孫金彥,董丹丹,張 曦,王昆侖

(安徽省(水利部淮河水利委員會(huì))水利科學(xué)研究院，安徽合肥 230088)

湖泊生態(tài)環(huán)境是關(guān)系民生的重大社會(huì)問(wèn)題，必須加強(qiáng)對(duì)涉水行為全方位監(jiān)管，集中力量強(qiáng)化對(duì)重點(diǎn)領(lǐng)域特別是江河湖泊、水資源、水環(huán)境、水利信息化等方面的監(jiān)管。湖泊水體面積、水位、水量是湖泊水情的重要指標(biāo)，對(duì)于揭示自然因素、人類活動(dòng)對(duì)湖泊的影響以及保護(hù)湖泊水資源和生態(tài)環(huán)境等意義重大。湖泊的形成與消失、擴(kuò)張與收縮及其引起的生態(tài)環(huán)境的演化過(guò)程都是全球或區(qū)域氣候變化、人類活動(dòng)共同作用的結(jié)果。

水體面積是湖泊水情的重要指標(biāo)之一。湖泊水面監(jiān)測(cè)的傳統(tǒng)方法以實(shí)地測(cè)量和野外勘察為主，優(yōu)點(diǎn)是獲取的數(shù)據(jù)相對(duì)準(zhǔn)確、直觀，缺點(diǎn)是成本較高，受限于地形氣候等因素，觀測(cè)頻率較低。衛(wèi)星遙感對(duì)地觀察具有瞬時(shí)覆蓋面積大、可周期性重復(fù)、數(shù)據(jù)更新迅速等優(yōu)點(diǎn)，快速準(zhǔn)確地從多時(shí)相衛(wèi)星遙感影像中提取水體信息已經(jīng)成為水資源調(diào)查、濕地保護(hù)和防災(zāi)減災(zāi)等領(lǐng)域的重要技術(shù)手段。遙感技術(shù)在湖泊水面監(jiān)測(cè)中正發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。Goffi等基于 Sentinel-2 數(shù)據(jù)，提出使用波段組合(即光譜指數(shù))轉(zhuǎn)換為HSV(色調(diào)、飽和度和明度)顏色空間的洪水淹沒(méi)區(qū)提取方法并實(shí)現(xiàn)了意大利洪水淹沒(méi)區(qū)提取。李艷華等以 GF1 的 16 m 影像為數(shù)據(jù)源，針對(duì)山區(qū)細(xì)小線狀河流提取難度較大的問(wèn)題，使用基于規(guī)則的面向?qū)ο蟮姆椒▽?shí)現(xiàn)了對(duì)新疆部分山區(qū)細(xì)小水體的精確化提取。為掌握“湖長(zhǎng)制”實(shí)施以來(lái)安徽省湖泊水體面積變化情況和了解湖泊對(duì)氣候變化的響應(yīng)，筆者以楓沙湖為例，利用10 m空間分辨率的Sentinel-2衛(wèi)星，采用改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù),連續(xù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)楓沙湖2017年4月—2020年4月水體面積,并對(duì)湖泊水體面積月度、季度、汛期和枯水期等不同時(shí)期變化特征進(jìn)行分析。

1 資料與方法

楓沙湖位于117°34′58″～ 117°39′48″E、30°54′21″～ 30°58′01″N，長(zhǎng)江北岸，地處銅陵和蕪湖交界處(圖1)。楓沙湖流域總體地形北高南低，地形較復(fù)雜，北側(cè)為山區(qū)，中部為丘陵，南部是湖區(qū)和圩區(qū)，流域面積433 km。楓沙湖東西長(zhǎng)6.2 km，南北寬5.4 km，平均水位 9.8 m。楓沙湖常年水體面積16.2 km，其中銅陵市14.9 km，占92%，蕪湖市1.3 km，占8%。楓沙湖流域多年平均氣溫16.5 ℃，多年平均降雨量1 326 mm，多年平均蒸發(fā)量為898.6 mm。降雨表現(xiàn)為年際變化大，最多年 1983 年達(dá)到 1 987 mm，最少年1978年僅為 733 mm，兩者相差1.7倍；年內(nèi)分配也呈現(xiàn)不均勻的特點(diǎn)，全年降雨主要集中在汛期 5—9 月，約占全年降雨量的 60%。楓沙湖是安慶沿江濕地省級(jí)自然保護(hù)區(qū)的組成部分，已被列入安徽省人民政府批準(zhǔn)的沿江濕地保護(hù)區(qū)范圍。

