2000
—2012年青藏高原湖泊水面時空過程數據集遙感提取

盧善龍， 肖高懷,2， 賈立， 張微， 羅海靜,5

(1.中國科學院遙感與數字地球研究所，中國科學院數字地球重點實驗室，遙感科學國家重點實驗室，北京100101; 2.東北農業大學資源與環境學院，哈爾濱　150030; 3.中國國土資源航空物探遙感中心，北京100083; 4.北斗航天衛星應用科技集團，北京　100070； 5.湖南科技大學土木工程學院，湘潭　411201)

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2000
—2012年青藏高原湖泊水面時空過程數據集遙感提取

盧善龍1， 肖高懷1,2， 賈立1， 張微3，4， 羅海靜1,5

(1.中國科學院遙感與數字地球研究所，中國科學院數字地球重點實驗室，遙感科學國家重點實驗室，北京100101; 2.東北農業大學資源與環境學院，哈爾濱150030; 3.中國國土資源航空物探遙感中心，北京100083; 4.北斗航天衛星應用科技集團，北京100070； 5.湖南科技大學土木工程學院，湘潭411201)

摘要：以MODISMOD09Q1為數據源，構建了一種結合湖泊水面緩沖區邊界分析和逐個湖泊確定分割閾值的湖泊水面信息提取方法，并利用該方法提取了2000—2012年間青藏高原每期間隔8d的面積大于1km2湖泊水面數據集。精度分析結果表明，該文方法提取結果相對于研究中基于30m空間分辨率LandsatTM得到的133個抽樣湖泊水面面積結果，總精度為93.98%； 與近年來其他研究人員在納木錯、青海湖和色林錯等典型湖泊得到的遙感監測結果對比，無論在日、月及年尺度上，均具有非常高的一致性； 而與第二次全國湖泊調查結果相比，整個高原區面積大于1km2的湖泊數量僅相差11個、面積誤差僅為4.74%。該論文為大范圍、長時間序列單一地物(水面、植被、城鎮等)分布面積提取提供了方法參考，也為開展青藏高原近10a多來湖泊變化研究提供了可靠的基礎數據。

關鍵詞：湖泊水面； 時空過程；MOD09Q1； 遙感； 青藏高原

0引言

青藏高原分布著全球海拔高、數量多、面積大的高原湖泊群[1]。全國第二次湖泊調查成果表明[2]，青藏高原1.0km2以上的湖泊1055個(不含干鹽湖)，占全國湖泊總量的39.2%，合計41 832km2，約占全國湖泊面積的51.4%。這些湖泊多處于自然狀態，受人類活動影響較小，它們的萎縮或擴張能夠真實地反映區域氣候與環境的變化狀況，是全球氣候變化的敏感指示器[3-4]。近30a來青藏高原氣溫呈上升趨勢，高原內部和周邊區域降水分別呈增加和減少趨勢，而風速、太陽輻射、感熱和潛熱通量均呈減少趨勢[5-6]，對高原區湖泊水量產生了重大影響。

近年來，很多學者試圖利用早期地形圖、Landsat系列和CBERS存檔衛星遙感數據來解決這一問題[7-12]。然而，受同一區域時空分辨率一致的可用衛星遙感數據源有限的影響，大部分研究只考慮了高原特定區域湖泊的變化[7-10],或者研究時間間隔較長。雖然，Song等[11]和Lei等[12]將研究目標定位到了整個高原區，但分析的重點分別為面積大于10km2和大于20km2的湖泊，而且分析時間尺度為10a左右。由于缺少過去幾十年高原區高時間分辯率連續的湖泊變化數據集，影響了人們對區域氣候變化背景下湖泊變化規律的認識，因此，急需建立高原區時空過程連續的湖泊水面動態變化數據集。

