冶志強，劉峰貴,2

(1.青海師范大學 地理科學學院，青海 西寧 810008；2.高原科學與可持續(xù)發(fā)展研究院，青海 西寧 810008)

引言

地表水體包括海洋、湖泊、冰川、水庫、河流等，作為地表地物類別之一，水體占據(jù)了地表約70%的面積。地表水體對區(qū)域甚至是全球來說影響甚大，由局部的水循環(huán)再到全球水循環(huán)，水體發(fā)揮著不可替代的作用，大氣變化、生態(tài)平衡也依賴于水體。湖泊水域面積的變化是該湖泊所在流域內(nèi)水量平衡的綜合結果，對人類活動和氣候的變化具有高度敏感性[1]。

遙感技術在水域的動態(tài)變化方面有著很好的監(jiān)測作用[2]。遙感衛(wèi)星影像具有大面積同步觀測、獲取速度快以及周期短等特點，可以對長時序的水資源觀測提供所需要的信息[3]。近年來，許多學者專家基于遙感影像提出了提取水體的不同方法。按目前的研究成果可大致劃分為兩大類[4]：第一類是利用遙感影像波段計算使水體與非水體之間產(chǎn)生灰度差，用于區(qū)分水體與非水體，這種方法可歸納為波段計算法。其包括：歸一化水體指數(shù)法[5](NDWI)、單波段閾值法[6]、多波段譜間關系法[7]以及改進后歸一化水體指數(shù)法[8](MNDWI)等。另一種是影像分類法，包括監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類。監(jiān)督分類是依據(jù)于研究區(qū)內(nèi)提供的地物類型樣本，采取一定的方法(如最大似然法)對研究區(qū)地物類型進行分類，區(qū)別出各種地物類型。而對于長時序大范圍內(nèi)的水體提取，監(jiān)督分類存在數(shù)據(jù)量大、選擇研究區(qū)樣本困難等缺點。非監(jiān)督分類則只區(qū)分不同地物類別，并不能描述樣本名稱。

對于應用波段計算法提取水體已有學者有了相應的研究進展。Bartolucci等在1977年通過LandSat MSS衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)水體在0.7～0.9μm處具有強吸收、弱反射的特點[9]。Mcfeeters在1996年提出了歸一化差分水體指數(shù)，是基于遙感影像Green波段與NIR波段的歸一化比值指數(shù)，對于提取遙感影像中的水體信息效果較好。Gao在1996年也命名了一個植被水分指數(shù)，其目的是用來研究植被中的含水量，是基于遙感影像NIR波段和MIR波段的歸一化比值指數(shù)，它對于植被冠層的水分含量的提取其效果非常明顯。徐涵秋提出用改進后的歸一化水體指數(shù)法進行水體的提取，其研究表明：改進后的歸一化水體指數(shù)對于水體的細微特征有很好的揭示作用，對于陰影和水體也能做到很直觀的區(qū)別。徐強[10]等基于ETM影像分別采用歸一化植被指數(shù)(NDVI)、歸一化水體指數(shù)、改進后歸一化水體指數(shù)三種方法進行水體的提取，結果表明：利用改進后的歸一化水體指數(shù)提取的水體信息精度最高。黎慧、趙陽[11]等利用TM影像采用NDWI、MNDWI、NDWIL、NDVI、EVI、TM5單波段提取六種方法對巢湖進行水體提取，研究結果顯示：MNDWI提取水體精度最高，所提取的水體面積最大。對于湖面積的動態(tài)監(jiān)測也有學者做出相應的研究進展。韓偉孝，黃春林[12]等采用改進后的歸一化差異水體指數(shù)對青海湖面積進行長時序的動態(tài)檢測，并分析其變化趨勢。岳輝、劉輝[13]等以2002～2015年42期遙感影像采用MNDWI方法對牡丹江水庫進行水體面積動態(tài)研究檢測，分析了其變化趨勢。程朋根、渝曉娟[14]等以武漢市沙湖為研究區(qū)，采取MNDWI方法進行水體的提取，并對1987～2016年間武漢市沙湖的變化做了動態(tài)監(jiān)測。李晶、申瑩瑩[15]等對孕周煤田水域采用改進后的歸一化水體指數(shù)法進行了遙感提取，并對1990～2014年水體信息分析了時空變化特征。由此看來，改進后的歸一化水體指數(shù)在多人的應用下得到很好的體現(xiàn)，改進后的歸一化水體指數(shù)能夠區(qū)分陰影和水體，而對于高海拔的研究區(qū)，此方法可消除山體和陰影的影響。

