近45年瀘沽湖水體面積變化遙感監測譙

程駿 孫潔

摘要?利用?1974、1986、1993、2003、2013、2018年陸地資源衛星（Landsat）遙感影像數據以及數字高程模型（DEM），以瀘沽湖為研究區，對比了目前常見的7種水體指數模型，采用精度最高的經驗型歸一化差異水體指數ENDWI提取了瀘沽湖不同時期的湖泊面積，最后結合氣象資料綜合分析，結果表明，瀘沽湖湖泊面積與年降水量變化基本一致，呈正相關關系，與年均氣溫基本呈負相關關系，氣溫升高，水體蒸發加劇，以致在降水量恒定的情況下，湖泊面積隨氣溫上升而減小。瀘沽湖湖泊面積變化主要受草海面積變化的影響，近45年來，湖泊面積總體趨于穩定。

關鍵詞?瀘沽湖;水體指數模型;遙感;地理信息系統;動態監測

中圖分類號?X832文獻標識碼?A文章編號?0517-6611（2020）07-0095-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2020.07.028

Remote?Sensing?Monitoring?of??Water?Body?Area?Changes?in?Lugu?Lake?in?Recent?45?Years

QIAO?Chengjun1，?SUN??Jie2

（1.?Sichuan?Forestry?and?Grassland?Inventory?and?Planning?Institute，Chengdu，?Sichuan?610081;2.?Chengdu?Center，?China?Geological?Survey，?Chengdu，??Sichuan?610081）

Abstract?Based?on?the?Landsat?numeric?remote?sensing?image?data?in?1974，1986，1993，2003，2013，2018?and?DEM，Lugu?Lake?was?taken?as?study?area.?In?this?paper，seven?common?water?body?index?models?accuracy?was?evaluated，then?the?lake?area?datum?was?extracted?in?different?time?by?proper?water?index?model?of?ENDWI（Empirical?Normalized?Difference?Water?Index）.?Finally，a?comprehensive?analysis?was?conducted?on?the?variations?of?Lugu?lake?area?by?meteorological?data.?The?result?showed?that?the?lake?area?of?Lugu?Lake???was?basically?the?same?as?the?annual?precipitation，?which?was?positively?correlated?with?it，?and?negatively?correlated?with?the?annual?average?temperature.?As?the?temperature?increased，?water?evaporation?intensified，?so?that?the?lake?area?decreasd?with?the?temperature?increased?under?the?condition?of?constant?precipitation.?The?area?change?of?Lugu?Lake?was?mainly?affected?by?the?change?of?Caohai?area.Over?the?past?45?years，?the?lake?area?has?generally?stabilized.

Key?words?Lugu?Lake;Water?index?model;Remote?sensing;Geographic?information?system;Dynamic?monitoring

作者簡介?譙程駿（1983—），男，四川什邡人，助理工程師，碩士，從事3S技術在資源環境監測方面的應用研究。

通信作者，工程師，碩士，從事地質礦產勘查方面的研究。

收稿日期?2019-09-29

湖泊作為陸地水圈的組成部分，參與自然界的水分循環。湖泊對氣候的波動變化極為敏感，同時又是流域陸源物質的儲存庫，具有較高的沉積速率，能真實地記錄湖區在較長的地質歷史時期各種氣候和其他環境變化的信息[1]。湖泊是重要的國土資源，對發展經濟、維持區域生態環境平衡起到重要的作用[2]。因此，對湖泊水體的研究具有重要意義。

遙感（remote?sensing）技術獲取信息可以不受區域環境條件的限制，可以在任何用戶需要時采集地理信息，獲得的遙感衛星資料具有實時連續準確地反映大范圍地表信息的特點，地理信息系統（geographic?information?system）能夠存儲空間信息和屬性信息，其分析模塊具有強有力的地學分析功能，能夠最大量地從已有數據中獲取感興趣的地理信息[2]。隨著高空間、高時間和高光譜分辨率遙感數據的出現，以及水體遙感定量與反演研究的深入，利用遙感數據提取水體信息，已成為當前水利遙感技術研究的重點[3]。以遙感豐富的數據資源為基礎數據，綜合運用地理信息系統技術高效的空間數據處理功能，可以有效地獲取和分析湖泊水體變化信息。目前，通過遙感影像提取水體信息的方法有閾值法、水體指數法、譜間關系法、圖像分類法等。其中，水體指數法可快速提取水體信息，如McFeeters[4]提出了歸一化差異水體指數（NDWI）;徐涵秋[5]提出改進型歸一化差值水體指數（MNDWI）;丁鳳[6]提出新型水體指數NWI;閆霈等[7]提出增強型水體指數EWI;張強等[8]提出結合坡度信息的調節水體指數SAWI;曹榮龍等[9]提出修訂型歸一化差值水體指數RNDWI;聶欣然等[10]提出經驗型歸一化差異水體指數ENDWI，針對不同的研究區水體特性，以上水體指數模型在提取水體信息研究中，都取得了較好的效果。

