基于GF-5的滇池藍藻水華空間分布特征研究

胡 琳,甘 淑,2,袁希平,李繞波,畢 瑞

(1.昆明理工大學國土資源工程學院,云南 昆明 650093；2.云南省高校高原山區空間信息測繪技術應用工程研究中心,云南 昆明 650093；3.滇西應用技術大學,云南 大理 671000)

1 引 言

近年來,湖泊水體富營養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[1]。湖泊水體的富營養化導致藍藻異常增殖形成水華,破壞了水體的生態系統,嚴重影響了人類的生存健康和社會經濟發展[2-4]。云貴高原湖泊滇池盡管是“三湖”中最易發生藍藻水華且持續時間最長的湖泊,但目前有關滇池藍藻水華的研究卻最少[5]。因此,加強對滇池藍藻水華的研究顯得尤為重要。結合滇池生態環境異質性的特征,對滇池藍藻水華進行空間分布特征研究[6-7],以因地制宜進行治理提供切實幫助。

遙感技術在湖泊治理保護工作中起到重要作用,目前,通過遙感技術對藍藻水華爆發進行監測得到普遍重視。基于光譜特征分析可發現,在近紅外波段的陡坡效應是藍藻水華的最明顯特征,并且富集度越大的水華陡坡效應越明顯[2]。國內外學者提出了NDVI[8-9]、浮游藻類指數(Floating Algae Index,FAI)[10]、歸一化水體指數(Normalized Difference Water Index,NDWI)[11]、增強型植被指數(Enhanced Vegetation Index,EVI)[12]、歸一化藍藻指數(Normalized Difference Indexof Cyanobaeteria Bloom,NDICB)[13]等算法,其中,NDVI是現在運用最廣泛的遙感指數方法,其定義為紅光和近紅外波段的歸一化比值,可以較好地反應陡坡效應且提高監測效率,故文章選用NDVI作為藍藻水華監測的基本指數。

現今用于藍藻水華研究的衛星數據較多,如最常用又易于獲取的是美國的Landsat衛星數據,但其重訪周期期長,時間分辨率低[14]；其次是MODIS衛星數據,但其空間分辨率低[6]；我國的珠海一號衛星數據,其空間和時間分辨率均較高,但所獲取影像僅有32個波段,波段設置偏少,光譜分辨率較低。相較之下國產GF-5衛星兼備了高光譜、短重訪周期、高空間分辨率的優勢,為大面域湖泊水生態環境狀況的監測提供了全新的遙感數據源。文章將基于GF-5影像數據,通過NDVI值域分類以識別滇池藍藻水華狀況,并分別以構成滇池水域整體的草海和外海為空間對象,對滇池藍藻水華的空間分布特征展開對比分析研究。研究旨在認識滇池藍藻水華的空間分布特征,以此檢驗GF-5用于實時監測藍藻水華空間分布情況的技術方法可行性,為今后動態跟蹤滇池藍藻水華時空變化檢測、甄別入湖污染源等提供技術試驗支撐,豐富滇池水質監測方法。最終有望為建立藍藻水華實時監測和預警系統,促進滇池水資源的治理和開發利用提供科學依據。

2 研究數據與研究方法

2.1 數據源及預處理

高分五號(GF-5)AHSI高光譜遙感衛星于2018年5月9日成功發射,空間分辨率為30 m。該高光譜數據集依據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]。該數據源具有的高空間分辨率、高時間分辨率和高光譜分辨率[16]可較好地滿足試驗需要。

文章中使用的研究數據源是2019年12月16日所獲取的滇池流域影像,該影像為L1A級標準數據,通過對影像進行預處理再運用于后續試驗分析,預處理過程包括輻射定標、大氣校正、正射校正、圖像裁剪,具體預處理流程如圖1所示。

圖1 GF-5預處理流程圖

2.2 研究區及方案設計

研究區所在位置如圖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,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 研究區位置

20世紀60年代滇池水域為Ⅱ類水質、70年代為Ⅲ類水質、80年代草海為Ⅴ類水質、外海為Ⅳ類水質,90年代水質更劣于往昔,草海為超Ⅴ類水質、外海為Ⅴ類水質[18-19]。近年來,滇池通過一系列治理工作的實施,草海與外海的水質有所改善,2019年滇池草海符合Ⅳ類標準、外海符合Ⅴ類標準,但仍然存在較嚴重的污染情況。

為利用遙感技術而科學地分析認識滇池藍藻水華空間分布特征,設計本研究的試驗技術方案如下:首先選擇波段構建并計算滇池水域的高光譜精化NDVI值。因所用影像數據為高光譜數據,共有330個波段,且紅色波段為620～760 nm,近紅外波段為760～3000 nm。為保證準確度,在研究中,參與NDVI值構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,分別提取草海與外海空間對象的高光譜精化NDVI專題圖層,開展草海和外海各自空間對象中的像元頻數直方圖及NDVI均值等相關統計參數測算,并對草海和外海的藍藻水華情況進行NDVI數量統計對比分析,以獲得對滇池草海和外海的藍藻水華的基本情況一般差異認識。

