胡 琳,甘 淑,2,袁希平,李繞波,畢 瑞

(1.昆明理工大學(xué)國土資源工程學(xué)院,云南 昆明 650093；2.云南省高校高原山區(qū)空間信息測繪技術(shù)應(yīng)用工程研究中心,云南 昆明 650093；3.滇西應(yīng)用技術(shù)大學(xué),云南 大理 671000)

1 引 言

近年來,湖泊水體富營養(yǎng)化問題引起了我國政府的高度重視,“九五”期間,國家將太湖、巢湖、滇池列為水污染防治的重點(diǎn)[1]。湖泊水體的富營養(yǎng)化導(dǎo)致藍(lán)藻異常增殖形成水華,破壞了水體的生態(tài)系統(tǒng),嚴(yán)重影響了人類的生存健康和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展[2-4]。云貴高原湖泊滇池盡管是“三湖”中最易發(fā)生藍(lán)藻水華且持續(xù)時間最長的湖泊,但目前有關(guān)滇池藍(lán)藻水華的研究卻最少[5]。因此,加強(qiáng)對滇池藍(lán)藻水華的研究顯得尤為重要。結(jié)合滇池生態(tài)環(huán)境異質(zhì)性的特征,對滇池藍(lán)藻水華進(jìn)行空間分布特征研究[6-7],以因地制宜進(jìn)行治理提供切實(shí)幫助。

遙感技術(shù)在湖泊治理保護(hù)工作中起到重要作用,目前,通過遙感技術(shù)對藍(lán)藻水華爆發(fā)進(jìn)行監(jiān)測得到普遍重視?；诠庾V特征分析可發(fā)現(xiàn),在近紅外波段的陡坡效應(yīng)是藍(lán)藻水華的最明顯特征,并且富集度越大的水華陡坡效應(yīng)越明顯[2]。國內(nèi)外學(xué)者提出了NDVI[8-9]、浮游藻類指數(shù)(Floating Algae Index,FAI)[10]、歸一化水體指數(shù)(Normalized Difference Water Index,NDWI)[11]、增強(qiáng)型植被指數(shù)(Enhanced Vegetation Index,EVI)[12]、歸一化藍(lán)藻指數(shù)(Normalized Difference Indexof Cyanobaeteria Bloom,NDICB)[13]等算法,其中,NDVI是現(xiàn)在運(yùn)用最廣泛的遙感指數(shù)方法,其定義為紅光和近紅外波段的歸一化比值,可以較好地反應(yīng)陡坡效應(yīng)且提高監(jiān)測效率,故文章選用NDVI作為藍(lán)藻水華監(jiān)測的基本指數(shù)。

現(xiàn)今用于藍(lán)藻水華研究的衛(wèi)星數(shù)據(jù)較多,如最常用又易于獲取的是美國的Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù),但其重訪周期期長,時間分辨率低[14]；其次是MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù),但其空間分辨率低[6]；我國的珠海一號衛(wèi)星數(shù)據(jù),其空間和時間分辨率均較高,但所獲取影像僅有32個波段,波段設(shè)置偏少,光譜分辨率較低。相較之下國產(chǎn)GF-5衛(wèi)星兼?zhèn)淞烁吖庾V、短重訪周期、高空間分辨率的優(yōu)勢,為大面域湖泊水生態(tài)環(huán)境狀況的監(jiān)測提供了全新的遙感數(shù)據(jù)源。文章將基于GF-5影像數(shù)據(jù),通過NDVI值域分類以識別滇池藍(lán)藻水華狀況,并分別以構(gòu)成滇池水域整體的草海和外海為空間對象,對滇池藍(lán)藻水華的空間分布特征展開對比分析研究。研究旨在認(rèn)識滇池藍(lán)藻水華的空間分布特征,以此檢驗(yàn)GF-5用于實(shí)時監(jiān)測藍(lán)藻水華空間分布情況的技術(shù)方法可行性,為今后動態(tài)跟蹤滇池藍(lán)藻水華時空變化檢測、甄別入湖污染源等提供技術(shù)試驗(yàn)支撐,豐富滇池水質(zhì)監(jiān)測方法。最終有望為建立藍(lán)藻水華實(shí)時監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng),促進(jìn)滇池水資源的治理和開發(fā)利用提供科學(xué)依據(jù)。

