2000–2019 年呼倫湖透明度衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)集

吳弈秋，許金朵，王貞，馬榮華2,,5＊

1.南京信息工程大學(xué)，地理科學(xué)學(xué)院，南京 210044

2.中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，中國(guó)科學(xué)院流域地理學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210008

3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，南京學(xué)院，南京 211135

4.國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心，湖泊–流域分中心，南京 210008

5.草原生態(tài)安全省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心，呼和浩特 010021

引 言

呼倫湖（117°00'10''E–117°41'40''E，48°30'40''N–49°20'40''N）位于呼倫貝爾草原西部，屬于我國(guó)五大湖區(qū)的蒙新湖區(qū)，湖泊面積約為2339 km2，是內(nèi)蒙古第一大湖。呼倫湖的最大水深為8 m，平均水深為5.7 m，蓄水量為13.85 km3，對(duì)維持呼倫貝爾高原的草原–湖泊生態(tài)系統(tǒng)起到了關(guān)鍵作用[1]。隨著氣候變暖和人類活動(dòng)加劇，富含氮、磷等元素的工業(yè)廢水被排放進(jìn)入各大水體，導(dǎo)致了水體富營(yíng)養(yǎng)化、藻類爆發(fā)等一系列生態(tài)問題，呼倫湖不僅面臨著水位下降和面積萎縮的水量問題，更面臨水體渾濁化和富營(yíng)養(yǎng)化等生態(tài)問題[2]。因此，監(jiān)測(cè)呼倫湖水質(zhì)變化，有助于實(shí)施呼倫湖生態(tài)修復(fù)，預(yù)防呼倫湖可能存在的生態(tài)問題，保障人類的正常生活。

水體透明度是衡量水體能見程度的量度，用于判斷水體是否清澈，是評(píng)價(jià)湖泊水質(zhì)狀況的一個(gè)重要指標(biāo)[3]。塞氏盤深度（Secchi disk depth，SDD）是水體透明度的測(cè)量指標(biāo)，已被使用近兩個(gè)世紀(jì)[4]。然而，常規(guī)野外調(diào)查的SDD 監(jiān)測(cè)方法常常耗費(fèi)大量時(shí)間以及人力物力，難以實(shí)現(xiàn)湖泊大范圍透明度的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。閔屾等利用太湖8 個(gè)長(zhǎng)期常規(guī)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，用塞氏盤法在每個(gè)點(diǎn)測(cè)定3 次取均值，監(jiān)測(cè)了太湖的逐月透明度[5]。數(shù)據(jù)由每月中旬采樣獲得，不能反映太湖每月透明度的整體情況，也沒有監(jiān)測(cè)整個(gè)太湖范圍的透明度。此數(shù)據(jù)集僅包含2007–2015 年太湖水體的透明度數(shù)據(jù)。

遙感手段具有監(jiān)測(cè)范圍廣、成本低以及長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)手段的不足，如利用擴(kuò)散衰減系數(shù)和遙感反射率構(gòu)建新模型計(jì)算SDD[6]，表明衛(wèi)星遙感在構(gòu)建長(zhǎng)時(shí)間序列的呼倫湖透明度數(shù)據(jù)集的可行性[7]。

本研究基于中等分辨率成像光譜儀MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)傳感器的Terra 衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源，利用基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）平臺(tái)，構(gòu)建呼倫湖SDD 遙感反演模型，生成了2000–2019 共20 年的呼倫湖透明度反演數(shù)據(jù)集。本數(shù)據(jù)集對(duì)于呼倫湖水質(zhì)監(jiān)測(cè)與評(píng)估，區(qū)域研究與生態(tài)保護(hù)具有重大意義，預(yù)期為呼倫湖透明度的時(shí)空分布、演變特征與驅(qū)動(dòng)力因素提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為呼倫湖生態(tài)修復(fù)、環(huán)境管理等提供理論依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

