIR-Mekong (Deltares)、南非GeoterraImage，蘇格蘭University of St Andrews ，奧地利GeoVille、加拿大滑鐵盧大學、德國Remote Sensing Solutions GmbH、美國Radiant Earth Foundation、法國GET - Geoscience Environment Toulouse,意大利University of Pavia - Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering，馬來西亞的University Malaysia Terengganu、拉脫維亞的Institute of Electronics and Computer Science、盧森堡的RSS-Hydro、法國的CLS(Collecte Localisation Satellites - For Earth, from Space)和丹麥的DHI (Danish Hydraulic Institute)。 

　　 借助于衛星，特別是合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）衛星, 曾經的”煙濤微茫信難求”的地表水域范圍，科學家們已經能精確描繪。 然而，受高程、風、后向反射等復雜因素影響，SAR衛星的表現有時也可能弱于諸如哨兵2號這樣的光學衛星。公開賽結果展示，光學和SAR衛星反演地表水面面積都能達到相當高的精度。光學衛星捕捉地表水面面積更精細，而SAR衛星卻更能揭示季節特征。光學和SAR的多源數據融合和反演方法仍將是地表水面面積反演研究的方向。對公開賽結果的科學分析詳見Remote Sensing雜志，鏈接附后。 

　　 地理資源所參賽，受國家重點研發計劃項目(2018YFE0106500)資助。正應用于第二次青藏科考項目(2019QZKK0903)和第三次新疆科考項目(SQ2021xjkk02703)等多個項目，成為全球水面遙感識別的驗證案例。 

　　  賽事活動詳細介紹見：https://worldwater.earth/elementor-4282/ 

　　  算法報道見： 

　　http://www.igsnrr.cas.cn/topic/yfjh/cg/202110/t20211025_6228993.html 

　　和 http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2021/10/468027.shtm。 

　　  比賽的結果分析文章見鏈接： 

　　https://www.mdpi.com/2072-4292/14/10/2410