2 研究數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

高分五號(GF-5)AHSI高光譜遙感衛(wèi)星于2018年5月9日成功發(fā)射,空間分辨率為30 m。該高光譜數(shù)據(jù)集依據(jù)光譜分辨率不同而分為可見光近紅外(VNIR)子集和短波紅外(SWIR)子集兩部分。其中,VNIR有150個波段,SWIR有180個波段,總共330個。VNIR波段范圍在0.39～1.03 μm,分辨率間隔為5 nm。SWIR為1.0～2.5 μm,間隔為10 nm[15]。該數(shù)據(jù)源具有的高空間分辨率、高時間分辨率和高光譜分辨率[16]可較好地滿足試驗(yàn)需要。

文章中使用的研究數(shù)據(jù)源是2019年12月16日所獲取的滇池流域影像,該影像為L1A級標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),通過對影像進(jìn)行預(yù)處理再運(yùn)用于后續(xù)試驗(yàn)分析,預(yù)處理過程包括輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、圖像裁剪,具體預(yù)處理流程如圖1所示。

圖1 GF-5預(yù)處理流程圖

2.2 研究區(qū)及方案設(shè)計

研究區(qū)所在位置如圖2所示。滇池(24.40°～25.02°N,106°2.3～102.47°E)位于滇中高原的昆明市城區(qū),湖面面積330 km2,是中國第六大淡水湖[17]。目前因一湖堤,滇池水域被劃分為南北兩部分,即北部為內(nèi)海,又名草海,水面僅占滇池面積的3.4 %,水深1～3 m,水草豐茂,天然成塘；南部為外海,為滇池水域主體,平均深度約5 m[5]。

圖2 研究區(qū)位置

20世紀(jì)60年代滇池水域?yàn)棰蝾愃|(zhì)、70年代為Ⅲ類水質(zhì)、80年代草海為Ⅴ類水質(zhì)、外海為Ⅳ類水質(zhì),90年代水質(zhì)更劣于往昔,草海為超Ⅴ類水質(zhì)、外海為Ⅴ類水質(zhì)[18-19]。近年來,滇池通過一系列治理工作的實(shí)施,草海與外海的水質(zhì)有所改善,2019年滇池草海符合Ⅳ類標(biāo)準(zhǔn)、外海符合Ⅴ類標(biāo)準(zhǔn),但仍然存在較嚴(yán)重的污染情況。

為利用遙感技術(shù)而科學(xué)地分析認(rèn)識滇池藍(lán)藻水華空間分布特征,設(shè)計本研究的試驗(yàn)技術(shù)方案如下:首先選擇波段構(gòu)建并計算滇池水域的高光譜精化NDVI值。因所用影像數(shù)據(jù)為高光譜數(shù)據(jù),共有330個波段,且紅色波段為620～760 nm,近紅外波段為760～3000 nm。為保證準(zhǔn)確度,在研究中,參與NDVI值構(gòu)建的紅色波段是選用了第57波段(630 nm)、第64波段(659 nm)、第71波段(689 nm)、第78波段(719 nm)、第85波段(749 nm)這5個高光譜波段取均值而為紅色波段值；同理,參與NDVI值構(gòu)建的近紅外波段,則選用第110波段(856 nm)、第132波段(950 nm)、第170波段(1164 nm)、第210波段(1502 nm)、第270波段(2007 nm)這5個高光譜波段取均值作為近紅外波段值；基于以上,利用NDVI指數(shù)方法,解算紅光和近紅外波段的歸一化比值,得到滇池水域的高光譜精化NDVI值。

其次,為了開展草海與外海的對比分析研究,分別提取草海與外?？臻g對象的高光譜精化NDVI專題圖層,開展草海和外海各自空間對象中的像元頻數(shù)直方圖及NDVI均值等相關(guān)統(tǒng)計參數(shù)測算,并對草海和外海的藍(lán)藻水華情況進(jìn)行NDVI數(shù)量統(tǒng)計對比分析,以獲得對滇池草海和外海的藍(lán)藻水華的基本情況一般差異認(rèn)識。

最后,對草海和外海藍(lán)藻水華空間分布情況進(jìn)行分類分級評價分析及對比研究探討。具體基于草海和外海的NDVI值,對其精化NDVI所對應(yīng)的藍(lán)藻水華狀況,進(jìn)行等級劃分并繪制分級圖,以此對藍(lán)藻水華進(jìn)行分級分類,進(jìn)一步研究了基于遙感識別技術(shù)的NDVI表征下的滇池藍(lán)藻水華空間分布特征。這其中特別需要說明的是,本研究中NDVI閾值劃分藍(lán)藻水華等級,采用了引用量達(dá)高頻次的文獻(xiàn)方法[20],其具體劃分規(guī)則如表1所示。

