Remote Multispectral Sensing for Spatial and Temporal Analysis and Location Selection of a Reservoir on the Zhabay River, Kazakhstan
Baurzhan Yessenzholov · Ivan Plachinta · Anuarbek A. Kakabayev 等 6 人
用多光谱遥感与GIS多准则分析在哈萨克斯坦Zhabay河选定三处水库坝址。
Landsat-8/9时序水体频率图叠加SRTM高程，做多准则GIS选址并高分辨
识别出三处候选坝址，总精度87%、Kappa 0.74，可支撑缺水流域水资源管理。
可将该水体频率+地形选址框架迁移到缺资料农业流域的灌溉蓄水与旱涝风险规划。
该研究聚焦哈萨克斯坦河流水库选址，虽用多光谱遥感方法，但与三农、农业信息化、数字乡村无直接关联，不达相关性门槛。
本研究旨在开发一种方法，利用多光谱遥感数据在扎拜河（Zhabay River）右岸支流日兰迪河（Zhylandy River）沿线识别潜在水库坝址。本工作的现实意义源于哈萨克斯坦水资源管理系统适应气候变化条件并保障区域可持续发展的需要。为重建全流域水面范围的动态变化，研究处理了2020年至2026年间获取的Landsat-8和Landsat-9 Level-2影像时间序列。将所得水体出现频率图与航天飞机雷达地形测绘任务（SRTM）的数字高程数据在多准则GIS分析中集成，以评估坝址适宜性。关键准则包括稳定的水体出现频率、适宜的河谷几何形态（坡度<5°）以及与现有土地利用的最小冲突。研究识别出三个有前景的坝址：新谢洛夫卡村（Novoselovka）附近的105号坝址（潜在库容约7560万m³）、日兰迪河上游的104号坝址（约3001万m³）以及赫列布诺耶（Khlebnoye）附近的1A号坝址（约5240万m³）。基于高分辨率影像的验证结果显示，总体精度为87%，生产者精度为85.2%，用户精度为89.0%，Kappa系数为0.74，F1分数为0.87。所提出的方法为数据稀缺流域的可持续水资源管理和洪水风险降低提供了科学依据，有助于在气候变化背景下实现可持续发展目标。