地表水资源在生态系统维持和人类社会发展中具有重要作用，东非地区水资源总量丰富，但时空分布不均衡，开展大尺度高频次地表水体监测对于区域水资源管理至关重要。遥感技术是地表水体提取和动态监测的主要手段，然而现有全球地表水数据集（Global Surface Water，GSW）存在空间分辨率较低和时间分辨率不足等问题，且结果易受云覆盖影响，难以满足区域水资源管理与洪旱灾害评估等需求，因此，亟需进一步提升东非地区地表水体遥感监测的精度与时空分辨率。

本研究分别构建了基于随机森林的Sentinel-1水体提取算法和基于多光谱指数的Sentinel-2水体提取算法，并在此基础上，对两类水体提取结果进行规则化融合；进一步，提出了基于相似性原理的无效区域填充算法，有效解决了观测数据缺失问题，实现了地表水体的连续无缝观测。结果表明，提出的水体提取算法平均精度（OA）达0.9746，并且能够兼顾精确度与召回率，避免了单一阈值法易漏判和单一机器学习法易误判的问题；无效区域填充算法可以有效应对多种数据缺失状况，在不同情景下总体精度均超过0.98，特别在河流水体中具有较理想的填补精度。

图1. 地表水制图算法与已有算法在湖泊（a）、河流（b）和湿地（c）上的分类效果（2-4为现有算法分类效果，5为本研究提出算法分类效果）

基于上述方法，利用GEE平台对76,831幅Sentinel-1影像和358,095幅Sentinel-2影像开展分析，生成了东非地区10米空间分辨率、半月时间尺度的地表水体数据产品。在此基础上，开展了东非地表水体时空变化特征分析，结果表明，2017–2023年间，东非地表水体总面积约27.5万km²，其中常年水体占比最高（66.57%），季节性水体最少（11.39%）。在国家尺度上，坦桑尼亚水体面积最大（7.71万 km²），厄立特里亚最小（188.77 km²）。东非地表水体总体呈现2017–2021年增加、2021–2023年减少的趋势，总面积下降约2.22%，其中临时水体减少最为显著（-17.14%）。水体分布与变化的区域差异明显，如赞比亚水体在年内表现出明显的周期性波动，而乌干达和肯尼亚则在2021年底水体面积骤减，并在随后的干旱阶段长期维持低位。

图2. 东非地表水体分布图（A），各类水体总面积及所占比例（B），东非国家尺度地表水面积排名（C）

本研究获取的地表水体数据在永久水体识别上与GSW结果保持高度一致（r²=0.99），但是在季节性和临时性水体检测方面展现出更优的表现。本研究获取的地表水体数据空间分辨率更高，能够有效识别更多的小型水体，避免了GSW因30 m分辨率不足而遗漏的部分水体信息；同时，半月尺度的监测频次使其能够更敏感地反映短时水体变化过程，从而更好地开展洪水与干旱监测。

图3. 赞比亚地区GSW和本研究获取数据生成的地表水体最大覆盖范围（A），其中a和b为两个选定区域的局部放大视图（1为本研究获取数据，2为GSW数据）

中国科学院精密测量科学与技术创新研究院硕士研究生王子睿和博士研究生郝臻为论文共同第一作者，中国科学院武汉植物园严雪研究员和精密测量科学与技术创新研究院凌峰研究员为共同通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划、CAS-ANSO可持续发展项和中国科学院中-非中心重点项目的资助。