基于MODIS和GIS的洪水識(shí)別及淹沒區(qū)土地利用信息的提取*

張宏群，范偉，荀尚培，楊元建

(1.安徽省氣象科學(xué)研究所，安徽合肥230031;2.安徽省大氣科學(xué)與衛(wèi)星遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽合肥230031)

0 引言

洪水是當(dāng)前國(guó)際國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)發(fā)展面臨最嚴(yán)峻的問題之一?；春恿饔蚴俏覈?guó)重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)，由于地形及流域內(nèi)眾多的扇形支流，造成淮河流域成為我國(guó)七大江河中洪水災(zāi)害最頻繁、災(zāi)情最嚴(yán)重的河流之一?；春恿饔蜓雌诮邓卸易兟蚀螅瑯O容易形成洪澇災(zāi)害，對(duì)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)、人民生活和經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響很大。因此，對(duì)淮河流域洪水進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)于政府和有關(guān)部門科學(xué)調(diào)度沿淮行蓄洪區(qū)和制訂抗災(zāi)救災(zāi)決策等具有重要意義［1－2］。

我國(guó)目前用于洪水監(jiān)測(cè)的遙感資料有TM、SPOT、NOAA－AVHRR、SAR等。TM和SPOT影像具有多波段、多時(shí)相，分辨率適中(TM為30 m，SPOT為20 m)，可有效地獲取地面覆蓋信息和洪水信息，但時(shí)間分辨率較低(TM為16 d，SPOT為26 d)，掃描寬度較小(TM為185 km，SPOT為60 km)，且數(shù)據(jù)非免費(fèi)接收，不易獲得大范圍的同步監(jiān)測(cè)資料;NOAA衛(wèi)星能晝夜獲取信息，時(shí)間分辨率較高，可作為洪水動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的資料，但空間分辨率較低(1.1 km);利用機(jī)載側(cè)視雷達(dá)系統(tǒng)SAR，分辨率達(dá)10 m，甚至3 m，但影像獲取費(fèi)用很高，飛行受天氣影響大，在特大洪水應(yīng)急中才使用。在單一監(jiān)測(cè)平臺(tái)下，洪水監(jiān)測(cè)的遙感數(shù)據(jù)在空間、時(shí)間分辨率等方面存在一定的不足，制約了洪災(zāi)監(jiān)測(cè)信息對(duì)決策的時(shí)效性。彭定志等［3］利用免費(fèi)的、較高時(shí)空分辨率的MODIS數(shù)據(jù)，運(yùn)用GIS技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同土地利用類型的淹沒情況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為汛情的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和評(píng)估提供迅速、直觀、可靠的現(xiàn)狀和變化信息;李紀(jì)人［4］認(rèn)為GIS是洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估工作最主要的技術(shù)支撐之一，并介紹了GIS在洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估中的應(yīng)用。

本文針對(duì)衛(wèi)星遙感MODIS數(shù)據(jù)，首先介紹了基于MODIS的水體識(shí)別方法，其次針對(duì)淮河流域不同水域，應(yīng)用GIS技術(shù)并結(jié)合閾值法，提取了MODIS衛(wèi)星遙感的水體信息，最終準(zhǔn)確得到安徽省沿淮縣市洪水淹沒區(qū)土地利用信息，從而為災(zāi)情評(píng)估提供重要依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

以淮河流域安徽省沿淮12縣市為研究區(qū)，該區(qū)位于淮河中游(115°16.25'～118°25.87'E;29°58.48'～32°6.88'N)?；春恿饔虻靥幹袊?guó)南北氣候帶、高低緯度帶和陸海交互作用帶相復(fù)合的地區(qū)，致洪暴雨天氣系統(tǒng)復(fù)雜，發(fā)生頻繁，2007年淮河流域爆發(fā)了自1954年以來最強(qiáng)的洪水災(zāi)害。本文以此次洪災(zāi)為例，進(jìn)行洪水識(shí)別及淹沒區(qū)土地利用信息提取的方法研究。

