近45年泸沽湖水体面积变化遥感监测谯

来源:用户上传      作者:程骏 孙洁

　　摘要 利用 1974、1986、1993、2003、2013、2018年陸地资源卫星（Landsat）遥感影像数据以及数字高程模型（DEM），以泸沽湖为研究区，对比了目前常见的7种水体指数模型，采用精度最高的经验型归一化差异水体指数ENDWI提取了泸沽湖不同时期的湖泊面积，最后结合气象资料综合分析，结果表明，泸沽湖湖泊面积与年降水量变化基本一致，呈正相关关系，与年均气温基本呈负相关关系，气温升高，水体蒸发加剧，以致在降水量恒定的情况下，湖泊面积随气温上升而减小。泸沽湖湖泊面积变化主要受草海面积变化的影响，近45年来，湖泊面积总体趋于稳定。
　　关键词 泸沽湖;水体指数模型;遥感;地理信息系统;动态监测
　　中图分类号 X832文献标识码 A文章编号 0517-6611（2020）07-0095-05
　　doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2020.07.028
　　Remote Sensing Monitoring of  Water Body Area Changes in Lugu Lake in Recent 45 Years
　　QIAO Chengjun1， SUN  Jie2
　　（1. Sichuan Forestry and Grassland Inventory and Planning Institute，Chengdu， Sichuan 610081;2. Chengdu Center， China Geological Survey， Chengdu，  Sichuan 610081）
　　Abstract Based on the Landsat numeric remote sensing image data in 1974，1986，1993，2003，2013，2018 and DEM，Lugu Lake was taken as study area. In this paper，seven common water body index models accuracy was evaluated，then the lake area datum was extracted in different time by proper water index model of ENDWI（Empirical Normalized Difference Water Index）. Finally，a comprehensive analysis was conducted on the variations of Lugu lake area by meteorological data. The result showed that the lake area of Lugu Lake   was basically the same as the annual precipitation， which was positively correlated with it， and negatively correlated with the annual average temperature. As the temperature increased， water evaporation intensified， so that the lake area decreasd with the temperature increased under the condition of constant precipitation. The area change of Lugu Lake was mainly affected by the change of Caohai area.Over the past 45 years， the lake area has generally stabilized. 　　Key words Lugu Lake;Water index model;Remote sensing;Geographic information system;Dynamic monitoring
　　作者简介 谯程骏（1983—），男，四川什邡人，助理工程师，硕士，从事3S技术在资源环境监测方面的应用研究。
　　通信作者，工程师，硕士，从事地质矿产勘查方面的研究。
　　收稿日期 2019-09-29
　　湖泊作为陆地水圈的组成部分，参与自然界的水分循环。湖泊对气候的波动变化极为敏感，同时又是流域陆源物质的储存库，具有较高的沉积速率，能真实地记录湖区在较长的地质历史时期各种气候和其他环境变化的信息[1]。湖泊是重要的国土资源，对发展经济、维持区域生态环境平衡起到重要的作用[2]。因此，对湖泊水体的研究具有重要意义。
