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    基于Sentinel-2衛(wèi)星的湖泊水面動態(tài)監(jiān)測
    ——以楓沙湖為例

    2022-09-21 03:34:06孫金彥董丹丹王昆侖
    安徽農業(yè)科學 2022年17期
    關鍵詞:沙湖湖泊均值

    孫金彥,董丹丹,張 曦,王昆侖

    (安徽省(水利部淮河水利委員會)水利科學研究院,安徽合肥 230088)

    湖泊生態(tài)環(huán)境是關系民生的重大社會問題,必須加強對涉水行為全方位監(jiān)管,集中力量強化對重點領域特別是江河湖泊、水資源、水環(huán)境、水利信息化等方面的監(jiān)管。湖泊水體面積、水位、水量是湖泊水情的重要指標,對于揭示自然因素、人類活動對湖泊的影響以及保護湖泊水資源和生態(tài)環(huán)境等意義重大。湖泊的形成與消失、擴張與收縮及其引起的生態(tài)環(huán)境的演化過程都是全球或區(qū)域氣候變化、人類活動共同作用的結果。

    水體面積是湖泊水情的重要指標之一。湖泊水面監(jiān)測的傳統(tǒng)方法以實地測量和野外勘察為主,優(yōu)點是獲取的數(shù)據(jù)相對準確、直觀,缺點是成本較高,受限于地形氣候等因素,觀測頻率較低。衛(wèi)星遙感對地觀察具有瞬時覆蓋面積大、可周期性重復、數(shù)據(jù)更新迅速等優(yōu)點,快速準確地從多時相衛(wèi)星遙感影像中提取水體信息已經成為水資源調查、濕地保護和防災減災等領域的重要技術手段。遙感技術在湖泊水面監(jiān)測中正發(fā)揮著越來越重要的作用。Goffi等基于 Sentinel-2 數(shù)據(jù),提出使用波段組合(即光譜指數(shù))轉換為HSV(色調、飽和度和明度)顏色空間的洪水淹沒區(qū)提取方法并實現(xiàn)了意大利洪水淹沒區(qū)提取。李艷華等以 GF1 的 16 m 影像為數(shù)據(jù)源,針對山區(qū)細小線狀河流提取難度較大的問題,使用基于規(guī)則的面向對象的方法實現(xiàn)了對新疆部分山區(qū)細小水體的精確化提取。為掌握“湖長制”實施以來安徽省湖泊水體面積變化情況和了解湖泊對氣候變化的響應,筆者以楓沙湖為例,利用10 m空間分辨率的Sentinel-2衛(wèi)星,采用改進的歸一化差異水體指數(shù),連續(xù)動態(tài)監(jiān)測楓沙湖2017年4月—2020年4月水體面積,并對湖泊水體面積月度、季度、汛期和枯水期等不同時期變化特征進行分析。

    1 資料與方法

    楓沙湖位于117°34′58″~ 117°39′48″E、30°54′21″~ 30°58′01″N,長江北岸,地處銅陵和蕪湖交界處(圖1)。楓沙湖流域總體地形北高南低,地形較復雜,北側為山區(qū),中部為丘陵,南部是湖區(qū)和圩區(qū),流域面積433 km。楓沙湖東西長6.2 km,南北寬5.4 km,平均水位 9.8 m。楓沙湖常年水體面積16.2 km,其中銅陵市14.9 km,占92%,蕪湖市1.3 km,占8%。楓沙湖流域多年平均氣溫16.5 ℃,多年平均降雨量1 326 mm,多年平均蒸發(fā)量為898.6 mm。降雨表現(xiàn)為年際變化大,最多年 1983 年達到 1 987 mm,最少年1978年僅為 733 mm,兩者相差1.7倍;年內分配也呈現(xiàn)不均勻的特點,全年降雨主要集中在汛期 5—9 月,約占全年降雨量的 60%。楓沙湖是安慶沿江濕地省級自然保護區(qū)的組成部分,已被列入安徽省人民政府批準的沿江濕地保護區(qū)范圍。

    為了減少云層對湖泊水體面積監(jiān)測結果的影響和充分體現(xiàn)湖泊水體面積季相演替規(guī)律,選取2017年4月—2020年4月云層含量小于30%的所有Sentinel-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)獲取時相分布如圖2所示。

    Sentinel-2 數(shù)據(jù)來源歐洲航天局數(shù)據(jù)共享網站,在幾何校正、輻射校正的基礎上,利用Sen2cor大氣校正模型將Sentinel-2大氣上層表觀反射率數(shù)據(jù)轉化為Sentinel-2地面反射率,校正后的影像光譜曲線與地面實測的光譜曲線擬合度、精度最高。采用大氣校正后空間分辨率為10 m的Sentinel-2 遙感影像為數(shù)據(jù)源。選擇的Sentinel-2 波段信息如表1所示。

    圖1 楓沙湖位置Fig.1 Location of Fengsha Lake

    圖2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)時相分布情況Fig.2 Time-phase distribution of satellite data

    在多光譜遙感傳感器的波長范圍內,水體總體呈現(xiàn)出較弱的反射率,例如近紅外波段(波長>740 mm)幾乎所有的入射能量均被水體吸收,與其他地物類別形成明顯反差。因此該研究基于地物的光譜特征差異將湖泊水體與其他地物分割開來??紤]到NDWI水體指數(shù)可最大程度地抑制植被信息,突出水體信息,能有效地將水體與植被等信息區(qū)分開,該研究選取多時相反射率作為光譜特征,對影像進行預處理后提取水體指數(shù)NDWI:

    表1 Sentinel-2 兩顆衛(wèi)星所選波段信息對比Table 1 Comparison of selected band information of the two satellites in Sentinel-2

    (1)