2 資料來源和研究方法

2.1 資料來源

MODIS數(shù)據(jù)是美國(guó)國(guó)家航天局(NASA)免費(fèi)提供的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，其36個(gè)波段中2個(gè)波段分辨率是250 m，5個(gè)波段是500 m，其余29個(gè)波段是1 000 m。MODIS數(shù)據(jù)具有較高的時(shí)空分辨率，是當(dāng)前洪水監(jiān)測(cè)非常有效的遙感數(shù)據(jù)。安徽省大氣科學(xué)與衛(wèi)星遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室每天至少接收2幅包含全國(guó)的MODIS數(shù)據(jù)，為開展洪災(zāi)監(jiān)測(cè)評(píng)估提供了優(yōu)越的數(shù)據(jù)源和前提條件。土地利用數(shù)據(jù)從近年美國(guó)陸地衛(wèi)星的ETM數(shù)據(jù)通過計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別和目視判讀相結(jié)合的方法解譯，具有一定的準(zhǔn)確性和現(xiàn)勢(shì)性。安徽省沿淮縣市境界數(shù)據(jù)從國(guó)家1∶5萬基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)中提取。

2.2 研究方法

2.2.1 晴空和薄云下水體識(shí)別

洪澇災(zāi)害一般發(fā)生在晚春及夏季時(shí)分，地面的主要覆蓋物是水體、植被和土壤。在MODIS的通道1(CH1，光譜范圍:620～670 nm，分辨率500 m，下同)，植被具有低的反射率，而濕土壤與水體的反射率相近，也較低;在通道2(CH2，光譜范圍:841～876 nm，分辨率500 m，下同)，植被和土壤等陸地地物類型具有較高的反射率，而水體的反射率較低［5］。故可采用CH2與CH1的比值增強(qiáng)方案，識(shí)別晴空下水體。

對(duì)于薄云覆蓋下的水體識(shí)別，如在半透明云層(如:薄云)覆蓋地區(qū)，衛(wèi)星傳感器所接收到的信息中包括來自云和云下地表的信息以及大氣的路徑輻射(來自大氣中的除云之外的大氣輻射)。對(duì)于MODIS數(shù)據(jù)來說，在CH1和CH2中云的反射特性相似，而路徑輻射量也較少。在CH1中，水體反射值通常高于陸地，而CH2中陸地反射值大于水體。在CH2與CH1的比值圖像中，水體為低值，植被等為高值，其直方圖呈明顯的雙峰分布，并且兩峰能拉得開，因此選取適當(dāng)?shù)拈撝导纯勺R(shí)別薄云下的水體［6－7］。

2.2.2 洪水淹沒區(qū)土地利用信息的提取

洪水發(fā)生的季節(jié)獲取的MODIS數(shù)據(jù)完全晴空的時(shí)次很少，大部分MODIS數(shù)據(jù)都不同程度地受到薄云的影響。應(yīng)用上述簡(jiǎn)單而實(shí)用的水體識(shí)別方法——CH2/CH1比值方案，再結(jié)合GIS技術(shù)，針對(duì)淮河這一特定流域，不同水域選擇不同的閾值，能有效地識(shí)別晴空和薄云干擾下的水體。本文選取洪水泄洪前，泄洪期和退水期3個(gè)時(shí)相的MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行水體識(shí)別。具體地，首先在ArcGIS中把3時(shí)相的MODIS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成GIS柵格數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行嚴(yán)格的配準(zhǔn)，在CH2與CH1比值方案的基礎(chǔ)上結(jié)合閾值法識(shí)別水體。其次，將識(shí)別水體后的柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)，并疊加土地利用和縣市境界數(shù)據(jù)，進(jìn)行空間分析。最后，確定洪水淹沒區(qū)，按縣市提取洪水淹沒區(qū)土地利用信息，并計(jì)算各土地利用類型的面積。

32007 年安徽省沿淮縣市洪水淹沒區(qū)土地利用信息的提取

3.1 洪水淹沒區(qū)的確定

2007年6月29 日至7月25日安徽省淮河流域普降暴雨、大暴雨，局部地區(qū)特大暴雨，降水普遍偏多，比常年同期多1～2倍。受連續(xù)強(qiáng)降雨影響，淮河干流發(fā)生了1954年以來最大的全流域性大洪水，雖然安徽省沿淮啟用了蒙洼等9個(gè)行蓄洪區(qū)，但是淮河中游仍然持續(xù)高水位，潤(rùn)河集至汪集段超過歷史最高洪水位［8］。

