高原湖泊和平原湖泊遙感動態監測的對比分析
--以洱海和鄱陽湖為例

高原湖泊和平原湖泊遙感動態監測的對比分析
--以洱海和鄱陽湖為例

王 琳 趙志芳（云南大學資源環境與地球科學學院，昆明650500）

眾所周知，湖泊及其動態變化在區域生態環境保護中占據極其重要的作用，監測并對比分析不同類型的湖泊動態變化對區域生態環境保護具有顯著意義。但不同地理條件下不同類型的湖泊其所發揮的作用又有一定差異，如高原湖泊洱海為斷陷湖泊，在區域氣候調節、引水灌溉中發揮了重要作用；平原湖泊則多具有調節洪水、生態保持功能。

遙感技術在湖泊研究中的應用,以其具有的宏觀性、實效性和經濟性等特點迅速取得了廣泛的應用(孟慶偉等,2006)。戴綿芳等（1992）應用動態對比分析法研究分析了古丹陽湖的演變與消亡過程；劉登忠等（1992）利用RS和GIS技術進行了西藏高原湖泊研究（張繼承等,2008；萬瑋等,2014；WU et al,2008；劉雪梅等,2009）；殷立瓊等（2005）利用80年代后期以來不同時期的Landsat數據，研究了太湖近15年來的面積變化狀況；凌成星等（2010）利用混合水體指數模型（CIWI）提取了濱海濕地水體信息；姚曉軍等（2015）利用RS和GIS技術研究了近10年來可可西里地區主要湖泊冰情時空變化；宋開山等（2014）基于Landsat TM和MODIS進行了非洲水體分布格局研究；李慧曾（2005）在福建閩江口濕地水體信息的提取中應用了歸一化植被指數NDVI=(TM4-TM3)/ (TM4+TM3)進行水體信息提取；McFeeter利用歸一化水體指數NDWI=(TM2-TM4)/(TM2+TM4)提取水體,抑制了植被和土壤信息；徐涵秋（2005）通過研究發現NDWI難以抑制建筑物信息影響,并進一步提出改進后的歸一化水體指數MNDWI=(TM2-TM5)/ (TM2+TM5)來提取水體；周藝等（2014）利用偽歸一化水體指數有效提取城鎮周邊細小河流信息；楊存建等（1998）在研究遙感信息機理時發現TM各波段影像中,可利用(TM2+TM3)＞(TM4+TM5)提取水體信息；還有不少學者進行湖泊水質的研究（汪萬芳等,2011；盧進登等,2007）及湖泊變化對氣候的響應研究（吳艷紅等,2007；常學禮等,2013)。綜上所述，在以往研究中，較多的只采用單一的遙感方法對某一類型湖泊進行監測研究，未能涵蓋基本湖泊類型，從而使得湖泊這一生態環境重要組成部分的動態監測研究缺乏代表性。基于以往研究的不足，本研究主要采用遙感手段，選取高原湖泊洱海和平原湖泊鄱陽湖為研究對象，通過對比分析平原湖泊和高原湖泊兩種不同類型湖泊水域及其動態變化信息的提取方法，以期探索不同地理條件下的湖泊監測研究最優方法，提高湖泊監測的效率和質量。

1 研究區概況和數據來源

1.1 洱海和鄱陽湖概況

洱海位于云南大理市郊區，為云南省第二大淡水湖，海拔1 980 m，是云南自然資源的重要組成部分，流域內土地肥沃，物產豐富。近年來洱海水質有明顯下降趨勢，富營養化進程加快，部分水域污染嚴重，非法占有河灘、不合理開發旅游資源等使湖泊周邊環境惡化，水資源匱乏。

潘陽湖海拔618 m，是典型的平原湖泊。鄱陽湖位于江西省北部長江南岸，是中國第一大淡水湖，也是中國第二大湖，僅次于青海湖。鄱陽湖是我國重要濕地，是長江干流的重要調蓄性湖泊，在中國長江流域中肩負著調蓄洪水和保護生物多樣性等生態的重任。近年來，受各種原因的影響，潘陽湖出現了連續干旱現象，同時受三峽蓄水工程的影響，使潘陽湖水位一度逼近極枯水位，致使潘陽湖候鳥數量減少。