    式中,、分別是綠波段和近紅外波段的地面反射率數(shù)據(jù)。為實現(xiàn)批量識別出水體,該研究采用最大類間方差法計算閾值,實現(xiàn)湖泊水面和周邊陸地二值分割(圖3)。

    湖泊水體面積均值為監(jiān)測時間內所有觀測水體面積的平均值,公式如下:

    (2)

    式中,為常數(shù),一個像素對應的實地面積(如該研究為100 m);area表示第次觀測水體像素數(shù)目之和。該研究以楓沙湖為例主要探討Sentinel-2衛(wèi)星在湖泊水面動態(tài)監(jiān)測中應用方式,計算的湖泊水體面積為采用影像分辨率計算的像素面積,未將影像坐標系轉化為國家2000坐標系計算,湖泊水體面積可能大于實際投影面積。

    在湖泊水體監(jiān)測結果的基礎上,計算湖泊水面頻率分布:

    (3)

    式中,F(xiàn)re為每一個像素點的水體有效觀察頻率;EO為每一個像素的有效觀察次數(shù);為每一個像素觀測為水體的次數(shù)。Fre取值區(qū)間為0~1,將>0~0.75的湖泊水面像素點定義為季節(jié)性水面;>0.75~1.00定義為永久水體。

    2 結果與分析

    從圖4可以看出,2017年4月—2020年4月楓沙湖水體面積平均為16.82 km,比常年水體面積大0.62 km;最大水體面積為17.76 km,比常年水體面積大1.56 km;最小水體面積為14.24 km,比常年水體面積小1.96 km。近3年楓沙湖水體面積呈減少趨勢,每年減少0.19 km,這可能與降雨量減少有很大的相關性。

    從楓沙湖逐月水體面積均值波動情況(圖5)可以看出,1月份水體面積均值最小,為15.26 km,7月份水體面積均值最大,為16.99 km,兩者相差1.73 km??傮w趨勢有2個波動峰,第一個波動峰自1月開始表現(xiàn)為先增加后減少,3月水體面積均值為16.89 km,5月水體面積均值為16.51 km;第二個波動峰自5月開始,也是表現(xiàn)為先增加后減少。

    按照陽歷法,以3、4、5月為春季,6、7、8月為夏季、9、10、11月為秋季、12、1、2月為冬季開展四季湖泊水體面積分析,如圖6所示楓沙湖季度水體監(jiān)測頻率分布。春季、夏季、秋季、冬季水體面積均值分別為16.84、16.95、16.85、16.43 km。

    注:a.NDWI水體指數(shù)影像;b.水體指數(shù)直方圖;c.閾值分割水體提取結果(水面為1,非水面為0) Note:a.NDWI water body index image;b.Water body index histogram;c.Threshold segmentation water body extraction results (water surface is 1,non-water surface is 0)圖3 湖泊水體提取流程Fig.3 The process of lake water extraction

    圖4 2017年4月—2020年4月楓沙湖水體面積變化趨勢Fig.4 The change trend of the water area of Fengsha Lake from April 2017 to April 2020

    圖5 楓沙湖水體面積月變化Fig.5 Monthly variation of water body area in Fengsha Lake

    以6—10月為汛期,楓沙湖汛期水體面積均值為17.14 km、,2017—2019年汛期水體面積均值分別為17.63、16.95、16.85 km。圖7a為汛期有效觀察次數(shù)33次,計算水體頻率分布圖;其左下角紅色矩形區(qū)域,水體監(jiān)測結果受水質(主要是藍藻水華等)影響,藍藻水華區(qū)域水體被誤識別為非水體(圖7c紅色箭頭所指為藍藻),造成部分監(jiān)測結果偏小。汛期,楓沙湖永久水體面積為16.59 km;除藍藻水華面積外出現(xiàn)變化區(qū)域的面積為1.56 km。

    以11—12月、1—5月為枯水期,楓沙湖枯水期水體面積均值為 16.68 km,2017—2020年枯水期水體面積均值分別為17.06、16.93、16.18、16.56 km。 圖7b為枯水期有效觀察次數(shù)37次,計算水體頻率分布圖??菟?,楓沙湖永久水體面積為16.44 km;變化區(qū)域的面積為1.49 km。

    3 結論

    該研究采用2017年4月—2020年4月的Sentinel-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)對楓沙湖水體面積進行連續(xù)動態(tài)監(jiān)測,在衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理的基礎上,利用改進的歸一化差異水體指數(shù),提取楓沙湖水體,統(tǒng)計并分析楓沙湖水體面積的月度、季度、年度等變化特征。從2017年4月至2020年4月監(jiān)測結果看,楓沙湖水體面積呈減少趨勢,每年減少0.19 km;楓沙湖水體面積均值為16.82 km,比2014年水利普查中常年水體面積大0.62 km,最大水體面積為17.76 km,最小水體面積為14.24 km;從月度分析,楓沙湖1月份水體面積均值最小,為15.26 km,7月份水體面積均值最大,為16.99 km,兩者相差1.73 km。從季度分析,楓沙湖夏季水體面積均值最大,為16.95 km(受藍藻水華影響,均值偏小),春季和秋季水體面積均值相近,冬季水體面積均值最小,為16.43 km;從年度看,楓沙湖汛期水體面積均值為17.14 km,其中2017、2018、2019年汛期水體面積均值分別為17.63、16.95、16.85 km,呈減少趨勢,原因主要為受長江中下游干旱等自然因素影響。

    圖6 楓沙湖水體面積頻率季變化Fig.6 Seasonal variation of water body area frequency in Fengsha Lake

    圖7 汛期和枯水期水體頻率分布以及2018年7月29日衛(wèi)星影像Fig.7 Frequency distribution of water bodies in flood season and dry season and satellite imagery on July 29,2018

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