本文以盡可能選擇晴空或受薄云影響小的MODIS數(shù)據(jù)為原則，選取2007年5月29日02時(shí)(2007－05－29 T 02:00)、2007年7月27日02時(shí)(2007－07－27 T 02:00)和2007年10月5日05時(shí)(2007－10－05 T 05:00)3時(shí)相的MODIS數(shù)據(jù)分別作為泄洪前、泄洪期和退水期應(yīng)用CH2/CH1比值方案進(jìn)行水體識(shí)別。由于CH2相比CH1，云的反射率更高，因此選擇在CH2上進(jìn)行閾值選取，從而去除云的影響。

具體做法是:①用某一時(shí)相MODIS的CH2數(shù)據(jù)Lay(c2)和CH1數(shù)據(jù)Lay(c1)，生成比值數(shù)據(jù)Lay(c2/c1)，c1和c2分別是CH1和CH2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成GIS柵格數(shù)據(jù)后的對(duì)應(yīng)值;②分別在Lay(c2)和Lay(c2/c1)中取完備性較高的云和水體樣本點(diǎn)，獲取消除云影響的閾值n1和識(shí)別水體的閾值n2，生成c2小于n1的數(shù)據(jù)Lay1(c2＜n1)和c2/c1小于n2的數(shù)據(jù)Lay2(c2/c1＜n2);③對(duì)數(shù)據(jù)Lay1和Lay2求與(共同部分)，即Lay3=Lay1(c2＜n1)^Lay2(c2/c1＜n2)，得到該時(shí)相的水體數(shù)據(jù)Lay3。

以2007－05－29 T 02:00相的水體數(shù)據(jù)作為泄洪前的本底參考水體，沿淮縣市泄洪期2007－07－27 T 02:00相和退水期2007－10－05 T 05:00相的洪水淹沒區(qū)，圖1中紅色部分。

圖1 沿淮縣市泄洪期(2007－07－27 T 02:00)和退水期(2007－10－05 T 05:00)的洪水淹沒區(qū)

3.2 淹沒區(qū)土地利用信息的提取

淹沒區(qū)確定后，在ArcGIS中疊加土地利用和沿淮縣市境界數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分析，分別得出泄洪期(2007－07－27 T 02:00)和退水期(2007－10－05 T 05:00)洪水淹沒區(qū)土地利用類型的空間分布和各土地利用類型的面積，分別見圖2、圖3和表1、表2。

圖2 泄洪期(2007－07－27 T 02:00)沿淮縣市洪水淹沒區(qū)土地利用分布圖

圖3 退水期(2007－10－05 T 05:00)沿淮縣市洪水淹沒區(qū)土地利用分布圖

表1 泄洪期(2007－07－27 T 02:00)沿淮縣市洪水淹沒區(qū)各土地利用類型的面積

表2 退水期(2007－10－05 T 05:00)沿淮縣市洪水淹沒區(qū)各土地利用類型的面積

從圖2和表1可以看出，泄洪期沿淮縣市啟用的9個(gè)行蓄洪區(qū)沿淮河干流分布，從土地利用類型看，洪水淹沒區(qū)多為地勢(shì)較低的農(nóng)用地、河渠和水庫(kù)，農(nóng)村居民點(diǎn)也占有較大比例，而地勢(shì)較高的林地和面積本來就不大的草地淹沒面積較小。從縣域看，潁上縣淹沒區(qū)最大，其次是阜南縣和霍邱縣。被淹的城鎮(zhèn)用地淮南市最大。從圖3和表2可以看出，退水期主要是淮河干流的行蓄洪區(qū)的洪水退掉了，離淮河干流較遠(yuǎn)的河渠水庫(kù)的洪水仍未退去。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2007年安徽沿淮縣市9個(gè)行蓄洪區(qū)被淹沒的耕地面積約為35 333 hm2，比2003年和1991年洪水淹沒區(qū)的耕地面積分別減少了18%和57%［9］，經(jīng)換算與2007－07－27 T 02:00淹沒區(qū)農(nóng)用地中耕地面積基本吻合。2007年淮河流域強(qiáng)暴雨引發(fā)了嚴(yán)重的洪水，其嚴(yán)重程度超過了2003年和1991年［10］，但由于政府及時(shí)科學(xué)調(diào)度沿淮行蓄洪區(qū)，2007年洪水淹沒區(qū)及災(zāi)害造成的損失比2003年和1991年都要小。

