基于Landsat的粵港澳大灣區(qū)水面率演變分析

姜欣彤，廖小龍，全栩劍，薛 嬌，鐘逸軒，于百順

(中水珠江規(guī)劃勘測設(shè)計有限公司，廣東 廣州 510610)

關(guān)鍵字：水面率；演變分析；Landsat；粵港澳大灣區(qū)

水面通常指由河流(江、河、渠等)，湖泊(天然或人工湖泊)，水庫，濕地(天然或人工濕地)等形成的水體表面[1]，水面率是指承載水域功能的區(qū)域面積占區(qū)域總面積的比率。適宜的城市水面率對改善城市地區(qū)生態(tài)質(zhì)量和提高城市生活空間質(zhì)量具有至關(guān)重要的作用[2]。浙江省、江蘇省、上海浦東新區(qū)、廣州市等地均通過河道調(diào)查及全國水利普查結(jié)果開展過本區(qū)域水面率的相關(guān)研究[3]，隨著3S技術(shù)的迅速發(fā)展，RS與GIS相結(jié)合的方法，逐漸應(yīng)用在水體信息監(jiān)測中[4]。利用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行水體信息提取的數(shù)據(jù)源主要包含雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)、光學(xué)遙感數(shù)據(jù)以及兩者結(jié)合數(shù)據(jù)[5]。其中，基于雷達(dá)遙感SAR數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源的應(yīng)用范圍主要為洪澇監(jiān)測[6-7]、城市水體和開放水體研究[8-9]、河流及海岸帶形態(tài)變化監(jiān)測[10]、各種提取算法研究[11]等；基于光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的研究中，應(yīng)用最多的是免費(fèi)開放的Landsat數(shù)據(jù)，主要集中在大區(qū)域尺度的研究以及對較大河流、湖泊等水體的提取和分析上[12-13]。MODIS、AVHRR和CBERS等中、低分辨率衛(wèi)星影像主要應(yīng)用在海洋、大型河流和湖泊等水體的識別和信息提取方面[14-15]。

粵港澳大灣區(qū)是繼紐約灣區(qū)、舊金山灣區(qū)、東京灣區(qū)之后的世界第四大灣區(qū)，包括9市和港澳2個特別行政區(qū)，隨著“9+2”粵港澳城市群互聯(lián)互通格局的構(gòu)建，迅速的城市化發(fā)展也為粵港澳大灣區(qū)的生態(tài)環(huán)境建設(shè)和維護(hù)提出了更高的要求[16-17]，但粵港澳大灣區(qū)位于珠江三角洲，該地區(qū)河網(wǎng)密布交錯，徑流潮流相互作用，水沙變化頻繁，既存在洪(潮)澇災(zāi)害頻發(fā)的老問題，又在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展過程中暴露出水資源供需矛盾、水生態(tài)損害、水環(huán)境污染等新問題，因此基于遙感影像對近20年來粵港澳大灣區(qū)城市群水面率進(jìn)行演變分析，為粵港澳大灣區(qū)城市群水資源合理利用和水生態(tài)建設(shè)工作提供理論和方法支持，同時對推進(jìn)粵港澳大灣區(qū)生態(tài)文明建設(shè)和加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)具有重要的參考意義。城市水體提取受到高層建筑導(dǎo)致的陰影影響，相比山區(qū)、丘陵地區(qū)等區(qū)域的水體提取較為困難，因此，選取空間分辨率為30 m、免費(fèi)開放的Landsat作為數(shù)據(jù)源。

1 研究區(qū)域概況

粵港澳大灣區(qū)位于廣東省(21°25′～24°30′N，111°12′～115°35′E)，其城市群由廣州、深圳、珠海、佛山、東莞、中山、惠州、江門、肇慶9個地級市和香港、澳門2個特別行政區(qū)組成，地處珠江下游，區(qū)域面積55 080 km2。區(qū)域氣候?qū)儆谀蟻啛釒У暮Ｑ笮约撅L(fēng)氣候，年均溫22℃左右，夏季多雨且臺風(fēng)頻繁，冬季冷暖變化無常。2017年末常住人口約6 956.93萬人，地區(qū)生產(chǎn)總值為10.18萬億元，折合美元1.6萬億元，位列四大灣區(qū)第二位，僅次于東京灣區(qū)。以粵港澳大灣區(qū)九市二區(qū)為研究范圍，由于澳門面積甚小，所以將澳門與珠海市做合并分析，研究區(qū)域概況見圖1。

