【摘要】河流以一定的边界形态承载着水流及物质的输移,受现场量测困难、水文观测站点有限及数字高程模型(digital elevation model, DEM)精度限制,导致分布在江河源区、山区和偏远地区的细小河流断面信息积累极为匮乏,阻碍了河流水文、水动力过程等方面的研究。国际水文协会(IAHS)自本世纪初力倡解决无测站流域水文预测难题,使得高精度提取无测站流域河流水文信息变得越来越重要。ICESat-2 (ice, cloud and land elevation satellite-2)卫星测高任务具有在缺资料地区采集高密度地表点云的能力。该文以黄河中游一级支流皇甫川流域缺资料地区河宽小于10 m的细小河流为研究对象,提出了一种利用ICESat-2 ATL03数据提取山区细小河流断面形态的方法。通过光子点云中、高置信度选择、平滑滤波去噪处理和DEM构建,提取了3个不同点位细小河流断面形态并与无人机原位测量结果进行对比分析。结合中、高置信度点云选择和滤波去噪可以有效地去除光子点云噪声,去噪率在63%以上;基于ATL03数据提取的地面点完整度和丰富度优于利用ATL08产品对ATL03分类得到的地面点;基于ATL03数据提取的河流断面形态结果与无人机原位测量结果基本一致(R2>0.96, RMSE=0.69 m)。研究结果初步证明了ICESat-2测高数据用于缺资料地区细小河流断面提取的可行性,可为全流域三维河网构建、水文水动力过程模拟等提供技术支持。