MOD09Q1產品是MODIS地表反射率合成數據，包含紅光和近紅外2個波段，空間分辨率250m，每期間隔8d，每年46期，具備空間分辨率適中和時間過程連續的特點，成為提取高原區湖泊水面時空過程數據集的理想數據源。本研究以MODISMOD09Q1產品為數據源，通過引入改進的最大類間方差法[14]，構建了一種簡單、高效、精準的湖泊水面遙感提取方法，提取了2000—2012年間青藏高原每期間隔8d的面積大于1km2湖泊水面數據集。

1研究區概況及數據源

研究區集中在青海省和西藏自治區，總面積為189.9萬km2。根據溫度條件、水分狀況和地形的差異，高原區被劃分成果洛那曲高寒灌叢草甸、青南高寒草甸草原、羌塘高寒草原、昆侖高寒荒漠、川西藏東山地針葉林、藏南山地灌叢草原、青東祁連山地草原、阿里山地半荒漠-荒漠、柴達木山地荒漠、昆侖北翼山地荒漠和東喜馬拉雅南翼山地常綠闊葉林等11個自然地帶[15]。區域內大部分湖泊分布在羌塘、昆侖、青東祁連、青南和藏南等地(圖1)。

圖1　研究區2010年7月28日MODIS波段

研究中使用的主要數據源是2000年2月24日至2012年12月26日的MODISMOD09Q1產品，同時選用了2006年10月9日(軌道號138/038)、2009年9月8日(軌道號134/036)、2009年9月29日(軌道號140/036)、2010年6月25日(軌道號135/034)、2011年8月5日(軌道號145/036)、2011年8月21日(軌道號139/038)和2011年9月5日(軌道號138/040)7景LandsatTM影像用于精度驗證(圖1)。此外，90m空間分辨率的SRTMDEM數據被用來提取研究區地形坡度專題產品，以消除山體陰影對水面信息提取的影響。

2水面信息提取方法

本研究直接使用MOD09Q1第2波段影像通過單波段閾值法進行水體邊界提取。因山體陰影、云霧覆蓋和其他光譜相似地物均會影響提取結果精度，所以算法運行過程中采用分層分類的方式逐步剔除這些干擾信息。

2.1山體陰影去除

山體陰影與水體光譜特征很相似，是水體邊界遙感提取的主要干擾因素之一。因藏南和橫斷山脈等山區山體陰影會影響這一區域的湖泊水面信息提取，在正式運算之前，根據研究區地表水面分布坡度較小的原理，選用10°為邊界閾值去除影像上的山體陰影信息[16]，即只保留坡度小于10°的區域參與后續的水面信息提取。

2.2水體邊界初步提取

以消除山體陰影后的影像數據集為基礎，采用改進的最大類間方差法提取不同時期水體邊界初步結果，具體算法如下：

設影像C的灰度范圍為{ 0, 1, …,d-1}，閾值t將影像分割為C1和C2兩類，則C1和C2的類間、類內方差為

S2=P1(A1-A)2+P2(A2-A)2,

(1)

(2)

(3)

綜合考慮C1與C2的類間、類內方差的公式為

(4)

當S2取最大值時對應的分割閾值t*為最佳分割閾值，即

(5)

以t*為閾值對各影像進行分割即可得到水面分布二值化圖像，其中，水面的像元灰度值為1，其他區域為0。

2.3不同時期云及其陰影覆蓋區水面數據恢復

在原始影像中被云霧及其陰影覆蓋的水域，其二值化圖像會出現孔洞和邊緣不連續等現象，需要進行處理。根據云及其陰影不會長期出現在同一位置的原理，聯合前后幾期二值化圖像，通過水面出現的概率判定結果可以恢復出這部分殘缺數據。即針對影像上的某一點，當

(6)

式中： n為參與分析的水面二值化圖像數目； di為第i景水面二值化圖像上某點的灰度值； p為概率閾值； D為經恢復處理后云及其陰影區的灰度值。因不同年份云霧覆蓋特征存在空間上的差異以及所選參考二值化參考圖像的不同，不同年份的概率閾值略有差異(表1)。

