基于Landsat和HJ衛(wèi)星影像的紅堿淖面積變化趨勢(shì)分析

劉 英，吳 立 新，岳 輝

(1.西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710054;2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院， 江蘇 徐州 221116)

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基于Landsat和HJ衛(wèi)星影像的紅堿淖面積變化趨勢(shì)分析

劉 英1，吳 立 新2，岳 輝1

(1.西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710054;2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院， 江蘇 徐州 221116)

為獲取較精確的水體面積數(shù)據(jù)，基于近紅外和紅光波段反射率數(shù)據(jù)，在土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)(Soil Moisture Monitoring Index, SMMI)基礎(chǔ)上，構(gòu)建一種水體提取方法——尺度化SMMI(Scaled SMMI, 即S-SMMI)，將紅光波段納入水體提取中，擴(kuò)展了水體提取的波段范圍，豐富了水體提取方法?；?988-2014年Landsat和HJ衛(wèi)星影像，利用S-SMMI提取紅堿淖湖區(qū)面積并結(jié)合降雨量數(shù)據(jù)對(duì)其26年來變化趨勢(shì)進(jìn)行分析。結(jié)果表明：在研究區(qū)降雨量沒有明顯減少的情況下，紅堿淖湖區(qū)面積不斷萎縮，由1988年9月24日的49.92 km2減至2013年9月13日的31.92 km2，減少了36.06%；湖區(qū)面積總體變化趨勢(shì)可分為兩個(gè)階段：1988-1999年湖區(qū)面積有增有減，但總體變化不大；從1999年開始，湖區(qū)面積呈線性遞減趨勢(shì)；總體上，紅堿淖湖區(qū)面積平均萎縮速度為0.87 km2/a。

尺度化SMMI；NIR-Red光譜特征空間；水體提取；紅堿淖

內(nèi)陸湖泊是一種重要的陸地資源,對(duì)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)平衡和人類生產(chǎn)生活產(chǎn)生了重要影響[1]。相關(guān)研究指出,由于氣候變化和人類活動(dòng)的影響，中國(guó)北方地區(qū)部分湖泊面積急劇縮小甚至消失[2]。對(duì)內(nèi)陸湖泊的時(shí)空分布及演變過程進(jìn)行監(jiān)測(cè)具有重要意義。遙感因其快速、大面積、實(shí)時(shí)等特點(diǎn)成為國(guó)內(nèi)外地表水體監(jiān)測(cè)研究的重點(diǎn)。遙感提取地表水體面積的方法有分類法、混合像元線性分解法、單波段法、多波段水體提取指數(shù)法等[1,3,4]，其中多波段水體提取指數(shù)法應(yīng)用最為廣泛。歸一化差異水體指數(shù)(NDWI)[5]和修正型NDWI(MNDWI)[6]是典型的多波段水體提取指數(shù)法，被廣泛用于水體提取、地表水體制圖、生態(tài)評(píng)估、土地覆蓋變化分析等方面。多波段水體提取指數(shù)法主要涉及藍(lán)光(Blue)、綠光(Green)、近紅外(NIR)、中紅外(MIR)及短波紅外波段(SWIR)[1,5-7]，基本沒有涉及紅光(Red)波段。NIR-Red光譜特征空間被廣泛用來監(jiān)測(cè)植被、地表土壤濕度狀況[8-13]，但用來提取并監(jiān)測(cè)地表水體變化的研究并不多見。本研究在文獻(xiàn)[11]提出的土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)(Soil Moisture Monitoring Index,SMMI)基礎(chǔ)上，基于NIR-Red光譜特征空間，構(gòu)建一種水體提取方法——尺度化SMMI(Scaled SMMI,S-SMMI)，進(jìn)而利用紅堿淖1989-2014年多時(shí)相Landsat和HJ-CCD影像數(shù)據(jù)，提取各年份紅堿淖湖面面積，分析其變化趨勢(shì)和規(guī)律。

1 研究區(qū)域

紅堿淖位于西北干旱半干旱地區(qū)，地處我國(guó)最大煤炭基地——神東礦區(qū)的西南部，中心地理坐標(biāo)為(110°52′30″E,39°06′N)，平均海拔為1 200 m。該地區(qū)多年平均降水量為427.3 mm，降雨量年際變化較大且年內(nèi)分配不均；平均蒸發(fā)量為1 788.4 mm，是降雨量的4倍。紅堿淖是我國(guó)最大的沙漠淡水湖，被稱為毛烏素沙地中的“大漠明珠”[14]，其在調(diào)節(jié)當(dāng)?shù)貧夂?、水資源平衡及保持生物多樣性方面發(fā)揮了重要作用。然而，近年來紅堿淖湖區(qū)面積不斷萎縮，水深和蓄水量不斷下降，使得原本十分脆弱的生態(tài)環(huán)境進(jìn)一步惡化，影響了其生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)功能的發(fā)揮[15,16]。因此，準(zhǔn)確獲取紅堿淖面積數(shù)據(jù)、把握其變化趨勢(shì)刻不容緩。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

