GNSS-IR real-time water level retrieval method based on hybrid sliding window and LSTM

Real-time water level monitoring is of critical significance in flood disaster mitigation and water resource management. This paper proposes a real-time Global Navigation Satellite System Interferometric Reflectometry (GNSS-IR) water level retrieval method based on the hybrid integration of sliding window and Long Short-Term Memory (LSTM). By dynamically updating input sequences through the sliding window mechanism, an LSTM model captures both temporal and nonlinear characteristics of water level variations, enabling high-precision real-time prediction. Experimental results demonstrate that during non-typhoon seasons, the predicted sea level achieves a correlation coefficient of 99.78 % and a root mean square error (RMSE) of 10.81 cm compared to tide gauge measurements. The system still formulates stable predictions for near-real-time sea level monitoring even with 1.31 % data gaps caused by missing values, which satisfies the requirements. During storm surge, the correlation coefficient between predicted and measured data reaches 96.18 %, with a RMSE of 16.55 cm. Notably, the method maintains robust real-time predictive capability even under extreme conditions where wind speeds exceed 30 m/s and retrieval values significantly decrease. These results demonstrate that the proposed method achieves high accuracy under both normal and extreme hydrological conditions, providing an efficient, cost-effective technical pathway for nearshore real-time water level monitoring and disaster early warning.

Peiyuan Wang, Fang Cheng, Junqiang Han, Zhen Jiang, Yang Liu, Rui Tu, Xiaolei Wang, Weisheng Wang, Bayin Dalai, Gulayozov Majid Shonazarovich, Yaoming Li, Xiaochun Lu - Science of Remote Sensing, Volume 12

Date de sortie 12/2025

doi.org/10.1016/j.srs.2025.100321

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Contexte

La surveillance du niveau marin repose traditionnellement sur les marégraphes, instruments de référence pour l’étude des marées et de l’élévation du niveau de la mer. L’étude présentée explore une approche complémentaire : l’utilisation de la réflectométrie GNSS (GNSS-IR), associée à des modèles d’apprentissage, afin d’estimer en temps réel le niveau de la mer. Le site de Brest, caractérisé par une amplitude de marée de type macrotidal, a servi de terrain d’expérimentation et de validation.

Données et méthodes

  • Station GNSS de Brest (BRST) : récepteur Trimble Alloy et antenne TRM57971.00 installés à ~17 m au-dessus du niveau moyen de la mer
  • Données GNSS : signaux multi-constellations (GPS, GLONASS, Galileo, BDS) enregistrés à 1 Hz
  • Mesures marégraphique : données du marégraphe de Brest (REFMAR), échantillonnées à 1 minute

 

  • Méthodologie :
    • Segmentation dynamique des séries SNR en fenêtres de 30 minutes.
    • Correction de second ordre pour réduire l’impact des conditions de surface (vent, houle).
    • Utilisation d’un modèle LSTM (Long Short-Term Memory) entraîné sur 4 mois de données marégraphiques pour prédire en temps réel le niveau marin.

Résultats

  • Corrélation avec le marégraphe de Brest : 99,78 %.
  • Erreur quadratique moyenne (RMSE) : 10,81 cm.
  • Robustesse : la méthode reste performante malgré des lacunes de données GNSS (1,31 %).
  • Validation : les cycles semi-diurnes et les variations rapides du niveau marin sont correctement reproduits.

Ces résultats démontrent que la combinaison GNSS-IR + LSTM permet d’obtenir des estimations fiables et continues du niveau de la mer, même dans un environnement soumis à de fortes amplitudes de marée.

Wang&al_2025 « Prédiction en temps réel du niveau marin à BRST (mai 2025) par LSTM et analyse des erreurs. 
Fig. 5. Real-time prediction of sea level height series at BRST station in May 2025 using LSTM and error analysis: (a) time series of predicted and measured water levels; (b) residual distribution; (c) linear regression relationship.

Discussion et perspectives

L’expérience menée sur l'observatoire de référence de Brest confirme que les stations GNSS côtières peuvent constituer une solution complémentaire aux marégraphes. Cette approche ouvre des perspectives intéressantes pour un élargissement des méthodes d'observation notamment pour des sites difficiles à instrumenter avec des capteurs de niveau. Brest, site historique de référence pour l’observation marégraphique, joue ici un rôle central de validation internationale.

Conclusion

L’étude démontre la pertinence de la méthode GNSS-IR couplée à l’apprentissage profond pour la mesure du niveau marin. Les résultats obtenus à Brest montrent que cette approche peut compléter efficacement les observations marégraphiques classiques.

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