基于環境一號衛星的吉林省松花湖2012—2020年面積變化監測研究

摘 要：研究基于HJ-1A/1B衛星數據對松花湖2012—2020年夏季水域面積變化進行監測。利用衛星遙感專業ENVI軟件對環境星數據進行預處理，再采用目視解譯法識別松花湖水體，并進行不同年份松花湖水域面積的計算。最后分析松花湖2012—2020年間水域變化時空特點，松花湖在2012年和2013年間水體面積無明顯變化，2014—2017年水體面積變化波動較大，該研究區2013年水體面積增大是因為發生區域性洪澇災害，而2015年水體面積變化較大則是因為該年政府對于豐滿水庫的規劃建設發生一定變化。2017—2020年間水體面積與范圍無明顯變化趨勢。

關鍵詞：環境星；松花湖；水體識別；目視解譯；時空變化

中圖分類號：P237 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2024）31-0038-04

Abstract： Based on HJ-1A/1B satellite data， the study monitored the changes in the summer water area of Songhua Lake from 2010 to 2020. The ENVI software of satellite remote sensing professional is used to preprocess the HJ-1A/1B satellite data， and then visual interpretation is used to identify the water body of Songhua Lake， and the water area of Songhua Lake in different years is calculated. Finally， the spatio-temporal characteristics of water changes in Songhua Lake from 2012 to 2020 are analyzed. The water area of Songhua Lake has no significant changes between 2012 and 2013， and the changes in water area fluctuated greatly from 2014 to 2017. The increase in water area in this research area in 13 years is due to the occurrence of regional floods， while the large change in water area in 2015 is due to certain changes in the government's planning and construction of Fengman Reservoir that year. There is no obvious change trend in water area and scope from 2017 to 2020.

Keywords： HJ-1A/1B satellite; Songhua Lake; water body identification; visual interpretation; spatio-temporal change

湖泊是重要的地表資源，不僅能夠調節較大水系的徑流，還能發展農業灌溉，并且也是工業和民用的重要水源，因此監測湖泊水域面積變化具有重要的意義。衛星遙感以其宏觀大范圍、連續周期監測地表的技術優勢以及節省人力財力的經濟優勢廣泛用于洪水災害的監測，已有很多學者對我國的主要河流和湖泊洪澇災害進行了遙感監測研究分析。莫偉華[1]基于EOS/MODIS的衛星遙感數據對洪澇災害遙監測技術研究進行了詳細的探索。李斌[2]基于MODIS的時間序列遙感數據對長江中游洪澇災害情況進行了監測和全面分析。許超等[3]同樣基于MODIS時序數據對我國洞庭湖區洪水淹沒頻率進行了研究。也有研究學者對國外水域洪災進行了監測，潘繼亞等[4]基于MODIS數據對曼谷洪水淹沒區進行了水體信息提取。Kuenzer等[5]基于Envi-sat-ASAR-WSM時間序列的遙感數據，對湄公河三角洲洪水分布狀況及其動態變化進行分析。李通等[6]基于MODIS、FY3A MERSI、HJ-1A/1B CCD 和Landsat TM 這4種遙感數據監測了湄公河下游地區2011年的洪災淹沒面積時序變化趨勢，分析了3種不同地類的受災面積，表明利用多源遙感衛星數據監測洪水范圍變化，可以獲取更多有用的信息，監測洪災的效率得到有效提升。

我國自主研發的國產衛星環境一號也在洪水災害監測中發揮著重要的作用。環境星的空間分辨率是30 m，非常適用區域尺度的地表信息，水體提取。李海亮等[7]基于HJ-1A/1B CCD數據，采取3種水體提取指數對我國海南島洪澇進行了監測，從不同土地類型和不同區域分析了洪水的影響。陳琳等[8]利用HJ-1A/1B對2012年黃河上中游特大洪水進行了遙感監測，對洪水從形成到消退的全過程進行了實時有效的監測，為政府制定防洪救災決策提供了有效可靠的汛情數據。本文將基于環境一號衛星對2012—2020年間的松花湖水域面積變化進行監測研究及分析對比。研究得出的結論將為吉林省水利部的防洪減災決策提供重要的理論支持。

1 研究區域概況和數據

1.1 研究區概況

松花湖是吉林省的一顆璀璨明珠，位于該省的西南部，距離市中心僅15 km。這片湖泊是由攔截松花江水建設豐滿水電站而形成的。水域廣闊無垠，水面分叉多變。湖泊全長達到了200 km，其中最寬的地方約為10 km，最深處約75 m。這樣廣闊與深邃的湖區面積達到了700 km2。這片湖泊的存在，不僅為該省增添了一處壯麗的自然景觀，更以其得天獨厚的地理位置和四季分明的氣候條件，促使吉林省環境資源更好發展（圖1）。

