基于Landsat2TM影像的洞庭湖水面动态变化_崔亮_李永平_黄国和_曾雪婷

南水北调与水利科技

South2to2NorthWaterTransfersandWaterScience&TechnologyVol.13No.1

Feb.2015

DOI:10.13476/j.cnki.nsbdqk.2015.01.015

基于Landsat2TM影像的洞庭湖水面动态变化

崔 亮,李永平,黄国和,曾雪婷

(华北电力大学资源与环境研究院,北京102206)

摘要:为了探究近20年来洞庭湖萎缩状况,定量评价其水面面积变化情况,选择LandsatTM遥感影像作为数据源,采用单波段阈值分析法、多波段谱间关系法、水体指数法、植被指数法和目视解译法对洞庭湖水体进行了解译,探讨了1993年-2010年洞庭湖水体面积动态变化状况。结果表明,若以1949年洞庭湖面积(km2)作为历史参考水面,则18年间湖面积萎缩严重,秋季平水期萎缩比例均超40%;若以1978年洞庭湖水面为参考,则萎缩比例少于40%。研究还表明,TM图像的72422波段组合对于洞庭湖水体的解译非常有效,可以作为地区水文水资源研究的重要手段。

关键词:洞庭湖;萎缩;遥感;TM影像;遥感解译;水体提取;动态变化

中图分类号:P237 文献标志码:A 文章编号:167221683(2015)0120063204DynamicchangesofDongtingLakebasedonLandsat2TMremotesensingdataCUILiang,LIYong2ping,HUANGGuo2he,ZENGXue2ting

(Sino2CanadaResourcesandEnvironmentalResearchAcademy,NaturalDisasterResearchInstitute,

NorthChinaElectricPowerUniversity,Beijing102206,China)Abstract:InordertoinvestigatetheshrinkingconditionsoftheDongtingLakeinrecent20yearsandevaluatethechangeinwa2tersurfaceareaquantitatively,theLandsat2TMremotesensingimageswereusedasthedatasource,andthesinglebandthresh2oldalgorithm,multi2bandspectrum,normalizeddifferencewaterindex,normalizeddifferencevegetationindex,andvisualinter2pretationwereusedtoanalyzethechangeinwatersurfaceareaoftheDongtingLakefrom1993to2010.BasedontheanalysisofspectroscopiccharacterizationofLandsat2TMremotesensingdataofthestudyarea,thefractaldimensionofthesurfacewaterareaoftheDongtingLakewascalculated.ThewatersurfaceareaoftheDongtingLakeis1604.29km2inOctober1993,848.73km2inSeptember2001,414.32km2inNovember2006,and330.92km2inDecember2010.Takethewatersurfaceareain1949(4350km2)asthehistoricalreferencevalue,DongtingLakeshrankseverelyinrecent30years,andtheshrinkingproportionoftheDongtingLakesurpassed40%duringthenormalriverflowperiod.Takethewatersurfaceareain1978(2691km2)asthehistoricalreferencevalue,andtheshrinkingproportionoftheDongtingLakewaslessthan40%.Theresultsshowedthat72422bandvisualinterpretationcanbeeffectivelyappliedtotheinterpretationoftheLandsat2TMremotesensingimagesintheDongtingLake.

Keywords:DongtingLake;shrinking;remotesensing;Landsat2TM;remotesensinginterpretation;waterextraction;dynamicchange

近百年来,由于人类活动的加剧以及全球气候变化的影响,湖泊普遍出现了水量锐减、水质恶化、面积萎缩,甚至干涸消亡等状况,从而改变了湖泊水文循环形式和水文动力状况,极大的降低了湖泊生态系统的生物多样性,给湖区居民的生活和生产造成巨大损失,影响了区域经济的发展[1]。随着全球对地观测系统的建立以及航天技术遥感信息的快速

发展,遥感技术以其实时性、周期性、宏观性及综合性等特点,为湖泊水体的准确快速监测提供了可能。

Landsat2TM遥感影像具有较高的空间分辨率、波谱分辨率和定位精度,是全世界广泛应用的遥感数据源。利用TM卫星遥感影像为数据源解译水体,国内外已经开展了一系列相关研究,如陆家驹等[2]以TM影像为数据源,分别用

收稿日期:2013210208 修回日期:2014211216 网络出版时间:2014-12-03 11:43网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1334.TV.20141203.1143.010.html

