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    高分四號(hào)衛(wèi)星在洪澤湖汛期水體范圍變化監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

    2018-04-24 12:53:19張磊
    航天器工程 2018年2期
    關(guān)鍵詞:洪澤湖圖斑水體

    張磊

    (民政部國家減災(zāi)中心,北京 100124)

    洪澤湖位于我國江蘇省西北部地區(qū),湖區(qū)跨宿遷與淮安兩市,是淮河中下游分界線,區(qū)域總覆蓋面積約18 090 km2,為我國五大淡水湖之一[1]。作為淮河流域最大的湖泊,洪澤湖是淮河上一個(gè)極具意義的水源調(diào)蓄水庫[2],也是南水北調(diào)東線工程的重要調(diào)蓄水庫[3];同時(shí),湖區(qū)周圍分布著眾多濕地,野生動(dòng)植物資源豐富,是區(qū)域內(nèi)重要的生態(tài)功能區(qū),對(duì)區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和民生具有重要的意義和影響。受強(qiáng)烈的季風(fēng)性氣候類型影響,洪澤湖區(qū)域季節(jié)性降水頻繁。在汛期,受淮河中上游強(qiáng)降水及本區(qū)降水影響,湖水水體面積隨水位波動(dòng)較大[4],對(duì)當(dāng)?shù)鼐用裆畎踩徒?jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生重要的影響。因此,對(duì)洪澤湖水體范圍變化開展快速、有效的監(jiān)測(cè),對(duì)洪澇災(zāi)害范圍識(shí)別和生態(tài)濕地系統(tǒng)功能監(jiān)測(cè)具有重要的意義。

    國內(nèi)利用遙感技術(shù)開展了洪澤湖水體面積監(jiān)測(cè)研究。文獻(xiàn)[5]中利用陸地衛(wèi)星-7(Landsat-7)數(shù)據(jù),開展了輔以紋理特征的洪澤湖局部濕地信息提取研究。文獻(xiàn)[6]中利用陸地衛(wèi)星-5的專題制圖儀(TM)數(shù)據(jù),基于決策樹完成了洪澤湖濕地信息的提取。文獻(xiàn)[1]中利用多顆“陸地衛(wèi)星”的TM和增強(qiáng)型專題制圖儀(ETM)數(shù)據(jù),研究了洪澤湖地區(qū)土地利用與景觀格局演變。文獻(xiàn)[7]中利用2003年、2008年、2013年三時(shí)相的斯波特-5(SPOT-5)、斯波特-4和高分一號(hào)(GF-1)衛(wèi)星遙感影像,研究了洪澤湖河湖交匯區(qū)土地利用的變化情況。文獻(xiàn)[4]中利用1973年、1984年、2006年3期“陸地衛(wèi)星”數(shù)據(jù),開展了洪澤湖區(qū)土地利用、覆蓋變化的分析。文獻(xiàn)[3]中利用衛(wèi)星遙感技術(shù)開展淮河中下游洪澤湖水體變化研究,對(duì)1971-2001年洪澤湖岸線變化進(jìn)行了定量分析。

    綜上所述,對(duì)防汛防洪急需的高時(shí)間分辨率洪澤湖水體范圍變化監(jiān)測(cè)研究較少。以往受制于衛(wèi)星重訪周期的影響,時(shí)間分辨率有限,不能提供及時(shí)、有效的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)汛期水體范圍變化的有效監(jiān)測(cè)[8]。高分四號(hào)(GF-4)衛(wèi)星數(shù)據(jù)具有高時(shí)間分辨率特點(diǎn),對(duì)開展洪澤湖汛期前、中、后完整時(shí)期的水體范圍變化監(jiān)測(cè)與分析,具有明顯優(yōu)勢(shì)。本文針對(duì)高分四號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)特點(diǎn),自動(dòng)化提取水體范圍,通過基于相關(guān)分析的變化檢測(cè)算法,開展洪澤湖水體范圍變化的快速提取,完成典型汛期前、中、后洪澤湖水體范圍變化監(jiān)測(cè),可為區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)與損失評(píng)估,以及旱澇轉(zhuǎn)換預(yù)防提供參考。