2 數(shù)據(jù)資料與技術(shù)路線

2.1 數(shù)據(jù)來源

從美國地質(zhì)調(diào)查局(https://earthexplorer.usgs.gov/)下載Landsat 7、Landsat 8系列衛(wèi)星的相應(yīng)圖像。2013年發(fā)射的Landsat 8是一種新型的Landsat衛(wèi)星。該衛(wèi)星攜帶2個傳感器，分別稱為操作陸地成像儀(OLI)和熱紅外傳感器(TIRS)。Landsat 8數(shù)據(jù)具有16位輻射計分辨率，每幅圖像覆蓋距離地面185 km×185 km。Landsat 7于1999年4月15日由德爾塔11導(dǎo)彈發(fā)射，其內(nèi)置了ETM+傳感器。覆蓋粵港澳大灣區(qū)核心城市群的影像軌道號為[122，44]、[121，45]、[122，45]，共三景。篩選云量覆蓋低于20%的影像，選取2000、2005、2010、2015、2018年共5年數(shù)據(jù)，各年份數(shù)據(jù)具體日期見表1。城市群行政邊界采用2015年國家地市行政邊界，數(shù)據(jù)來源于中科院地理科學(xué)與資源研究所(http://www.resdc.cn/Default.aspx)。

表1 各年份數(shù)據(jù)源具體日期

2.2 技術(shù)路線

水體提取技術(shù)路線見圖2。

圖2 水體邊界提取技術(shù)路線

2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2003年以后的Landsat 7影像由于傳感器發(fā)生故障造成部分條帶受損，故首先在ENVI中對Landsat 7進(jìn)行條帶修復(fù)。LandsatL1T數(shù)據(jù)文件已經(jīng)經(jīng)過了帶DEM的地形校正，坐標(biāo)精度基本能滿足中小比例尺的要求，但還未做輻射定標(biāo)，大氣校正是多光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地表參數(shù)定量分析的前提，能夠消除或減少大氣分子和氣溶膠的散射和吸收對地物反射率的影響，故要在ENVI5.3中對Landsat 8和修復(fù)好的Landsat 7數(shù)據(jù)完成輻射定標(biāo)和大氣校正數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。

3 研究方法

3.1 水體提取方法

目前，國內(nèi)外學(xué)者基于Landsat遙感影像的水體光譜曲線特征提出了多種水體信息自動識別的遙感模型，主要可歸納為單波段閾值法、多波段法和水體指數(shù)法3種方法[18]。單波段閾值法主要利用水體在近紅外/中紅外波段強(qiáng)烈吸收的原理來識別水體信息，難以忽視陰影造成的影響，會遺漏部分水體信息，存在一定局限性。多波段法主要是綜合利用遙感影像特征波段的光譜特征來識別水體信息，其中，譜間關(guān)系法通過分析地物在遙感影像原始波段及圖像轉(zhuǎn)換獲取的特征波段的光譜特征曲線來獲取識別水體信息的光譜信息，并利用邏輯判斷規(guī)則提取水體信息。水體指數(shù)法則基于譜間特征關(guān)系，通過特征波段間的比值運(yùn)算，增強(qiáng)水體與其他地物之間的反差度來識別水體信息。最常見的為基于綠光/近紅外波段構(gòu)成的歸一化水體指數(shù)NDWI(Normalized Difference Water Index)[19]，該指標(biāo)可以突出影像中的水體信息，并能最大程度抑制植被信息，水體具有正值，而植被和土壤為0或負(fù)值，計算公式為:

(1)

式中 Green——綠光波段；NIR——近紅外波段。

然而NDWI指數(shù)忽略了土壤/建筑物因素的干擾，土壤/建筑物在綠光和近紅外波段的波譜特征與水體幾乎一致。因此考慮引入另一指標(biāo)作為水體判別條件：歸一化植被指數(shù)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)[20]。NDVI是植被監(jiān)測中最重要的指標(biāo)之一，可以通過該指標(biāo)區(qū)分植被、土壤和水體等不同覆蓋物，大于0.2表示植被，小于0表示水體，其計算公式為：

