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面向鄱陽湖洪澇風險分析的HY-1C/D衛星CZI影像水體面積與水位關系研究

2022-06-09 13:56:04劉建強葉小敏

劉建強, 葉小敏, 陳 鋆

(1.國家衛星海洋應用中心, 北京 100081; 2.自然資源部空間海洋遙感與應用重點實驗室, 北京 100081;3.江西水利規劃設計研究院, 南昌 330029)

湖泊水體是人類寶貴的可利用水資源,是全球水循環和生態系統極其重要的組成部分,在調節區域氣候和控制干旱、洪澇等災害方面發揮著不可替代的作用[1].在全球變暖和人類活動加劇的情況下,近幾十年來內陸湖泊的數量、水位、面積都發生了劇烈的變化[2].因此,及時準確地監測湖泊的特征變化對有效管理水資源、評估人類活動和氣候變化對湖泊的影響至關重要.水體范圍作為表征湖泊流域水文狀態的關鍵信息,在水資源調查、生態環境監測、旱洪災害評估等領域具有廣泛的應用[3-5].傳統湖泊水體范圍主要依靠人工測量湖岸線進行監測,需要消耗大量人力物力且數據更新周期長,難以滿足旱洪災害的動態跟蹤需求,相比人工監測,遙感技術具有低成本、大范圍、高時空分辨率等優勢,目前已在全球湖泊水體范圍監測上得到廣泛應用.現階段,已有大量研究基于Landsat系列衛星TM數據、Terra/Aqua衛星MODIS數據和環境減災衛星CCD數據等衛星遙感多光譜數據,結合歸一化水體指數法、歸一化植被法等方法,實現水體范圍的識別與提取,并通過人工目視解譯、混淆矩陣等方式進行精度評估,也開展了部分洪澇監測應用探索[4,6-15].

2018年9月7日發射成功的海洋一號C星(HY-1C)是我國第一顆業務化海洋衛星,與2020年6月11日發射的海洋一號D星(HY-1D)可形成上、下午雙星組網.HY-1C/D衛星搭載的海岸帶成像儀(coastal zone imager,CZI)為四波段CCD相機,其星下點像元空間分辨率≤50 m,幅寬≥950 km,重訪周期3 d,具有較高分辨率,大幅寬等觀測優勢[16],已經在海岸帶生態環境、應急減災、水環境監測和農業遙感等方面得到初步應用,如,Cai等[17]基于HY-1C衛星數據分析了島嶼對舟山近海懸浮泥沙濃度的影響,結果表明島嶼附近懸浮泥沙濃度變化明顯且有一定的規律性;梁超等[18]基于HY-1C CZI多光譜影像構建的多個指數實現了海岸帶紅樹林的高精度自動化提取;沈亞峰等[19]探索了HY-1C光學載荷對海面溢油的識別能力,并指出CZI能夠進一步實現對溢油污染類型的區別;周屈等[20]利用HY-1C衛星CZI數據對疫情期間武漢火神山、雷神山醫院附近知音湖、黃家湖水體濁度變化進行監測,初步證明了應急醫院建設與運營對鄰近湖泊水環境無擾動影響;王利民等[21]基于HY-1C衛星CZI數據實現了對冬小麥分布區的提取.目前還未有利用HY-1C/D衛星組網的CZI多光譜影像開展內陸湖泊水體面積較長時序分析并服務于洪澇災害的相關研究.

本文以中國最大的淡水湖——鄱陽湖洪澇監測為例,利用HY-1C/D衛星組網的CZI多光譜影像基于歸一化水體指數(normalized difference water index,NDWI)-歸一化植被指數(normalized difference vegetation index,NDVI)聯合方法開展水體范圍提取與面積時間序列分析,并結合水文站水位現場數據開展水面積-水文定量關系研究與洪澇風險分析.

