蔣明，郭云開，2，朱佳明，2，劉海洋，2

(1.長沙理工大學 交通運輸工程學院，長沙 410014；2.長沙理工大學 測繪遙感應用技術研究所，長沙 410076)

0 引言

鳳眼蓮(eichhornia crassipes)屬雨久花科、鳳眼蓮屬，俗名水葫蘆[1]，被認為是世界上危害最為嚴重的十大惡性雜草之一[2]。它生命力頑強，即便是河水干涸，種子存活力仍可以保持15—20年[3]。在我國國家環(huán)?？偩?003年公布的首批16種外來入侵物種名單中，水生植物鳳眼蓮就名列其中[4]。我國政府每年投資數(shù)百億元用于治理并打撈鳳眼蓮[5]。云南省作為受到鳳眼蓮入侵危害最為嚴重的六省市之一，其中最嚴重最為引人注目的是昆明市滇池。滇池是昆明市的“母親湖”，它的水體水質惡劣，富營養(yǎng)化嚴重，被國務院列為重點治理的“三湖三河”之一[6-7]。

目前，國內外對于入侵物種鳳眼蓮的監(jiān)測研究較少。Albright等人對非洲維多利亞湖泊地區(qū)1994—2001年間鳳眼蓮的分布及擴散情況進行了研究[8]；Idawo C等人利用遙感數(shù)據(jù)對肯尼亞維南灣的鳳眼蓮進行了監(jiān)測和制圖研究[9]；Verma等利用衛(wèi)星遙感系統(tǒng)研究了印度班加羅爾城北部6條河流中鳳眼蓮種群覆被的變化[10]。高雷對上海的鳳眼蓮種群的分布現(xiàn)狀進行了調查研究[11]；章瑩等對鳳眼蓮入侵現(xiàn)狀的遙感監(jiān)測研究進展進行了介紹[12]。然而，目前暫未有學者用遙感手段對國內鳳眼蓮進行連續(xù)長時間序列時空動態(tài)監(jiān)測研究。

傳統(tǒng)的入侵物種鳳眼蓮監(jiān)測主要基于野外調查，并綜合歷史資料建立擴散模型，進行動態(tài)模擬和預測預報。本文利用2000—2017年長時間序列的Landsat ETM+和少量Landsat OLI 遙感影像數(shù)據(jù)，采用影像拼接技術，利用監(jiān)督分類方法，估算滇池鳳眼蓮的面積，提取近18年來其空間分布上的年際變化特征，對滇池鳳眼蓮近18年的時空變化進行分析，較傳統(tǒng)方法更具經(jīng)濟性，較大量的滇池鳳眼蓮2011—2013年人工控養(yǎng)期間的監(jiān)測研究更具動態(tài)性、現(xiàn)勢性。本文以期為滇池如何監(jiān)測和控制鳳眼蓮提供理論依據(jù)，同時為國內外其他湖泊鳳眼蓮研究、監(jiān)測提供理論和方法借鑒。

1 研究區(qū)域概況

選取滇池作為研究區(qū)。滇池位于云南省昆明市西南端，地理坐標為102°29′E～103°1′E，24°29′N～25°28′N，是中國西南地區(qū)最大的湖泊，也是中國第六大淡水湖。滇池呈南北向分布，湖體形狀略呈弓形，弓背向東(圖1)。滇池湖泊面積約300 km2，入湖河渠二十余條，北面海埂大壩將其隔為南北兩區(qū)，中間僅有一航道相通，南部為滇池主體稱外海，面積約290 km2，風浪較大，水質劣V類，中度富營養(yǎng)化；北部支體稱草海，面積約10 km2，水面平穩(wěn)，水質劣 V類，為滇池污染最嚴重的水域，重度富營養(yǎng)化，富營養(yǎng)化的水體使鳳眼蓮在滇池外海和草海瘋狂生長，過去情況嚴重時幾乎可以覆蓋全部的水面。

圖1 滇池區(qū)域影像

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要選用2000—2017年長時間序列Landsat ETM+遙感影像，輔助數(shù)據(jù)為少量Landsat OLI遙感影像，每年選用一景可以覆蓋全部滇池水域的影像，影像成像日期集中，均成像于鳳眼蓮生長期后期11月份，影像云覆蓋少，成像清晰，所有影像數(shù)據(jù)下載自USGS(https：//earthexplorer.usgs.gov/)。