選取1988-2014年累計(jì)26年共23景衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析(表1)，其中21景數(shù)據(jù)來源于Landsat衛(wèi)星，2景HJ衛(wèi)星數(shù)據(jù)用于補(bǔ)充。數(shù)據(jù)獲取時(shí)間主要集中在晴朗無云的夏季，但由于Landsat和HJ衛(wèi)星的重訪周期分別是16 d和2 d，加之云覆蓋等影響，很難得到時(shí)相完全一致的遙感影像。以2009年6月30日TM影像為基準(zhǔn)對(duì)HJ-CCD影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn)，誤差在1個(gè)像元內(nèi)；通過輻射校正將影像圖像灰度值轉(zhuǎn)換為輻射亮度值；通過大氣校正得到地表真實(shí)反射率。

表1 遙感分析源數(shù)據(jù)

Table 1 Remote sensing data using in the paper

傳感器類型獲取時(shí)間TM1988．09．24TM1989．09．11TM1990．08．29TM1992．07．17TM1993．05．17TM1994．08．24TM1995．06．08TM1996．06．10傳感器類型獲取時(shí)間TM1998．07．02ETM+1999．10．17ETM+2000．07．31ETM+2001．05．31ETM+2002．08．06ETM+2003．05．21TM2004．07．02TM2005．07．05傳感器類型獲取時(shí)間TM2006．09．10TM2007．08．12TM2009．06．30HJ1A?CCD22010．08．05HJ1B?CCD22011．07．30OLI2013．09．13OLI2014．07．30

2.2 水體提取方法

(1)NIR-Red光譜特征空間。選取研究區(qū)水體、植被、裸土、建筑物4種典型地物，分別提取其在Landsat TM/ETM+ 6個(gè)波段(熱紅外波段除外)上的反射率，繪制波譜曲線(圖1a)。由圖1a可得，水體的波譜反射率小于另3種地物，且在紅光和近紅外波段，隨著波長(zhǎng)增加水體反射率呈微減趨勢(shì)，另3種地物均呈明顯增大趨勢(shì)。因而，在NIR-Red光譜特征空間中水體(圖1b)處于距離坐標(biāo)原點(diǎn)O最近的區(qū)域，其他具有一定反射能力的物體都處在遠(yuǎn)離坐標(biāo)原點(diǎn)O的區(qū)域中。因而，可利用特征空間中任意地物點(diǎn)與坐標(biāo)原點(diǎn)O間距離區(qū)分水體和非水體。

圖1 典型地物光譜曲線和NIR-Red光譜特征空間

Fig.1 Spectral curve of typical objects and NIR-Red space

(2)S-SMMI?；贜IR-Red光譜特征空間，文獻(xiàn)[11]根據(jù)特征空間中任意地物點(diǎn)與坐標(biāo)原點(diǎn)O之間的距離構(gòu)建土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)，公式為：

(1)

SMMI的絕對(duì)值因時(shí)相不一致而不同，為消除時(shí)相差異便于對(duì)比，在文獻(xiàn)[17]的基礎(chǔ)上，提出尺度化S-SMMI，公式為：

(2)

式中：SMMI指某一像元對(duì)應(yīng)的SMMI值；SMMI0指飽和裸土對(duì)應(yīng)的SMMI值；SMMIs指干燥裸土區(qū)域?qū)?yīng)的SMMI值。利用S-SMMI提取水體關(guān)鍵是確定SMMI0和SMMIs，其確定方法主要有3種：一是實(shí)測(cè)獲取，即利用地物光譜儀獲取飽和裸土與干燥裸土在紅光和近紅外波段上的反射率；二是利用研究區(qū)高分辨率影像獲取，即求取水陸交界處像元在紅光和近紅外波段上的反射率均值；三是在缺少實(shí)測(cè)及高分辨率影像條件下，通過每期影像SMMI累積頻率置信度區(qū)間近似獲取。

