陈熙 湖南省灌溉试验中心站
传统的河湖监测方法落后且效率不高,监测体制也不完整,难以以最短的时间获取最全面的信息。遥感技术覆盖面广,收发信息快速、高效、稳定、安全且数量庞大,可提供河湖长制工作所需的数据信息。借助于高分辨率的遥感影像数据技术,拍摄地面影像后做解译处理,建立以湖泊水系信息为研究对象的仿真模型,提取水系基础地理情况、水污染及周边水利工程等可用信息,生成综合数据库,为各级河湖长制工作提供技术支持。东洞庭湖区的河湖长制工作是贯彻落实党和政府的方针政策,在水利部等有关部门的指挥领导之下开展的,具有重大的科学意义和实际价值。
洞庭湖是我国第二大淡水湖,主要分为西洞庭湖、南洞庭湖和东洞庭湖。洞庭湖平水期的总面积约2625平方千米,总容积约174亿立方米,流域面积可达25.72万平面千米。其中东洞庭地位显要,约占洞庭湖总面积的一半,湖区南北长约70千米,东西宽达30千米,形成了一片水域辽阔、物种丰饶的湖泊湿地。东洞庭是典型的自然通江湖泊,在长江流域的洪水径流调节和生物资源的保护等领域起到了极为关键的作用。
东洞庭湖区具有显著的亚热带季风气候特点,气候温润,四季变化分明,热量充沛,雨量相对集中,湖区多年来的平均气温处于16.4-17.0°C间。东洞庭湖流域极为广阔,覆盖湖南省大部,湖北省、广西、贵州省和重庆市部分地区。年平均降水量约为1345.7mm。
东洞庭湖多年平均出湖流量约9010立方米、沙量可达3883万吨,水沙条件十分优越。近70年以来,洞庭湖区已淤积泥沙近60亿吨。长江和洞庭湖的水系关系在时刻变化着,长远来看,东洞庭湖的水沙量有下降的趋势。城陵矶(七里山)站的平均出湖流量近60年来下降了约43.4%,累计出湖水量减少了1210亿立方米,水体平均悬沙浓度也相对减少57%,出湖沙量减少了约5350万吨。
近百年来,洞庭湖的总面积日趋缩减,减少了2466.42平方千米,仅为1896年湖盆总面积的47.92%,萎缩速度令人咋舌。此种现象是多种因素共同作用的结果,围湖造田是最直接最主要的原因。1998年长江的特大洪灾之后,在“退田还湖”政策的强力影响下,洞庭湖面积急速缩减的情况得以缓解,趋于稳定。目前,洞庭湖依靠人工修造的防洪大堤围限,三峡工程的启动使洞庭湖的来水、来沙情况变化巨大,大大影响了洞庭湖内洲滩的冲淤速度,对洞庭湖的湖容影响较大,对湖的总面积则基本无影响。
东洞庭湖的植被包括芦苇、苔草、莲等10余种湖草,分布较集中,且各主要滩地的植被类型比较单一,便于进行遥感解译。东洞庭湖国家级自然保护区是国内非常重要且有代表性的大型湿地和候鸟越冬地,栖息和繁养了大量的鸟类和鱼类。经过科学考察,洞庭湖共记录到鱼类114种,包括中华鲟、白鲟等国家一级保护动物;鸟类306种,每年有大量的白鹳、白鹤、白鹭等国家级保护候鸟在此栖息越冬,可以说东洞庭湖是大自然赋予人类的天然的、庞大的、丰富的自然宝库。
遥感可长时间稳定的获取地表面状信息,对比于传统的以离散点为基础的对地观测方式,是革命性的创新与变革。研究者们选择不同的分辨率和采样周期对遥感数据进行深入的分析,找到了行之有效的研究方法。如Landsat系列数据的空间分辨率很高,适合用在河湖的环境研究中;MODIS遥感数据则具备很高的时间分辨率,在探究悬浮泥沙大区域分布和扩散的趋势中得到了很成功的应用。卫星载荷的数量日趋增加,新传感器的应用范围持续的被拓宽,比较有代表性的是我国的环境与灾害监测小卫星等,随着科学技术的高速发展,遥感卫星数据源的可选性及可靠性都得到了极大的提升。遥感卫星数据的筛选原则有科学的标准做指导,针对关键问题和项目的目的,综合考量各卫星数据的获取通道、可靠性及稳定性、湖泊水体监测的周期性等关键信息,选择最适用的遥感数据源。在东洞庭湖的河湖长制工作中,选用了Landsat8-OLI影像作为分析数据源,进行全水域的测量与研究。Landsat8-OLI遥感数据空间分辨率可达15m,1景可覆盖住整个东洞庭湖区,已发射近10年,数据开源,各项指标很好的符合了项目的要求。