位于亞洲水塔的東北部的瑪多縣，縣域境內(nèi)湖泊、河流分布眾多，湖泊周邊濕地廣布[16]。黃河流經(jīng)星星海等四大湖泊，為黃河上游提供水源，也對該地區(qū)的人類生活以及動植物的生存有著很大的影響。因此星星海等小型湖泊(星星海、龍日阿錯、阿涌吾兒馬錯、阿涌該馬錯)的水量變化對于瑪多縣的水循環(huán)、生態(tài)環(huán)境及生態(tài)平衡有很大的研究價值。在基于已有研究的基礎上，本文采取改進后的歸一化水體指數(shù)方法對瑪多縣小型湖泊星星海等四個湖泊進行水體的提取。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)小型湖泊位于果洛藏族自治州瑪多縣境內(nèi)，臨近縣城，黃河自上游分別流經(jīng)龍日阿錯、星星海、阿涌吾兒馬錯、阿涌該馬錯。其研究區(qū)地理范圍為：34°44'N～35°55'N，96°00'E～98°30'E。研究區(qū)平均海拔4200 m以上，屬于典型高寒草原氣候，年平均氣溫-4℃，年降水量為247.8～484.8 mm[17]。湖泊面積：龍日阿錯為18 km2、阿涌吾兒馬錯為35 km2、星星海為28 km2、阿涌該馬錯為21 km2，年湖泊面積總和為102 km2。

圖1 研究區(qū)概況圖

2 數(shù)據(jù)來源及預處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)選取于地理空間數(shù)據(jù)云(網(wǎng)址：http://www.gscloud.cn/)，選取研究區(qū)影像的條帶號為134-134、36-36。其傳感器類型為LandSat5 TM和LandSat8 OLI，空間分辨率為30 m，其中TM影像6波段(熱紅外波段)為120 m，OLI影像8波段(全色波段)為15 m。采集時間集中在5～9月無冰期，共選取1990年、1995年、2000年、2005年、2009年、2013年、2018年近30年間的七期遙感影像，平均4a/期。因影像獲取時間的限制，1990～2009年間的影像選取為LandSat5 TM傳感器類型，2013年、2018年的數(shù)據(jù)選擇LandSat8 OLI傳感器類型。

2.2 數(shù)據(jù)預處理

對采集到的LandSat TM/OLI衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進行輻射定標、大氣校正等預處理，然后用預處理完的影像進行水體的提取。其中，輻射定標和大氣校正均借助ENVI 5.1軟件完成；輻射校正是為了將遙感影像中所獲得的觀測值轉(zhuǎn)換為反射率，或者是輻射亮度值；大氣校正的目的是去除大氣因子對于地物的影響，使得影像更加接近于真實地物類型。研究區(qū)的裁剪通過借助ArcMap10.3軟件進行處理。

3 水體信息提取

3.1 水體的太陽光譜特征

地表上的所有物質(zhì)都能吸收以及反射太陽光，不同類型的地物對于太陽光都有不同的吸收量和反射量。遙感影像的所有波段對于水體都有強吸收、弱反射的特征，并且隨著波長的增長其反射率逐漸降低。在可見光范圍內(nèi)的Blue波段和Green波段范圍內(nèi)水體的反射率為4%～5%，在NIR波段及SWIR波段處反射率幾乎為0，太陽光所發(fā)射出的能量幾乎全被水體吸收，因此人們通常利用NIR波段及SWIR波段進行遙感影像的水體提取。基于已有的研究，本文采用改進后的歸一化水體指數(shù)進行水體提取。

3.2 改進后歸一化水體指數(shù)