    1 高分四號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)選取及分析

    1.1 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與水勢(shì)水情

    高分四號(hào)衛(wèi)星是我國高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專項(xiàng)工程的重要成果,也是我國首顆地球靜止軌道高分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星,其數(shù)據(jù)具有極高的時(shí)間分辨率(凝視模式)和超大幅寬,單景幅寬達(dá)到500 km×500 km,成像指標(biāo)見表1。該衛(wèi)星又具備與“陸地衛(wèi)星”相似的中分辨率地物辨識(shí)能力(50 m),衛(wèi)星觀測(cè)機(jī)動(dòng)靈活,反應(yīng)速度快,能夠迅速抓住有限的觀測(cè)窗口,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)區(qū)域的觀測(cè),因而在減災(zāi)與應(yīng)急管理中有著十分廣闊的應(yīng)用前景[9-10]。

    本文經(jīng)過數(shù)據(jù)篩選建立高分四號(hào)衛(wèi)星遙感(1~5波段)洪澤湖水體范圍變化監(jiān)測(cè)時(shí)間序列(4時(shí)相),數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為2016-05-11、2016-07-30、2016-08-01及2016-09-12,大體代表了湖區(qū)汛期前、中、后各時(shí)段。其蓄水量動(dòng)態(tài)變化見表2[10],數(shù)據(jù)來源于淮河水利委員會(huì)水文局按月水勢(shì)通報(bào)。

    表1 高分四號(hào)衛(wèi)星成像指標(biāo)Table 1 Imaging indexes of GF-4 satetllite

    表2 2016年5-9月洪澤湖蓄水量變化Table 2 Changes of water storage in Hongze Lakefrom May to September, 2016

    1.2 研究方法

    1)水體提取

    水體的反射光譜在可見-近紅波段特征明顯,且波段差異大,構(gòu)建水體指數(shù)能夠增加水體與非水體的可區(qū)分度,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)水體提取。文獻(xiàn)[11]中利用綠色波段和近紅外波段構(gòu)建了歸一化差異水體指數(shù),定義如下。

    INDW=(BGreen-BNIR)/(BGreen+BNIR)

    (1)

    式中:BGreen為綠色波段灰度值;BNIR為近紅外波段灰度值。

    2)空間信息輔助相關(guān)分析的變化檢測(cè)

    洪澤湖區(qū)域地物類型相對(duì)簡(jiǎn)單,通過混合水體指數(shù)模型方法雖然能夠快速、自動(dòng)地實(shí)現(xiàn)水體提取,但該方法是基于像素級(jí)特征開展的,因而對(duì)像素值變化敏感;而汛期內(nèi)水體、淹沒區(qū)等范圍內(nèi)往往情況復(fù)雜,導(dǎo)致提取結(jié)果出現(xiàn)圖斑破碎的情況[12]。因此,監(jiān)測(cè)前的難點(diǎn)之一在于如何實(shí)現(xiàn)水體提取后的數(shù)據(jù)快速合并歸類。本文基于空間信息將破碎圖斑進(jìn)行合理有效的歸并,再完成相關(guān)分析的變化檢測(cè),以解決這一問題。

    (1)破碎圖斑歸并。通過一定的合并規(guī)則,對(duì)差異區(qū)域進(jìn)行歸并。本文采用面積作為考察值,差異區(qū)面積小于閾值時(shí),認(rèn)為是同一類型,對(duì)圖斑進(jìn)行歸類。雖然該方法存在誤判的情況,但對(duì)于水體范圍變化監(jiān)測(cè),在一定范圍內(nèi)去細(xì)存粗,從應(yīng)用角度上講是合理可行的。

    (2)基于相關(guān)分析的變化檢測(cè)。汛期通常持續(xù)時(shí)間為十幾天至幾十天之間,人類活動(dòng)對(duì)地表影響有限,排除水淹等自然因素影響,地表類型變化有限。對(duì)于破碎圖斑歸類后的數(shù)據(jù),開展基于相關(guān)分析的變化檢測(cè)。其基本思路是:①將兩時(shí)相數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和覆蓋范圍統(tǒng)一。②選擇滑動(dòng)模板,本文選擇3×3(像素),模板在兩幅影像對(duì)應(yīng)區(qū)域同步依次自左到右、自上到下逐像元依次滑動(dòng)。③新建與兩影像大小分辨率一致的空白影像。④對(duì)模板區(qū)域內(nèi)兩時(shí)相對(duì)應(yīng)像素進(jìn)行相關(guān)分析。本文選用相關(guān)系數(shù)r作為判別依據(jù),將模板內(nèi)前后時(shí)相影像內(nèi)的同名像素值按照順序構(gòu)建空間矢量,分別為X和Y,兩者的相關(guān)系數(shù)為r。

    (2)