本文參考Gutman[18]、李苗苗[19]等提出的NDVI0和NDVIs的估算方法，結(jié)合研究區(qū)實(shí)際，選取每期影像SMMI累積頻率置信度為2%時(shí)對(duì)應(yīng)的SMMI值作為SMMI0的值，SMMI累積頻率置信度為98%時(shí)對(duì)應(yīng)的SMMI值為SMMIs的值。

3 結(jié)果分析

3.1 對(duì)比驗(yàn)證

利用S-SMMI提取紅堿淖湖體邊界，與常用的水體提取方法MNDWI進(jìn)行對(duì)比，并用2000年紅堿淖湖泊面積數(shù)據(jù)(來自湖泊-流域科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái))和2004年8月實(shí)測(cè)紅堿淖湖泊面積數(shù)據(jù)[16]進(jìn)行驗(yàn)證，分析S-SMMI提取水體的精度，公式為：

(3)

式中：Errori為利用S-SMMI和MNDWI提取水體邊界的誤差，WAex為利用S-SMMI和MNDWI提取的水體面積，WAtr為水體真實(shí)面積。

由圖2可得，S-SMMI和MNDWI均能較準(zhǔn)確、清晰地提取紅堿淖湖區(qū)邊界，但S-SMMI提取精度優(yōu)于MNDWI(圖3)；通過局部地區(qū)1和局部地區(qū)2對(duì)比發(fā)現(xiàn)，S-SMMI提取的水體邊界比MNDWI更與水體實(shí)際情況相吻合；在局部地區(qū)3中，MNDWI將非水體像元?jiǎng)澐譃樗w像元(局部地區(qū)3中圓圈部分)，而S-SMMI則劃分正確。利用2000年和2004年8月紅堿淖實(shí)測(cè)湖區(qū)面積數(shù)據(jù)對(duì)兩種水體提取方法進(jìn)行精度驗(yàn)證(表2)。由表2可得， S-SMMI在提取2004年7月2日和2000年7月31日紅堿淖湖面面積時(shí)誤差分別為1.32%和11.59%，而MNDWI分別為2.07%和12.85%(誤差較大，這可能是由于驗(yàn)證數(shù)據(jù)獲取時(shí)間與文中遙感影像獲取時(shí)間存在差異造成的)?？傮w上，S-SMMI可用來提取本研究區(qū)的水體且效果優(yōu)于MNDWI。

圖2 基于S-SMMI和MNDWI提取水體

Fig.2 Map of water body extraction using S-SMMI and MNDWI

3.2 結(jié)果分析

根據(jù)23景影像獲取時(shí)間，利用S-SMMI提取不同年份相同月份紅堿淖湖區(qū)面積，并與當(dāng)月降水量進(jìn)行對(duì)比(表3)，可得不同年份相同月份下月降雨量不同，紅堿淖湖區(qū)面積也不同，但總體上湖區(qū)面積呈不斷減少趨勢(shì)。降雨量越大，湖泊面積并不是越大，如2013年9月13日降雨量達(dá)193.9 mm，而湖區(qū)面積只有31.92 km2，是不同年份9月份湖區(qū)面積最小的；2014年7月30日降雨量為112.0 mm，湖區(qū)面積為31.69 km2，同期2000年7月31日、2011年7月30日湖區(qū)面積分別為47.21 km2、34.61 km2，而降雨量分別為57.5 mm、34.0 mm。這說明降雨量不是湖區(qū)面積不斷減少的主要因素，其應(yīng)是受到了人為活動(dòng)的影響。由圖4可得，紅堿淖湖區(qū)面積總體上呈線性減少趨勢(shì)(R2=0.856)，但其變化趨勢(shì)可細(xì)分為兩個(gè)階段：在1988-1999年間，紅堿淖湖區(qū)面積有增有減，但總體變化不大；從1999年開始，紅堿淖湖區(qū)面積呈線性遞減趨勢(shì)。1988年、1999年湖區(qū)面積分別為49.92 km2、47.92 km2，減少了4.02%；2009年、2014年湖區(qū)面積分別減少為37.72 km2、31.69 km2，比1988年分別減少了24.45%和36.52%(圖4a)?？傮w看，26年來紅堿淖湖區(qū)面積不斷萎縮，減小速度平均為0.87 km2/a。

圖3 基于S-SMMI和MNDWI提取水體局部對(duì)比

Fig.3 Local comparison of water extraction between S-SMMI and MNDWI

表2 紅堿淖湖水體提取精度

Table 2 Water classification accuracy of the two classifiers at Hongjiannao Lake

分類器2000．07．31閾值WAex(km2)WAtr(km2)Errori(%)2004．07．02閾值WAex(km2)WAtr(km2)Errori(%)S?SMMI047．2153．40-11．59041．6742．23-1．32MNDWI046．54-12．85041．36-2．07