1.2 數據基礎及處理

1.2.1 數據源 本研究采用TM數據作為數據源，其時相等信息詳見表1。

1.2.2 遙感動態監測方法

（1）圖像預處理。本研究對洱海及鄱陽湖不同時相的TM遙感影像進行幾何校正、配準，并對其進行線性拉伸、濾波等處理，再對數據按湖泊范圍進行裁剪，獲取研究區基礎數據。

（2）不同類型湖泊遙感動態監測信息提取。基于預處理后的遙感數據，利用單波段閾值法、多光譜波段運算法、波段組合法、纓帽變換法等不同的方法，實現高原湖泊和平原湖泊水域及動態變化信息提取。

（3）不同類型湖泊遙感動態監測方法對比研究。對比分析基于TM影像的高原湖泊和平原湖泊動態變化監測方法優劣，優選適用于不同類型湖泊動態變化監測的技術方法。

表1 洱海及鄱陽湖地區湖泊動態變化信息提取遙感數據源

2 結果與討論

2.1 基于TM影像的高原湖泊和平原湖泊水域信息增強方法對比分析

2.1.1 TM單波段閾值法增強湖泊水域信息 因湖泊水域在近紅外波段反射率低，遙感圖像光譜值與其他地物相比明顯偏低，本文設計利用信息量最豐富且水體信息與其他地物差異明顯的TM5波段進行單波段閾值法提取湖泊水域信息。通過反復試驗得到較為理想的湖泊TM5波段提取閾值，TM5圖像灰度值：洱海＜14、鄱陽湖＜15。提取結果如圖1所示，分析表明：通過單波段閾值法可較準確地提取出湖泊水域信息，該方法目視效果較好，但存在一定的不足，如不容易排除云霧的影響等。

圖1 TM5單波段閾值法增強湖泊水域信息

圖2 TM多光譜波段運算法增強洱海湖泊水域信息

2.1.2 多光譜波段運算法增強湖泊水域信息 根據水體信息波譜特征，經多次實驗表明，應用TM5＞TM4能有效地提取出水體信息。同時，利用前人研究的歸一化植被指數NDVI、歸一化水體指數NDWI、改進后的歸一化水體指數MNDWI、NDWI3、(TM2+TM3)＞(TM4+TM5)等方法亦可較好提取洱海和鄱陽湖水域信息（圖2、圖3)。分析增強結果表明，雖然水體與非水體的光譜值差異明顯，但還存在一定的過度區域，受此影響6種多光譜運算方法均出現了地物信息誤提或水域信息提取不全等問題。

圖3 TM多光譜波段運算法增強潘陽湖水域信息

2.1.3 波段組合法增強湖泊水域信息 對于水體信息提取而言，常用的波段組合有TM543、TM432、TM453、TM472等（圖4)。其中TM543組合主要用于水陸邊界確定，其組合圖像接近于地物自然色彩，易于區分水陸界限，且信息量豐富；TM432組合常用于濕地研究中，其圖像中植被顯紅色，可用于湖泊水質監測等；TM453組合能很好地用于水陸邊界確定研究，還能突出水體的線性特征，其圖像色彩反差明顯，層次分明；TM472組合可用于濕度分析、內陸水體定位等。

2.1.4 纓帽變換法增強湖泊水域信息對TM數據進行纓帽變換，變換結果主要由亮度、綠度、濕度3個因子組成。本文利用纓帽變換，并結合NDVI植被指數進行了洱海和鄱陽湖湖泊水域信息增強（圖5)。

2.1.5 湖泊水域信息增強結果評價 與高原地區地勢起伏，地物類型復雜，居民點分布集中的特點不同，平原地區地勢平坦，地物類型單一，居民點較分散，在湖泊水域信息提取時一般沒有山體陰影的影響，應用相同的湖泊水域信息提取方法，平原湖泊的增強結果與高原湖泊增強結果存在一定差異。

為了對湖泊水域遙感動態監測信息提取結果作出全面、科學、準確的評價，以影像的目視解譯結果為標準對各湖泊水域信息提取結果進行精度評價，結果如表2所示，波段組合法具有較高的準確率而纓帽變換法準確率較低。從目視效果看來，除了NDWI3指數增強法提取結果目視效果較差外，其他幾種方法都可得到較好的目視效果。比較洱海和鄱陽湖不同遙感動態監測信息提取結果局部細節部分發現(圖2、4、5中橢圓所示范圍）：TM5＞TM4能較完全地提取出湖泊水域信息，與之相反，纓帽變化法對于一些細部湖泊水域信息的提取結果不佳。

