基于遙感與GIS的中國(guó)湖泊形態(tài)分析

劉蕾， 臧淑英， 邵田田， 魏錦宏， 宋開(kāi)山

(1.中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所，長(zhǎng)春 130102；2.哈爾濱師范大學(xué)黑龍江省普通高等學(xué)校地理環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，哈爾濱 150025; 3.黑龍江第三測(cè)繪工程院， 哈爾濱 150025)

基于遙感與GIS的中國(guó)湖泊形態(tài)分析

劉蕾1,2,3， 臧淑英2， 邵田田1， 魏錦宏1， 宋開(kāi)山1

(1.中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所，長(zhǎng)春 130102；2.哈爾濱師范大學(xué)黑龍江省普通高等學(xué)校地理環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，哈爾濱 150025; 3.黑龍江第三測(cè)繪工程院， 哈爾濱 150025)

基于2010年Landsat TM/ETM數(shù)據(jù)，結(jié)合Google Earth影像和其他資料，采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?，?0 m的分割尺度對(duì)圖像進(jìn)行分割，并通過(guò)比值指數(shù)、歸一化差值水體指數(shù)及譜間關(guān)系等指數(shù)來(lái)提取水體信息，將水體分為河渠、湖泊及水庫(kù)坑塘3類，并對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，最終得到中國(guó)湖泊空間分布信息；以此為基礎(chǔ)，計(jì)算出反映湖泊形態(tài)的景觀指數(shù)(如形狀指數(shù)、近圓形指數(shù)及分維數(shù)等)，并結(jié)合湖泊的面積和湖泊岸線長(zhǎng)度來(lái)說(shuō)明湖泊的基本狀況及其形狀的復(fù)雜程度。結(jié)果表明：利用面向?qū)ο蠓诸惙椒梢缘玫捷^高的分類精度，3種類型水體分類的總精度為93%，湖泊分類精度達(dá)到90%以上；在中國(guó)內(nèi)陸，面積大于1.0 km2的自然湖泊2 477個(gè)，總面積約77 934.72 km2；在5個(gè)湖區(qū)中，青藏高原湖區(qū)的湖泊面積最大，占湖泊總面積的54.34%，其形狀指數(shù)和分維數(shù)均值為最小，湖泊形態(tài)比較簡(jiǎn)單；東部平原湖區(qū)降雨充沛，水系發(fā)達(dá)，其形狀指數(shù)和分維數(shù)均值最大，湖泊岸線更加曲折，形態(tài)復(fù)雜多變；通過(guò)分析得出，形狀指數(shù)與分維數(shù)有明顯的相關(guān)性(R2= 0.95)，湖泊岸線分維數(shù)值越高，其形狀指數(shù)越大，岸線越復(fù)雜。

湖泊形態(tài)；形狀指數(shù)；分維數(shù)；湖區(qū)；遙感

0 引言

湖泊是陸地上水圈的重要組成部分，同時(shí)與自然界中的水分循環(huán)關(guān)系密切。湖泊空間分布情況在一定程度上反映了內(nèi)陸水資源的存儲(chǔ)和利用情況[1]。它的波動(dòng)或變化也體現(xiàn)了氣候變化和人類活動(dòng)等對(duì)水體循環(huán)、物質(zhì)遷移以及生態(tài)系統(tǒng)變化的影響。湖泊的形態(tài)特征變化是在多種因素作用下形成的，過(guò)程比較復(fù)雜。在湖泊的發(fā)展過(guò)程中，其形態(tài)也不斷變化[2]。因此，分析湖泊形態(tài)特征，不僅對(duì)研究湖泊水文、湖泊中物質(zhì)的輸入輸出以及湖泊理化性質(zhì)變化有重要意義，同時(shí)也可以為開(kāi)發(fā)、利用和保護(hù)湖泊資源提供理論依據(jù)。

目前對(duì)湖泊形態(tài)的研究最主要集中在面積動(dòng)態(tài)變化和湖泊岸線形態(tài)這2方面。有學(xué)者對(duì)典型湖泊動(dòng)態(tài)變化及其成因進(jìn)行了分析[3-6]；還有學(xué)者應(yīng)用分形理論對(duì)湖泊岸線變化進(jìn)行分析，描述了湖泊岸線的動(dòng)態(tài)變化，分別計(jì)算了湖泊岸線發(fā)育系數(shù)和湖泊岸線分維數(shù)，用以表明湖泊形態(tài)的動(dòng)態(tài)變化[7-8]；還有部分學(xué)者研究了湖泊的面積及湖岸線長(zhǎng)度，并準(zhǔn)確特征化了這2個(gè)物理性質(zhì)，研究了影響湖泊岸線變化的環(huán)境因素及人為因素，分析了湖泊岸線變化與湖泊生物的關(guān)系[9]；此外還有一些研究通過(guò)計(jì)算湖泊形態(tài)指數(shù)與水質(zhì)的關(guān)系，分析湖泊形態(tài)對(duì)湖泊水質(zhì)的影響[10-11]。這些研究大都針對(duì)某一地區(qū)典型湖泊，很少進(jìn)行大范圍不同區(qū)域湖泊形態(tài)特征的定量研究及對(duì)比分析。