表1　云及其陰影覆蓋區水面數據恢復所選用的

2.4最大水面邊界合成

以經過云及其陰影區數據恢復的各年份多期水面二值化圖像為基礎，采用空間“并運算”方法，生成整個高原區最大水面二值化圖像。

遍歷整個研究時段各期二值化圖像上的每個像元點，當

(7)

式中： m為參與合成的圖像數目； D′為最大水面二值化圖像上對應點的灰度值。

對合成的最大水面二值化圖像進行柵格轉矢量操作，對湖泊與其相鄰的河流邊界進行分割、并刪除相應的河流水面圖斑，得到整個高原區最大湖泊水面邊界矢量文件。

2.5不同時期湖泊水面信息提取

以合成的高原區最大湖泊水面邊界為參考、以500m為閾值，生成高原區湖泊水體邊界緩沖區文件，并在ArcGIS中把所有矢量對象打散，得到每個湖泊水體的緩沖區邊界。然后以每個獨立的湖泊緩沖區為計算單元，再次采用改進的最大類間方差法，計算獲取不同時期不同湖泊水面邊界閾值，并采用公式6對云霧及其陰影進行處理，得到不同湖泊的精確二值化水面分布圖像。最后采用空間統計方法得到湖泊水面的面積，計算公式為

(8)

式中： W為湖泊水面面積，km2； k為湖泊緩沖區像元總數； di為第i個像元的灰度值(水體區為1，非水體區為0)； 0.062 5為單個像元的面積，km2。

3結果分析

3.1湖泊水面遙感提取精度評價

本研究中湖泊水面遙感提取結果精度評價，參考30m空間分辨率的LandsatTM影像進行。先利用增強型水體指數MNDWI[17]提取覆蓋高原區湖泊水體較多區域的7景影像上的水面分布數據，然后以此為基礎，評價對應日期MOD09Q1數據8d合成影像上提取的湖泊水面精度，結果如表2所示。

表2　湖泊水面提取精度評價結果①

①正確提取面積是指Landsat提取面積與MOD09Q1提取面積的空間疊合區域面積，錯誤提取面積為Landsat提取面積和MOD09Q1提取面積與正確提取面積差的總和，提取精度為正確提取的水面面積占正確提取面積與錯誤提取面積之和的百分比。

根據面積大小，精度評價實驗區包括特大型湖泊(W≥1 000km2)1個、大型湖泊(500≤W<1 000km2)3個、中型湖泊(100≤W<500km2)18個、小型湖泊(10≤W<100km2)111個。整個區域湖泊水面的提取總精度為93.98%，其中，特大型湖泊水面的提取精度為97.79%，大型湖泊精度為95.64%，中型湖泊精度為94.39%，小型湖泊精度為87.24%。

將本研究提取的典型湖泊水面面積與近年來其他研究人員遙感監測結果對比，在日、月及年尺度上，均有較好的一致性。其中，與Zhang等[18]在納木錯湖利用LandsatTM和HJ-CCD影像獲得的2009年5月19日、6月25日、8月30日、10月17日、11月8日和12月4日等日期的監測結果相比，精度差都小于1%(表3)。與李曉東等[13]基于MODIS250m提取的青海湖2001—2010年4月和9月平均水面面積監測結果相比，4月份的精度差都小于5%，9月份的精度差都小于10%(表4)。而本文結果與邊多等[9]年基于LandsatTM和CBERS影像提取的2000—2008年色林錯湖年平均水面結果相比，年精度差都小于4%(表5)。