东洞庭湖河湖长制工作的辅助数据分为基础地理数据和水位数据两大关键部分。基础地理数据由行政边界数据,东洞庭湖边界数据等核心数据组成,水位数据则指城陵矶的逐日水位数据,城陵矶地处东洞庭湖北侧、长江与洞庭湖的交汇口,地理位置极为特殊且重要,多以城陵矶的水位代表东洞庭湖的水位变化。
遥感影像数据的预处理是一项关键的工作,为了得到湖泊信息提取的可用数据。主要分为几何校正、大气校正、影像的剪取等。遥感数据的预处理通过ENVI软件完成。ENVI具有完善强大的图像处理能力,并且可与ArcGIS完美集成,非常适合处理遥感图像,并获得有用的图像信息。
传感器的扫描姿势等条件会导致图像采集的结果失真。常规的做法多通过ENVI软件进行影像的几何校正,选取均匀排布的地面控制点,建立起多项式模型,对影像开展15m分辨率的重采样测试,校正均方根误差(RMSE)需要限制在0.5个像元之内。东洞庭湖河湖长制工作中的卫星遥感产品选用的是Landsat-OLI,是进行过精确的几何和地形校正的L1T级(Level 1T)产品,不但可完成地球科学监测,产品的几何处理精度也能够从元数据中提取出来。
大气校正是遥感成像的又一重要环节。遥感成像需要经历一系列十分复杂的过程,其中任何环节都会受到例如遥感器、大气、太阳高度角、地形等因素的影响,可能会引发传感器的测量值与地表真实的反射信息有偏差的情况。若需要测量某一物体表面的光谱属性,需要将它的反射信息从大气和太阳的数据信息中抽离开。
大气校正是Landsat-8用于卫星遥感技术中至为关键的图像预处理环节,校正的结果直接决定了后期的反演精度的高低。针对大气校正的科学实验,国内外学者做了好多,比较有代表性的如暗像元法,以清洁水体作为大气校正的暗目标。Matthewet.al(2002)利用ENVI FLLASH模块开展大气校正研究,也取得了令人惊喜的进展。采用6S模块对多光谱影像做大气校正,校正精度是较为理想的。综合考虑,6S模型和FLAASH模型是应用效果被实践认可的辐射传输模型,两者的测量机理不尽相同,各有特点,需要根据实际的应用情况进行选择。
依托于进行过处理的卫星遥感影像,通过自动化解译及机器学习等科学方法,仔细分析目标物的颜色、形状、纹理、成像时间、地理位置等关键信息,确定出地物分类,预判出东洞庭湖水资源的概况,为湖泊生态水资源的研究和保护提供理论指导和数据支撑。
3.1.1 东洞庭湖湿地分类体系
在《湿地公约》和《全国湿地资源调查与检测技术规程》的理论指导下,参考资料中东洞庭湖湿地的测量与分析资料,确定了湖南省湿地类型遥感分类系统。卫星遥感技术在东洞庭湖河湖长制工作中的应用项目中,地物分类可分为水体、湖泊湿地(草洲)和泥滩三类分级系统。2015-2018年随着城陵矶水位变化,湖泊湿地、泥滩地和水域面积的动态变化趋势如表1所示。
表1 不同时期各湿地类型面积 单位:平方千米
3.1.2 地物分类遥感解译方法
遥感图像的测量原理是探测出图像亮度值或像元值的光谱信息差异及空间变化来区分出不同的地物,这也是区分图像地物的物理基础。地物与波谱特征之间存在着一一对应的关系,同类地物的光谱之间存在相似和共性,不同地物的光谱特性存在较明显的差异,采集出图像中的特征向量,构建图像的特征函数,通过遥感图像自动区分出不同的地物类型。基于遥感图像的数据量庞大且成像复杂等客观情况,卫星遥感图像的分类具有自己的特色和准则。常用的遥感图像分类方法包括三大类:基于图像光谱的分类,基于专家知识的决策树分类,面向对象图像分类。
决策树分类法顾名思义,选择各像元的特征值作为基准值,分层逐次的做比较。东洞庭湖河湖长制工作的研究中,采用基于专家知识的决策树分类法提取草洲、泥滩地和水体信息,取得了良好的效果。决策树在算法中应用的较为广泛,结构清晰,主次分明,一目了然,特别适合用于信息的分类和提取,在该项目中得到了很好的应用。
3.1.3 东洞庭湖水资源变化监测