衛(wèi)星遙感具有覆蓋范圍廣、監(jiān)測(cè)頻次高、人力和物力成本低等優(yōu)勢(shì)，為大范圍水體實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供基礎(chǔ)。本文結(jié)合遙感影像數(shù)據(jù)，利用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄌ崛≈袊?guó)湖泊空間分布信息?；贕IS技術(shù)計(jì)算反映湖泊形態(tài)的景觀指數(shù)，對(duì)比不同區(qū)域湖泊形態(tài)指數(shù)間的關(guān)系，分析中國(guó)不同地區(qū)湖泊形態(tài)上的差異。為定量刻畫(huà)內(nèi)陸水體的形態(tài)特征提供參考，對(duì)分析湖泊中物質(zhì)能量的流動(dòng)有指導(dǎo)意義。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 湖泊信息提取

使用的數(shù)據(jù)主要以空間分辨率為30 m的Landsat TM/ETM為主，圖像時(shí)相是2010年，盡量選擇春、秋季節(jié)的圖像。每景圖像平均云量盡量小于10%，個(gè)別地方受云量影響較大，不能獲得規(guī)定季節(jié)圖像的，則選用2011或2009年的合適數(shù)據(jù)。根據(jù)該規(guī)則，在美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局的地球資源觀測(cè)與科學(xué)(USGS/EROS)中心共獲取了覆蓋中國(guó)的Landsat TM和ETM圖像545景。

基于面向?qū)ο蠓诸惙椒?，利用多尺度分割得到影像?duì)象，并建立對(duì)象主要的層次結(jié)構(gòu)特征，計(jì)算獲得對(duì)象幾何、光譜及拓?fù)涮卣鞯?。利用?duì)象特征來(lái)建立分類規(guī)則，再根據(jù)不同對(duì)象間信息相互傳遞與合并完成影像分類，可以有效地克服基于像元層次的不足[12]。多尺度分割是從一個(gè)像元開(kāi)始，依據(jù)影像的異質(zhì)性采取從下到上區(qū)域合并的方法得到對(duì)象，是內(nèi)部?jī)?yōu)化的過(guò)程[13]。影像的異質(zhì)性則是通過(guò)對(duì)象形狀及光譜的差異來(lái)確定的，形狀異質(zhì)性由緊湊度及光滑度來(lái)衡量。設(shè)置較大的分割尺度，就有較多像元被合并，最后得到較大面積對(duì)象；分割尺度越小，對(duì)象面積就越小，越有利于小面積的地物提取[14]。

確立解譯影像的地物類型，即分類系統(tǒng)?？梢圆捎闷渌F(xiàn)有的分類系統(tǒng)，也可以根據(jù)自己研究的具體對(duì)象來(lái)規(guī)劃分類系統(tǒng)。本文主要研究湖泊形態(tài)的變化，因此先提取水體，然后劃分為3類：河渠、湖泊及水庫(kù)坑塘。根據(jù)影像的紋理特征、光譜特征、形狀、密度、大小、空間分布及色調(diào)等信息建立以面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ慕庾g標(biāo)志。本文主要選擇了TM5(R)4(G)3(B)和TM4(R)3(G)2(B)波段合成，綜合進(jìn)行遙感解譯。該波段組合對(duì)水的反應(yīng)比較強(qiáng)烈，有利于分辨不同類型水體信息。表1為各類型在TM圖像上較為明顯的解譯標(biāo)志。

