Abstract Remote Sensing (RS)-teknik erbjuder enastående möjligheter att utforska flodsystem med hjälp av RADAR-, multispektral-, hyperspektral- och LiDAR-data. Den noggrannhet som uppnås genom dessa tekniker har nyligen börjat tillfredsställa de rumsliga och spektral upplösningar som krävs för att korrekt analysera den hydromorfologiska karaktären av flodsystem i flera skalor. Med hjälp av River Hierarchical Framework (RHF) som referens beskriver vi den toppmoderna RS-teknik som kan implementeras för att kvantifiera hydromorfologiska egenskaper på var och en av de rumsliga skalor som ingår i RHF (dvs. avrinningsområde, landskapsenhet, flodsegment, flodräckvidd, sub-reach-geomorphic och hydrauliska enheter). Vi rapporterar också resultaten av en undersökning om tillgången till RS-data i EU:s medlemsstater som visar den nuvarande potentialen att härleda RHF-hydromorfologiska indikatorer från högupplösta multispektralbilder och topografiska LiDAR på nationell nivå i hela Europa. Detta dokument visar att många av de bedömningsindikatorer som RHF föreslår kan härledas från olika RS-källor och befintliga metoder, och att EU-länderna för närvarande har tillräckligt med RS-data för att redan börja införliva dem i en hydromorfologisk bedömning och övervakning, på uppdrag av WFD. Med samarbete och planering kan RS-data utgöra en grundläggande del av hydromorfologisk bedömning och övervakning i framtiden för att hjälpa till att stödja en effektiv och hållbar förvaltning av floder, och detta skulle göras mest effektivt genom inrättandet av multi-purpose RS förvärvskampanjer och utvecklingen av gemensamma och standardiserade hydromorfologiska RS-databaser uppdateras regelbundet genom planerade omstuderade kampanjer.
Användningen av fjärravkännade data för att utföra hydromorfologisk bedömning och övervakning av floder är allt vanligare, särskilt på nationell nivå REF.
The use of remote sensing to characterise hydromorphological properties of European rivers
{'venue': 'Aquatic Sciences', 'journal': 'Aquatic Sciences', 'mag_field_of_study': ['Biology']}