表3　納木錯湖2009年部分日期本文結果

表4　本文結果與李曉東等[13]基于MODIS250m提取的青海湖2001—2010年4月和9月結果對比

表5　色林錯湖2000—2008年基于LandsatTM/CBERS

3.2湖泊數量、面積及其空間分布

根據2006年9月6日水面提取結果(年最大水面)，青藏高原湖泊水面面積大于1km2的湖泊數量為1 044個，總的水域面積為39 849km2。其中，水面面積為[1,10]km2的湖泊數量為675個，總面積為2 101km2； 水面面積大于10km2的湖泊數量為369個，總面積為37 748km2。這一結果與中國科學院南京地理與湖泊研究所基于2005—2006 年CBERS和LandsatETM+遙感影像開展的第二次全國湖泊調查結果[19]相比，其中面積大于1km2的湖泊總數量少11個，總面積小1 983km2，面積誤差為4.74%。面積在[1,10]km2的湖泊數量多9個，面積誤差為2.33%； 面積大于10km2的湖泊數量少20個，面積誤差為5.10%(表6)。導致兩者出現誤差的主要原因有以下3個方面： ①在本文結果中，[1,10]km2的湖泊數量多9個與使用的衛星影像的獲取時間有關。本文中的影像獲取時間為夏季，在這個時間所有的冰川湖泊均處于消融狀態，可以被檢測并提取。而第二次全國湖泊調查使用的部份影像上冰川湖泊未解凍，所以未被提取出來； ②250mMODIS影像與19.5mCBERS影像、30mLandsatETM+影像在空間分辨率上存在的固有差異，會導致本文水面面積提取結果偏小； ③第二次全國湖泊調查成果中，湖泊面積包括水面面積、島嶼面積、圍墾面積和灘地面積，而本文算法提取的僅是湖泊的水面面積。這一處理方式的差異同樣會導致本文結果偏小。

表6　青藏高原湖泊數量與面積統計和比較

將該期水面提取結果分別按行政區劃和自然地帶統計，結果見表7。

表7　青藏高原不同行政區劃和自然地帶湖泊數量與面積統計

1)青藏高原湖泊主要分布在西藏自治區，該區面積大于1km2的湖泊數量為801個，面積為27 780km2，占高原區總水域面積的69.71%； 青海省湖泊數量為243個，面積為12 069km2，占總水域面積的30.29%。

2)羌塘自然帶湖泊分布最多且面積最大，面積大于1km2的湖泊數量為472個，總面積21 662km2，占整個高原區湖泊水域總面積的54.36%； 雖然青東祁連自然帶只有湖泊21個，但湖泊總面積為5 296km2，占高原區湖泊水域總面積的13.29%； 湖泊數量第二多的是昆侖自然帶，面積大于1km2的湖泊有224個，總面積為4 633km2，占整個高原區湖泊水域總面積的11.63%； 其他自然地帶，按湖泊水面總面積排序，依次為青南、藏南、柴達木、阿里、昆侖北翼、果洛納曲、川西藏東和東喜馬拉雅南翼。

4結論

本研究針對MODISMOD09Q1產品特征，以改進的最大類間方差法為核心算法，構建了一種結合湖泊水面緩沖區邊界分析和逐個湖泊確定分割閾值的湖泊水面信息提取方法，并將該方法成功地應用于青藏高原2000—2012年湖泊水面時空序列數據集的提取，部分解決了高原區長期以來沒有時空過程連續湖泊水面數據集的問題。方法具有以下優點： 一是能有效利用相鄰時間數據恢復云霧及其陰影覆蓋區的水面分布信息； 二是以多年最大湖泊邊界數據為基礎生成的計算緩沖區即能將所有湖泊納入計算范圍，又能盡可能消除其他地物對水體邊界提取的影響； 三是逐湖泊自動確定分割閾值的方式能充分反映不同區域水陸邊界像元的光譜差異，提高最終的邊界提取精度。文章中精度評價結果表明，該方法提取的青藏高原區湖泊水面面積結果，無論與研究中基于LandsatTM影像得到的133個樣本湖泊水面面積結果，還是其他研究人員利用不同衛星遙感提取的結果相比，均具有非常高的一致性。此外，該方法雖然是針對青藏高原湖泊水面時空連續數據集提取需求提出的，但方法的設計思路具有普適性，如利用鄰近影像差異恢復云霧及其陰影覆蓋區域數據、通過緩沖區選擇減少外部干擾和減少運算量、利用改進的最大類間方差法進行全自動分割閾值確定等均可以應用到其他地物的遙感提取過程中。