憑借獨特有效的數據特征和近期開放共贏的數據管理策略，Landsat系列衛星數據很好地滿足了相關全球或區域性地學問題的研究需要，成為人類進行長期陸表狀態及其變化監測研究中最為有效的遙感數據之一[11]。筆者以瀘沽湖為研究區，采用美國陸地資源衛星（Landsat）系列影像數據，在分析水體面積提取模型精度的基礎上，選擇精度較高的水體指數模型對1974—2018年近45年瀘沽湖表面水體面積進行提取，最后結合氣象觀測數據，綜合分析了瀘沽湖對氣候變化的響應。

1?研究區概況與數據來源

1.1?研究區概況

瀘沽湖位于云南省西北部和四川省西南部的2省交界處（圖1），是一個高原斷層溶蝕陷落湖泊，主要的斷裂構造體系由1個西北東南向和2個東西向的斷層共同構成，地理坐標為100°45′～100°51′E、127°41′～27°45′N，是一個天然淡水湖泊，屬金沙江水系[12]。瀘沽湖由亮海和草海組成，水位2?690.75?m，亮海湖長9.4?km，最大寬7.3?km，平均寬5.2?km，面積48.45?km2，最大水深93.5?m，平均水深40.3?m，蓄水量19.53×108?m3;草海長7.5?km，最大寬1.5?km，平均寬1.0?km，面積7.4?km2，夏季水深1.5～2.0?m，與亮海通連。冬季枯水成沼澤濕地[1]。瀘沽湖地區冬季受干燥的大陸風控制，夏季盛行濕潤的印度洋季風，干濕季分明。年均降水量730～830?mm，全年降水約89%集中在雨季。湖泊出口位于南部湖區東岸，通過唯一出口草海濕地外泄，每年的干季湖水基本無外流[12]。瀘沽湖湖水來自第四紀降水（含冰、雪），近期由降雨（雪）和少量地表水及巖溶地下水補給[13]。

1.2?數據來源及預處理

①遙感影像數據來自美國地質調查局（USGS）網站上下載的1974、1986、1993、2003、2013、2018年陸地資源系列衛星（Landsat）數據，由于時間序列較長，包含MSS（multispectral?scanner，多光譜傳感器）、TM（thematic?mapper，專題制圖儀）及OLI（operational?land?imager）傳感器接收的數據。選擇研究區冬季無云、無條帶的影像數據（表1），并對遙感影像進行輻射定標、大氣校正、幾何校正等一系列預處理;②研究區數字高程模型（digital?elevation?mode，DEM）為30?m分辨率的ASTER?GDEMV2數據，下載自地理空間數據云（http：//www.gscloud.cn/）;③距離研究區最近的國家氣象臺站鹽源、木里、寧蒗以及香格里拉4個臺站的年平均降水量、年平均氣溫，數據來自中國氣象數據網（http：//data.cma.cn/）。

1.3?研究方法

1.3.1?水體面積提取模型。

衛星遙感影像記載了地表物體對電磁波的反射信息及其自身向外的輻射信息。相對于其他地物而言，在大部分遙感傳感器的波長范圍內，水體總體呈現出較弱的反射率[6]，水體指數法的實質就是把地物的最弱反射波段和最強反射波段分別作為分子和分母，先進行比值運算，拉大兩者差距，再對比值進行歸一化處理，從而抑制背景信息，突出研究地物[10]。采用前人研究的水體指數法提取瀘沽湖水體面積，水體指數模型見表2。