表1 TM遙感影像解譯標(biāo)志Tab.1 Signs of classification on TM remote sensing imageries

應(yīng)用面向?qū)ο骵Congition8.64分類軟件對(duì)TM圖像進(jìn)行多分辨率分割，經(jīng)過(guò)反復(fù)實(shí)驗(yàn)，確定分割中輸入的參數(shù)，即尺度(scale)為30，形狀(shape)為0.1，光滑度(smoothness)為0.5，緊湊度(compactness)為0.5。根據(jù)水體的光譜特征，利用歸一化差值水體指數(shù)(normalized difference index，NDWI)(TM2-TM4)/(TM2+TM4)、波段比值TM4/TM2及譜間關(guān)系(TM2+TM3)>(TM4+TM5)等指數(shù)[15-18]。分類過(guò)程中，用以上2個(gè)或者多個(gè)指數(shù)結(jié)合其他波段信息和空間信息構(gòu)建隸屬函數(shù)，更好地提取水體信息[19-20]。根據(jù)提取對(duì)象的長(zhǎng)寬比和面積等信息，區(qū)分湖泊、河渠及水庫(kù)坑塘。在完成解譯基礎(chǔ)上，對(duì)錯(cuò)分或者漏分的對(duì)象進(jìn)行手工編輯。此外，對(duì)由于陰影的影響而無(wú)法區(qū)分的水體，則用手工分類方法將其區(qū)分出來(lái)[21]。

由于覆蓋研究區(qū)的是多景TM圖像，因此對(duì)于每一景圖像的分類結(jié)果，需要進(jìn)行拼接和檢查拓?fù)潢P(guān)系等。在eCognition8.64軟件中完成解譯工作，導(dǎo)出矢量文件。在ArcGIS中對(duì)每種類型進(jìn)行編碼，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行拼接及拓?fù)錂z查，得到水體分類結(jié)果，從中提取最終的湖泊空間分布信息。

1.2 精度評(píng)價(jià)

精度評(píng)價(jià)是遙感圖像分類的重要步驟[22]。目前，最常用的精度評(píng)價(jià)方法是誤差矩陣統(tǒng)計(jì)法。在Google Earth上隨機(jī)選擇驗(yàn)證樣本，樣本均勻分布，并確定其類型。一共選擇了300個(gè)樣本檢驗(yàn)圖像的解譯結(jié)果，以評(píng)價(jià)解譯精度[23]。

1.3 景觀指數(shù)計(jì)算

景觀指數(shù)可以對(duì)景觀格局信息高度綜合，定量反映其空間配置和組成結(jié)構(gòu)等特征[24]?；谶b感與GIS技術(shù)，利用中國(guó)湖泊分布信息計(jì)算景觀指數(shù)，分析中國(guó)湖泊形態(tài)特征。

1)湖泊面積(area，A)是計(jì)算其他指數(shù)的基礎(chǔ)。對(duì)湖泊作為聚集地的物種數(shù)量、豐富度及食物鏈等有制約作用。區(qū)域大小間的差異可以反映營(yíng)養(yǎng)，種類和能量等信息的差別。

2)湖泊周長(zhǎng)(perimeter，P)是計(jì)算得到其他指數(shù)的基礎(chǔ)。

3)近圓形指數(shù)(related circumscribing circle，RCC)表示湖泊形狀的指數(shù)，是與湖泊面積及其最小外接圓面積的比較值有關(guān)。其數(shù)值越大，表示湖泊越顯狹長(zhǎng)。其計(jì)算公式為

(1)

式中：A為湖泊面積；AS為湖泊最小外接圓的面積。

4)形狀指數(shù)(shape index，SI)是將湖泊形狀與相同面積的圓比較的值，即湖泊的緊湊度，有時(shí)也稱岸線的發(fā)育系數(shù)(shoreline development index，SDI)。它代表了湖泊岸線的不規(guī)則性。岸線越不規(guī)則，其湖泊岸線越曲折多變，岸線的發(fā)育系數(shù)越大，越有利于種植水生植物及養(yǎng)殖魚(yú)類的開(kāi)發(fā)。岸線的發(fā)育系數(shù)能夠把其岸線長(zhǎng)度與輸入的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)聯(lián)系起來(lái)，是描述湖泊岸線范圍的形態(tài)指數(shù)。在區(qū)分不同湖泊和評(píng)價(jià)湖泊的沿岸帶重要程度等方面運(yùn)用廣泛[9]。其計(jì)算公式為

(2)

式中P為湖泊周長(zhǎng)。

5)分維數(shù)(fractal dimension，F(xiàn)D)是表明湖泊形態(tài)復(fù)雜程度的指數(shù)[25]。分形維數(shù)在[1，2]范圍內(nèi)，其值越接近1，湖泊的相似性越強(qiáng)，形狀也越整齊，幾何形態(tài)越簡(jiǎn)單，說(shuō)明有較大的干擾；相反，分形維數(shù)越趨于2，湖泊的相似性越差，形狀越不規(guī)則，幾何形態(tài)越為復(fù)雜，說(shuō)明有較小的干擾。分維數(shù)FD計(jì)算公式為

(3)

1.4 中國(guó)湖泊分區(qū)