1.1 MODIS 衛(wèi)星數(shù)據(jù)下載

本數(shù)據(jù)集基于MODIS Terra 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)構(gòu)建（https://modis.gsfc.nasa.gov/）[8]。Terra 衛(wèi)星于1999年12 月發(fā)射升空，搭載了中等分辨率成像光譜儀MODIS 傳感器，至今仍正常運(yùn)行。MODIS 具有較高的時(shí)間分辨率，可以在一天之內(nèi)覆蓋全球（除部分赤道低緯度地區(qū)）。MODIS 空間分辨率為250 –1000 m，可以在呼倫湖區(qū)域內(nèi)得到有效數(shù)據(jù)。此外，MODIS 數(shù)據(jù)的光譜范圍包含可見光與近紅外波段，適用于對(duì)呼倫湖透明度的反演。

本文數(shù)據(jù)采用GEE 平臺(tái)上免費(fèi)獲取的Terra 衛(wèi)星MODIS 陸地反射率產(chǎn)品（MYD09GA）。MYD09GA 提供了7 個(gè)波段的光譜反射率，本研究使用的2 個(gè)波段分別為波長(zhǎng)為645 nm 的紅光波段（空間分辨率250 m）、波長(zhǎng)為555 nm 的綠光波段（空間分辨率500 m）。MOD09GA 針對(duì)大氣條件（如瑞利散射、氣體和氣溶膠）進(jìn)行了校準(zhǔn)，后續(xù)監(jiān)測(cè)過程中無需再進(jìn)行大氣校正等步驟。

1.2 數(shù)據(jù)處理

1.2.1 呼倫湖水體邊界提取

MODIS 的水體反射率產(chǎn)品已經(jīng)過大氣校正處理，可直接用于后續(xù)操作。利用呼倫湖邊界矢量文件對(duì)MODIS 影像數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪，獲得呼倫湖區(qū)域的影像數(shù)據(jù)集。呼倫湖邊界的矢量文件可以通過全球地表水（Global Surface Water，GSW）數(shù)據(jù)集裁剪得到，該數(shù)據(jù)集可從GEE 平臺(tái)上獲取[9]。GSW全球地表水?dāng)?shù)據(jù)使用專家系統(tǒng)，將所有像元分為水體或非水體單元，并對(duì)從未被檢測(cè)出水體的像元進(jìn)行掩膜?；谒w頻率（Occurrence）波段使用閾值超過85%的像元作為水體。最終獲得呼倫湖水體邊界數(shù)據(jù)。

1.2.2 去除云層干擾

MYD09GA 產(chǎn)品包含數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估（Quality Assurance, QA）波段。QA 波段一共16 位，其中第2 位代表云層陰影，第10 位代表云層，第13 位代表與云相鄰的像元。每一位的儲(chǔ)存數(shù)值為1，判定該像元屬于該位所代表的像元類型；為0 判定該像元不屬于該位所代表的像元類型。本文通過刪除了所有在QA 波段的2、10、13 位數(shù)值為1 的像元，去除云層對(duì)影像產(chǎn)生的干擾。

1.2.3 塞氏盤深度估算

本研究使用645 nm 的紅光波段和555 nm 的綠光波段（空間分辨率500 m）反演得到呼倫湖SDD值。當(dāng)SDD 值較低時(shí)，一般會(huì)通過監(jiān)測(cè)MODIS 在紅光波段的水體反射率（R645）反演SDD 值[10]。當(dāng)SDD 值較低時(shí)，通過MODIS 在綠光波段的水體反射率（R555）計(jì)算得到的SDD 值更精確[11]。Liu等[12]通過將366 個(gè)全國(guó)湖泊實(shí)測(cè)SDD 數(shù)據(jù)和相對(duì)應(yīng)的無云水體反射率作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，另外123 組數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練得到了使用R645和R555計(jì)算湖泊SDD 的算法模型。為提高準(zhǔn)確性，該算法通過中間變量R將函數(shù)分段：

其中，其中R555和R645分別是MOD09GA 在綠光和紅光波段的表面反射率。除以常數(shù)π可以忽略雙向效應(yīng)將R從水體的表面反射率轉(zhuǎn)化為離水反射率。