模型中，Green為綠光波段，對應TM影像數據的第2波段和OLI影像數據的第3波段;Red為紅光波段，對應TM影像數據的第3波段和OLI影像數據的第4波段;NIR為近紅外波段，對應TM影像數據的第4波段和OLI影像數據的第5波段;MIR為中紅外波段，對應TM影像數據的第5波段和OLI影像數據的第6波段;模型SAWI中，slope是DEM生成的坡度數據，min是研究區內最小坡度，max是研究區內最大坡度。利用2018年12月陸地資源衛星OLI傳感器影像數據，分別采用上述模型提取瀘沽湖水體信息，結果見圖2。

1.3.2?模型精度分析。

采用水體指數模型進行水體信息提取的陸地資源衛星影像數據空間分辨率為30?m，采用同時相OLI影像數據的全色波段（空間分辨率為15?m）作為參考數據，在瀘沽湖主體水域選取測試樣本，計算分類混淆矩陣進行精度分析，結果見表3。

綜合分析圖2和表3，就研究區而言，各水體模型對水體的提取結果精度均較高，但還是存在細微差異。NDWI存在部分水體誤提情況;MNDWI、NWI、RNDWI有部分山體陰影誤提情況;SAWI和EWI雖然消除了部分山體陰影的影響，但存在水體漏提情況。相對其他模型，ENDWI雖然也存在一部分非水體像元誤提，但數量很少，且精度最高，因此采用ENDWI水體指數模型快速提取各時段研究區湖泊面積。

2?結果與分析

2.1?湖泊面積變化

早期的陸地資源衛星采用的是多光譜傳感器（（landsat?multispectral?scanner，MSS），僅有4個波段。針對MSS影像數據，采用前人提出的方法提取水體信息[14]。1974—2018年所選時段內，瀘沽湖湖泊面積提取結果見圖3，湖泊面積變化見圖4。選取的遙感影像數據均為冬季成像數據，此時為瀘沽湖的枯水期，除1986年12月和1993年12月外，湖水面積基本上為瀘沽湖亮海面積。從圖3可以看出，瀘沽湖冬季面積較大的情況，主要是因為湖水沒有完全通過草海濕地外泄，多出的面積為草海水體面積。

2.2?氣候變化

湖水水體面積變化同氣候變化密切相關，利用克里金算法對周圍氣象站的氣溫和降水數據進行插值分析，逐年插值得到瀘沽湖地區1970—2018年的氣溫和降水數據。圖5和圖6分別為插值得到的1970—2018年研究區年平均氣溫和年降水量。從圖5、圖6可以看出，近50年，年降水量有減小趨勢，但不顯著，而氣溫升高了1?℃左右，增幅較顯著。

2.3?湖泊面積對氣候變化的響應

圖7、圖8為瀘沽湖水體面積與年平均氣溫及年降水量的關系。由于1973年12月MSS遙感影像數據不能滿足要求，因此使用的是1974年1月影像數據提取水體面積，年均氣溫和年降水量采用1973年數據，其余年份氣象數據與遙感影像數據獲取年份一一對應。從圖7和圖8可以看出，湖泊面積與當年的年降水量變化基本一致，呈正相關關系，年降水量越多，湖泊面積越大，湖泊面積與年均氣溫基本呈負相關關系，氣溫升高會加劇水體蒸發，以致在降水量恒定的情況下，水體面積隨氣溫上升而減小。近45年來，瀘沽湖湖泊面積雖然每年都有變化，但變化不大，主要是草海面積的變化影響了湖泊整體面積的變化，湖泊面積總體穩定。

3?結論

該研究基于遙感和地理信息系統技術，以陸地資源衛星影像為基礎數據，將目前常見的多種水體指數模型應用于研究區湖泊面積提取，并通過分析模型精度，選取相對最優的水體指數模型快速提取瀘沽湖湖泊面積，監測了1974—2018年近45年瀘沽湖湖泊面積變化情況。利用研究區周邊氣象臺站的氣象資料，采用數值插值方法得到研究區氣象數據，通過瀘沽湖湖泊面積變化與氣溫、降水量變化相關分析發現，湖泊面積變化與年降水量變化呈正相關性，與年平均氣溫變化呈負相關性。瀘沽湖面積主要是草海面積的變化影響了湖泊整體面積的變化，近45年來，湖泊面積總體穩定。該研究雖然從較長的時間尺度上監測了研究區湖泊面積變化，但由于遙感影像數據空間分辨率的局限性，在湖泊面積的提取精度上，會產生一定誤差。因此，可綜合運用多源遙感數據，特別是高分辨遙感數據，同時加入專家知識等其他輔助手段，能進獲得更好的效果。

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