表3 紅堿淖不同年份水面面積與降雨量

Table 3 Area and precipitation of Hongjiannao Lake in different years

獲取時(shí)間面積(km2)月降雨量(mm)獲取時(shí)間面積(km2)月降雨量(mm)獲取時(shí)間面積(km2)月降雨量(mm)1988．09．2449．9236．01990．08．2949．9211．41992．07．1753．58125．71989．09．1151．5146．21994．08．2450．66151．91998．07．0253．50114．11999．10．1747．9215．32002．08．0644．3520．72000．07．3147．2157．52006．09．1040．5628．62007．08．1239．60137．82004．07．0241．67103．92013．09．1331．92193．92010．08．0536．5355．62005．07．0540．9881．21995．06．0851．6710．41993．05．1756．8515．62011．07．3034．6134．01996．06．1053．2857．32001．05．3144．96 1．92014．07．3031．69112．02009．06．3037．7220．42003．05．2143．6025．6

圖4 1988-2014年紅堿淖面積變化趨勢(shì)

Fig.4 Area change trend of Hongjiannao Lake from 1988 to 2014

4 結(jié)論

國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出的多波段水體提取指數(shù)法主要涉及藍(lán)光、綠光、近紅外、中紅外及短波紅外波段，基本未涉及紅光波段。本文基于NIR-Red光譜特征空間，利用土壤濕度監(jiān)測(cè)指數(shù)SMMI，構(gòu)建了水體提取的一種方法——尺度化SMMI(S-SMMI)，它是紅光和近紅外波段的組合，納入紅光波段后使得水體提取的波段范圍得到進(jìn)一步拓展。多光譜遙感數(shù)據(jù)基本包含紅光和近紅外波段，因而S-SMMI適用于利用多光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行水體面積提取研究。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，S-SMMI用于提取水體邊界的精度優(yōu)于MNDWI。利用S-SMMI提取1988年以來紅堿淖湖區(qū)不同年份相同月份的水面面積，發(fā)現(xiàn)在降雨量沒有明顯減少的情況下，湖面面積呈不斷減少趨勢(shì)；從湖區(qū)面積總體變化趨勢(shì)看，1988-1999年湖區(qū)面積變化不大，但從1999年開始湖區(qū)面積呈線性遞減趨勢(shì)?？傮w上，紅堿淖湖區(qū)面積在不斷縮減，縮減速度平均為0.87km2/a。

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Monitoring of Hongjiannao Lake Area Based on Landsat and HJ Imageries

LIU Ying1，WU Li-xin2，YUE Hui1

(1.CollegeofGeomatics,Xi′anUniversityofScienceandTechnology,Xi′an710054;2.SchoolofEnvironmentScienceandSpatialInformatics,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou221116,China)

To obtain the area of water bodies, a scaled SMMI (S-SMMI) was constructed based on the reflectance data of near-infrared and red bands and soil moisture monitoring index (SMMI). The red band was involved in S-SMMI, enriching the water extraction methods, and the bands that can be used in water extraction were expanded. On the basis of S-SMMI, the Landsat and HJ imageries from 1988 to 2014 were used to extract the water bodies from non-water and combining with rainfall data the area change trend of Hongjiannao Lake was analyzed. It was showed that the area of Hongjiannao Lake was shrinking gradually while precipitation was not significantly reduced and the average shrinking speed was 0.87 km2/a. On September 24, 1988, the area of Hongjiannao Lake was 49.92 km2. However, it was shrunk to 31.92 km2on September 13, 2013, decreasing by 36.06%. It was can be subdivided into two phases of area change trend in Hongjiannao Lake and it changed slightly from 1988 to 1999 while decreased in a linear way since 1999.

scaled SMMI；NIR-Red spectrum space；water extraction；Hongjiannao Lake

2015-04-17；

2015-06-25

國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(41401496);陜西省教育廳2014年科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(14JK1471)；西安科技大學(xué)博士啟動(dòng)金項(xiàng)目(2014QDJ060)；西安科技大學(xué)博士培育基金項(xiàng)目(201305)

劉英(1982-)，女，博士，講師，主要從事環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)研究。E-mail:liuying712100@163.com

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.05.013

P237;TP79

A

1672-0504(2015)05-0060-05