    式中:C(X,Y)為X與Y的協(xié)方差;V[X]為X的方差;V[Y]為Y的方差。

    理論上,相同像元范圍地表無變化,相關(guān)系數(shù)應(yīng)當(dāng)為1,此時(shí)新建影像對(duì)應(yīng)像素值類別為先時(shí)相類別;如果超過閾值,則認(rèn)為該區(qū)域發(fā)生變化,此時(shí)該像素以后時(shí)相像素值為類型,同時(shí)設(shè)置該像素為變化區(qū)域。

    2 洪澤湖汛期水體范圍變化分析

    2.1 水體提取結(jié)果

    以2016-05-11為例,開展水體提取,見圖1??梢钥闯?,自動(dòng)分類主要有兩類問題:①沿岸存在一定的破碎圖斑,圖斑歸并算法能消除部分破碎圖斑,未消除的少量破碎圖斑在整個(gè)水體范圍中占的比較少,影響有限,可以忽略不計(jì)。②近河道地區(qū)、沿湖分布的濕地及淺水區(qū)等部分地區(qū),地物屬性分類不確定。高分四號(hào)衛(wèi)星具有藍(lán)色、綠色波段,它們對(duì)水體穿透能力較強(qiáng),因此在淺水區(qū)容易受到水底地物影響,出現(xiàn)誤判。同時(shí),由于高分四號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)(中紅外除外)的空間分辨率為50 m,在濕地或者水體-裸地不連續(xù)分布的區(qū)域,當(dāng)面積小于2500 m2(或一定范圍)時(shí),水體與其他地物相互影響,造成一定的誤判。這類誤判區(qū)較破碎圖斑面積大,但考慮到這類地區(qū)往往與水體區(qū)域緊密相連,很多功能屬性也與水體具有一致性或關(guān)聯(lián)性,因此將該區(qū)域判定為水體區(qū)域。

    2.2 2016年5-9月洪澤湖水體范圍變化

    對(duì)汛期不同時(shí)相的洪澤湖水體提取值(周長(zhǎng)、面積)進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì),并分別計(jì)算較2016-05-11的變化率,考察在此汛期過程中水體范圍整體變化情況。同時(shí),計(jì)算岸線發(fā)育系數(shù),見式(3)。

    (3)

    式中:L為洪澤湖岸線長(zhǎng)度;A為洪澤湖水體面積。

    岸線發(fā)育系數(shù)能夠描述岸線的復(fù)雜程度,岸線越不規(guī)則、越曲折多變,岸線發(fā)育系數(shù)越大,這也在一定程度上有利于水面生產(chǎn)活動(dòng)的發(fā)展,如水面養(yǎng)殖或水生植物生長(zhǎng)等[3]。

    表3為洪澤湖水體范圍變化統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

    表3 洪澤湖水體范圍變化統(tǒng)計(jì)結(jié)果(較2016-05-11)Table 3 Statistical results of water body extent changes ofHongze Lake(compared with on May 11,2016)

    從統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知:5月為汛前,6月淮河流域迎來最大降水,6月底7月初迎來最大洪水。2016-07-30洪澤湖水體面積達(dá)到最大,較2016-05-11增加5.8%。進(jìn)入8月,洪澤湖水情平穩(wěn),因此水體面積又有所減少。而進(jìn)入9月,水體面積又增加到與2016-07-30相當(dāng)水平,這說明在2016-08-01后該區(qū)域內(nèi)又有新的水勢(shì)到來。在2016年3-9月,洪澤湖水體面積與周長(zhǎng)在一定范圍內(nèi)存在線性關(guān)系(負(fù)相關(guān)),相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.861(見圖2)。通常,當(dāng)水體面積擴(kuò)大后,周長(zhǎng)也隨之增加,但是洪澤湖水體面積增大后周長(zhǎng)卻減小了,出現(xiàn)了湖岸褶皺填平現(xiàn)象(在一定范圍內(nèi)有效)。岸線發(fā)育系數(shù)的變化也印證了這一現(xiàn)象。使用同樣方法,提取2017年3-5月洪澤湖水體面積與周長(zhǎng),情況與2016年5-9月情況類似(圖2中藍(lán)色折線)。

    將各時(shí)相結(jié)果分別與2016-05-01結(jié)果和上月數(shù)據(jù)進(jìn)行變化檢測(cè)對(duì)比分析,見圖3~7。通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)(見表4)可以發(fā)現(xiàn):①與汛前比,各個(gè)時(shí)相水體范圍均有不同程度的變化。水體面積增加與減少也同時(shí)存在。②水體變化區(qū)域較為集中,增加、減少區(qū)域不固定,但主要集中在洪澤湖東北岸、南岸,以及部分河道地區(qū)。③各時(shí)相水體變化率(較汛前)相似,都在8.0%左右,最大達(dá)到10.5%,該月也是最大洪水所在月。