結(jié)合自然環(huán)境和地理區(qū)域等特征，將中國(guó)分成5個(gè)湖泊區(qū)[26]：①青藏高原湖區(qū)(包括西藏和青海)；②蒙新高原湖區(qū)(包括新疆、內(nèi)蒙古、寧夏、甘肅、陜西及山西)；③云貴高原湖區(qū)(包括四川、云南及貴州)；④東北平原與山地湖區(qū)(包括吉林、黑龍江、遼寧及內(nèi)蒙古東四盟)；⑤東部平原湖區(qū)(湖南、湖北、江西、重慶、河南、安徽、江蘇、山東、上海、河北、天津、北京、浙江、香港、臺(tái)灣、澳門(mén)、廣東、福建、海南及廣西)。5個(gè)湖區(qū)突出了我國(guó)地貌和氣候特點(diǎn)，同時(shí)也反映了湖泊的區(qū)域特點(diǎn)。結(jié)合5大湖區(qū)的區(qū)域特征，便于分析中國(guó)湖泊形態(tài)的分布特點(diǎn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 分類精度

根據(jù)精度評(píng)價(jià)，得到3種類型水體分類結(jié)果(表2)。3種類型水體的分類精度都較高，總精度為93.00%，Kappa為0.89。由于影像時(shí)相等問(wèn)題，

表2 分類精度評(píng)價(jià)Tab.2 Classification accuracy assessment

分類過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)分、漏分誤差，自動(dòng)提取后已經(jīng)進(jìn)行了人工修改。湖泊提取的用戶和制圖精度也達(dá)到90%以上。能夠較精確地反映中國(guó)湖泊的分布情況。

2.2 數(shù)量與面積

中國(guó)湖泊面積大于1.0 km2天然湖泊共2 477個(gè)，總面積77 934.72 km2，約占全國(guó)土地面積的0.8%，分別分布在我國(guó)的五大湖區(qū)，如圖1所示。

圖1 中國(guó)湖泊分布(湖泊面積>1 km2)

其中大于1 000 km2的大型湖泊有8個(gè)(平均2 065.84 km2/個(gè))，青海湖為我國(guó)面積最大的湖泊；面積在[1,10] km2之間的湖泊1 785個(gè)(平均3.11 km2/個(gè))；(10,50] km2的湖泊436個(gè)(平均22.85 km2/個(gè))；(50,100] km2的湖泊108個(gè)(平均69.60 km2/個(gè))；(100,500] km2的湖泊123個(gè)(平均208.22 km2/個(gè))；(500,1 000] km2的湖泊17個(gè)(平均750.70 km2/個(gè))；湖泊的面積和數(shù)量并不成正比關(guān)系(圖2)。

圖2 不同級(jí)別湖泊面積和數(shù)量對(duì)比Fig.2 Contrast of different level of lake

在5個(gè)湖區(qū)中，青藏高原湖區(qū)擁有湖泊面積和數(shù)量最多，累積面積42 357.96 km2，共有1 056個(gè)，分別占全國(guó)湖泊總面積及數(shù)量的54.35%和42.63%，其中大于10 km2的湖泊374個(gè)，累積面積40 095.26 km2。其次是東部平原湖泊區(qū)，累積面積19 054.93 km2，共有759個(gè)，占其總面積及數(shù)量的24.45%和30.64%，其中大于10 km2的湖泊170個(gè)，累積面積17 231.07 km2。蒙新高原湖泊區(qū)湖泊共255個(gè)，總面積8 513.54 km2，大于10 km2的68個(gè)，面積7 943.09 km2。東北平原和山地湖區(qū)湖泊共348個(gè)，總面積6 674.86 km2，大于10 km2的61個(gè)，面積5 892.73 km2。云貴高原湖泊區(qū)的數(shù)量最少，僅59個(gè)，累積1 333.43 km2，其中大于10 km2的19個(gè)，面積1 219.02 km2(表3)。

表3 五大湖區(qū)湖泊面積和數(shù)量對(duì)比Tab.3 Statistics of lake area and number in five lake districts

2.3 分布特點(diǎn)

由于自然地理環(huán)境的影響，我國(guó)5個(gè)湖區(qū)出現(xiàn)了不同的湖泊空間分布特征[27]。從濕熱多雨的南部到寒冷干燥的北部，從東部沿海地區(qū)到高海拔的青藏高原地區(qū)，都分布著湖泊，甚至在干旱少雨的沙漠地區(qū)也有部分湖泊，湖泊呈不均勻的空間分布特征(圖1)。青藏高原與東部平原湖區(qū)湖泊總面積為61 412.89 km2，共有1 815個(gè)湖泊，占全國(guó)湖泊總面積及數(shù)量的78.80%和73.27%。2個(gè)湖區(qū)的湖泊分布最集中，為東西2大湖群。蒙新高原、東北平原與山地、云貴高原湖區(qū)僅有662個(gè)湖泊，總面積16 521.83 km2。尤其是云貴高原湖區(qū)，是我國(guó)湖區(qū)中湖泊的面積最小、數(shù)量最少的湖區(qū)。