2.2 研究方法

遙感技術具有宏觀、動態(tài)和低成本等特點，既可以滿足大范圍鳳眼蓮監(jiān)測的需要還可以進行動態(tài)監(jiān)測[13]。遙感時間序列具有季節(jié)性、多尺度性、時空自相關性、高維度和數(shù)據(jù)量巨大等特點，持續(xù)變化的檢測是當前遙感時間序列影像變化檢測的主要問題與類型，它可在面向土地利用/覆蓋類型相對緩慢的變化檢測中發(fā)揮重要作用[14-15]。本文探討的利用遙感時間序列影像和遙感監(jiān)督分類方法動態(tài)監(jiān)測滇池入侵物種鳳眼蓮的技術路線如圖2所示。本文僅研究鳳眼蓮，因此這里只定義鳳眼蓮、水面和其他三類訓練樣本，接著在纓帽變換和假彩色增強以及研究區(qū)高分辨率影像的基礎上目視解譯創(chuàng)建出感興趣區(qū)，下一步確定最佳的分類器，執(zhí)行監(jiān)督分類，對分類結果進行評價，對錯分和漏分的像元進行剔除更正。研究中使用的數(shù)據(jù)處理平臺主要有ENVI 5.3和ArcGIS 10.2。

1)圖像增強。對預處理后的影像進行圖像增強處理。經(jīng)過纓帽變換后，滇池主要植物種類微囊藻、紅線草、微齒眼子菜在前3個數(shù)據(jù)軸即亮度、綠度和濕度軸上均有較大的差別，在綠度軸上表現(xiàn)尤為明顯。這為影像中鳳眼蓮群落的解譯分類提供了一定的精度保證[16]。歸一化植被指數(shù)NDVI是植物生長狀態(tài)和群落蓋度的最佳指示因子，與群落蓋度呈線性相關。NDVI值越大，表示有植被覆蓋且植被覆蓋度越大[17-18]。不同的波段合成顯示可以增強不同地物，通過實驗，4波段與2波段相關性較小，為了讓鳳眼蓮與背景形成很大的反差，加入植被指數(shù)NDVI作為第3波段。本研究對融合裁剪后的所有影像進行4、3、2假彩色增強處理(4波段為NIR波段，2波段為Green波段)。

圖2 技術路線圖

2)影像拼接。連續(xù)長時間序列時空動態(tài)監(jiān)測研究會遇到單一數(shù)據(jù)源未覆蓋整體研究區(qū)、云層遮蓋部分觀測區(qū)等問題，而影像拼接可以解決這些問題。以2015年影像數(shù)據(jù)為例，滇池區(qū)域2015年11月的Landsat ETM+數(shù)據(jù)存在少量云遮蓋研究區(qū)問題，對2015年數(shù)據(jù)應用影像拼接技術，即利用2015年11月的Landsat ETM+和Landsat OLI數(shù)據(jù)拼接后的影像監(jiān)測滇池鳳眼蓮。2015年滇池鳳眼蓮提取影像拼接技術應用示意圖和應用前、后結果對比如圖3和圖4所示。

3)實地觀測驗證。本文選取2013年和2017年進行鳳眼蓮提取實地驗證，實地驗證觀測時間為與當年遙感影像“星地同步”時間前后的11月份10—14日和11月份13—16日。調查主要采取沿湖踏查的方式，目測鳳眼蓮在滇池內各區(qū)域的面積和空間分布。然后，結合部分高分辨率影像資料，計算滇池內總的鳳眼蓮覆蓋面積和統(tǒng)計種群位置。2013年和2017年實地踏查得出滇池當年鳳眼蓮估算面積分別為633.4 hm2和727.8 hm2，2013年鳳眼蓮空間分布主要位于滇池外海西北部和草海中部，2017年主要位于滇池外海北部和草海北部。

注：圖中綠線、黃線分別為拼接邊界線、滇池范圍線。圖3 2015年影像拼接(ETM+波段組合順序為432，OLI為543)

注：圖中四邊形邊框為突出拼接前后鳳眼蓮提取變化。圖4 2015年拼接前、后鳳眼蓮提取結果對比

3 結果與分析

通過采用影像拼接技術和監(jiān)督分類方法解譯分析滇池2000—2017年長時間序列遙感影像，并結合部分高分辨率影像資料，得出近18年來的滇池鳳眼蓮覆蓋面積(表1)和其空間分布的的年際動態(tài)變化(圖5)。

表1 鳳眼蓮提取面積

圖5 鳳眼蓮空間分布位置變化

由表1可得，本文2013年鳳眼蓮提取面積為實地觀測驗證鳳眼蓮估算面積的81.4%，2017年鳳眼蓮提取面積與實地觀測驗證鳳眼蓮估算面積存在9.0%的偏差。從圖5可以看出，2013和2017年鳳眼蓮空間分布與實地觀測驗證大致相符；2000—2017年中，滇池鳳眼蓮空間分布呈現(xiàn)分散-集中-再分散的變化，其主要分布在滇池沿岸地區(qū)，特別是滇池外海北部區(qū)域。滇池出現(xiàn)鳳眼蓮空間分布集中的現(xiàn)象是由于規(guī)?；仞B(yǎng)鳳眼蓮的影響，出現(xiàn)再分散的情況可能是因為控養(yǎng)鳳眼蓮的圍網(wǎng)年久失修，導致鳳眼蓮逃逸。