    將各時(shí)相數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)比,可以發(fā)現(xiàn):各相鄰時(shí)相間水體都在發(fā)生變化,變化情況較為劇烈。特別值得注意的是2016-08-01,盡管與2016-07-30間隔僅1天,但水體面積迅速減少104.1 km2,甚至略低于2016-05-11的水體面積。這一結(jié)果與該區(qū)域由澇轉(zhuǎn)旱特點(diǎn)一致,而且反映出由澇轉(zhuǎn)旱的劇烈程度,為區(qū)域內(nèi)由防澇轉(zhuǎn)變?yōu)榉篮倒ぷ鞯木o迫性提供了現(xiàn)實(shí)依據(jù)。在2016-09-12,發(fā)現(xiàn)水體面積較上一時(shí)相環(huán)比又出現(xiàn)大幅增加,達(dá)到汛期最大月的水體面積,這說明在中上游又有大量來水,

    也說明可能新的一輪洪峰過境,需要加強(qiáng)水庫蓄水調(diào)節(jié)。環(huán)比同樣顯示,增加與減少區(qū)域相對(duì)固定,如洪澤湖南岸淮河入湖區(qū)(明祖陵鎮(zhèn)與官灘鎮(zhèn)之間區(qū)域),本身地勢(shì)較低,水系與濕地沼澤集中分布,容易因?yàn)闈q水而被淹沒。

    檢測(cè)時(shí)相對(duì)比時(shí)相面積變化量/km2變化率/%2016-07-302016-05-11 92.85.82016-08-012016-05-11-11.3-0.72016-09-122016-05-1191.25.72016-08-012016-07-30-104.1-6.22016-09-122016-08-01102.56.5

    3 結(jié)束語

    本文利用高分四號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù),開展2016年5-9月洪澤湖汛期前、中、后各時(shí)期水體范圍變化監(jiān)測(cè),結(jié)果顯示:在汛期,洪澤湖水體面積變化呈增加與減少并存情況,說明汛期內(nèi)水體面積變化呈明顯的動(dòng)態(tài)交替變化過程。分析變化區(qū)域發(fā)現(xiàn),在汛期,洪澤湖水體范圍變化較為固定,集中出現(xiàn)在一些典型區(qū)域。同時(shí),在汛期,在非常短的時(shí)相內(nèi)(相隔1天)發(fā)生了劇烈的水體面積變化(減少),退回到汛前水平,這也印證了該區(qū)域旱澇轉(zhuǎn)換的劇烈程度,為區(qū)域內(nèi)防洪防旱工作預(yù)判與準(zhǔn)備提供了現(xiàn)實(shí)依據(jù)。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)還顯示,在一定范圍內(nèi),洪澤湖水體面積與周長(zhǎng)呈線性負(fù)相關(guān)。

    在數(shù)據(jù)篩選過程中發(fā)現(xiàn),雖然高分四號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率高,但因?yàn)檠雌谔鞖庥绊懀€是有大量的數(shù)據(jù)無法使用,增加了數(shù)據(jù)篩選的困難。同時(shí),一景數(shù)據(jù)覆蓋范圍大,但由于云覆蓋比例篩選,可能會(huì)把對(duì)目標(biāo)區(qū)域有用的數(shù)據(jù)過濾掉,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)浪費(fèi)和監(jiān)測(cè)時(shí)間序列不夠密集。隨著智能遙感技術(shù)的發(fā)展[13],建立星上智能專題數(shù)據(jù)快速處理,利用自動(dòng)化處理技術(shù)對(duì)目標(biāo)水體范圍迅速完成提取,由星上原始數(shù)據(jù)傳輸轉(zhuǎn)變?yōu)閮H對(duì)提取后結(jié)果傳輸,將大大提高衛(wèi)星數(shù)據(jù)的利用效率和監(jiān)測(cè)的頻次,實(shí)現(xiàn)更為高效的汛期過程水體范圍變化監(jiān)測(cè)。

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    排卵期出血一般是在出血多、時(shí)間長(zhǎng)才需要治療,所以,很少數(shù)的病人才需要治療。治療時(shí)可以口服短效避孕藥,抑制了排卵,自然不會(huì)有排卵期出血。或者使用黃體酮也可以達(dá)到類似的效果。

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