1研究區域數據與方法

1.1研究區概況

鄱陽湖位于江西省北部、長江中下游以南(28°22′N~29°45′N、115°47′E~116°45′E),是長江流域最大的通江湖泊(見圖1).鄱陽湖承納贛江、撫河、信江、饒河、修河等重要河流的來水,經調蓄后由湖口注入長江,同時其水位還受長江徑流水位的影響,是一個過水性、吞吐型、季節性湖泊,對調節長江徑流流量、維護區域生態平衡至關重要[22-24].鄱陽湖流域地處亞熱帶季風氣候區,一半以上的降水集中在3月至6月,因此具有極大的季節性水體面積波動(約2 300 km2).同時,鄱陽湖流域還是長江中下游的重要水源地、重要的生物物種遺傳基因庫、我國最大的淡水魚產區、國際重要濕地和世界著名的候鳥越冬棲息地[3,25].鄱陽湖旱洪災害頻發,對利用星地聯合多源數據進行水體范圍動態跟蹤提出了更高需求.

1.2衛星影像與現場水位數據

1.2.1衛星影像

1) HY-1C/D衛星CZI數據.本文使用的是2019年3月-2020年8月43景晴空無云經過大氣瑞利校正后的L2A級HY-1C/D衛星CZI反射率數據.各月份的有效數據量基本相等.HY-1C/D衛星CZI波段設置和性能指標信息如表1所示.

2) GF-3號衛星SAR數據.本文采用2020年8月17日高分三號(GF-3)雙極化標準條帶SAR影像數據來評估近似同步的HY-1C衛星CZI提取水體范圍結果的可靠性,其空間分辨率為25 m,幅寬130 km.

圖1 研究區域與星子水文站站位圖Fig.1 Study area and location of the Xingzi hydrological station

表1 HY-1C/D衛星CZI波段設置與性能指標Tab.1 Bands and specifications of CZI onboard HY-1C/D

1.2.2水位數據

為了構建水體面積-水位之間的關系模型,從2019年3月10日至2020年8月25日的星子水文站水位數據(基于黃海基準面的水位高度值)中遴選出同步的日水位觀測值.

1.3CZI水體識別方法

歸一化差分水體指數(normalized difference water index, NDWI)作為主要水體識別方法[30],通過水體反射率最大的綠色波段和水體反射率最小的近紅外波段之間的比值,可有效增強陸地和水體像元之間的光譜差異,計算方法如公式(1)所示.通常情況下,NDWI提取水體像素選擇0作為分割閾值即可,但由于湖泊地區地物類型復雜多變,為了提高水體識別準確率,同時采用歸一化差分植被指數(normalized difference vegetation index,NDVI)作為輔助信息,NDVI計算方法如公式(2)所示.

(1)

(2)

式中,ρG、ρR和分別為HY-1C/D衛星CZI傳感器綠光(中心波長為560 nm的第2波段)、紅光(中心波長為650 nm的第3波段)和近紅外波段(中心波長為825 nm的第4波段)的反射率.為了進一步保證閾值的穩定性,研究采用經過大氣瑞利散射校正后的HY-1C/D衛星CZI傳感器L2A級反射率數據計算NDWI和NDVI.結合目視解譯分析結果確定鄱陽湖HY-1C/D衛星CZI影像水體像元識別標準為:NDWI≥0或者-0.2

1.4水體面積-水位定量關系模型

假定較短時間內湖泊地形變化不大,則可通過分析水體面積和水位數據獲得其定量關系.為了獲得一般情況下鄱陽湖水體面積與水位的關系,可將少數異常數據剔除.采用最小二乘法對其水位和水體面積數值進行線性擬合,得到的鄱陽湖地區水體面積-水位定量關系模型:

S=a·H+b,

(3)

式中,H為水位,單位:m;S為水體面積,單位:km2,a、b為最小二乘擬合系數.

2結果與分析

2.1CZI鄱陽湖水體識別結果與精度評價

利用1.3節描述的數據處理方法和水體識別判定標準,進行數據處理實現了HY-1C/D衛星CZI影像鄱陽湖水體識別.圖2為2020年2月18日HY-1C衛星與2020年7月17日HY-1D衛星CZI傳感器獲取的鄱陽湖遙感影像(R、G、B=3、2、1)及提取的水體范圍疊加圖,由圖2可見,無論枯水期(圖2(a))還是豐水期(圖2(b)),HY-1C/D衛星CZI影像均能得到較好的水體范圍識別結果.