表1 NDVI閾值劃分藍(lán)藻水華等級表

3 草海與外海藍(lán)藻水華分布狀況統(tǒng)計特征分析

對草海水域的NDVI值進(jìn)行統(tǒng)計,繪制直方圖如3所示。進(jìn)行初步的數(shù)量統(tǒng)計分析可知,草海NDVI均值約為-0.350(圖3虛線處)、最小值為-0.962、最大值為0.546、標(biāo)準(zhǔn)差為0.216；從直方圖的峰形分析,由于草海本身為湖泊水域濕地,其像元NDVI值集中分布在[-1,0]的絕對像元大量峰值是符合NDVI的指示特性的,但特別的是,草海也分布有一定數(shù)量的正值NDVI像元統(tǒng)計數(shù)量,大于0的像元數(shù)據(jù)為938、比例是11.05 %。

圖3 草海NDVI值的像元頻數(shù)直方圖

同理,對外海水域的NDVI值進(jìn)行統(tǒng)計,繪制直方圖如4所示。進(jìn)行初步的數(shù)量統(tǒng)計分析后可知,外海NDVI均值約為-0.708(圖4虛線處)、最小值為-0.954、最大值為0.980、標(biāo)準(zhǔn)差為0.126；從直方圖的峰形分析,由于外海本身為湖泊水域濕地,其像元NDVI值集中分布在[-1,0]的絕對像元大量峰值是符合NDVI的指示特性的,但特別的是,外海也分布有一定數(shù)量的正值NDVI像元統(tǒng)計數(shù)量,大于0的像元數(shù)據(jù)為2210、比例是0.94 %。外海大于0的像元數(shù)較草海更多,但所占比例卻較少。

圖4 外海NDVI值的像元頻數(shù)直方圖

為了進(jìn)一步了解草海和外海中各自的藍(lán)藻水華空間分布情況,將NDVI值依據(jù)NDVI閾值劃分藍(lán)藻水華等級表(表1)分為4類,并繪制草海和外海的藍(lán)藻水華空間分布圖,可以更加直觀的了解滇池藍(lán)藻水華的空間分布特征及其密度分布情況。

4 草海與外海藍(lán)藻水華分布狀況制圖特征分析

4.1 草 海

讀草海的藍(lán)藻水華空間分布圖(圖5)可知,草海以輕度藍(lán)藻水華區(qū)域?yàn)橹?面積占草海總面積的73.36 %,此區(qū)域像元內(nèi)藍(lán)藻水華覆蓋度占0～30 %；中度藍(lán)藻水華區(qū)域次之,多分布在草海的西北部及湖岸線(除海埂大壩沿線)附近,中度藍(lán)藻水華區(qū)域占草海總面積的5.87 %,此區(qū)域像元內(nèi)藍(lán)藻水華覆蓋度占31 %～80 %；較少部分出現(xiàn)有重度藍(lán)藻水華區(qū)域,主要集中于楊家村1號橋和高海輔路附近,此區(qū)域的富營養(yǎng)化程度較重、水質(zhì)較差,占草海總面積的1.12 %,此區(qū)域像元內(nèi)藍(lán)藻水華覆蓋度占81 %～100 %。通過計算可知,草海的藍(lán)藻水華覆蓋密度為80.45 %。

圖5 草海藍(lán)藻水華空間分布圖

4.2 外 海

圖6為外海的藍(lán)藻水華空間分布圖,如圖所示:外海的藍(lán)藻水華空間分布情況是以無藍(lán)藻水華區(qū)域?yàn)橹?占外?？偯娣e的95.42 %；輕度藍(lán)藻水華區(qū)域分布較為零散,主要分布于外海的南岸,在觀音山東、斷橋、?？谔幰簿蟹植?占外?？偯娣e的3.96 %；中度和重度藍(lán)藻水華區(qū)域主要集中在外海南岸,除此之外,?？凇煘?、部分湖岸線附近也均有零星分布,分別占外?？偯娣e的0.52 %和0.11 %。通過計算可知,外海藍(lán)藻水華覆蓋密度為4.58 %。整體來看,外海東岸較西岸藍(lán)藻水華覆蓋度更高,南岸較北岸藍(lán)藻水華覆蓋度也更高一些。