(2)

式中 Red——紅光波段；NIR——近紅外波段。

采用決策樹模型作為自動水體判別模型，以此對圖像進(jìn)行分類，按照該規(guī)則分類的值被分類到一個分支中，其他值被分類到另一個類別中。該方法可以較好地提取復(fù)雜背景中的水體信息，有效地區(qū)分水體與山體陰影，提取結(jié)果比單閾值法精度要高[21]。在城市水體提取中，NDWI指標(biāo)難以區(qū)分高樓建筑物，因此給NDWI設(shè)定一個閾值，以作為判別建筑物和水體的基準(zhǔn)，經(jīng)反復(fù)多次試驗(yàn)(0，0.1，0.2，0.3)后，選定NDWI的閾值為0.2，故使用圖3所示判別規(guī)則進(jìn)行水體提取。

圖3 水體提取判別法則

使用NDWI和NDVI作為判別指標(biāo)進(jìn)行水體提取后，圖像中存在許多噪點(diǎn)，故采用眾數(shù)濾波方式對圖像進(jìn)行平滑處理，將處理后的圖像轉(zhuǎn)化為二值圖，即除水體外的像元設(shè)置為空值。在Google Earth中使用目視解譯法對提取后的水體進(jìn)行校驗(yàn)，對誤提的陰影、草地等部分進(jìn)行刪除，以修正水體提取結(jié)果。最后將提取結(jié)果轉(zhuǎn)化為矢量圖，以統(tǒng)計水體面積。

3.2 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

土地利用轉(zhuǎn)移矩陣能反映在研究時段內(nèi)初期和末期各地類相互轉(zhuǎn)化的動態(tài)過程，包括各地類相互轉(zhuǎn)化的面積及轉(zhuǎn)化方向[22]。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

(3)

式中A——面積；n——土地利用類型數(shù)；i、j——研究初期和末期的土地利用類型；A12——研究初期至末期第1種土地類型轉(zhuǎn)為第2種土地類型的面積；Ann——研究初期至末期某種土地類型轉(zhuǎn)化為自身的面積。

4 分析與討論

4.1 水域面積變化

按照上述方法，計算分析得到各基準(zhǔn)年粵港澳大灣區(qū)水域空間分布(圖4)，水域總面積變化(圖5)，大灣區(qū)城市群水面率變化(圖6)，2000、2018年粵港澳大灣區(qū)城市群水域面積對比(表2)。根據(jù)計算結(jié)果分析，可得出以下結(jié)論。

a)粵港澳大灣區(qū)近20年水域面積總體呈先減少后增加的趨勢，水域總面積從2000年2 841.94 km2下降到2015年2 629.83 km2，水面率由5.17%減少到4.79%。隨后水域面積略有增加趨勢，到2018年，水域總面積為2 664.89 km2，水面率為4.85%。

b)對比2000、2018年粵港澳大灣區(qū)城市群水域面積，發(fā)現(xiàn)總體上來說，各城市近20年來均呈減少趨勢，其中江門市水域面積減少最多，減少了44.20 km2，其次是佛山市，水域面積減少32.34 km2，珠海、東莞、深圳、中山、廣州水域面積依次減少了27.21、19.57、16.84、13.57、12.07 km2，其余城市水域面積減少不超過10 km2。

c)從2000—2018年各城市水面率變化分析來看，珠海(含澳門)、佛山兩市的水面率持續(xù)減少，珠海市水面率減少最為嚴(yán)重，從2000年19.02%減少至2018年17.11%，減少率為-0.11%/a。佛山市水面率從2000年13.17%減少至2018年12.32%，減少率為-0.05%/a。其余各城市水面率均在2015年后略有上漲。

