朱浩朋,伍玉梅,陈铁喜
(1. 中国水产科学研究院东海水产研究所,农业农村部远洋与极地渔业创新重点实验室,上海 200090; 2.上海海洋大学海洋科学学院,上海 201306; 3. 南京信息工程大学,江苏南京 210044)
洞庭湖是我国的第二大淡水湖,但近年来出现水域面积缩小、水位下降、湖泊调蓄能力减弱等问题,这对湿地生态平衡造成了破坏,对农业发展带来诸多不利影响[1]。根据遥感数据中水体光谱的特征,能够获取水体的可见光、近红外、短波红外和微波等不同波段数据,利用这些数据可以监测水域面积变化,分析水域面积变化规律等工作。中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)具有时间分辨率高、光谱分辨率高、空间分辨率能满足大面积同步观测要求的特点,因此适合用于湖泊等大面积水域的调查研究。龚伟等[2]基于MODIS数据估算洞庭湖水面面积,李景刚等[3]以MOD09Q1为数据源,采用多源信息水面提取的方法分析2000—2008年间洞庭湖区水面面积变化;而针对鄱阳湖[4]、滇池[5]、洪泽湖[6]等其他类似水域的研究也提供了参考依据。
在对水体面积的观测和分析的相关研究中,不仅需要考虑选用波段、数据类型的差异,还需要根据不同的水体选择合适的提取算法以及监测模型。莫伟华等[7]提出的新的水体指数模型 CIWI(Combined Index of NDVI and MIR for Water Body Identification),根据水体在近红外波段反射率低与城镇差异明显的特点,并结合归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),将水与云、城镇区分开,增强了水体提取效果;徐涵秋[8]在Mcfeeters等人提出的归一化差异水体指数(NDWI)的基础上用中红外波段代替近红外波段,在提取城镇范围内的水体时可以取得比NDWI更好的效果,有效避免了在提取水体时因包含有城镇用地而面积偏大的问题;王晴晴、余明[9]基于TM(Thematic Mapper)数据以简单比值水体指数SRWI(Simple Ratio of Water Index)实现了水体信息的快速提取。
由于地表状况复杂,数据信息缺乏,精度不易提高,为了更加有效地提取水体,可以建立适当的水体面积变化监测模型,如像元淹没比模型[10]和混合像元分解[11]等模型。孔美美[12]基于混合像元分解的水体提取及变化监测研究便以完全约束的最小二乘法(Fully Constrained Least Squares Method, FCLS)提取研究区域的水体信息,发现FCLS方法的提取结果要优于水体指数法及SVM分类法;刘排英[13]基于光谱面积和IHS变换(Intensity Hue Saturation)的水体提取的研究提出了一种基于光谱面积的谱间关系法;夏双等[14]以TM影像作为数据源,分别运用3种水体指数提取方法即混合水体指数(CIWI)法、归一化差异水体指数(NDWI)法、改进的归一化差值水体指数(Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI)法和其他3种常用的方法如谱间关系法、比值法和单波段阈值法进行水体信息提取,并对比提取精度,分析统计误提现象,发现基于谱间关系法和CIWI模型的水体提取精度高,误提现象少。
本文的工作则是采用MOD09A1数据,针对洞庭湖水域运用NDWI指数提取了2002—2016年间的洞庭湖水体,并计算了洞庭湖水体面积,分析了年、月尺度上的洞庭湖面积变化规律。
本文数据选用了MOD09A1,MOD09是MODIS的陆地2级数据产品,经过了初步的辐射校正和大气校正,其DN(Digital Number)值代表地表反射率,空间分辨率为500 m,选用的MOD09A1是3级产品,是MOD09在正弦投影下每8天合成的数据。选用MOD09A1是因为其波段丰富、免费易获取,其7个波段涵盖了红、绿、蓝、近红外, MOD09A1的Band 1(波长620~670 nm)是红波段,Band 2(波长841~876 nm)是近红外波段,Band 3(波长459~479 nm)是蓝波段,Band 4(波长545~565 nm)是绿波段,Band 5(波长1 230~1 250 nm)、Band 6(波长1 628~1 652 nm)、 Band 7(波长2 105~2 155 nm)是红外波段,且因为洞庭湖面积在200 km2(枯水期)与1800 km2(丰水期)之间,MOD09A1的空间分辨率为500 m可以满足本研究需要[3]。
1.2.1 云检测处理
1.2.2 水体提取
本研究采用MCFEETERS[16]提出的归一化差异水体指数NDWI来实现水体提取。
NDWI表示如下:
(1)
式中,Green是绿色波段即MOD09A1第4波段,NIR是近红外波段即MOD09A1第2波段。根据公式可知,计算后水体NDWI具有的是正值,而植被和土壤是零或负值,因此能够将水体同植被与土壤明显区分开。
1.2.3 水体面积的计算
计算NDWI后根据阈值0制作感兴趣区(即通过阈值设定从图像中获取的点、线、面不规则形状),做出2002—2016年各时期的水体掩膜图,从而计算出水体的面积。计算公式如下:
S=a×f
(2)
式中S为面积,a为像元数,f为像元大小,每个像元是463.312 714 m×463.312 714 m,约214 659 m2。
基于MODIS观测数据,提取到洞庭湖在2002—2016年间的水域面积。在1年内洞庭湖面积变化受到季节的影响很大,丰水期、枯水期面积反差巨大。图1反映出洞庭湖水域面积随季节变化的特点,水域面积表现出了明显的峰值与谷值,峰值一般出现在5—9月,谷值则一般出现在1—4月、10—12月。根据相关水文资料,4—6月为五大河汛期,7—9月为长江汛期,而湖面面积逐月变化趋势大致与之相符合。以2016年为例(见图2),1—12月的湖水掩膜图,可以更加直观地表现出这一特点。
总体上,5—9月份的水域面积要高于其他月份,但是也有个别年份出现异常。如2008年峰值虽然出现在9月份(水体面积1 148 km2),但11月份也高达1 144 km2,与峰值极其接近,相比于2007年11月的296 km2、2009年11月的306 km2,2008年11月的水体面积异常地大。除此之外,从图1还可以看出2002年、2003年和2008年的11月、12月水域面积相比于其他年份偏大,都大于400 km2。这种异常情况的出现一般是有年际关联的,前一年年末时水域面积较大的话,那么下一年年初的水域面积也会大一些,如2002年、2003年、2015年与2016年。
最大水域面积出现的月份有6月、7月、8月、9月,以出现在7月份的次数最多,最小水域面积出现的月份不固定,分布在1—4月与10—12月,基本与丰水期、枯水期相吻合。
图1 水域面积逐月变化Fig.1 Monthly variations of water area
表1 洞庭湖各月份的最大、最小水域面积出现的年份以及比率Tab.1 Years with the maximum and minimum monthly water area and ratios of the maximum and minimum area
图3是对洞庭湖水域年平均面积变化的统计曲线,2002—2006年洞庭湖的水域面积呈下降趋势,年平均水域面积从2002年的850 km2下降到了2006年的484 km2,除了2010年、2012年比较高以外,2006—2013年的水域面积总体上较小, 2013年水域面积开始回升。结合2002—2016年的各月平均水域面积可知,图3能粗略地反映湖水面积的变化,例如2008年丰水期的平均水域面积要低于2007年,但是2008年下半年枯水期水域面积较大,2007年的则很小,因此2008年平均水域面积高于2007年。
图2 2016年各月份湖水掩膜图Fig.2 Mask diagram of every month in 2016
图3 2002—2016年年平均水域面积Fig.3 Average annual water area during 2002 —2016
将每年最大、最小面积的掩膜图叠合在一起,分析一年内最大最小面积差(见图4),叠合后的掩膜图主要包括三部分:一是最大水域与最小水域都存在的部分(图4中的黄色),二是最大水域存在而最小水域不存在的部分(图4中的深绿色),三是最小水域存在而最大水域不存在的部分(图4中的红色),第三种情况比较反常,出现了湖水面积扩大却不能完全覆盖枯水期的洞庭湖的情况,有可能是因为人为的活动如修建水库、修建引水渠等。本研究还统计分析了每年洞庭湖水体的最大最小面积、所处月份以及最大最小面积的比率。比率的大小比较直观地体现了一年内水域面积变化的剧烈程度,各年的比率总体上是呈下降趋势的,每年的湖面大小变化趋于平缓,比率越小的年份变化越不剧烈,而且每年的最低水域面积基本上相差不大。
图4 2016年最大、最小水域面积的叠加示意图Fig.4 Superposition of the maximum and minimum water area of 2016
表2 洞庭湖最大、最小水域面积及出现的月份,和最大、最小面积的比率(2002—2009年)Tab.2 Months with the maximum and minimum water area and ratios of the maximum and minimum area during 2002—2009
研究结果表明,洞庭湖一年内水体面积随季节变化很大,丰水期与枯水期的水域面积差异较大,丰水期、枯水期面积比率一般在两倍以上,但其年际变化并不明显;每年洞庭湖的最大水域面积出现的月份都在丰水期内,出现在7月份最多,最小水域面积出现月份则比较不固定,以出现在2月、12月次数最多,而且最大最小水域面积反差极大,最大面积一般是最小面积的4倍以上,相比之下每月的最大最小水域面积比率稍小一些;根据最大最小面积比率的变化趋势可知,洞庭湖的水域面积总体上是在下降的。
由于洞庭湖上方云量的影响,使得MODIS影像数据在观测范围和研究时段出现部分缺失,影响了对洞庭湖水体面积的提取,一定程度上影响了时间序列的连续性,使分析结果准确性受到一定干扰,后续可以探究云层下水体提取的方法;其次,对洞庭湖水域面积与丰水期、枯水期的关联研究比较粗略,后续研究还需要进一步进行深入分析。