總體而言，單波段閾值法和波段組合法適用于各類湖泊的水域信息提取；多波段運算法方法較多，其中TM5＞TM4方法適合用于各種湖泊水域信息提取，而NDVI指數法及TM2+TM3＞TM4+TM5法的效果一般，不適用于提取精度要求較高的研究，對于NDWI、MNDWI、NDWI3指數法，其對平原湖泊的提取效果要優于高原湖泊；纓帽變換法的提取效果普遍較差,且不適于高原湖泊水域信息提取。分析平原湖泊與高原湖泊水域信息提取結果的差異可知，高原湖泊水陸界限分明，且多為平滑曲線；而平原湖泊流入、流出支流較多，水陸界限較為復雜，這可能使得平原湖泊水域信息提取一般比高原湖泊復雜，且常常需要多種湖泊水域信息提取方法綜合使用，才能達到較好的提取效果。

表3 洱海與鄱陽湖遙感監測實驗結果與資料數據誤差對比分析

圖4 TM波段組合法增強湖泊水域信息

2.2 基于TM影像的高原湖泊和平原湖泊動態變化監測方法對比分析

2.2.1 湖泊水域面積統計 通過湖泊水域信息提取，求取湖泊面積。查閱云南省水利廳公布的《云南省水資源公報》及江西水文信息網公布的數據，首先對實驗統計結果進行簡單評價，可知洱海實驗數據與公報數據誤差值較小而鄱陽湖與水文信息網數據誤差較大（表3)。分析其原因，推測由于實驗數據時相選取及鄱陽湖周邊環境復雜水域界限的界定規則不統一，可能造成了鄱陽湖水域面積誤差偏大。采用上述方法提取洱海和鄱陽湖1988年、1993年、2009 年3個年份面積數據，如表4所示。

2.2.2 湖泊面積變化檢測 面積變化信息檢測的方法很多，本研究選擇其中效果較好、易于操作的波段替換法進行洱海和鄱陽湖湖泊面積變化檢測。即用后一時相TM遙感圖像的一個分量代替R分量，而G分量及B分量用前一時相遙感圖像的兩個分量代替，合成后得到的假彩色合成圖可以清晰地反映出洱海和鄱陽湖1988-1993年、1993-2009年、1988-2009年的面積變化，之后應用波段運算的方法提取出洱海和鄱陽湖1988-1993、1993-2009、1988-2009面積變化區域，最后得到洱海和鄱陽湖1988-2009年的面積變化統計表（表5)。

2.2.3 變化結果分析 洱海水域面積1988年達212.849 7 km2，1993年為212.742 5 km2，1988年至1933年間，洱海水域面積減少了0.107 2 km2，到2009年，洱海水域面積減少為211.830 7 km2，自1988年減少了1.019 0 km2。總體看來，洱海湖泊水域面積呈遞減趨勢，1988-2009年間縮減速度較快，洱海西北、西南、東南部分湖泊縮減明顯，東及東北部分縮減不明顯，有的區域甚至沒有明顯變化。

圖5 纓帽變換法增強湖泊水域信息

圖6 洱海與鄱陽湖1988-2009年湖泊變化情況（左：洱海，右：鄱陽湖）

表4 洱海與鄱陽湖湖泊面積統計

表5 洱海、鄱陽湖湖泊面積變化統計

鄱陽湖水域面積1988年達3 195.9 km2，1993年為3 781.7 km2, 1988-1993年水域面積增加了591.2 km2；到2009年，水域面積減少為3 487.1 km2，自1988年增加了291.2 km2。總體看來，潘陽湖水域面積變化規律相對復雜，究其原因，鄱陽湖流域為典型的亞熱帶季風氣候，使年內降水量變化率大，造成湖水水位變化大，不同時相對湖泊進行監測，其結果發生明顯差異；同時，近年來干旱天氣也使得鄱陽湖1993-2009年水域面積減少；另一方面，由于歷年來潘陽湖多發洪澇災害，據資料記載1993年鄱陽湖局部水域發生了洪澇災害，使其水域面積達到較高值，且由圖6可知鄱陽湖1988-2009年間主要變化區域集中在西南方向水域。