在同一等級劃分標(biāo)準(zhǔn)下,對比草海和外海的藍(lán)藻水華空間分布圖也可以發(fā)現(xiàn),草海的藍(lán)藻水華覆蓋情況較外海更為嚴(yán)重,覆蓋密度也更高。滇池藍(lán)藻水華空間分布呈“北重南輕”的格局,并且草海藍(lán)藻水華覆蓋密度更高,較外海更易于藍(lán)藻水華生長,因此草海較外海水質(zhì)更差。

圖6 外海藍(lán)藻水華空間分布圖

5 討論與結(jié)論

5.1 討 論

本研究基于GF-5影像數(shù)據(jù),運(yùn)用NDVI識別滇池藍(lán)藻水華,并通過對NDVI值域進(jìn)行分類,進(jìn)一步研究滇池藍(lán)藻水華的空間分布特征,所得到的研究結(jié)果和以往學(xué)者的相關(guān)研究[6,21-22]結(jié)論一致,因此表明文章的研究方法和研究結(jié)論具有一定的可行性。

滇池是云南“九湖”高原湖泊之一,高原湖泊的保護(hù)與治理工作一直備受關(guān)注,通過近年來政府采取的一系列護(hù)滇衛(wèi)滇措施,可以看到現(xiàn)階段滇池的藍(lán)藻水華覆蓋度較往年同月份[6]有所改善,水質(zhì)也逐漸轉(zhuǎn)好,但治理工作依舊任重道遠(yuǎn)。

雖然運(yùn)用NDVI進(jìn)行藍(lán)藻水華的識別快速、高效,但也存在一定的局限性。NDVI在識別聚集程度中-高的藍(lán)藻水華區(qū)域時效果較好,但對“藻-水”混懸狀態(tài)的輕微藍(lán)藻水華區(qū)域效果不佳,因此所得到的結(jié)果易出現(xiàn)擴(kuò)大或者縮小了藍(lán)藻水華的范圍。為能更加精確、快捷識別藍(lán)藻水華,未來可以通過精化研究方法、豐富數(shù)據(jù)源等方式以提高精度。并且注重多時段變化檢測,由于GF-5為近年才發(fā)射的衛(wèi)星,歷史數(shù)據(jù)有限,待影像逐漸完善后,結(jié)合高光譜數(shù)據(jù)特征,不斷優(yōu)化研究方法,可實(shí)現(xiàn)內(nèi)陸湖泊的水體污染預(yù)測預(yù)警,促進(jìn)基于遙感技術(shù)的湖泊水質(zhì)研究。

5.2 結(jié) 論

文章運(yùn)用遙感技術(shù)和GIS空間分析技術(shù),識別滇池藍(lán)藻水華,并分別對草海、外海進(jìn)行空間分布特征研究,通過以上試驗(yàn)和分析研究,得到以下結(jié)論:

(1)草海NDVI均值約為-0.350、外海NDVI均值約為-0.708,草海的NDVI均值大于外海,可知草海的藍(lán)藻水華覆蓋情況較外海更嚴(yán)重。

(2)草海以輕度藍(lán)藻水華區(qū)域?yàn)橹?面積占草?？偯娣e的73.36 %；中度藍(lán)藻水華區(qū)域次之,多分布在草海的西北部及湖岸線(除海埂大壩沿線)附近,占比為5.87 %；較少部分出現(xiàn)有重度藍(lán)藻水華區(qū)域,主要集中于楊家村1號橋和高海輔路附近,占比為1.12 %。

(3)外海以無藍(lán)藻水華區(qū)域?yàn)橹?面積占外海總面積的95.42 %；輕度藍(lán)藻水華區(qū)域分布較為零散,主要分布于外海的南岸,在觀音山東、斷橋、?？谔幰簿蟹植?占比為3.96 %；中度和重度藍(lán)藻水華區(qū)域主要集中在外海南岸,除此之外,?？凇煘?、部分湖岸線附近也均有零星分布,占比分別為0.52 %和0.11 %。整體來看,外海東岸較西岸藍(lán)藻水華覆蓋度更高,南岸較北岸藍(lán)藻水華覆蓋度也更高一些。

(4)滇池藍(lán)藻水華空間分布呈“北重南輕”的格局,草海藍(lán)藻水華發(fā)生狀況普遍嚴(yán)重與外海,覆蓋密度為80.45 %,草海的藍(lán)藻水華覆蓋密度較外海更高,說明草海較外海更易于藍(lán)藻水華生長,因此草海較外海水質(zhì)更差。