徐涵秋提出的改進后歸一化水體指數(shù)是基于NDWI的基礎上而提出的，該指數(shù)是以波段計算形成水體與其他地物之間的反差，進而直觀地區(qū)別出水體與其他地物，其表達式為：

(1)

式中：Green代表LandSat影像中的綠光波段，TM傳感器中為第2波段，OLI傳感器中為第3波段；MIR代表LandSat影像中的中紅外波段，TM傳感器為第5波段，OLI傳感器為第6波段。通過對瑪多縣星星海等四個湖泊水體提取的MNDWI值，選取合適的閾值，將水體與其他地物分離，提取出水體二值圖。

3.3 湖泊變化幅度

湖泊變化幅度指的是湖泊的空間的變換、面積變化以及湖泊質(zhì)量的變化。其中面積變化反映在湖泊的總量上，通過對湖泊水域面積總量變化的分析，可了解湖泊的總的變化趨勢以及空間的演變[17]。其表達式為：

L1=Ub-Ua

(2)

(3)

式中，L1表示的是某一研究時段內(nèi)湖泊變化的總幅度；L2表示的是研究時段內(nèi)湖泊的年變化幅度；T表示的是研究時段內(nèi)的間隔年數(shù)。若L1>0，則說明在此研究時段內(nèi)湖泊面積有所增加，反之則說明湖泊面積減少。L2<0，說明研究時段內(nèi)的湖泊面積有所減少，反之則說明湖泊面積有所增加。

3.4 湖泊變化強度指數(shù)

湖泊變化強度指數(shù)描述的是每個湖泊在不同時期相對變化的程度，本文采用湖泊變化強度指數(shù)進行定量分析[18-19]。表達式為：

(4)

式中：C表示的是湖泊演變強度；△Aba表示a-b研究時段內(nèi)的湖泊變化的面積；Aa表示的是a年份湖泊的總面積；△t表示a、b年份間的時間差。

4 結果與分析

4.1 面積變化趨勢分析

本文采用地理空間數(shù)據(jù)云提供的LandSat衛(wèi)星系列數(shù)據(jù)TM傳感器和OLI傳感器為數(shù)據(jù)源，在ENVI 5.1、ArcMap10.3等軟件的支持下，對瑪多縣星星海等小型湖泊進行水體提取，得到1990～2018年近30年間的瑪多縣小型湖泊面積變化的空間分布圖。

根據(jù)圖2所示，從1990～2018年間瑪多縣小型湖泊星星海等4個湖泊的空間分布關系來看，均有變化，其中龍日阿錯和阿涌吾兒馬錯可以直觀看出明顯變化。通過對提取到的對1990～2018年間的瑪多縣小型湖泊星星海等4個湖泊面積進行空間統(tǒng)計計算，從結果來看，總體的變化趨勢是：先減少后趨于穩(wěn)定又逐漸減少。具體變化趨勢為：星星海總體上變化幅度不是很大，但還是趨于下降的趨勢，從1990年湖泊面積28.3855 km2到2018年的27.9040 km2，減少了0.4815 km2；2009～2013年間變化幅度最大，增加了2.5849 km2。阿涌吾兒馬錯是4個湖泊中面積最大的湖，同時也是變化起伏最大的湖泊，1990年湖泊面積為35.8804 km2，2018年湖泊面積為27.9102 km2，近30年間共減少了7.9702 km2；1990～2018年間，面積的峰值出現(xiàn)在1990年，為35.8804 km2。阿涌該馬錯是這4個湖泊中總體變化趨勢趨于穩(wěn)定的湖泊，1990年湖泊面積為21.1684 km2，到2018年湖泊面積為20.1120 km2，總體來說面積減少了1.0564 km2；1990～2018年間，湖泊面積峰值出現(xiàn)在2013年，面積為21.9266 km2；1995～2005年湖泊面積減少了6.2670 km2。龍日阿錯是4個湖泊當中面積最小的湖泊，變化幅度也比較小，從1990年的18.1755 km2到2018年的13.8912 km2，減少了4.2843 km2。

圖2 1990～2018年瑪多縣小型湖泊變化分布圖

4.2 面積變化特征分析

為深入了解變化趨勢，根據(jù)公式(2～4)，分別求出星星海、龍日阿錯、阿涌吾兒馬錯、阿涌該馬錯的湖泊變化總幅度、湖泊年變化幅度以及湖泊演變指數(shù)，整理湖泊變化折線圖，結果如表1所示。