根據(jù)算法，當(dāng)R=0.016 時(shí)，模型的效果最好，當(dāng)水體具有高SDD 值和低水體反射率時(shí)，SDD的計(jì)算表達(dá)式為：

當(dāng)水體具有低高SDD 值和較高水體反射率時(shí)，SDD 的計(jì)算表達(dá)式為：

通過上式計(jì)算求得MODIS 影像中各像元的塞氏盤深度。

2 數(shù)據(jù)樣本描述

本數(shù)據(jù)集對(duì)2000–2019 年年均SDD 統(tǒng)計(jì)結(jié)果出圖展示，由于冬季冰雪覆蓋等因素，數(shù)據(jù)集僅統(tǒng)計(jì)了1–5 月呼倫湖SDD 數(shù)據(jù)。最終呼倫湖2000–2019 年20 年SDD 空間分布如圖1 所示。2000–2019年間，呼倫湖最大年均SDD 為361 cm，大部分地區(qū)的SDD 保持在20–80 cm 間。呼倫湖透明度在2003 年之前都維持在較高的水平，2003 年、2006–2009 年和2011–2012 年，呼倫湖的透明度出現(xiàn)了劇烈下降，但在2013 年以后又逐漸上升并維持高位，直到2019 年再次小幅下降。

圖1 2000–2019 呼倫湖年均SDD 空間分布圖Figure 1 The spatial distribution of annual average SDD of Hulun Lake during 2000-2019

3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評(píng)估

為保證數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性，本文通過呼倫湖現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)SDD 值數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行準(zhǔn)確性評(píng)估。選擇決定系數(shù)（R2）、均方根誤差（root mean square error，RMSE），表達(dá)透明度反演值與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)值之間的擬合程度和絕對(duì)偏差。最終選取10 組樣本對(duì)透明度數(shù)據(jù)集進(jìn)行精度驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果如圖2 所示，決定系數(shù)0.8，均方根誤差21.27 cm, 數(shù)據(jù)具有參考價(jià)值，可滿足用戶對(duì)數(shù)據(jù)集的精度要求。

圖2 透明度實(shí)測(cè)值與反演值示意圖Figure 2 Comparison between in-situ SDD and MODIS-retrieved SDD

4 數(shù)據(jù)使用方法和建議

本數(shù)據(jù)集直觀地反映了呼倫湖2000–2019 年水體透明度情況，可以幫助觀測(cè)監(jiān)測(cè)呼倫湖水質(zhì)情況。本數(shù)據(jù)集下載解壓后為tif 格式，適配于各GIS 專業(yè)軟件的文件讀取與編輯再加工。本數(shù)據(jù)集預(yù)期能夠?yàn)楹魝惡L(zhǎng)時(shí)間的水環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)和區(qū)域環(huán)境管理提供數(shù)據(jù)支撐。

致 謝

感謝美國(guó)國(guó)家航天局（NASA, https://www.nasa.gov）提供數(shù)據(jù)支撐以及Google Earth Engine 提供數(shù)據(jù)處理支持（https://developers.google.com/earth-engine）。感謝中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所曹志剛博士在論文撰寫中提供的寶貴建議。

數(shù)據(jù)作者分工職責(zé)

吳弈秋（1998—），男，江蘇省南京市人，碩士生，研究方向?yàn)楹此脖贿b感監(jiān)測(cè)。主要承擔(dān)工作：數(shù)據(jù)生產(chǎn)，結(jié)果驗(yàn)證，論文撰寫和修改。

許金朵（1982—），女，江蘇省睢寧縣人，碩士，工程師，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)、數(shù)據(jù)共享和地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)。主要承擔(dān)工作：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)整理與上傳。

王貞（1983—），女，河南安陽人，碩士，研究方向?yàn)榈乩硇畔⒅茍D。主要承擔(dān)工作：論文數(shù)據(jù)下載及處理、數(shù)據(jù)編輯。

馬榮華（1972—），男，山東省臨沂市人，博士，研究員，研究方向?yàn)楹喘h(huán)境遙感。主要承擔(dān)工作：總體思路設(shè)計(jì)，論文修改。