為了減少云層對(duì)湖泊水體面積監(jiān)測(cè)結(jié)果的影響和充分體現(xiàn)湖泊水體面積季相演替規(guī)律，選取2017年4月—2020年4月云層含量小于30%的所有Sentinel-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)獲取時(shí)相分布如圖2所示。

Sentinel-2 數(shù)據(jù)來(lái)源歐洲航天局?jǐn)?shù)據(jù)共享網(wǎng)站，在幾何校正、輻射校正的基礎(chǔ)上，利用Sen2cor大氣校正模型將Sentinel-2大氣上層表觀反射率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為Sentinel-2地面反射率，校正后的影像光譜曲線與地面實(shí)測(cè)的光譜曲線擬合度、精度最高。采用大氣校正后空間分辨率為10 m的Sentinel-2 遙感影像為數(shù)據(jù)源。選擇的Sentinel-2 波段信息如表1所示。

圖1 楓沙湖位置Fig.1 Location of Fengsha Lake

圖2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)時(shí)相分布情況Fig.2 Time-phase distribution of satellite data

在多光譜遙感傳感器的波長(zhǎng)范圍內(nèi)，水體總體呈現(xiàn)出較弱的反射率，例如近紅外波段(波長(zhǎng)>740 mm)幾乎所有的入射能量均被水體吸收，與其他地物類別形成明顯反差。因此該研究基于地物的光譜特征差異將湖泊水體與其他地物分割開(kāi)來(lái)。考慮到NDWI水體指數(shù)可最大程度地抑制植被信息，突出水體信息，能有效地將水體與植被等信息區(qū)分開(kāi)，該研究選取多時(shí)相反射率作為光譜特征，對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理后提取水體指數(shù)NDWI：

表1 Sentinel-2 兩顆衛(wèi)星所選波段信息對(duì)比Table 1 Comparison of selected band information of the two satellites in Sentinel-2

(1)

式中，、分別是綠波段和近紅外波段的地面反射率數(shù)據(jù)。為實(shí)現(xiàn)批量識(shí)別出水體，該研究采用最大類間方差法計(jì)算閾值，實(shí)現(xiàn)湖泊水面和周邊陸地二值分割(圖3)。

湖泊水體面積均值為監(jiān)測(cè)時(shí)間內(nèi)所有觀測(cè)水體面積的平均值,公式如下：

(2)

式中，為常數(shù)，一個(gè)像素對(duì)應(yīng)的實(shí)地面積(如該研究為100 m);area表示第次觀測(cè)水體像素?cái)?shù)目之和。該研究以楓沙湖為例主要探討Sentinel-2衛(wèi)星在湖泊水面動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中應(yīng)用方式，計(jì)算的湖泊水體面積為采用影像分辨率計(jì)算的像素面積，未將影像坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化為國(guó)家2000坐標(biāo)系計(jì)算，湖泊水體面積可能大于實(shí)際投影面積。

在湖泊水體監(jiān)測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上，計(jì)算湖泊水面頻率分布：

(3)

式中，F(xiàn)re為每一個(gè)像素點(diǎn)的水體有效觀察頻率；EO為每一個(gè)像素的有效觀察次數(shù)；為每一個(gè)像素觀測(cè)為水體的次數(shù)。Fre取值區(qū)間為0～1，將>0～0.75的湖泊水面像素點(diǎn)定義為季節(jié)性水面；>0.75～1.00定義為永久水體。

2 結(jié)果與分析

從圖4可以看出，2017年4月—2020年4月楓沙湖水體面積平均為16.82 km,比常年水體面積大0.62 km；最大水體面積為17.76 km,比常年水體面積大1.56 km；最小水體面積為14.24 km，比常年水體面積小1.96 km。近3年楓沙湖水體面積呈減少趨勢(shì)，每年減少0.19 km，這可能與降雨量減少有很大的相關(guān)性。