基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金项目(2014XS68);国家杰出青年科学基金(51225904)作者简介:崔 亮(19852),男,河北秦皇岛人,博士研究生,主要从事水文水资源方面的研究。E2mail:cuiliang852@126.com

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生态与环境

崔 亮等#基于Landsat2TM影像的洞庭湖水面动态变化阀值法、比率测算法、色度判别法解译水体;Kloiber[3]在研究美国10个城市湖泊的透明度时,利用非监督分类法将TM影像解译为10类,然后将影响聚类为陆地和水体,最终提取水体范围;李畅游[4]等利用TM遥感影像数据,采用单波段阈值法、多波段组合运算法、比率法、多光谱分析法及色度判别法对乌梁素海的水体进行了提取,并分别阐述了每个方法的优缺点;刘建波[5]等利用密度分割法从TM遥感影像中提取水体范围;李小曼

[5]

萎缩,湖区的水文状况发生了极大变化。特别是建国以来,上游流域陡坡开荒,造成水土流失十分严重,河床抬高,导致洞庭湖淤积速度加快,加上围湖造田活动,使得湖泊调蓄能力明显降低。近些年来随着经济的高速发展和人类社会活动的日益加剧,在围湖造田、取用水等人类生产生活影响较大的区域,出现了水位持续下降、水面积和蓄水量不断减小的现象,地区性水资源短缺突出,目前已经成为制约湖区经济社会发展的主要因素[11]。

等针对TM遥感影像小水体提取的局

限性,利用影像谱间关系提取了水库水体,该方法有效提高了细小水体的提取精度;王东海[6]等利用谱间关系法、阈值法和归一化差异水体指数(NDWI)提取了巢湖流域面状水体形态信息,并利用分形几何理论计算了各子流域面状水体的不同季节分形维数;余莉

[7]

2 数据资料与研究方法

2.1 数据获取与预处理

Landsat25遥感卫星是美国陆地资源卫星的第五颗星,其TM影像数据属于光学类遥感数据。目前由中国科学院中国遥感卫星地面站(以下简称中国遥感卫星地面站)所生产的Landsat25数据产品一共有四个级别:0级、1级、系统级纠正(SystematicGeocorrection)与精纠正(PrecisionGeocor2rection)。

本研究采用的数据源来自中国遥感卫星地面站1993年-2010年间的秋季(9月-12月)平水期洞庭湖流域Landsat2TM影像1级产品,共有4景(分辨率为30m)。为了使地面控制点尽可能均匀分布,以九宫格方式选取控制点,并用地面检查点进行检验,使空间误差控制在0.5个像元以内,以便进行更为精确的校正。影像采用多项式变换模型(Poly2nomial)进行几何校正,次数为3次方,有10个控制点;投影类型为UTM投影,选取北纬49区墨卡托区域(UTMZone),椭球体和基准面都为WGS84;采用双线性插值法(Bi2linearInterpolation)进行像元灰度重采样,影像校正后像元的空间分辨率为30m。

在解译过程中,还收集了野外采样数据和洞庭湖周围行政区、1B10000地形图等辅助资料。

等利用分层分类法,通过对秋季

[8]

鄱阳湖典型湿地长序列TM影像进行解译分析,探讨了鄱阳湖典型湿面积地动态变化特征;张倩

等根据水体的波谱特

性以及MODIS数据的特点,分别采用了谱间关系法、归一化植被指数法和自组织神经网络算法进行水体提取研究,并分析对比了三种方法各自的优缺点;程磊

[9]

等以固原市周边水

体为研究对象,基于LandsatTM数据分别应用水体指数法、多波段谱间关系法、单波段阈值法等多种方法对研究区的水体进行识别提取。

本研究以LandsatTM遥感影像作为基础数据,采用单波段阈值分析法、多波段谱间关系法、水体指数法、植被指数法和目视解译等方法来提取洞庭湖水体范围,研究洞庭湖水体面积变化特征,探讨洞庭湖萎缩情况,以期为洞庭湖地区水文水资源研究与管理服务。

1 研究区概况

洞庭湖位于长江流域中游荆江河段南岸,在城陵矶附近与长江相连,通过松滋、太平、藕池,调弦(1958年已封堵),承纳长江和沅、澧、资、湘四水,具有沟通航运、调节江河径流、繁衍水产和改善生态环境等功能。湖区范围大约在28b30c-30b20cN,111b40c-13b10cE之间(图1),跨越湖南湖北两省的冲积平原和河湖水网,是我国的第二大淡水湖泊。湖区现有湿地面积约2625km2,调蓄容积167亿m3,分为南洞庭湖、东洞庭湖、西洞庭湖和横岭湖。每年由于洪水季节大量泥沙入湖淤积,形成了季节性淹水带、以敞水带、滞水低地为主的我国最大的湖泊湿地景观[10]。