從表5可知，洱海水域信息提取數據與實測數據差值較小，而鄱陽湖水域信息提取數據與實測數據差值較大。分析造成這一現象的主要原因是鄱陽湖周邊地理環境相對復雜，其亞熱帶季風氣候使其水域季節性變化明顯；由于受到三峽蓄水工程的影響，改變了潘陽湖水域自然變化規律，使其遭受了一定程度的人為破壞；由湖泊水域信息提取結果看，洱海水陸界限分明且為較平滑曲線，潘陽湖水陸界限復雜曲折，一定程度上影響了實驗結果的準確性。就年度變化規律看來，洱海水域面積呈遞減趨勢，而鄱陽湖水域范圍變化則相對復雜，其變化波動較大。

鄱陽湖濕地（劉國華 攝）

3 結論

本研究以洱海和潘陽湖為例，研究分析了不同地理環境下各類湖泊水域信息提取的優劣，為不同地理環境下的湖泊在水域信息提取及動態監測方法選擇上提供了有效依據。本文主要以洱海和鄱陽湖分別作為高原湖泊和平原湖泊的代表，進行遙感監測技術方法研究，然而，由于高原湖泊及或平原湖泊，其發育種類繁多，且湖泊受周邊環境、地理條件、氣候條件及湖泊自身類型、形狀、湖泊水域季節性變化、湖泊水質狀況等的影響，應用單一固定的動態監測方法研究具有一定的局限性，往往得不到理想的結果。因此，對不同地理背景下湖泊的動態監測方法還有待于近一步細化與深入研究。

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A Comparative Study of Dynamics of Lakes in Plateau and Plain Monitored by Remote Sensing: A Case Study in Erhai Lake and Poyang Lake

WANG Lin ZHAO Zhi-Fang (Resource Environment and Earth Sciences Academy,Yunnan University, Kunming 650500)

湖泊及其動態變化在區域生態環境保護中占據極其重要的作用，監測并對比分析不同類型的湖泊動態變化對區域生態環境保護意義重大。應用Landsat TM 遙感數據，基于ENVI遙感圖像處理軟件和ArcGIS空間分析軟件，分別以洱海和潘陽湖為例，利用單波段閾值法、波段組合法等方法提取了湖泊水體現狀信息；通過波段運算、波段替換等方法提取了湖泊的動態變化信息；對比分析了高原湖泊和平原湖泊兩類湖泊動態變化信息提取監測效果。研究表明：應用波段組合法提取湖泊水體信息有較高的準確度，而纓帽變換法提取湖泊水體信息準確度偏低；受湖泊界限標準不統一、季節性水域變化，湖泊周邊地理環境等影響，平原湖泊水體分布狀況較高原湖泊水體分布狀況復雜，多種遙感圖像處理方法結合使用更適用于平原湖泊遙感動態監測。

湖泊信息提取；遙感動態監測；高原湖泊；平原湖泊；洱海；鄱陽湖

Whether from regional environmental protection or socioeconomic perspective, lake has an extremely important role in our lives, and dynamic changes of the lake is more closely related to regional environmental protection. Using Landsat TM remote sensing data and ENVI image processing software and ArcGIS spatial analysis software, this paper takes Erhai Lake and Poyang Lake as examples, single-band threshold, band combination and other methods were used to extract information of the status of the water body, through band calculation, band replacement and other methods information of dynamic changes of the lakes was extracted, and comparisons of different geographical conditions of the lakes were made. The results indicated that the application of band combination method to extract water information displayed a higher degree of accuracy, on the contrary, tasseled cap transformation method had a low accuracy; Meanwhile, due to ununified standards of the lake boundaries, seasonal changes of water area, and effects of surrounding geographical environment the distribution of water bodies was more complicated in the plain than in the plateau. Therefore, a combination of different RS image processing methods is more suitable for monitoring of plain lakes.

Lake information extraction; Dynamic monitoring by remote sensing; Plateau Lake; Plain Lakes; Erhai Lake; Poyang Lake

10.3969/j.issn.1673-3290.2016.04.12

2016-04-28

中國國土資源航空物探遙感中心項目“中越邊境元江-紅河地區基礎地質遙感解譯”(DD2016007615);云南省云嶺學者云南大學項目中期研究成果（C6153001）

王琳（1991-），女，藏族，云南人，研究生，主要研究方向為遙感基礎地質調查。E-mail：15436 86495@qq.com

趙志芳（1971-），女，云南人，博士，教授，主要研究方向為遙感地質。E-mail：zzf_1002 @163.com