　　遥感（remote sensing）技术获取信息可以不受区域环境条件的限制，可以在任何用户需要时采集地理信息，获得的遥感卫星资料具有实时连续准确地反映大范围地表信息的特点，地理信息系统（geographic information system）能够存储空间信息和属性信息，其分析模块具有强有力的地学分析功能，能够最大量地从已有数据中获取感兴趣的地理信息[2]。随着高空间、高时间和高光谱分辨率遥感数据的出现，以及水体遥感定量与反演研究的深入，利用遥感数据提取水体信息，已成为当前水利遥感技术研究的重点[3]。以遥感丰富的数据资源为基础数据，综合运用地理信息系统技术高效的空间数据处理功能，可以有效地获取和分析湖泊水体变化信息。目前，通过遥感影像提取水体信息的方法有阈值法、水体指数法、谱间关系法、图像分类法等。其中，水体指数法可快速提取水体信息，如McFeeters[4]提出了归一化差异水体指数（NDWI）;徐涵秋[5]提出改进型归一化差值水体指数（MNDWI）;丁凤[6]提出新型水体指数NWI;闫霈等[7]提出增强型水体指数EWI;张强等[8]提出结合坡度信息的调节水体指数SAWI;曹荣龙等[9]提出修订型归一化差值水体指数RNDWI;聂欣然等[10]提出经验型归一化差异水体指数ENDWI，针对不同的研究区水体特性，以上水体指数模型在提取水体信息研究中，都取得了较好的效果。
　　凭借独特有效的数据特征和近期开放共赢的数据管理策略，Landsat系列卫星数据很好地满足了相关全球或区域性地学问题的研究需要，成为人类进行长期陆表状态及其变化监测研究中最为有效的遥感数据之一[11]。笔者以泸沽湖为研究区，采用美国陆地资源卫星（Landsat）系列影像数据，在分析水体面积提取模型精度的基础上，选择精度较高的水体指数模型对1974—2018年近45年泸沽湖表面水体面积进行提取，最后结合气象观测数据，综合分析了泸沽湖对气候变化的响应。
　　1 研究区概况与数據来源
　　1.1 研究区概况
　　泸沽湖位于云南省西北部和四川省西南部的2省交界处（图1），是一个高原断层溶蚀陷落湖泊，主要的断裂构造体系由1个西北东南向和2个东西向的断层共同构成，地理坐标为100°45′～100°51′E、127°41′～27°45′N，是一个天然淡水湖泊，属金沙江水系[12]。泸沽湖由亮海和草海组成，水位2 690.75 m，亮海湖长9.4 km，最大宽7.3 km，平均宽5.2 km，面积48.45 km2，最大水深93.5 m，平均水深40.3 m，蓄水量19.53×108 m3;草海长7.5 km，最大宽1.5 km，平均宽1.0 km，面积7.4 km2，夏季水深1.5～2.0 m，与亮海通连。冬季枯水成沼泽湿地[1]。泸沽湖地区冬季受干燥的大陆风控制，夏季盛行湿润的印度洋季风，干湿季分明。年均降水量730～830 mm，全年降水约89%集中在雨季。湖泊出口位于南部湖区东岸，通过唯一出口草海湿地外泄，每年的干季湖水基本无外流[12]。泸沽湖湖水来自第四纪降水（含冰、雪），近期由降雨（雪）和少量地表水及岩溶地下水补给[13]。
　　1.2 数据来源及预处理
　　①遥感影像数据来自美国地质调查局（USGS）网站上下载的1974、1986、1993、2003、2013、2018年陆地资源系列卫星（Landsat）数据，由于时间序列较长，包含MSS（multispectral scanner，多光谱传感器）、TM（thematic mapper，专题制图仪）及OLI（operational land imager）传感器接收的数据。选择研究区冬季无云、无条带的影像数据（表1），并对遥感影像进行辐射定标、大气校正、几何校正等一系列预处理;②研究区数字高程模型（digital elevation mode，DEM）为30 m分辨率的ASTER GDEMV2数据，下载自地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/）;③距离研究区最近的国家气象台站盐源、木里、宁蒗以及香格里拉4个台站的年平均降水量、年平均气温，数据来自中国气象数据网（http：//data.cma.cn/）。
　　1.3 研究方法
　　1.3.1 水体面积提取模型。
　　卫星遥感影像记载了地表物体对电磁波的反射信息及其自身向外的辐射信息。相对于其他地物而言，在大部分遥感传感器的波长范围内，水体总体呈现出较弱的反射率[6]，水体指数法的实质就是把地物的最弱反射波段和最强反射波段分别作为分子和分母，先进行比值运算，拉大两者差距，再对比值进行归一化处理，从而抑制背景信息，突出研究地物[10]。采用前人研究的水体指数法提取泸沽湖水体面积，水体指数模型见表2。 　　模型中，Green为绿光波段，对应TM影像数据的第2波段和OLI影像数据的第3波段;Red为红光波段，对应TM影像数据的第3波段和OLI影像数据的第4波段;NIR为近红外波段，对应TM影像数据的第4波段和OLI影像数据的第5波段;MIR为中红外波段，对应TM影像数据的第5波段和OLI影像数据的第6波段;模型SAWI中，slope是DEM生成的坡度数据，min是研究区内最小坡度，max是研究区内最大坡度。利用2018年12月陆地资源卫星OLI传感器影像数据，分别采用上述模型提取泸沽湖水体信息，结果见图2。
　　1.3.2 模型精度分析。
　　采用水体指数模型进行水体信息提取的陆地资源卫星影像数据空间分辨率为30 m，采用同时相OLI影像数据的全色波段（空间分辨率为15 m）作为参考数据，在泸沽湖主体水域选取测试样本，计算分类混淆矩阵进行精度分析，结果见表3。
　　综合分析图2和表3，就研究区而言，各水体模型对水体的提取结果精度均较高，但还是存在细微差异。NDWI存在部分水体误提情况;MNDWI、NWI、RNDWI有部分山体阴影误提情况;SAWI和EWI虽然消除了部分山体阴影的影响，但存在水体漏提情况。相对其他模型，ENDWI虽然也存在一部分非水体像元误提，但数量很少，且精度最高，因此采用ENDWI水体指数模型快速提取各时段研究区湖泊面积。
