顧及地形的水體提取及其在青藏高原的應用

2022-08-02 07:01:02王猛猛朱芙瑤

地理空間信息 2022年7期

洪宸，王猛猛，朱芙瑤

（1. 中國地質大學（武漢）李四光學院，湖北武漢 430074；2. 中國地質大學（武漢）地理與信息工程學院，湖北武漢 430074；3. 中國地質大學（武漢）地球物理與空間信息學院，湖北武漢 430074）

青藏高原位于我國西部和西南部，是世界上最高的高原，是我國甚至亞洲水資源產生、賦存和運移的戰略要地。大量研究表明，近年來青藏高原正在經歷著氣候暖濕化過程，導致多年冰川積雪快速退縮、水資源縮減等現象的發生[1]。因此，研究青藏高原地區水體的時空變化特征并分析其影響因素具有重要意義，可為區域生態環境安全、社會經濟發展、管理與規劃提供科學依據[2]。

近年來遙感技術成為大尺度研究的主要手段之一，為地表水體的動態監測提供了強有力的支持。Landsat衛星影像數據因其高空間分辨率，在長時序水體監測中得到了較好應用[3]。國內外學者基于遙感數據開展了水體動態監測研究，如徐涵秋[4]利用歸一化差異水體指數（MNDWI）提取了水體信息；李生生[5]等提出了基于Landsat8 OLI 數據的青海湖水體邊界自動提取方法；DENG Y[6]等基于1987—2015 年的Land?sat 衛星影像研究了武漢城市群的湖泊范圍時空變化；RAO P Z[7]等基于MODIS產品對長江流域地表水動態變化進行了分析；FENG L[8]等利用MODIS 數據開展了2000—2010 年鄱陽湖湖水淹沒變化監測與評價；WANG X[9]等基于1984—2018 年的Landsat 衛星圖像，采用SMDPSO方法提取了白洋淀水域面積，并進行了時序變化分析。綜上所述，水體提取方法主要包括水體提取指數模型（NIR、NDVI、NDWI、SWI、MSWI）、監督分類（最大似然法、神經網絡、SVM）、非監督分類、面向對象等。上述方法在低、中、高分辨率遙感影像上提取水體均有較好的效果[10-12]。雖然關于青藏高原地區水體的研究很多，但仍存在一些不足。由于青藏高原地區地形復雜，遙感影像上的陰影容易被誤分為水體，降低了現有方法水體提取的精度；且現有關于水資源變化的研究大多僅針對個別區域，對青藏高原其他廣大地區的變化知之甚少，二者之間的關系尚不明確。針對青藏高原地區水體和氣候的大尺度、多時相、全方位研究較少，分析區域水體的時空變化及其耦合響應關系的研究更是少之又少[13-14]。

為研究青藏高原長序列地表水體覆蓋面積動態變化特征及其與氣候因子的關系，本文搜集了青藏高原地區2000—2020 年Landsat5、7、8 衛星TM、ETM+、OLI 遙感影像以及相關氣候數據，提出了一種顧及地形的水體提取方法。首先提取青藏高原近20年的水體面積，并分析其時空變化特征；再利用統計學分析方法，探尋其動態變化的氣候驅動因素，為青藏高原保護和可持續發展提供合理的理論依據。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

青藏高原屬亞洲內陸高原，是中國最大、世界海拔最高的高原，被稱為“世界屋脊”、“第三極”[15]。青藏高原南起喜馬拉雅山脈南緣，北至昆侖山、阿爾金山和祁連山北緣，西部為帕米爾高原和喀喇昆侖山脈，東和東北部與秦嶺山脈西段和黃土高原相接，介于26°00′～39°47′N、73°19′～104°47′E之間；東西長約為2 800 km，南北寬約為300～1 500 km，總面積約為250萬km2，發育有大量冰川[16]，被譽為“亞洲水塔”（圖1）。青藏高原是世界海拔最高的一個巨型構造地貌單元，具有獨特的自然環境和空間分異規律，受大氣環流和高原地勢格局的制約，形成了獨特的水熱狀況地域組合，呈現出由東南溫暖濕潤向西北寒冷干旱的變化。高原腹地年均溫度在0℃以下，大片地區最暖月平均溫度也不足10℃。

圖1 青藏高原地區地形圖

1.2 數據來源

1）Landsat 數據。本文采用Landsat5 TM、Land?sat7 ETM+、Landsat8 OLI 衛星遙感數據提取青藏高原水體。Landsat 數據來源于Google Earth Engine，數據獲取時間為2000—2020年。根據遙感數據質量和云量情況，本文共選取100 675期影像數據。

2）氣象數據。通過綜合對比多個平臺的數十個氣候因子數據，本文在國家青藏高原科學數據中心（http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/）下載青藏高原及其周邊200 km緩沖區的氣候因子，包括溫度、降水量、蒸散量，所下載數據均為年值。其中，溫度、降水量數據覆蓋2000—2017年，蒸散量數據覆蓋2000—2015年。

1.3 研究方法

1.3.1 顧及地形效應的水體提取方法

青藏高原地形起伏變化很大，為減少復雜地形條件對地物提取的干擾，本文提出了顧及地形的水體提取方法。詳細方法步驟為：

1）為減少復雜地形條件對水體提取的干擾，采用SCS+C模型對青藏高原地區進行山區遙感影像地形校正。SCS+C 模型是Scott 于2005 年提出的模型，用于解決SCS 校正中的過校正問題。SCS+C 模型是以SCS 模型為基礎，參照C 模型的建立方法構建的[17]，表達式為：