2007年6－7 月主汛期的暴雨帶主要位于淮河流域，而不是像通常那樣集中在長(zhǎng)江中下游，時(shí)間長(zhǎng)達(dá)30 d，超過2003年(持續(xù)20 d)［11］。由于降雨時(shí)間長(zhǎng)、強(qiáng)度大、范圍廣，降雨時(shí)空分布不均，導(dǎo)致淮河流域洪水水位高、流量大，高水位持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，干支流洪水并發(fā)，洪水組合惡劣。雖然淮河干流經(jīng)過了大規(guī)模的治理，2007年洪水期間沿淮啟用了蒙洼等9個(gè)行蓄洪區(qū)，但淮河中游仍然持續(xù)高水位，表明淮河流域洪水災(zāi)害較為嚴(yán)重。其中主要原因有:①淮河洪水來量大與河道安全承泄能力小的矛盾突出;②淮河洪水水位高與淮河北岸地勢(shì)低的矛盾突出;③行蓄洪區(qū)運(yùn)用與區(qū)內(nèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的矛盾突出。目前處理上述3個(gè)矛盾仍十分困難，淮河出現(xiàn)洪水災(zāi)害的可能性仍然較大，洪水管理在相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間里仍是流域管理工作面臨的首要任務(wù)［12－13］。

4 結(jié)論和討論

(1)針對(duì)淮河流域這一特定區(qū)域，在考慮MODIS CH2和CH1比值的基礎(chǔ)上還運(yùn)用了閾值法，針對(duì)淮河流域不同水域，選擇不同的閾值，提取水體信息，得到了較好的識(shí)別結(jié)果和很好的驗(yàn)證。因此用這種方法不僅能有效地識(shí)別晴空條件下的水體，而且對(duì)薄云覆蓋下的水體也有較好的識(shí)別效果，在一定程度上克服了洪水監(jiān)測(cè)中可見光、紅外傳感器本身的缺憾，提高了MODIS數(shù)據(jù)的利用率。

(2)利用MODIS數(shù)據(jù)晴空水體和薄云下水體識(shí)別算法，以2007年安徽省沿淮縣市為例，進(jìn)行水體識(shí)別，確定洪水淹沒區(qū)，在GIS中按縣市提取淹沒區(qū)土地利用的信息，為災(zāi)情評(píng)估提供依據(jù)，取得了較好的效果。研究成果業(yè)已以ArcGIS為平臺(tái)，建成模型，為防災(zāi)減災(zāi)業(yè)務(wù)服務(wù)。

(3)由于安徽省境內(nèi)的淮河流域地勢(shì)平緩，現(xiàn)有數(shù)字高程模型(DEM)精度很難滿足GIS中淹沒區(qū)水深分布的分析。隨著遙感和GIS技術(shù)的發(fā)展，更高時(shí)空精度的衛(wèi)星及其它遙感數(shù)據(jù)和DEM的產(chǎn)生，以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的不斷完善，在本文研究成果的業(yè)務(wù)模型中加入這些數(shù)據(jù)進(jìn)行水深分析，將會(huì)更好地為政府相關(guān)部門的災(zāi)情預(yù)測(cè)和評(píng)估以及防災(zāi)救災(zāi)工作提供依據(jù)。

［1］戴昌達(dá)，唐伶俐，王文，等．我國(guó)洪澇災(zāi)害加劇的主要因素與進(jìn)一步抗洪減災(zāi)應(yīng)取的對(duì)策［J］．自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，1998，7(2):45－52．

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