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        基于CIWI模型的洞庭湖地區(qū)水體變化識別

        2014-01-07 03:06:50
        科技視界 2014年31期
        關(guān)鍵詞:洞庭湖水體面積

        楊 驍

        (湖南師范大學(xué),湖南 長沙 410000)

        0 前言

        洞庭湖位于長江中游南岸,地處湖南境內(nèi),是我國第二大淡水湖。由于其獨特的地理環(huán)境和氣候條件,適宜大量的水生動植物生長、繁殖,自然資源十分豐富。洞庭湖承納湘、資、沅、澧四水而吞吐長江,是長江流域最重要的集水、蓄洪湖盆,是我國重要的濕地之一[1]。自2003年三峽水庫的運行,荊江“三口”入湖流量大為減少,導(dǎo)致洞庭湖水位偏低[2],使湖區(qū)原來穩(wěn)定的水位漲落規(guī)律被打破,同時對洞庭湖區(qū)生態(tài)環(huán)境也產(chǎn)生了重大的影響。因此,研究洞庭湖的水體變化趨勢意義深遠(yuǎn)。

        近年來關(guān)于水體信息提取的研究方法主要有單波段、多波段和水體指數(shù)法等[3-8]。Barton等人利用AVHRR影像數(shù)據(jù)的第4波段識別水體,并對洪水進(jìn)行晝夜監(jiān)測[9]。陳靜波等利用SPOT5多光譜影像構(gòu)建了北京市水體提取的決策樹[10]。劉建波等人利用TM遙感影像第4、5和7波段,結(jié)合密度分割法獲得了北京密云水庫面積的變化情況[11]。徐涵秋在分析Mcfeeters提出的歸一化差異水體指數(shù)(Normalized Difference Water Index,NDWI)的基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)(Modified NDWI,MNDWI),并分別用該指數(shù)提取了湖泊、河流和海洋,提取效果較好[12]。丁鳳利用水體在近紅外和中紅外具有強(qiáng)吸收這一特征,提出了新的水體指數(shù)(New Water Index,NWI),該模型可以實現(xiàn)水體的快速提取,且精度較高[13]?;旌纤w指數(shù)模型(Combined Index of NDVI and NIR for Water Body Identification,CIWI)利用近紅外和紅光波段的灰度比值構(gòu)成無量綱數(shù),再與歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)相結(jié)合,進(jìn)而達(dá)到增強(qiáng)水體、城鎮(zhèn)和植被等地物之間的差異[14]。該模型優(yōu)于其他水體指數(shù)模型,能夠?qū)崿F(xiàn)區(qū)域水資源分布的快速調(diào)查與監(jiān)測,精確提取區(qū)域水體的形狀和分布特征[15]。

        本研究以洞庭湖地區(qū)為研究對象,利用CIWI模型提取洞庭湖地區(qū)2003、2008和2013年水體信息,并結(jié)合監(jiān)督分類方法對結(jié)果進(jìn)行對比驗證,分析近十年洞庭湖的水體變化趨勢。

        1 數(shù)據(jù)和方法

        1.1 研究區(qū)概況

        洞庭湖位于湖南省東北部,整個洞庭湖包括東洞庭湖、西洞庭湖、南洞庭湖、大通湖四個湖區(qū)。洞庭湖東濱岳陽、汨羅,西至澧縣、常德,南抵益陽、湘陰,北近安鄉(xiāng)、華容,周邊各縣市。本研究根據(jù)湘江、資江、沅江、澧水四條河流注入洞庭湖的位置選定研究區(qū)域,以各縣市行政區(qū)為研究單元,選取洞庭湖區(qū)15個縣市作為研究區(qū),包括澧縣、臨澧、安鄉(xiāng)、漢壽、華容、南縣、湘陰、岳陽8個縣,津市、沅江、汨羅、臨湘4個縣級市,常德市、益陽市、岳陽市3個地級市的市轄區(qū),總面積約25800km2,約占湖南省總面積的12.2%。

        1.2 數(shù)據(jù)和方法

        2003年2月、2008年3月和2013年2月18天合成的 500m分辨率陸地表面反射率產(chǎn)品MOD09A1和16天合成的250m分辨率植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1下載于美國國家航空航天局。2003年2月和2008年3月的30m分辨率遙感數(shù)據(jù)來自美國陸地衛(wèi)星七號(Landsat-7)ETM+傳感器,下載于國際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺。2013年2月30 m分辨率遙感數(shù)據(jù)來自環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報衛(wèi)星 (HJ-1A星)CCD傳感器,下載于中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心。

        圖1 研究區(qū)地理位置示意圖

        表1 遙感影像數(shù)據(jù)說明

        NDVI能夠反映地表植被的覆蓋程度[16],可以將水體與植被信息分離;城鎮(zhèn)和水體在MODIS第七通道近紅外上反射率差異最大,可以將水體與城鎮(zhèn)信息分離。因此將兩者相結(jié)合構(gòu)建CIWI水體指數(shù)模型[14]。CIWI模型可以表示為:

        式中RED為紅光波段反射率,NIR為近紅外波段反射率,NIR為近紅外波段反射率的均值。C為常數(shù),本文取值范圍為0.85~1。

        首先,對MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,利用ENVI 4.8對植被指數(shù)和地表反射率進(jìn)行合成、鑲嵌、投影和裁剪研究區(qū)等操作,然后在ArcGIS 10.0中構(gòu)建CIWI模型,并反復(fù)試驗閾值提取水體。監(jiān)督分類使用ENVI軟件中最大似然法,并在后期結(jié)合人工目視解譯對水體提取結(jié)果進(jìn)行修改。

        2 結(jié)果和討論

        2.1 結(jié)果

        CIWI模型提取水體結(jié)果表明,2003年水體面積為1471.50km2,2008年水體面積為1920.88km2,2013年水體面積為1236.88km2。監(jiān)督分類結(jié)果表明,2003年水體面積為 2217.64 km2,2008年水體面積為2349.99km2,2013年水體面積為1959.45km2。對比分析發(fā)現(xiàn),CIWI模型提取的水體面積明顯比監(jiān)督分類的水體面積小,但總體變化趨勢一致,均為2008年面積最大,2003年次之,2013年水體面積最小。相較于監(jiān)督分類對水體的提取,CIWI模型提取的水體輪廓不明顯,特別是細(xì)小河流以及坑塘等小面積水體的提取不完整(圖3)。

        圖2 洞庭湖地區(qū)2003年-2013年水體面積變化

        圖3 洞庭湖地區(qū)CIWI模型和監(jiān)督分類提取的水體

        2.2 討論

        本研究使用CIWI模型,對洞庭湖地區(qū)近十年水體面積進(jìn)行提取,并結(jié)合監(jiān)督分類方法對結(jié)果進(jìn)行驗證。研究發(fā)現(xiàn),2008年3月洞庭湖地區(qū)水體面積最大,2003年2月水體次之,2013年2月水體面積最小。使用CIWI模型提取的水體面積和使用監(jiān)督分類提取的水體面積變化趨勢一致,表明CIWI可以有效的提取區(qū)域水體面積。相關(guān)研究表明,洞庭湖水體面積整體在不斷減少,調(diào)蓄洪水能力在不斷減弱[2,17]。三峽工程運行后,受三峽水庫蓄水和清水下泄河道沖刷的影響,干流水位下降,加之三口洪道淤積,減少了三口洪道的分流作用,從而影響洞庭湖水位變化[18]。湖體面積變化與降水量也有著密切的聯(lián)系[19],本研究發(fā)現(xiàn)2008年3月水體面積較2003年2月水體面積大,這可能是受到2008年降水的影響。

        研究中CIWI模型提取的水體面積整體小于監(jiān)督分類提取的水體面積,這可能是受數(shù)據(jù)分辨率的影響。監(jiān)督分類的遙感數(shù)據(jù)分辨率分別為30m,而CIWI使用的遙感數(shù)據(jù)分辨率分別為250m和500m,會導(dǎo)致很多小面積的水體不能被提取。監(jiān)督分類雖然提取的水體較準(zhǔn)確,但受主觀因素影響較多,且消耗時間較長。CIWI則可以實現(xiàn)水體快速的提取,而且方便對水體的時序變化進(jìn)行研究。但是,本研究使用CIWI模型提取水體也還存在一定的不足。一方面,實驗使用的是2月~3月的遙感數(shù)據(jù),如果能使用5月~9月水體植被等地物反應(yīng)更明顯的遙感數(shù)據(jù)將更有利于水體的提取。另一方面,如何確定CIWI模型適當(dāng)?shù)拈撝祦碛行У奶崛∷w也有待進(jìn)一步研究。

        [1]李景剛,李紀(jì)人,黃詩鋒,等.Terra/MODIS時間序列數(shù)據(jù)在湖泊水域面積動態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用研究:以洞庭湖地區(qū)為例[J].自然資源學(xué)報,2009,24(5):923-933.

        [2]賴錫軍,姜加虎,黃群.三峽工程蓄水對洞庭湖水情的影響格局及其作用機(jī)制[J].湖泊科學(xué),2012,24(2):178-184.

        [3]Paul SF,Kennetii JP.Water body detection and delineation with Landsat TM data[J].Photogrammetric Engineering&Remote Sensing,2000,66(12):1461-1467.

        [4]Geneletti D,Gorte BG.A method for object-oriented land cover classification combining TM data and aerial photographs[J].International Journal of Remote Sensing,2003,24(6):1273-1286.

        [5]鄧勁松,王珂,李軍.決策樹方法從SPOT-5衛(wèi)星影像中自動提取水體信息研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報:農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版,2005,31(2):171-174.

        [6]李玉鳳.基于SPOT-5衛(wèi)星影像的南四湖水體信息提取與土地覆被分類研究[D].濟(jì)南:山東大學(xué),2008.

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