　　2 结果与分析
　　2.1 湖泊面积变化
　　早期的陆地资源卫星采用的是多光谱传感器（（landsat multispectral scanner，MSS），仅有4个波段。针对MSS影像数据，采用前人提出的方法提取水体信息[14]。1974—2018年所选时段内，泸沽湖湖泊面积提取结果见图3，湖泊面积变化见图4。选取的遥感影像数据均为冬季成像数据，此时为泸沽湖的枯水期，除1986年12月和1993年12月外，湖水面积基本上为泸沽湖亮海面积。从图3可以看出，泸沽湖冬季面积较大的情况，主要是因为湖水没有完全通过草海湿地外泄，多出的面积为草海水体面积。
　　2.2 气候变化
　　湖水水体面积变化同气候变化密切相关，利用克里金算法对周围气象站的气温和降水数据进行插值分析，逐年插值得到泸沽湖地区1970—2018年的气温和降水数据。图5和图6分别为插值得到的1970—2018年研究区年平均气温和年降水量。从图5、图6可以看出，近50年，年降水量有减小趋势，但不显著，而气温升高了1 ℃左右，增幅较显著。
　　2.3 湖泊面积对气候变化的响应
　　图7、图8为泸沽湖水体面积与年平均气温及年降水量的关系。由于1973年12月MSS遥感影像数据不能满足要求，因此使用的是1974年1月影像数据提取水体面积，年均气温和年降水量采用1973年数据，其余年份气象数据与遥感影像数据获取年份一一对应。从图7和图8可以看出，湖泊面积与当年的年降水量变化基本一致，呈正相关关系，年降水量越多，湖泊面积越大，湖泊面积与年均气温基本呈负相关关系，气温升高会加剧水体蒸发，以致在降水量恒定的情况下，水体面积随气温上升而减小。近45年来，泸沽湖湖泊面积虽然每年都有变化，但变化不大，主要是草海面积的变化影响了湖泊整体面积的变化，湖泊面积总体稳定。
　　3 结论
　　该研究基于遥感和地理信息系统技术，以陆地资源卫星影像为基础数据，将目前常见的多种水体指数模型应用于研究区湖泊面积提取，并通过分析模型精度，选取相对最优的水体指数模型快速提取泸沽湖湖泊面积，监测了1974—2018年近45年泸沽湖湖泊面积变化情况。利用研究區周边气象台站的气象资料，采用数值插值方法得到研究区气象数据，通过泸沽湖湖泊面积变化与气温、降水量变化相关分析发现，湖泊面积变化与年降水量变化呈正相关性，与年平均气温变化呈负相关性。泸沽湖面积主要是草海面积的变化影响了湖泊整体面积的变化，近45年来，湖泊面积总体稳定。该研究虽然从较长的时间尺度上监测了研究区湖泊面积变化，但由于遥感影像数据空间分辨率的局限性，在湖泊面积的提取精度上，会产生一定误差。因此，可综合运用多源遥感数据，特别是高分辨遥感数据，同时加入专家知识等其他辅助手段，能进获得更好的效果。
　　参考文献
　　[1] 王苏民，窦鸿身.中国湖泊志[M].北京：科学出版社，1998.
　　[2]  于雪英，江南.基于RS、GIS技术的湖面变化信息提取与分析：以艾比湖为例[J].湖泊科学，2003，15（1）：81-84.
　　[3]  李艳华，丁建丽，闫人华.基于国产GF-1遥感影像的山区细小水体提取方法研究[J].资源科学，2015，37（2）：408-416.
　　[4]  MCFEETERS S K.The use of the Normalized Difference Water index（NDWI）in the delineation of open water features[J].International journal of remote sensing，1996，17（7）：1425-1432.
　　[5]  徐涵秋.利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取水体信息的研究[J].遥感学报，2005，9（5）：589-595.
　　[6]  丁凤.一种基于遥感数据快速提取水体信息的新方法[J].遥感技术与应用，2009，24（2）：167-171.
　　[7]  闫霈，张友静，张元.利用增强型水体指数（EWI）和GIS去噪音技术提取半干旱地区水系信息的研究[J].遥感信息，2007，22（6）：62-67.
　　[8]  张强，吴波，杨艳魁.一种结合坡度信息调节的水体指数[J].遥感信息，2018，33（4）：98-107.
　　[9]  曹荣龙，李存军，刘良云，等.基于水体指数的密云水库面积提取及变化监测[J].测绘科学，2008，33（2）：158-160.
　　[10] 聂欣然，刘荣，聂爱球，等.近30年南昌城区湖泊面积变化图谱和动态监测[J].测绘与空间地理信息，2018，41（8）：117-122.
　　[11] 姜高珍，韩冰，高应波，等.Landsat系列卫星对地观测40年回顾及LDCM前瞻[J].遥感学报，2013，17（5）：1033-1048.
　　[12] 文新宇，张虎才，常凤琴，等.泸沽湖水体垂直断面季节性分层[J].地球科学进展，2016，31（8）：858-869.
　　[13] 林玉石，张美良，覃嘉铭.云南宁蒗泸沽湖区岩溶洞穴特征及泸沽湖成因初探[J].中国岩溶，2000，19（3）：232-238.
　　[14] 刘建国.陆地卫星MSS图像地表水域信息的机助识别提取[J].环境遥感，1989，4（1）：19-28.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-15187894.htm