最后,對草海和外海藍藻水華空間分布情況進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所對應的藍藻水華狀況,進行等級劃分并繪制分級圖,以此對藍藻水華進行分級分類,進一步研究了基于遙感識別技術的NDVI表征下的滇池藍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閾值劃分藍藻水華等級,采用了引用量達高頻次的文獻方法[20],其具體劃分規則如表1所示。

表1 NDVI閾值劃分藍藻水華等級表

3 草海與外海藍藻水華分布狀況統計特征分析

對草海水域的NDVI值進行統計,繪制直方圖如3所示。進行初步的數量統計分析可知,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、標準差為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量的正值NDVI像元統計數量,大于0的像元數據為938、比例是11.05 %。

圖3 草海NDVI值的像元頻數直方圖

同理,對外海水域的NDVI值進行統計,繪制直方圖如4所示。進行初步的數量統計分析后可知,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、標準差為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量的正值NDVI像元統計數量,大于0的像元數據為2210、比例是0.94 %。外海大于0的像元數較草海更多,但所占比例卻較少。

圖4 外海NDVI值的像元頻數直方圖

為了進一步了解草海和外海中各自的藍藻水華空間分布情況,將NDVI值依據NDVI閾值劃分藍藻水華等級表(表1)分為4類,并繪制草海和外海的藍藻水華空間分布圖,可以更加直觀的了解滇池藍藻水華的空間分布特征及其密度分布情況。

4 草海與外海藍藻水華分布狀況制圖特征分析

4.1 草 海

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

圖5 草海藍藻水華空間分布圖

4.2 外 海

圖6為外海的藍藻水華空間分布圖,如圖所示:外海的藍藻水華空間分布情況是以無藍藻水華區域為主,占外海總面積的95.42 %；輕度藍藻水華區域分布較為零散,主要分布于外海的南岸,在觀音山東、斷橋、海口處也均有分布,占外海總面積的3.96 %；中度和重度藍藻水華區域主要集中在外海南岸,除此之外,海口、暉灣、部分湖岸線附近也均有零星分布,分別占外海總面積的0.52 %和0.11 %。通過計算可知,外海藍藻水華覆蓋密度為4.58 %。整體來看,外海東岸較西岸藍藻水華覆蓋度更高,南岸較北岸藍藻水華覆蓋度也更高一些。

在同一等級劃分標準下,對比草海和外海的藍藻水華空間分布圖也可以發現,草海的藍藻水華覆蓋情況較外海更為嚴重,覆蓋密度也更高。滇池藍藻水華空間分布呈“北重南輕”的格局,并且草海藍藻水華覆蓋密度更高,較外海更易于藍藻水華生長,因此草海較外海水質更差。

圖6 外海藍藻水華空間分布圖

5 討論與結論

5.1 討 論

本研究基于GF-5影像數據,運用NDVI識別滇池藍藻水華,并通過對NDVI值域進行分類,進一步研究滇池藍藻水華的空間分布特征,所得到的研究結果和以往學者的相關研究[6,21-22]結論一致,因此表明文章的研究方法和研究結論具有一定的可行性。

滇池是云南“九湖”高原湖泊之一,高原湖泊的保護與治理工作一直備受關注,通過近年來政府采取的一系列護滇衛滇措施,可以看到現階段滇池的藍藻水華覆蓋度較往年同月份[6]有所改善,水質也逐漸轉好,但治理工作依舊任重道遠。

雖然運用NDVI進行藍藻水華的識別快速、高效,但也存在一定的局限性。NDVI在識別聚集程度中-高的藍藻水華區域時效果較好,但對“藻-水”混懸狀態的輕微藍藻水華區域效果不佳,因此所得到的結果易出現擴大或者縮小了藍藻水華的范圍。為能更加精確、快捷識別藍藻水華,未來可以通過精化研究方法、豐富數據源等方式以提高精度。并且注重多時段變化檢測,由于GF-5為近年才發射的衛星,歷史數據有限,待影像逐漸完善后,結合高光譜數據特征,不斷優化研究方法,可實現內陸湖泊的水體污染預測預警,促進基于遙感技術的湖泊水質研究。

5.2 結 論

文章運用遙感技術和GIS空間分析技術,識別滇池藍藻水華,并分別對草海、外海進行空間分布特征研究,通過以上試驗和分析研究,得到以下結論:

(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,可知草海的藍藻水華覆蓋情況較外海更嚴重。

(2)草海以輕度藍藻水華區域為主,面積占草海總面積的73.36 %；中度藍藻水華區域次之,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 %；較少部分出現有重度藍藻水華區域,主要集中于楊家村1號橋和高海輔路附近,占比為1.12 %。

(3)外海以無藍藻水華區域為主,面積占外海總面積的95.42 %；輕度藍藻水華區域分布較為零散,主要分布于外海的南岸,在觀音山東、斷橋、海口處也均有分布,占比為3.96 %；中度和重度藍藻水華區域主要集中在外海南岸,除此之外,海口、暉灣、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,外海東岸較西岸藍藻水華覆蓋度更高,南岸較北岸藍藻水華覆蓋度也更高一些。

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