a)2000年

b)2005年

圖5 粵港澳大灣區(qū)水體面積和水面率變化趨勢

圖6 粵港澳大灣區(qū)城市群水體面積變化趨勢

表2 2000、2018年粵港澳大灣區(qū)城市群水域面積對比 單位：km2

4.2 土地利用轉(zhuǎn)移變化

選用300 m精度的土地利用(LUCC)遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)，時間選取2000、2005、2010、2015、2018年共5期，數(shù)據(jù)來源于歐洲航天局(European Space Agency)。土地利用轉(zhuǎn)移分析結(jié)果見表3?；浉郯拇鬄硡^(qū)各市對應(yīng)水域轉(zhuǎn)移方向分析結(jié)果見表4。根據(jù)計算成果分析，得出以下幾點(diǎn)結(jié)論。

a)粵港澳大灣區(qū)土地利用主要類型分為耕地、林地、草地、灌木、濕地、水域、建筑地和裸地，其中占比最高的類型為耕地，占總土地面積的42%，其次是林地，占總土地面積的36%。

b)近20年來耕地與草地面積均有大幅度減少，減少面積占國土總面積比例分別為6.35%、1.30%；建筑地面積大幅度增加，增加面積占國土總面積比例7.91%。

c)不同土地利用類型內(nèi)部之間有相互轉(zhuǎn)化。各類型用地主要的轉(zhuǎn)換方向均為建筑用地。耕地和草地轉(zhuǎn)向建筑用地面積分別為3 472、721 km2，濕地、水域向建筑用地轉(zhuǎn)化面積分別為39、88 km2。

d)2000年來粵港澳大灣區(qū)各市水域面積減少主要原因是由于城市擴(kuò)張，建筑用地侵占了水域范圍，導(dǎo)致城市水面率下降。江門市水域面積減少主要是轉(zhuǎn)移為濕地，而珠海市水域面積減少原因主要是轉(zhuǎn)移為耕地和濕地，建筑用地侵占面積較小。

表3 粵港澳大灣區(qū)2000—2018年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 單位：km2

表4 粵港澳大灣區(qū)各市水域轉(zhuǎn)移方向 單位：km2

5 結(jié)論與展望

在考慮到數(shù)據(jù)源可免費(fèi)獲取，且精度相對較高的條件下，選擇Landsat7和8作為水面提取分析的數(shù)據(jù)源?？紤]到城市水體提取中存在高層建筑、植被土壤等較多影響因素，同時選取水體指數(shù)和植被指數(shù)閾值作為地物分類基準(zhǔn)，對粵港澳大灣區(qū)城市群主要河流、湖泊和較大型水庫進(jìn)行了有效識別，得到主要結(jié)論如下：①粵港澳大灣區(qū)近20年水域面積總體呈先減少后增加的趨勢，水面率由2000年4.48%減少至2015年的4.15%，2018年增加至4.22%;②粵港澳大灣區(qū)各城市水域面積近20年來均有不同程度的減少趨勢，江門和佛山市水域面積減少最多，依次減少了44.20、32.34 km2，東莞、深圳、廣州水域面積減少不超過20 km2，其余城市水域面積減少不超過10 km2；③近20年來澳門、佛山兩市的水面率持續(xù)減少，澳門市水面率減少最為嚴(yán)重，減少率為-0.24%/a，佛山市減少率為-0.04%/a，其余各城市水面率均呈現(xiàn)先減后增的趨勢，在2015年后有所上漲；④造成粵港澳大灣區(qū)水域面積減少的主要原因是由于城市擴(kuò)張，建筑用地侵占了水域范圍，導(dǎo)致城市水面率下降，江門水域面積減少是由于水域轉(zhuǎn)移為濕地，珠海水域面積減少則是由于水轉(zhuǎn)移為耕地和濕地。

值得注意的是，由遙感影像提取得到的水域面積數(shù)據(jù)，與土地利用數(shù)據(jù)中的水域面積數(shù)據(jù)有所偏差，這可能是由于圖像精度、云體、建筑覆蓋等不確定性因素。為得到更為清晰的水域邊界，可進(jìn)一步考慮更為精細(xì)化尺度的遙感數(shù)據(jù)源對細(xì)小尺度的水體進(jìn)行提取，將多源遙感數(shù)據(jù)提取結(jié)果進(jìn)行融合，以計算更為精確的水面率。