從楓沙湖逐月水體面積均值波動(dòng)情況(圖5)可以看出，1月份水體面積均值最小，為15.26 km,7月份水體面積均值最大，為16.99 km，兩者相差1.73 km?？傮w趨勢(shì)有2個(gè)波動(dòng)峰，第一個(gè)波動(dòng)峰自1月開(kāi)始表現(xiàn)為先增加后減少，3月水體面積均值為16.89 km，5月水體面積均值為16.51 km；第二個(gè)波動(dòng)峰自5月開(kāi)始，也是表現(xiàn)為先增加后減少。

按照陽(yáng)歷法，以3、4、5月為春季，6、7、8月為夏季、9、10、11月為秋季、12、1、2月為冬季開(kāi)展四季湖泊水體面積分析，如圖6所示楓沙湖季度水體監(jiān)測(cè)頻率分布。春季、夏季、秋季、冬季水體面積均值分別為16.84、16.95、16.85、16.43 km。

注：a.NDWI水體指數(shù)影像；b.水體指數(shù)直方圖；c.閾值分割水體提取結(jié)果(水面為1，非水面為0) Note:a.NDWI water body index image;b.Water body index histogram;c.Threshold segmentation water body extraction results (water surface is 1,non-water surface is 0)圖3 湖泊水體提取流程Fig.3 The process of lake water extraction

圖4 2017年4月—2020年4月楓沙湖水體面積變化趨勢(shì)Fig.4 The change trend of the water area of Fengsha Lake from April 2017 to April 2020

圖5 楓沙湖水體面積月變化Fig.5 Monthly variation of water body area in Fengsha Lake

以6—10月為汛期，楓沙湖汛期水體面積均值為17.14 km、，2017—2019年汛期水體面積均值分別為17.63、16.95、16.85 km。圖7a為汛期有效觀察次數(shù)33次，計(jì)算水體頻率分布圖；其左下角紅色矩形區(qū)域，水體監(jiān)測(cè)結(jié)果受水質(zhì)(主要是藍(lán)藻水華等)影響，藍(lán)藻水華區(qū)域水體被誤識(shí)別為非水體(圖7c紅色箭頭所指為藍(lán)藻)，造成部分監(jiān)測(cè)結(jié)果偏小。汛期，楓沙湖永久水體面積為16.59 km；除藍(lán)藻水華面積外出現(xiàn)變化區(qū)域的面積為1.56 km。

以11—12月、1—5月為枯水期，楓沙湖枯水期水體面積均值為 16.68 km，2017—2020年枯水期水體面積均值分別為17.06、16.93、16.18、16.56 km。 圖7b為枯水期有效觀察次數(shù)37次，計(jì)算水體頻率分布圖。枯水期，楓沙湖永久水體面積為16.44 km；變化區(qū)域的面積為1.49 km。

3 結(jié)論

該研究采用2017年4月—2020年4月的Sentinel-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)楓沙湖水體面積進(jìn)行連續(xù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，在衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，利用改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù),提取楓沙湖水體,統(tǒng)計(jì)并分析楓沙湖水體面積的月度、季度、年度等變化特征。從2017年4月至2020年4月監(jiān)測(cè)結(jié)果看，楓沙湖水體面積呈減少趨勢(shì)，每年減少0.19 km；楓沙湖水體面積均值為16.82 km,比2014年水利普查中常年水體面積大0.62 km，最大水體面積為17.76 km，最小水體面積為14.24 km；從月度分析，楓沙湖1月份水體面積均值最小，為15.26 km,7月份水體面積均值最大，為16.99 km，兩者相差1.73 km。從季度分析，楓沙湖夏季水體面積均值最大，為16.95 km(受藍(lán)藻水華影響，均值偏小)，春季和秋季水體面積均值相近，冬季水體面積均值最小，為16.43 km；從年度看，楓沙湖汛期水體面積均值為17.14 km，其中2017、2018、2019年汛期水體面積均值分別為17.63、16.95、16.85 km，呈減少趨勢(shì)，原因主要為受長(zhǎng)江中下游干旱等自然因素影響。

圖6 楓沙湖水體面積頻率季變化Fig.6 Seasonal variation of water body area frequency in Fengsha Lake

圖7 汛期和枯水期水體頻率分布以及2018年7月29日衛(wèi)星影像Fig.7 Frequency distribution of water bodies in flood season and dry season and satellite imagery on July 29,2018