式中，ρn為地形校正后的反射率；ρ為地形校正前的反射率；α為像元所在平面的坡度角；θ為太陽天頂角；i為太陽入射角；C為經驗參數。

2）采用改進的MNDWI 提取各年度影像中的水體，再結合JRC水體數據集去除誤分像元，計算得到每個像元被判斷為水體像元的頻率，并輸出各像元被判定為水體的頻率。

式中，ρgreen為TM/ETM遙感數據中的綠光波段數據；ρSWIR為中紅外波段數據。

3）精度驗證。選取兩景影像計算MNDWI，并以0為閾值分割水體和非水體；然后在影像中選取若干個隨機點，以目視的方式判斷隨機點處分類是否正確，統計分類正確和錯誤的個數，計算總體精度。

4）選取合理閾值，對裁剪好的圖像進行灰度分割。將提取的水體分為非水體、季節性水體和永久性水體3 類，由各類水體面積隨時間的變化可分析其整體變化趨勢。

1.3.2 水體與氣候因子相關性分析方法

1）氣候因子統計分析。通過創建時間序列的方式，采用中心移動平均值函數（跨度設為2）對溫度、降水量、蒸散量數據進行預處理，以盡可能地消除趨勢和周期性影響，變成平穩性序列。

2）水體與氣候因子相關性分析。分析不同類型水體與3 個氣候因子（溫度、降水量和蒸散量）的相關性；并對兩個組合分別進行多元線性回歸，當相關性顯著度較高時，對兩個變量做一元線性回歸，建立相關函數模型，探究其響應關系。

本文研究的技術路線如圖2所示。

圖2 技術路線圖

2 實驗與結果分析

2.1 水體提取與精度評價

本文分別利用MNDWI和顧及地形效應的MNDWI水體提取方法，對青藏高原地區2000—2020年的水體提取結果進行對比實驗分析。本文選取兩景Landsat影像對水體提取精度進行了驗證，首先對兩景影像進行預處理；然后計算MNDWI，并以0為閾值區分水體與非水體；最后在影像中選取若干個隨機點，通過人工目視解譯判斷隨機點處的分類是否正確，并統計分類正確和錯誤的個數，計算總體精度。

水體提取精度如表1 所示，可以看出，SCS+C地形校正前，利用MNDWI 提取水體的總體精度分別為96.037 5%和94.308 4%；SCS+C 地形校正后，MNDWI 提取水體的總體精度分別為96.656 2%和95.454 5%，分別提升了0.618 7%和1.146 1%，說明顧及地形的MNDWI 方法的分類精度較高，通過地形校正，被誤分為水體的陰影像元被去除，精度得到改善。

表1 水體提取精度評價/%

2.2 水體時空變化分析

2000—2020 年青藏高原地區水體空間分布如圖3所示，可以看出，其水體分布廣泛，但受氣候和地形等因素的影響，存在明顯的地域性差異；總體上青藏高原地表水體呈現北多南少、西多東少的特點，主要發育在長江、黃河、瀾滄江、怒江和雅魯藏布江5 條河流。

圖3 2000—2020年青藏高原地區水體分類圖

首先利用本文提出的水體提取方法計算得到水體頻率；然后通過查閱文獻資料和歷史經驗，以頻率小于25%為非水體、介于25%～75%為季節性水體、大于75%為永久性水體為標準，對裁剪好的圖像進行灰度分割；最后將提取的水體分為非水體、季節性水體和永久性水體3類[18]。

本文對青藏高原地區3 種類型水體隨時間的面積變化情況進行了分析，結果如圖4 所示（圖中僅對季節性水體和永久性水體進行統計分析），可以看出，2000—2020 年永久性水體面積由約4.46 萬km2變化為約5.50 萬km2，呈波動上升趨勢；季節性水體面積由約0.93 萬km2變化為約0.76 萬km2，呈波動下降趨勢；總體上2000年青藏高原水體面積（包含季節性水體和永久水體）約為5.39 萬km2，約占青藏高原總面積的2.14%，2020 年水體面積（包含季節性水體和永久水體）約為6.26 萬km2，約占青藏高原總面積的2.48%，水體面積總體呈波動上升趨勢。

圖4 2000—2020年青藏高原地區水體面積年際變化柱狀圖

2.3 水體與氣候因子的相關性分析

1）青藏高原地區的氣候因子統計分析。根據年度統計平均值，將收集的青藏高原地區的氣候因子數據生成溫度、降水量、蒸散量的年際變化圖，如圖5～7 所示，可以看出，青藏高原受到了顯著的氣候變化影響，年均氣溫呈明顯的波動上升趨勢；降水量、蒸散量年際變化呈現起伏變化，擬合曲線較為平穩，特別是蒸散量年度變化情況較為穩定。

圖5 青藏高原溫度年際變化圖

圖6 青藏高原降水量年際變化圖

圖7 青藏高原蒸散量年際變化圖

2）青藏高原地區水體變化與氣候的響應關系。本文分析了青藏高原地區各類水體面積與溫度、降水量和蒸散量的相關性，結果如表2～4 所示。從影響因子的顯著性分析可知，溫度對永久性水體的顯著性小于0.05，相關性較強，對季節性水體的相關性較弱。對溫度和季節性水體、永久性水體作一元線性回歸，可以得到溫度與永久性水體滿足關系式y=0.291x+5.097，即溫度越高、永久性水體面積越大；溫度與季節性水體滿足關系式y= -0.001x+0.866，即溫度越高、季節性水體面積越小。