2.4 湖泊形態(tài)特征

根據(jù)景觀指數(shù)公式(1)—(3)，計(jì)算湖泊的形態(tài)指數(shù)(近圓形指數(shù)、形狀指數(shù)、分維數(shù))，得到湖泊形態(tài)的分布情況(圖3)。

圖3 中國(guó)湖泊近圓形指數(shù)(上)、形狀指數(shù)(中)及分維數(shù)(下)分布Fig.3 Distribution of related circumscribing circle(above),shape index(middle) and fractal dimension(below) in China

統(tǒng)計(jì)對(duì)比5個(gè)湖區(qū)湖泊形態(tài)指數(shù)的差異(圖4)。

圖4 五大湖區(qū)各形態(tài)指數(shù)箱型圖

Fig.4 Box-whisker plots of each morphological index in five lake districts

部分面積較大湖泊(如青海湖和太湖等)的近圓形指數(shù)相對(duì)較小，這些湖泊在形態(tài)上更接近圓形。在中國(guó)2 477個(gè)湖泊中，近圓形指數(shù)小于0.6的湖泊共有882個(gè)，占35.61%，這些湖泊形態(tài)上基本趨近于圓形。東北平原湖區(qū)近圓形指數(shù)小于0.6的湖泊占該區(qū)湖泊總數(shù)的48.28%，蒙新湖區(qū)44.71%，青藏高原湖區(qū)41%，形態(tài)上接近圓形的湖泊相對(duì)較多；而云貴高原湖區(qū)和東部平原湖區(qū)近圓形指數(shù)小于0.6的湖泊相對(duì)較少，僅分別占28.81%和19.76%。

形狀指數(shù)和分維數(shù)表明了湖泊岸線的復(fù)雜程度，青藏高原湖區(qū)湖泊形狀指數(shù)小于3.77的湖泊數(shù)量占該區(qū)湖泊總數(shù)的96.02%，分維數(shù)小于1.11的湖泊數(shù)占69.89%，湖泊形態(tài)上多表現(xiàn)為簡(jiǎn)單。而東部平原湖區(qū)湖泊形狀指數(shù)小于3.77的湖泊數(shù)量占該區(qū)湖泊總數(shù)的65.35%，分維數(shù)小于1.11的湖泊數(shù)占27.4%，與青藏高原區(qū)相差較大，該區(qū)湖泊形態(tài)更加復(fù)雜多變。青藏高原湖區(qū)基本上屬于內(nèi)流區(qū)，在干旱半干旱的氣候條件下，湖泊多為封閉的咸水湖或者鹽湖。其形狀指數(shù)均值為2.24，分維數(shù)均值為1.09，相對(duì)其他湖區(qū)最小，該區(qū)湖泊在形態(tài)上比較簡(jiǎn)單。而東部平原湖區(qū)處于亞洲季風(fēng)氣候區(qū)，屬于外流區(qū)，降水較充沛，湖泊表現(xiàn)為外流淡水湖。其形狀指數(shù)均值為3.77，分維數(shù)均值為1.14。隨著岸線分維數(shù)值的增加，湖泊岸線越曲折，幾何形態(tài)也越復(fù)雜。東部平原湖區(qū)水系比較發(fā)達(dá)，也造成其湖泊形態(tài)復(fù)雜多變。而蒙新湖區(qū)、東北湖區(qū)及云貴湖區(qū)湖泊形態(tài)差異并不明顯。

將湖泊的形狀指數(shù)和分維數(shù)進(jìn)行指數(shù)擬合(圖5)，二者高度相關(guān)(R2=0.95)，表明湖泊的形狀指數(shù)與分維數(shù)有明顯的相關(guān)性。湖泊形狀指數(shù)越大，湖泊岸線分形維數(shù)越高，岸線越復(fù)雜多變，湖泊沿岸帶的物種多樣性越高。湖泊形態(tài)越復(fù)雜，其相應(yīng)沿岸的面積也較大，與其他地物類型的接觸面也越大，湖泊中物質(zhì)能量流動(dòng)越頻繁，可以支持更大的湖泊初級(jí)生產(chǎn)能力的增長(zhǎng)[5]。

圖5 形狀指數(shù)與分維數(shù)關(guān)系Fig.5 Relationship of shape index and fractal dimension

