摘要針對以往研究利用LandsatTM影像進(jìn)行水域覆蓋識別存在的時間分辨率低、信息缺失等問題，結(jié)合LandsatTM影像的高空間分辨率和MODIS影像的高時間分辨率優(yōu)勢，通過建立LandsatTM影像提取的水域分布比例與MODIS波段及衍生指標(biāo)之間的關(guān)系，構(gòu)建水域分?jǐn)?shù)覆蓋模型（FCWM），模擬形成水域覆蓋時空序列，分析三江平原水域分?jǐn)?shù)覆蓋變化特征。結(jié)果表明：2002—2020年三江平原整體上水域分?jǐn)?shù)覆蓋呈下降趨勢，整體水域分?jǐn)?shù)覆蓋平均值下降了23.63百分點(diǎn)，在2020年降水量高于2002年的情況下，許多具有高等、較高、中等水域分?jǐn)?shù)覆蓋的區(qū)域降級為較低和低等級。

關(guān)鍵詞多源遙感；水域覆蓋；變化特征；LandsatTM；MODIS；三江平原

中圖分類號TP751"文獻(xiàn)標(biāo)識碼A"文章編號0517-6611（2025）01-0076-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2025.01.016

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

ChangeCharacteristicsofWaterCoverintheSanjiangPlainBasedonMulti-sourceRemoteSensingImages

ZENGXing-yu，QUYi，ZHANGHong-qiangetal

（NationalLocalJointEngineeringLaboratoryforWetlandandEcologicalConservation，InstituteofNatureandEcology，HeilongjiangAcademyofSciences，Harbin，Heilongjiang150040）

AbstractInresponsetotheproblemsoflowtemporalresolutionandmissinginformationinpreviousstudiesusingLandsatTMimagesforwatercoverrecognition，combinedwiththeadvantagesofhighspatialresolutionofLandsatTMimagesandhightemporalresolutionofMODISimages，byestablishingtherelationshipbetweenthewaterdistributionproportionextractedfromLandsatTMimagesandtheMODISbandsandderivedindicators，awaterfractionalcoveragemodel（FCWM）wasconstructedtosimulatetheformationofwatercoverspatiotemporalsequences，analysethechangecharacteristicsofwaterfractionalcoverageintheSanjiangPlain.Theresultsshowedthatfrom2002to2020，the"waterfractionalcoverageoftheSanjiangPlainshowedadecreasingtrend，withanaveragedecreaseof23.63percentagepointsinoverallwaterfractionalcoverage.Withhigherprecipitationin2020thanin200manyareaswithhigh，relativelyhighandmediumwaterfractionalcoverageweredowngradedtolowerandlowlevels.

KeywordsMulti-sourceremotesensing;Watercoverage;Changecharacteristics;LandsatTM;MODIS;SanjiangPlain

基金項目

黑龍江省省屬科研院所科研業(yè)務(wù)費(fèi)項目（CZKYF2023-1-C023）；黑龍江省重點(diǎn)研發(fā)項目（GA23C003）；黑龍江省省屬科研院所科研業(yè)務(wù)費(fèi)項目（ZNJCB2023ZR04）。

作者簡介曾星雨（1988—），女，河南淮陽人，助理研究員，碩士，從事景觀生態(tài)學(xué)研究。*通信作者，副研究員，博士，從事生物多樣性保護(hù)及區(qū)域規(guī)劃研究。

三江平原是由松花江、黑龍江和烏蘇里江的不斷遷徙和泛濫所形成的沖積平原，是中國最大的淡水沼澤集中分布區(qū)^［1］。在長期農(nóng)業(yè)開墾等人類活動干擾的影響下，三江平原濕地大面積減少，濕地間水文聯(lián)系被割斷，濕地生境斑塊破碎化，其間的物理連通、化學(xué)連通、水文連通、生物連通受到明顯擾動^［2-3］。及時監(jiān)測水域覆蓋變化是評價平原濕地景觀連通性、分析農(nóng)業(yè)開墾對濕地影響的基礎(chǔ)^［4-5］。沖積平原易受周期性洪水淹沒，洪泛區(qū)分布廣泛，具有季節(jié)性水流變化特點(diǎn)，難以通過局部短期觀測所得^［6］。而衛(wèi)星遙感可以針對區(qū)域內(nèi)河流進(jìn)行季節(jié)性觀測分析，從而解決這一問題。通常關(guān)于濕地分布及水文連通的研究大多以Landsat TM影像為基礎(chǔ)解譯獲得，雖然其具有較高的空間分辨率為（30 m×30 m），但影像獲取重返周期較長且大多數(shù)影像有云干擾^［7-9］，會產(chǎn)生信息的遺漏，很難反映濕地一年內(nèi)不同時期的水淹范圍、頻率及其動態(tài)變化情況^［10］。MODIS數(shù)據(jù)雖然空間分辨率低于LandsatTM影像，但具有較高的時間分辨率，如逐日影像（MOD09GA/MYD09GA）、8 d合成影像（MOD09A1/MYD09A1），可以彌補(bǔ)Landsat在時間分辨率方面的缺陷^［11］。該研究擬結(jié)合Landsat TM影像與8 d合成MODIS影像（MOD09A1），建立基于多源數(shù)據(jù)的水域分?jǐn)?shù)覆蓋模型（FCWM），模擬生成不同時期三江平原濕地水域覆蓋時空序列，分析三江平原水域覆蓋時空變化特征，為三江平原水文連通空缺分析、濕地生態(tài)功能水文驅(qū)動機(jī)制等研究奠定基礎(chǔ)。