东洞庭湖水资源的时空变化近些年来比较剧烈,是河湖长制工作地重点问题,基于卫星遥感技术探测到的湖体面积的不同变化情况,可实时监测到东洞庭湖水资源的变化特征。从图可见,随着城陵矶水位的变化,洞庭湖水面面积随之动态调整。从卫星遥感的数据可看出,从2013到2018 五年,雨水量最多的6-7月份,湖泊的水体面积有了显著的增加,水面面积的最高峰值曾达到过996.32平方千米,雨季过去,湖泊的面积则明显减小。从城陵矶水位和洞庭湖湖面面积的变化数据可分析出,两者呈接近于1的正比例的变化关系,水位的高低波动直接影响着湖泊水体面积的大小,科学的检测数据也证明了这一推测,通过卫星遥感技术探测到的东洞庭湖水体的变化趋势和专家学者利用大规模的实测数据搭建的理论模式推测出的水位变化走向基本是一致的。
通过时空高分辨率、高清晰度的卫星遥感技术可高效的监测河湖治理的区间内阻碍行洪的建筑群如何分布,了解到湖泊水域线的应用情况。辅助以工作人员的现场考察,综合分析湖岸线被破坏、侵占等现状,可及时了解到湖泊萎缩、非法采砂和围湖圈地等乱象的发展现状,切实做到及时制止与尽早处理,对维护自然生态的平衡具有重大的意义。
3.2.1 典型案例遥感监测
洞庭湖的特点涨水为湖,落水为洲,因此建堤占地的违法行为屡禁不止,比较有代表性的是“夏氏矮围”,曾是洞庭湖域面积最大的非公矮围,地处下塞湖区,跨越两市三县。2014年,在一次湖南省遥感中心的卫星探测中发现了这一封闭的已存在4年之久的巨型矮围。非法工程已然建成,拆迁的损失在各方面都是难以估量的,也更加深刻表明了洞庭湖的防护治理至关重要且迫在眉睫。借助卫星遥感技术的特点和优势,实时监测了解东洞庭湖区的水位和水体面积变化,将违规违法行为扼杀在摇篮之中,可最大程度保护社会和生态资源。
3.2.2 岸线环境监测
通过卫星遥感技术大范围高清晰度的监测,可以敏锐迅速地发现湖泊周围环境的改变,这对于湖区的治理和保护来说,具有非常大的意义和价值。东洞庭湖面积广阔、水域情况复杂,传统的检测技术受多方面的限制,结果的高效性及准确性都存在缺陷,参考的意义和价值也打了折扣。以东洞庭湖南部的漉湖芦苇场为例,采用卫星遥感技术监测2013年至2017年该地区的水岸线变化趋势,更加验证了其在河湖长制工作中的优势。
3.2.3 河湖水质及水污染监测
近些年,东洞庭湖水域的污染和生态破坏情况日趋严重,采取行动治理止损已经迫在眉睫。悬浮物指不易溶于水的固体物质,也是湖泊水质卫星遥感监测中非常重要的参数,水体中的叶绿素a浓度间接体现了浮游植物的疏密,衡量了湖泊内水生植物的生物量和富营养化的程度。卫星遥感检测的数据可提取东洞庭湖的悬沙和叶绿素 a的浓度,制订对应有效的方案治理污染情况。卫星遥感检测的水体包括开放的海水和内陆水体。前者的水质推演模型很成熟,数据来源相对多样化,后者的水质情况更加复杂,很难得到标准化的模型。
河湖治理保护是极其复杂庞大的工程,涉及的领域极广,湖域的不同位置可能涉及不同的行政管理区域。决策支撑体系是应用技术落地的基础,通过卫星遥感技术,对东洞庭湖水域资源进行监测与评估,提升日常管理工作的效率和应急情况的处理能力,为河湖治理提供高科技技术的支持。
东洞庭湖遥感监测系统采用卫星遥感、大数据等技术实现自动探测。系统期望在 7-15 天周期内得到水面积、水环境参数植被长势及覆盖率、岸线监测等关键数据。平台在自动模式下,采用面向对象云储存和数据库技术自动存入结果,开发专题产品共享模块,在线实时查阅任意空间的生态遥感监测产品,制作效果图,并下载结果。
卫星遥感技术已应用多年,监测的地表观测影像,具有极大的社会和经济价值。在Landsat应用的基础上,不断开发更高分辨率更高精度的国产卫星,使东洞庭湖卫星监测的精度和频率在质和量上都有更高层次的提高;对河湖模型反演算法进行深度开发,提高定量遥感的计算精度,以满足河湖长制工作的高要求。河湖长制工作难度大、耗时长、投入多,在高科技技术的助力下,持续深入卫星遥感技术在河湖长制中的应用研究,推动河湖治理的体系和能力现代化,具有深远的现实意义。