3 結(jié)論

本文將遙感與GIS手段相結(jié)合，突破了以往湖泊形態(tài)研究的困難，能夠更加有效快速地提取地物信息，來(lái)定量分析大范圍區(qū)域內(nèi)的湖泊形態(tài)特征。結(jié)果表明：

1)基于面向?qū)ο蠓诸惙椒?，得到水體分類精度較高，3種類型水體分類總精度為93.00%，其中湖泊分類精度達(dá)90%以上。

2)湖泊空間分布不均勻。5個(gè)湖區(qū)中，擁有湖泊面積最大和數(shù)量最多的湖區(qū)均是青藏高原湖區(qū)，其次是東部平原湖區(qū)，而云貴高原湖區(qū)的湖泊數(shù)量最少和面積最小。

3)湖泊形態(tài)特征表現(xiàn)出明顯的區(qū)域特點(diǎn)。擁有湖泊最多的青藏高原和東部平原2大湖區(qū)，湖泊形態(tài)上表現(xiàn)出不同趨勢(shì)，青藏高原湖區(qū)湖泊形態(tài)相對(duì)簡(jiǎn)單，湖泊岸線平滑，而東部平原湖區(qū)臨海，河流水系發(fā)達(dá)，湖泊岸線更加曲折。

4)湖泊的分維數(shù)與形狀指數(shù)相關(guān)性較高(R2= 0.95)，湖泊岸線分維數(shù)值越高，形狀指數(shù)越大，岸線越復(fù)雜。湖泊形態(tài)越復(fù)雜，與沿岸帶的接觸范圍越大，營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)來(lái)源越多，湖泊中物質(zhì)能量的流動(dòng)也越頻繁，湖水較肥沃，湖中生物更豐富。

5)本文的相關(guān)研究成果將為進(jìn)一步深入分析湖泊中物質(zhì)能量的輸入輸出及湖泊的營(yíng)養(yǎng)狀況提供理論依據(jù)，并為湖泊形態(tài)變化監(jiān)測(cè)提供技術(shù)支持。

[1] 中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院.湖泊生態(tài)安全調(diào)查與評(píng)估[M].北京:科學(xué)出版社,2012:1-19. Chinese Research Academy of Environmental Sciences.Investigation and Evaluation of Lake Ecological Security[M].Beijing:Science Press,2012:1-19.

[2] 霍雨.鄱陽(yáng)湖形態(tài)特征及其對(duì)流域水沙變化響應(yīng)研究[D].南京:南京大學(xué),2011. Huo Y.Poyang Lake Morphological Characteristics and Its Response to Runoff and Sediment of Poyang Lake Basin[D].Nanjing:Nanjing University,2011.

[3] 閆強(qiáng),廖靜娟,沈國(guó)狀.近40年烏蘭烏拉湖變化的遙感分析與水文模型模擬[J].國(guó)土資源遙感,2014,26(1):152-157.doi:10.6046/gtzyyg.2014.01.26. Yan Q,Liao J J,Shen G Z.Remote sensing analysis and simulation of change of Ulan UI Lake in the past 40 years[J].Remote Sensing for Land and Resources,2014,26(1):152-157.doi:10.6046/gtzyyg.2014.01.26.

[4] 紀(jì)鵬,郭華東,張露.近20年西昆侖地區(qū)冰川動(dòng)態(tài)變化遙感研究[J].國(guó)土資源遙感,2013,25(1):93-98.doi:10.6046/gtzyyg.2013.01.17. Ji P,Guo H D,Zhang L.Remote sensing study of glacier dynamic change in West Kunlun Mountains in the past 20 years[J].Remote Sensing for Land and Resources,2013,25(1):93-98.doi:10.6046/gtzyyg.2013.01.17.

[5] 黃衛(wèi)東,廖靜娟,沈國(guó)狀.近40年西藏那曲南部湖泊變化及其成因探討[J].國(guó)土資源遙感,2012,24(3):122-128.doi:10.6046/gtzyyg.2012.03.22. Huang W D,Liao J J,Shen G Z.Lake change in past 40 years in the southern Nagqu District of Tibet and analysis of its driving forces[J].Remote Sensing for Land and Resources,2012,24(3):122-128.doi:10.6046/gtzyyg.2012.03.22.

[6] 曾光,高會(huì)軍,朱剛.近32年塔里木盆地與準(zhǔn)噶爾盆地濕地演化遙感分析[J].國(guó)土資源遙感,2013,25(3):118-123.doi:10.6046/gtzyyg.2013.03.20. Zeng G,Gao H J,Zhu G.Analysis of wetlands evolution process between Tarim Basin and Junggar Basin in the past 32 years[J].Remote Sensing for Land and Resources,2013,25(3):118-123.doi:10.6046/gtzyyg.2013.03.20.