2.2 研究方法

2.2.1 单波段阈值分析法

TM传感器的第五波段为中红外波段,几乎可全部被水体吸收,所以可以利用此特性进行水体解译。对于水陆界限对比较明显的图像,可以利用阈值分割的方法,确定分割水体的阈值,将水体范围提取出来。其基本思路是:如果一景图像由背景和被识别物体组成,物体与背景有不同的灰度值,以图像直方图的某一灰度为阈值将图像分成目标和背景两组并计算两组间的方差,当被分成的两组之间的方差达到最大值时,就以这个灰度值为阈值进行分割图像,进而对目标物体进行解译。Frazier[12]等对单波段阈值法有比较深入的研究,本方法的缺点是水体与非水体之间的过渡区域容易被忽略,因此无法提取细小水体。

2.2.2 多波段谱间关系法

TM遥感影像数据共有7个波段,不同的波段反映了地物不同的光谱特征信息,各个波段及组合分别适用于不同地

图1 研究区位置

Fig.1 Locationofthestudyarea

物的解译和分类。多波段谱间关系法正是利用遥感影像不同波段的光谱谱间差异特征进行水体信息的提取。杜云艳[13]等研究发现TM影像中,在常见地物中只有水体具有波段2与波段3的和大于波段4与波段5的和这一光谱特

生态与环境

历史上,洞庭湖水面一直处于萎缩2扩张的动态变化中。近100多年来,由于环湖地区人地矛盾加剧,水体面积急剧

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第13卷总第76期#南水北调与水利科技#2015年2月

征,因此利用这一谱间关系特征可以提取水体信息[10]。多波段谱间关系法利用关系式(1)进行水体的提取。

(band2+band3)-(band4+band5)>0二、第三、第四和第五波段。

(1)

式中:band2、band3、band4、band5分别为TM影像中的第

(1)总体观察。分析影像对判读目的任务的可判读性和各判读目标间的内在联系,观察各种直接判读标志在图像上的反映,从而可以把图像分成大类别和其他易于识别的地面特征。

(2)对比分析。包括多时域图像、多波段图像、多类型图像的对比分析和各判读标志的对比分析,其中,多波段图像对比有助于识别在某一波段上灰度相近但在其它波段上灰度差别较大的物体;多时域图像对比分析主要用于物体的动态变化情况的监测分析;而多类型图像对比分析则包括不同光源成像、不同成像方式、不同比例尺图像之间的对比分析。

(2)

此外,对不同波段图像进行合成,可以使图像上不同形态、类型的地物获得良好的显示效果。通常遥感影像处理系统都采用三色合成的原理生成彩色图像,即在3个通道上安置3个波段的图像,然后每个通道分别赋以红、绿、蓝色,叠合在一起形成彩色图像。其作用在于:综合选取各波段的特点扩展地物波段的差异性;表现差异显示的动态范围、扩展肉眼观察的可视性,提高地物的可判读性。2.2.3 水体指数法

归一化差异水体指数(NDWI)在1996年由McFeeters提出,该方法可以使遥感影像中的水体信息得到加强、非水体信息受到抑制,从而增强影像的对比度,有利于水体的进一步提取[14]。其计算公式为

NDWI=(Green-NIR)/(Green+NIR)近红外波段,即TM影像中的第四波段。

式中:Green为绿光波段,即TM影像中的第二波段;NIR为

2.2.4 植被指数法

植被指数法是指植被在TM影像第三波段大于第四波段的光谱亮度值,但其它地物第三波段的光谱亮度值小于第四波段,从而可以较为容易地把植被提取出来的遥感解译方法[15]。对于经过植被指数运算后的图像,可以通过阈值分割的方法将水体提取出来。归一化植被指数(NDVI)的计算公式如下:

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)光波段,即TM影像中的第三波段。

(3)