青藏高原過去的湖泊變化研究多依賴氣象和水文觀測站數據，一般通過對湖泊所在流域降雨、氣溫、上游來水、冰川厚度及湖泊水位等的時間變化過程及相互作用關系分析來獲取湖泊面積或水量變化信息。這種基于定位觀測數據的方法雖然比較可靠，但呈點狀分布的數據無法有效刻畫湖泊的空間變化特征。此外，因這種方法成本高、費時費力，目前整個高原區只有少數幾個典型湖泊建有監測站點，影響了人們對高原區湖泊的整體變化規律的認識。本研究提取的高原區2000—2012年每8d為1期的面積大于1km2湖泊水面時空過程數據集為開展高原區近10多年來湖泊變化分析提供了可靠的基礎數據。

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(責任編輯： 邢宇)

Extraction of the spatial-temporal lake water surface dataset in theTibetanPlateauoverthepast10years

LU Shanlong1, XIAO Gaohuai1,2, JIA Li1, ZHANG Wei3,4, LUO Haijing1,5

(1. Key Laboratory of Digital Earth Science, State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 2. College of Resources and Environment, Northeast Agricultural University,Harbin 150030, China; 3. China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources, Beijing 100083,China; 4. Bei Dou Aerospace Science and Technology Group, Beijing 100070, China; 5. School of Civil Engineering,Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China)

Abstract:Alakewatersurfaceextractionmethodisproposedinthispaper,whichiscombinedwithlakewatersurfaceboundarybufferanalyzingandlakebylakesegmentationthresholddetermining,withMOD09Q1asthedatasource.Themethodwassuccessfullyusedtoextractthe8-daylakewatersurfacedatasetoftheTibetanPlateau,duringtheperiodof2000-2012.Theaccuracyanalysisresultsindicatedthat,comparedwithwatersurfacedataofthe133samplinglakesthatextractedfromthe30mLandsatTMimages,thetotalprecisionoftheproposedmethodis93.98%;theextracteddaily,monthly,andannuallakewatersurfaceareasoftheNamCo,theQinghaiLake,andtheSilingCoarewellconsistentwiththeremotesensingmonitoringresultsgeneratedbyotherresearchers;andthedifferencesofthelakequantitiesandacreagestatisticalresultsbetweenthesecondnationallakesurveyandthisstudyareonly11and4.74%,respectively.Thisstudyprovidesareferencemethodforlargescaleandlongtimeseriessingleobjects(suchaswater,vegetation,andurban)distributionareaextraction.Furthermore,itprovidesreliabledatasetforthelakechangeresearchoftheTibetanPlateauinthepast10years.

Keywords:lakewatersurface;spatio-temporalprocesses;MOD09Q1;remotesensing;TibetanPlateau

doi:10.6046/gtzyyg.2016.03.28

收稿日期：2015-01-26；

修訂日期：2015-02-24

基金項目：國家自然科學基金應急管理項目“近30年青藏高原湖泊水面變化及其區域氣候效應”(編號： 41440010)和國家自然科學基金青年基金項目“基于多源異構數據的湖泊水儲量遙感估算方法研究”(編號： 41101401)共同資助。

中圖法分類號：TP79

文獻標志碼：A

文章編號：1001-070X(2016)03-0181-07

第一作者簡介：盧善龍(1979-)，男，副研究員，主要從事地表水資源和水環境遙感研究。Email:lusl@radi.ac.cn。

引用格式： 盧善龍，肖高懷，賈立，等.2000—2012年青藏高原湖泊水面時空過程數據集遙感提取[J].國土資源遙感,2016,28(3):181-187.(LuSL,XiaoGH,JiaL,etal.Extractionofthespatial-temporallakewatersurfacedatasetintheTibetanPlateauoverthepast10years[J].RemoteSensingforLandandResources,2016,28(3)：181-187.)