[7] 李新國(guó),江南,王紅娟,等.近30年來(lái)太湖流域湖泊岸線形態(tài)動(dòng)態(tài)變化[J].湖泊科學(xué),2005,17(4):294-298. Li X G,Jiang N,Wang H J,et al.Dynamic changes of lake shorelines morphology in the Taihu Basin during the past 30 years[J].Journal of Lake Sciences,2005,17(4):294-298.

[8] 王紅娟,姜加虎,李新國(guó).岱海湖泊岸線形態(tài)變化研究[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境,2006,15(5):674-677. Wang H J,Jiang J H,Li X G.Study on changes of lake shoreline morphology in Daihai Lake[J].Resources and Environment in the Yangtze Basin,2006,15(5):674-677.

[9] 潘文斌,黎道豐,唐濤,等.湖泊岸線分形特征及其生態(tài)學(xué)意義[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2003,23(12):2728-2735. Pan W B,Li D F,Tang T,et al.The fractal character of lake shoreline and its ecological implication[J].Acta Ecologica Sinica,2003,23(12):2728-2735.

[10]Moses S A,Janaki L,Joseph S,et al.Influence of lake morphology on water quality[J].Environmental Monitoring and Assessment,2011,182(1/4):443-454.

[11]Thierfelder T.The morphology of landscape elements as predictors of water quality in glacial/boreal lakes[J].Journal of Hydrology,1998,207(3/4):189-203.

[12]陳云浩,馮通,史培軍,等.基于面向?qū)ο蠛鸵?guī)則的遙感影像分類研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版,2006,31(4):317-320. Chen Y H,Feng T,Shi P J,et al.Classification of remote sensing image based on object oriented and class rules[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2006,31(4):317-320.[13]林川,宮兆寧,趙文吉.基于中分辨率TM數(shù)據(jù)的濕地水生植被提取[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2010,30(23):6460-6469. Lin C,Gong Z N,Zhao W J.The extraction of wetland hydrophytes types based on medium resolution TM data[J].Acta Ecologica Sinica,2010,30(23):6460-6469.

[14]沈金祥,楊遼,陳曦,等.面向?qū)ο蟮纳絽^(qū)湖泊信息自動(dòng)提取方法[J].國(guó)土資源遙感,2012,24(3):84-91.doi:10.6046/gtzyyg.2012.03.16. Shen J X,Yang L,Chen X,et al.A method for object-oriented automatic extraction of lakes in the mountain area from remote sensing image[J].Remote Sensing for Land and Resources,2012,24(3):84-91.doi:10.6046/gtzyyg.2012.03.16.

[15]McFeeters S K.The use of normalized difference water index(NDWI) in the delineation of open water features[J].International Journal of Remote Sensing,1996,17(7):1425-1432.

[16]Jiang Z L,Qi J G,Su S L,et al.Water body delineation using index composition and HIS transformation[J].International Journal of Remote Sensing,2012,33(11):3402-3421.

[17]Xu H Q.Modification of normalized difference water index(NDWI)to enhance open water features in remotely sensed imagery[J].International Journal of Remote Sensing,2006,27(14):3025-3033.

[18]Verpoorter C,Kutser T,Tranvik L.Automated mapping of water bodies using Landsat multispectral data[J].Limnology and Oceanography:Methods,2012,10(12):1037-1050.

[19]Feyisa G L,Meilby H,Fensholt R,et al.Automated water extraction index:A new technique for surface water mapping using Landsat imagery[J].Remote Sensing of Environment,2014,140:23-35.

[20]Sheng Y W,Shan C A,Smith L C.Automated image registration for hydrologic change detection in the lake-rich arctic[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2008,5(3):414-418.

[21]宋開(kāi)山,劉蕾,呂冬梅,等.基于Landsat-TM和MODIS的非洲水體分布格局研究[J].熱帶地理,2014,34(3):302-307. Song K S,Liu L,Lü D M,et al.Distribution pattern of African surface water based on Landsat-TM and MODIS imagery[J].Tropical Geography,2014,34(3):302-307.

[22]劉蕾,臧淑英,那曉東,等.兼容光學(xué)雷達(dá)影像及地形輔助數(shù)據(jù)的扎龍濕地遙感分類[J].地理與地理信息科學(xué),2013,29(1):36-40. Liu L,Zang S Y,Na X D,et al.Wetland mapping in the Zhalong natural reserve using optical and Radar remotely sensed data and ancillary topographical data[J].Geography and Geo-Information Science,2013,29(1):36-40.