式中:NIR为近红外波段,即TM影像中的第四波段;R为红

3 结果与分析3.1 不同解译方法比较研究针对1993年10月12日TM影像,采用上述五种方法进行洞庭湖水面解译,结果见图2。

对比不同方法解译结果,可以发现:单波段阈值方法能够准确识别连续大范围水体,对于细小水体界限不能很好的区分出来(图2(a));多波段谱间关系法解译结果中,部分水

2.2.5 目视解译

目视解译主要采用以下两种方法。

图2 1993年10月12日TM影像解译结果

Fig.2 Fig.2TheinterpretationresultsofTMimagesonOctober12,1993

体处于高值区(白色,主要为淤积带),但城市和道路等建设用地大部分也处在高值区(图2(b)),这种情况从一定程度上反映了洞庭湖水体遥感解译的复杂性;水体指数方法可以提取洞庭湖绝大部分的水体,但其中混有部分山体阴影和居民地(图2(c));而植被指数法无法将水植低密度覆盖的混合区与水体区分开,会误将大量植被覆盖区识别为水体(图2(d));应用TM742(RGB)多波段合成图像时,城市呈品红色或紫色,草地淡绿色,森林深绿色(针叶林色调比阔叶林暗),水陆边界明显(图2(e)),把水体信息提取结果图作为背影与原地形图水体范围叠加在一起检验水体的提取效果,发现漏提和多提的水体比较少,效果非常理想。

为3次方即10个控制点进行几何校正。按照多波段合成目视解译的方法提取水体范围,并对解译结果进行矢量化,得到洞庭湖解译矢量图,见图3。

应用GIS软件对矢量图加载投影及坐标信息计算水体范围大小,得到不同时期洞庭湖水体面积:1993年10月12日为1604.29km2;2001年09月24日为848.73km2;2006年11月01日为414.32km2;2010年12月22日为330.92km2。解译结果显示枯水期洞庭湖水面面积呈显著递减趋势。

3.3 洞庭湖水体面积动态变化分析

本研究利用洞庭湖历史参考面积,以年为单位,按照以下公式计算洞庭湖萎缩比例

ASR=1-Ac

Ar

(4)

3.2 基于目视解译方法的洞庭湖水体面积动态变化

将1993年10月12日、2001年09月24日、2006年11月01日、2010年12月22日遥感影像数据影像上以九宫格方式选取控制点,采用多项式变换模型(Polynomial)且次数

式中:Ac为评估年湖泊水面面积;Ar为历史参考水面面积。本研究分别选取1949年(4350km2)、1978年(2691km2)洞

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生态与环境

崔 亮等#基于Landsat2TM影像的洞庭湖水面动态变化

图3 洞庭湖水体遥感解译结果

Fig.3 InterpretationresultsoftheremotesensingdataintheDongtingLake

庭湖面积为历史参考水面面积。

以1949年洞庭湖面积为历史参考水面面积,1993年以后洞庭湖萎缩严重,秋季平水期萎缩比例均超40%,2010年湖泊水体面积萎缩达到92.4%,仅为其原有面积的7.6%(表1);由于1978年洞庭湖面积已经缩小,因此以此为参考,1993年以后洞庭湖的萎缩幅度略小一些,即与1978年面积相比,到2010年洞庭湖枯水期萎缩比例达到88.3%,是1978年面积的12.3%。

表1 分别以1949年、1978年洞庭湖面积为参考1993年-2010年洞庭湖遥感解译萎缩比例变化

Tab.1 Interpretivewatersurfacearearesultsof

theDongtingLakebasedontheremotesensingdatafrom1993to2010withthedatain1949and1978asthereferencevalues年份1993200120062010

面积/

km2

1949年参考萎缩

比例(%)

62.380.590.592.4

1978年参考萎缩比例(%)41.869.985.388.3nese))

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1640.29848.73414.32330.92

4 结语

利用TM遥感图像研究发现,自20世纪90年代以来,洞庭湖萎缩严重,秋季平水期萎缩比例均超40%,21世纪以来洞庭湖水体面积继续呈减小的趋势。与1949年洞庭湖水体面积相比,2010年洞庭湖水体面积仅为其原有面积的7.6%;与1978年面积相比,到2010年洞庭湖水体面积是1978年的12.3%。近几年洞庭湖调蓄洪水能力仍在下降、减弱。不过,由于遥感卫星影像分辨率、校正产生的误差及时效性等方面的原因,本研究结果存在着一定的不足,为了更加全面科学的掌握洞庭湖水体面积多年变化,在未来的研究中应结合高精度、多时空遥感影像,配合地形数据加以校正,丰富现有研究结果。参考文献(References):

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