3.1 鳳眼蓮提取面積逐年迭代統(tǒng)計值分析

本文采用最大值、最小值、極差、平均值、標準差5種統(tǒng)計特征因子對鳳眼蓮提取面積進行逐年迭代統(tǒng)計和分析。由表1和圖6可知，鳳眼蓮提取面積從2000—2012年整體處于波動變化，2012年以后整體變化處于平緩。由表2和圖6可知，鳳眼蓮提取面積逐年迭代統(tǒng)計值中：最大值和極差從2000—2006年不斷增大，2006年達到最大，此后不再變化；最小值從2000—2005年不斷減小，2005年達到最小，此后不再變化；平均值從2000—2006年處于波動變化，2006年以后處于平穩(wěn)變化；標準差從2000—2006年不斷增大，2006年達到最大，此后緩慢變小。此外，5種統(tǒng)計特征因子在2006年的增長率值都達到了最大，并且與其他年份的統(tǒng)計特征因子增長率值相比均相差較大。

表2 鳳眼蓮提取面積逐年迭代統(tǒng)計值 hm2

圖6 鳳眼蓮面積變化及其逐年迭代統(tǒng)計值變化

綜合以上分析可得，2000—2017年中，滇池鳳眼蓮覆蓋面積前期2000—2011年整體呈現(xiàn)波動性變化，后期2012—2017年整體變化趨于平緩，期間2006年滇池鳳眼蓮覆蓋面積出現(xiàn)陡然上升變化，說明2006年滇池鳳眼蓮覆蓋面積發(fā)生了劇烈變化，表明預防鳳眼蓮失控后肆虐生長刻不容緩，同時也說明了動態(tài)監(jiān)測滇池入侵物種鳳眼蓮的重要性。從2012年開始，鳳眼蓮提取面積整體變化趨于平緩，這是由于從2011年開始，在滇池人工控制性種養(yǎng)鳳眼蓮減緩了其鳳眼蓮覆蓋面積的變化趨勢。

3.2 鳳眼蓮覆蓋區(qū)域NDVI統(tǒng)計值分析

歸一化植被指數(shù)(NDVI)是反映土地覆蓋植被狀況的一種重要的遙感指標。本文采用平均值、標準差2種統(tǒng)計特征因子對鳳眼蓮提取面積區(qū)域的NDVI值進行逐年統(tǒng)計和分析。從圖7可以看出，鳳眼蓮提取面積區(qū)域的NDVI值逐年統(tǒng)計值中：平均值從2000—2017年整體變化較小，標準差從2000—2006年處于波動變化，2006年以后處于平穩(wěn)變化。此外，2種統(tǒng)計特征因子在2006年的增長率值都達到了最大，并且與其他年份的統(tǒng)計特征因子增長率值相比均差別較大。

圖7 鳳眼蓮覆蓋區(qū)域NDVI統(tǒng)計值變化

綜合以上分析可得，2000—2017年中，滇池鳳眼蓮生長狀態(tài)和群落蓋度大致相似；2006年，NDVI值標準差增長率值達到最大，出現(xiàn)陡然上升變化，說明2006年滇池鳳眼蓮植被狀況發(fā)生了顯著變化。

4 結束語

連續(xù)長時間序列遙感影像監(jiān)測可以動態(tài)分析滇池鳳眼蓮時空變化，基于時間序列的統(tǒng)計特性的變化檢測方法可以發(fā)現(xiàn)異常變化的發(fā)生及其發(fā)生的時刻。本文通過研究，得出以下結論：2013年、2017年鳳眼蓮提取面積精度分別達到了81.4%和91%，2年監(jiān)測的鳳眼蓮空間分布與實際大致相符。2000—2017年中，滇池鳳眼蓮覆蓋面積由前期2000—2011年整體波動性變化到后期2012—2017年整體平緩變化發(fā)展，其中2006年波動較大，空間分布呈現(xiàn)分散-集中-再分散的變化，其主要分布在滇池沿岸地區(qū)，特別是滇池外海北部區(qū)域。2000—2017年中，滇池鳳眼蓮生長狀態(tài)和群落蓋度大致相似，但是，2006年滇池鳳眼蓮植被狀況發(fā)生了顯著變化。本研究分析了滇池鳳眼蓮年際的動態(tài)變化，下一步可以研究其月際的動態(tài)變化。