圖2 (a) 2020年2月18日(北京時間:10∶53) HY-1C衛星與(b)2020年7月17日(北京時間: 13∶45)HY-1D衛星CZI傳感器獲取的鄱陽湖遙感影 像(R、G、B=3、2、1)及提取的水體范圍疊加圖Fig.2 February 18, 2020 (Beijing time: 10∶53) HY-1C satellite (a) and July 17, 2020 (Beijing time: 13∶45) HY-1D satellite (b) CZI sensor acquired Poyang Lake remote sensing Image (R, G, B=3, 2, 1) and the superimposed map of the extracted water bodyrange

為進一步驗證HY-1C/D衛星CZI影像水體范圍識別結果的精度,選取同步的GF-3衛星SAR影像數據的識別結果來進行對比驗證.星載合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)是主動探測微波成像雷達,對云雨不敏感.由于以鏡面反射為主的水體和以散射為主的粗糙地表對微波反射信號存在較大差異,SAR影像上水陸像元存在明顯的亮暗差異,能夠顯著區分.已有研究表明,SAR影像能夠作為識別提取地表水體的可靠數據源和光學多光譜遙感影像的有效補充和驗證[26-29].圖3(a)為2020年8月16日10∶51 HY-1C衛星CZI在28.75°N~29.15°N,116.48°E~116.85°E范圍內水體識別結果局部放大圖.圖3(b)為2020年8月17日06:19(北京時間)成像的GF-3衛星標準條帶成像的C波段HH極化SAR影像及水體提取結果疊加圖.可以看出,利用CZI提取的水體范圍信息與SAR影像顯示的水體信息基本一致.結合前序目視解譯結果分析,CZI提取的面積為5 824.58 km2,SAR提取的面積為5 591.32 km2兩者相對差異為4.0 %.部分地區存在邊界差異可能與兩個衛星傳感器的空間分辨率、獲取時間等方面差異有關(HY-1C/D CZI分辨率50 m,GF-3 SAR分辨率25 m,時間相差約1 d).

圖3 (a) 2020年8月16日10∶52(北京時間)HY-1C 衛星CZI影像識別的水體范圍結果與 (b)2020年8月17日06∶19(北京時間)GF-3衛星SAR影像水體范圍提取結果的比較Fig.3 Comparison of land and water recognition results from CZIdata with SAR image at 10∶52 (Beijing Time) on August16, 2020 by HY-1C Satellite CZI (a) and at 6∶19 (Beijing Time) on August17, 2020 by GF-3 Satellite SAR (b)

2.2鄱陽湖水體面積時序變化與洪澇風險分析

為了分析鄱陽湖水體面積變化與洪澇風險之間的關系,對自2019年3月10日至2020年8月25日共43個時相的HY-1C/D衛星CZI數據進行鄱陽湖地區的水體識別;經過幾何配準后疊加所有影像,并統計每個像元被識別為水體的次數,獲得了此間約18個月時間跨度的鄱陽湖水體淹沒范圍頻次分布圖,如圖4(a).在所有的43景影像中,通過頻率分布直方圖及目視解譯易知,鄱陽湖大面積水體的覆蓋頻次均在19次以上,這可能與季節性因素有關.因此本文將被水淹沒頻次小于19次的區域判定為洪澇風險區.如圖4(a)所示,洪澇風險區主要在鄱陽湖東南區域和西部區域.例如2020年7月汛期江西省鄱陽縣發生了洪災,蓮湖鄉和昌州鄉大面積土地被洪水大面積淹沒.對比2019年8月16號和2020年7月17號兩景CZI影像的局部放大圖(圖4(b)),可以明顯看出洪災的影響范圍,通過對比計算得到該次洪災的洪水淹沒面積約為1 320 km2.