[23]Stehman S V.Estimating the Kappa coefficient and its variance under stratified random Sampling[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,1999,62(4):401-407.

[24]傅伯杰,陳利頂.景觀多樣性的類型及其生態(tài)意義[J].地理學(xué)報(bào),1996,51(5):454-462. Fu B J,Chen L D.Landscape diversity types and their ecological significance[J].Acta Geographica Sinica,1996,51(5):454-462.

[25]鄔建國(guó).景觀生態(tài)學(xué)——格局、過(guò)程、尺度與等級(jí)[M].北京:高等教育出版社,2000. Wu J G.Landscape Ecology:Pattern,Process,Scale and Level[M].Beijing:Higher Education Press,2000.

[26]王蘇民,竇鴻身.中國(guó)湖泊志[M].北京:科學(xué)出版社,1998. Wang S M,Dou H S.The Lakes of China[M].Beijing:Science Press,1998.

[27]馬榮華,楊桂山,段洪濤,等.中國(guó)湖泊的數(shù)量、面積與空間分布[J].中國(guó)科學(xué):地球科學(xué),2011,41(3):394-401. Ma R H,Yang G S,Duan H T,et al.China’s lakes at present:Number,area and spatial distribution[J].Science China Earth Sciences,2011,54(2):283-289.

(責(zé)任編輯：邢宇)

Characterization of lake morphology in China using remote sensing and GIS

LIU Lei1,2,3, ZANG Shuying2, SHAO Tiantian1, WEI Jinhong1, SONG Kaishan1

(1.NortheastInstituteofGeographyandAgroecology,ChineseAcademyofSciences,Changchun130102,China; 2.CollegeofHeilongjiangProvince,KeyLaboratoryofRemoteSensingMonitoringofGeographicEnvironment,HarbinNormalUniversity,Harbin150025,China; 3.TheThirdSurveyingandMappingEngineeringInstituteofHeilongjiang,Harbin150025,China)

Based on 2010 Landsat TM/ETM+satellite remote sensing imagery data and referring to Google Earth imageries and other historical documents, the authors used object-oriented classification method to extract inland water bodies across China. The authors set imagery segmentation scale at 30 m, and extracted water bodies with ratio index， Normalized Difference Water Index (NDWI) and spectral relation. There are three types of water, i.e., rivers, lakes, and reservoirs. Finally, the spatial distribution of lakes in China was obtained. Using ArcGIS software package, lake area, shoreline length, shape index (SI), related circumscribing circle (RCC), fractal dimension (FD) and other landscape indices, the authors conducted calculation, and divided China into five lake districts according to previous researches. The differences of lake morphology were comparatively analyzed in the five lake districts. The results show that the object-oriented classification method has better classification accuracy. The overall accuracy of the three types of water is 93%, and the classification accuracy of the lake is over 90%. Statistically, the number of lakes with area greater than 1.0 km2is 2 477, totaling 77 934.72 km2. The Qinghai-Tibet Plateau Lake District (QTPLD) has the largest lake area, accounting for 54.34% of the total lake area in China. The averages of SI and FD are the minimum, thus the lake morphology is simple in the QTPLD. However, the rainfall is abundant and the water system is well developed in Eastern Plain Lake District (EPLD). Its averages of SI and FD are the maximum among all the sub-lake regions. The lake shoreline is more zigzag, and hence the lake morphology is more complex in the EPLD. In addition, SI and FD have significant correlation (R2= 0.95). The higher the FD of the lake, the greater the observed SI.

lake morphology; shape index; fractal dimension; lake district; remote sensing

2014-04-17；

2014-08-18

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“松嫩平原LUCC對(duì)湖沼濕地生態(tài)系統(tǒng)的影響及調(diào)控機(jī)理研究”(編號(hào)：41030743)資助。

10.6046/gtzyyg.2015.03.16

劉蕾，臧淑英，邵田田，等.基于遙感與GIS的中國(guó)湖泊形態(tài)分析[J].國(guó)土資源遙感，2015，27(3):92-98.(Liu L,Zang S Y,Shao T T,et al.Characterization of lake morphology in China using remote sensing and GIS[J].Remote Sensing for Land and Resources,2015,27(3):92-98.)

TP 79

A

1001-070X(2015)03-0092-07

劉蕾(1989-)，女，碩士研究生，主要研究方向?yàn)檫b感與生態(tài)環(huán)境。Email: liulei19890105@163.com。

宋開(kāi)山(1974-)，男，研究員，主要研究方向?yàn)樗h(huán)境遙感。Email: songks@neigae.ac.cn。