表1 瑪多縣小型湖泊1990～2018湖泊變化幅度、湖泊演變指數(shù)

由上表可知：星星海在1990～2000年、2005～2009年、2013～2018年這三個時段內(nèi)湖泊面積均減少，其中1990～1995年間減少最嚴重，湖泊面積變化總幅度為-2.1603 km2，湖泊演變指數(shù)為-0.3044%；湖泊面積增加的時段為：2000～2005年、2009～2013年，其中2009～2013年間面積增加較多，湖泊演變指數(shù)為0.6201%。阿涌吾兒馬錯在2009～2013年間湖泊面積增加，湖泊面積演變指數(shù)為1.3387%；其他時段內(nèi)(1990～2009年、2013～2018年)面積均呈現(xiàn)減少的趨勢，其中，1995～2000年間面積減少最嚴重。阿涌該馬錯在1990～1995年、2005～2009年、2009～2013年這三個時段內(nèi)湖泊面積都有增加，其湖泊面積變化總幅度分別為：0.1562 km2、6.5199 km2、0.3491 km2，湖泊演變指數(shù)分別為：0.0295%、2.7062%、0.1011%；從其中的數(shù)字可以看出湖泊增加的面積并不多，增加的幅度也是逐漸減少的。龍日阿錯在1990～2000年、2013～2018年這兩個時段內(nèi)面積均有所減少，2013～2018年間減少的幅度最大，其湖泊面積變化總幅度為-4.4713 km2，湖泊演變指數(shù)為-0.9740%；2000～2013年間湖泊面積有所增加，其中2000～2005年增加最多，湖泊變化總幅度為3.7961 km2，其湖泊演變指數(shù)為1.4177%。

5 結論

本文基于LandSat系列衛(wèi)星影像作為數(shù)據(jù)源，采用改進后的歸一化水體指數(shù)對瑪多縣近30年小型湖泊星星海等4個湖泊(星星海、阿涌吾兒馬錯、龍日阿錯、阿涌該馬錯)的湖面積進行長時序動態(tài)監(jiān)測，并通過分析湖泊面積變化總幅度、湖泊年變化幅度、湖泊演變指數(shù)等三項指標，得出以下結論：

(1)利用LandSat TM/OLI衛(wèi)星影像提取水體效果明顯，提取準確度高。

(2)1990～2018年間瑪多縣小型湖泊星星海等四個湖泊面積不論是單個面積還是年湖泊面積的總和均有所減少，并且都呈現(xiàn)先減少后增加最后又減少的趨勢。

(3)1990～2018年間阿涌吾兒馬錯湖泊面積減少最多，共減少了7.9702 km2；龍日阿錯次之，共減少了4.2843 km2；阿涌該馬錯減少了1.0564 km2；星星海湖泊面積變化幅度最小，共減少了0.4815 km2。

(4)1990～2000年間幾個湖泊的面積均呈現(xiàn)下降趨勢。其中阿涌吾兒馬錯減少最多，減少面積為5.0087 km2，湖泊演變指數(shù)為-0.5119%；2000～2005年間龍日阿錯與星星海面積有所增加，其余湖泊面積均有所減少，其中龍日阿錯增加最多，阿涌吾兒馬錯減少最多，湖泊演變指數(shù)分別為1.4177%和-0.4432%；2005～2009年間，龍日阿錯和阿涌該馬錯湖面積增加，其余湖面積減少，阿涌該馬錯該年份的湖泊演變指數(shù)為2.7064%，阿涌吾兒馬錯演變指數(shù)為-0.6110%；2009～2013年間4個湖泊面積均呈現(xiàn)上升趨勢，其中阿涌吾兒馬錯湖面積增加最多，增加的面積為5.5802 km2，湖泊演變指數(shù)為1.3387%。1995～2000年、2013～2018年4個湖泊面積均較前一時段有所減少，并且龍日阿錯在這兩個時段內(nèi)變化較其他3個湖泊均要大。