2.3鄱陽湖水體面積-水位關系分析

通過對比水體面積和水位波動的結果,可以發現鄱陽湖水體面積和水位變化呈現極為一致的增減規律,即水位升高,則同步的水體面積增大;水位降低,同步水體面積減小(見圖5).在個別水位日期升高或降低的情況中,水體面積變化相對于滯后,可能與個別低洼地區或汛期洪水淹沒地區有關.低洼的內澇區及洪災淹沒區,在水位降低時部分積水的地區排洪不及時;或者水位升高時,由于水體漫過防洪堤壩,低洼地區被突然淹沒所致.例如,2020年7月9日鄱陽縣昌洲鄉汛期期間決堤后,洪水無法在水位降低時及時排出,從而導致2020年7月鄱陽湖水位較快降低時,水體面積卻緩慢減小.此外,從提取結果的時序變化來看,鄱陽湖水體面積具有明顯的季節特征.9月中旬至1月,水體面積最小,約1.6×103km2;2月至6月,水體面積增大至2×103~3×103km2;7月和8月,水體面積最大,最大面積達4.7×103km2.鄱陽湖作為一個通江湖泊,提取結果明顯表征其水體面積季節性變化劇烈.

采用最小二乘方法對水體面積和水位數據進行線性擬合,擬合系數計算為:a=293.10,b=-787.49,進而得到鄱陽湖水體面積-水位定量關系模型:

S=293.10H-787.49,

(4)

鄱陽湖水體面積和水位相關性較高,其相關系數R高達0.97.該結果表明鄱陽湖水體面積與水位可以根據兩者擬合關系互相補充.有實測水位時可以在一定程度上估算同期鄱陽湖水體面積,為云雨霧環境條件下湖泊水體面積監測提供參考.在極端情況下,甚至可以根據水文站水位數據計算出水體面積,也可以基于不同區域的淹沒頻率粗略判斷出潛在的淹沒區域.同時,也可由HY-1C/D遙感數據所獲得的水體面積估算鄱陽湖的水位,即可通過遙感手段間接估算其水位值.當然,由于受人類活動或自然災害(如洪澇災害引起決堤等)等影響,地形可能發生改變,則其水位與水體面積關系也可能發生相應改變.

圖4 (a)2019年3月-2020年9月HY-1C/D衛星CZI傳感器獲取的鄱陽湖水體淹沒范圍頻次分布圖及 (b)淹沒范圍局部放大圖(以2019年8月16日和2020年7月17日為例)Fig.4 (a) Frequency distribution map of the submerged area of Poyang Lake obtained by the HY-1C/D satellite CZI sensor from March 2019 to September 2020 and (b) Partial enlarged view of inundation range (take August 16, 2019 and July 17, 2020 as examples)

圖5 HY-1C/D衛星CZI數據監測的鄱陽湖地區水體面積與水位實測值隨時間變化曲線Fig.5 Time series of water area and water level in Poyang Lake area monitored by CZI data of HY-1C and HY-1D Satellites

3結語

本文通過HY-1C/D衛星CZI影像數據計算歸一化水體指數(NDWI)和歸一化植被指數(NDVI),并建立像元識別規則獲取了2019年3月至2020年8月鄱陽湖水體面積.結合星子站的水位數據分析了鄱陽湖水體面積-水位定量關系,識別出鄱陽湖洪澇風險區域.可得到如下結論:1) HY1-C/D衛星數據重訪周期短、幅寬大、信噪比優良,可快速獲取圖像細節特征清晰的光學遙感數據,具有沿海信息監測、內陸水體提取的潛力和價值,拓展了國產衛星的應用領域,為洪澇災害監測提供了新的備用數據源;2) 鄱陽湖水體面積季節性變化較大,易發生洪澇區域主要位于湖東南區域和西部區域;3) 鄱陽湖地區的水體面積與水位具有高相關性,該探索對于鄱陽湖水體面積的星地聯合動態監測具有一定的積極意義.

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