1資料與方法

1.1研究區(qū)概況

三江平原濕地是由黑龍江、烏蘇里江和松花江匯流、沖積而成的低平沃土，是中國最大的淡水沼澤集中分布區(qū)。地理坐標(biāo)為129°11′20″～135°05′26″E、43°49′55″～48°27′40″N。三江平原位于中國東北角，西起小興安嶺東南端，東至烏蘇里江，北自黑龍江畔，南抵興凱湖，總面積10.89萬km2（圖1）。區(qū)內(nèi)水資源豐富，總量187.64億m3^［12］。

1.2數(shù)據(jù)來源

MODIS數(shù)據(jù)來自GEE中2000—2022年分辨率為500m的MOD09A1數(shù)據(jù)，經(jīng)過大氣校正以及裁剪處理；TM影像是美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）網(wǎng)站公開發(fā)布的分辨率為1km的LandsatTM數(shù)據(jù)；90m分辨率數(shù)字高程模型（DEM）為國際農(nóng)業(yè)研究咨詢顧問集團(tuán)（CGIAR）空間信息協(xié)會（CSI）處理后的全球無縫CGIAR-CSISRTM數(shù)據(jù)。

1.3研究方法

1.3.1基于LandsatTM影像的高分辨率水域分?jǐn)?shù)覆蓋提取。

在三江平原分布范圍內(nèi)均勻選取樣點(diǎn)5個，提取樣點(diǎn)處Landsat TM影像，采用歸一化水指數(shù)（NDWI）方程^［13］計算樣點(diǎn)內(nèi)NDWI，通過設(shè)定閾值提取樣點(diǎn)水域分?jǐn)?shù)覆蓋。通過將影像重分類得到精度較高的樣點(diǎn)內(nèi)水體分布，建立高精度水體分布與MODIS影像及其衍生指數(shù)之間的關(guān)系。

1.3.2基于MODIS的水域分?jǐn)?shù)覆蓋時間序列。

將高空間精度水體分布與高時間精度MODIS影像匹配，提取TM影像NDWI在MODIS像元內(nèi)所占的比例，將其作為二者回歸方程中的因變量，將MODIS波段（B1～B7）、MODIS波段衍生指數(shù)（NDVI、NDWI）、地形指數(shù)（MrVBF、SlopeD、SlopeP）作為自變量。計算每個樣地高空間精度水體分布比例與MODIS波段（B1～B7）、MODIS波段衍生指數(shù)（NDVI、NDWI）、地形指數(shù)

（MrVBF、SlopeD、SlopeP）之間的相關(guān)性。在了解各變量與水域覆蓋指數(shù)相關(guān)性基礎(chǔ)上進(jìn)行回歸分析，構(gòu)建回歸方程，建立水域分?jǐn)?shù)覆蓋模型（FCWM）。以MODIS影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)該模型進(jìn)行水域分?jǐn)?shù)覆蓋提取，形成不同年份水域分?jǐn)?shù)覆蓋時空序列。

1.3.3三江平原水域分?jǐn)?shù)覆蓋時空變化特征分析。

以2002和2020年三江平原水域分?jǐn)?shù)覆蓋時空序列為基礎(chǔ)，求取6月初至9月末三江平原水域分?jǐn)?shù)覆蓋平均值，并通過自然斷點(diǎn)法進(jìn)行閾值劃分，將其分為5個等級，描述不同等級對應(yīng)的土地覆蓋類型以及2002—2020年水域分?jǐn)?shù)覆蓋比例的空間變化特征。

2結(jié)果與分析

2.1高分辨率水域分?jǐn)?shù)覆蓋提取

樣地1～5所覆蓋的LandsatTM遙感影像通過NDWI計算公式提取的水域分?jǐn)?shù)覆蓋分布如圖1所示。經(jīng)驗(yàn)證，樣地1～5的水域分?jǐn)?shù)覆蓋分布精確度分別達(dá)到98.4%、97.8%、99.1%、98.2%、97.6%。從空間一致性上可以看出，利用NDWI公式提取的水域分?jǐn)?shù)覆蓋能比較精確地反映出水體分布特征。

2.2水域分?jǐn)?shù)覆蓋模型構(gòu)建

依據(jù)不同回歸方法的R2、估計標(biāo)準(zhǔn)誤差（SE），對比不同的回歸方法，最終選取逐步回歸方法進(jìn)行模型構(gòu)建。比較1～3號樣地7月與9月影像回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)2號樣地9月影像回歸分析的R2最高，為0.92（表1）。最終確定關(guān)系函數(shù)：

Y"NDWI=66.6+0.035B3-0.006B5-0.024B6-106.927NDVI-76.839NDWI

利用4、5號樣地對此回歸方程進(jìn)行精確程度驗(yàn)證，4號樣地2013年7月驗(yàn)證精度為97.22%，9月驗(yàn)證精度為91.22%，5號樣地2013年7月驗(yàn)證精度為97.58%，9月驗(yàn)證精度為92.56%，檢驗(yàn)結(jié)果均高于90.00%，在可接受范圍內(nèi)。

2.3三江平原水域分?jǐn)?shù)覆蓋時空變化特征分析

從三江平原2002年與2020年水域分?jǐn)?shù)覆蓋分布（圖3）可以看出，與2002年相比，2020年三江平原整體水域分?jǐn)?shù)覆蓋平均值下降了23.63百分點(diǎn)，主要是較低、中等2個等級大量減少，

其次較高等級的水域分?jǐn)?shù)覆蓋也有一定程度的降低；高等級增加了0.23百分點(diǎn)，較高等級面積減少了0.95百分點(diǎn)，中等、較低等級分別減少了19.90百分點(diǎn)、9.06百分點(diǎn)，低等級覆蓋面積增加了29.68百分點(diǎn)。從圖4可以看出，三江平原水域分?jǐn)?shù)覆蓋面積減少區(qū)域東北部主要分布在撫遠(yuǎn)市、同江市、富錦市以及饒河縣相鄰區(qū)域；西北部集中分布在鶴崗市；東南部集中分布在虎林市；西南部集中分布在依蘭縣、樺南縣以及勃利縣相鄰區(qū)域；中部集中分布在富錦市、集賢縣、友誼縣以及寶清縣相鄰區(qū)域。

3結(jié)論與討論

該研究結(jié)合LandsatTM影像的空間分辨率優(yōu)勢和MODIS影像的時間分辨率優(yōu)勢，通過水域分?jǐn)?shù)覆蓋模型建立二者之間的聯(lián)系，模擬構(gòu)建水域分?jǐn)?shù)覆蓋分布時間序列。據(jù)模糊評價方法對水域分?jǐn)?shù)覆蓋模型的驗(yàn)證結(jié)果可知，其準(zhǔn)確率在90.00%以上，能夠比較準(zhǔn)確地區(qū)分水域分?jǐn)?shù)覆蓋區(qū)域與非水域分?jǐn)?shù)覆蓋區(qū)域。提取的水域分?jǐn)?shù)覆蓋區(qū)分布基本符合不同土地覆被類型分布，但同時又能反映一年中由于周期性水淹而產(chǎn)生的水域分?jǐn)?shù)覆蓋比例差異。

通過近19年水域分?jǐn)?shù)覆蓋對比分析發(fā)現(xiàn)，三江平原整體上水域分?jǐn)?shù)覆蓋呈下降趨勢，這主要是由長期農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)行濕地疏干開墾造成的^［14］。2020年降水量高于2002年降水量，河流湖泊水面面積增多，即使在這種情況下，許多具有高等、較高、中等水域分?jǐn)?shù)覆蓋的區(qū)域降級為較低和低等級，高等級增加了0.23百分點(diǎn)，較高、中等、較低等級面積分別減少了0.95百分點(diǎn)、19.90百分點(diǎn)、9.06百分點(diǎn)，水域分?jǐn)?shù)覆蓋降低區(qū)域的面積遠(yuǎn)大于19年間濕地分布減少的面積，說明濕地疏干開墾為耕地，不僅減少了濕地面積，同時也導(dǎo)致整個區(qū)域剩余濕地水量、連通性等方面的降低，進(jìn)而影響濕地質(zhì)量及其生態(tài)功能^［15］。

在未來的研究中，一方面應(yīng)側(cè)重于提升方法精度，如將這種方法與無源或有源微波數(shù)據(jù)（雷達(dá)）相結(jié)合，克服與云覆蓋相關(guān)的問題^［16-17］。另一方面建議深入挖掘模擬的水域覆蓋區(qū)時間序列結(jié)果，構(gòu)建多元遙感水文指標(biāo)體系^［18］，為不同空間尺度格局相關(guān)研究的水文驅(qū)動研究提供參考。

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