1.2 數據源概況

研究采用的數據源來自環境一號衛星CCD傳感器，其中包括了藍光波段、綠光波段、紅光波段和近紅外波段，環境星數據的高空分辨率為0.03 km，可以獲取全球范圍內的高質量數據，為環境保護、洪澇災害監測研究提供重要支持。在洪水泛濫，影響環境的時候，使用遙感衛星進行監測具有面積覆蓋廣闊，且能夠及時高效地反饋受災區域影像等優勢，能夠快速定位災害發生的位置，提高突發事件應急處理能力。為了研究松花湖夏季面積變化，本文從中國資源衛星應用中心（https：//data.cresda.cn/#/home）下載了HJ-1A/1B CCD數據，由于夏季較易受到陰雨天氣的影響，篩選數據時要求研究區上空云覆蓋量小于5%，研究時選取了易于處理觀察的合格數據，分別是2012—2015年間的數據以及2017年和2020年7月的數據，共6年的數據。

2 研究方法

2.1 研究思路

為了研究歷年來松花湖水域面積的變化情況，本研究的整體：從中國資源衛星應用中心官網下載清晰、無云、分辨率高、覆蓋范圍合適的影像數據，遙感數據預處理，利用目視解譯法提取水體，通過屬性計算出水體面積，從時間序列和空間變化進行水體分析。詳細操作過程如圖2所示。

本研究基于環境一號衛星1A和1B遙感影像對于2012—2020年松花湖7月份水體變化情況的對比分析，從水域面積的增減和水體形態的變化對松花湖進行監測分析。

圖2 提取松花湖水體面積流程

2.2 數據預處理

由于環境星影像圖幅較大，首先通過裁切得到松花湖研究區的遙感影像，再利用ENVI軟件將各時相遙感影像進行輻射定標，把DN值轉換成為輻射亮度值，然后通過使用批量大氣校正工具，將大氣對于地物散射的大部分影響清除，地表特征能夠被更清晰地反映出來，利用植被像元大氣校正前后的光譜曲線進行對比分析，發現影像大氣校正效果較好，滿足要求。圖3為大氣校正前后影像對比圖。

2.3 松花湖水體識別方法

對水體的解譯運用了目視解譯的方法，目視解譯是一種人工解譯信息的方法，通過直接觀察、分析、理解圖像，可以快速、準確地獲取資源與環境信息，使信息以直觀的方式呈現。

本研究通過目視解譯的方法利用ArcGIS軟件對松花湖邊界進行數字化提取，將松花湖的水體外圍勾畫出來，最后通過屬性計算得到松花湖水域面積。

3 結果分析

3.1 時間序列分析

通過目視解譯提取出松花湖2012—2020年水域范圍，并計算了水域面積，水域面積統計見表1，通過水域面積折線圖（圖4）可以發現：松花湖在2012年和2013年間水體面積無明顯變化，2014—2017年水體面積變化波動較大，該研究區于2013年發生區域性洪澇災害導致水域面積變化增大，2015年政府對關于建設吉林省豐滿水庫的規劃進行了決策上的調整，導致該研究區水體面積與范圍發生了一定的變化。2017—2020年間水體范圍變化保持相對穩定。

3.2 空間變化分析

通過對2012—2022年松花湖遙感影像數據解譯發現：2012—2022年松花湖7月份湖面面積變化較明顯的一共分為A、B、C、D四個區域，面積變化最大的區域是D區，7月份是吉林省的雨季，根據降雨量的多少，水位可能有所提高或下降，在2015年松花湖的D區有明顯的干旱跡象，經過調查分析得出2015年政府對豐滿水庫的規劃發生了一些變化（圖5）。

4 結論

本研究利用環境一號衛星1A和1B遙感影像數據，在不同的空間尺度和時間尺度上獲得信息，能夠提供豐富的地表信息和環境監測能力，結合目視解譯的方法對松花湖水體進行面積計算和時空分析，得到如下結論。

從時間上看，2012和2013年間，松花湖的水體面積趨于穩定，在2014—2017年間水體面積出現了明顯波動。在2013年間該研究區由于發生了區域性洪澇災害導致水體面積增大，而該研究區在2015年間，由于政府對松花湖豐滿水庫的規劃和建設發生變化，使其水體面積與范圍發生改變。

從空間上看2012—2020年松花湖7月份松花湖中部和東部區域面積變化較明顯，尤其是東部區，主要是受到干旱影響。

松花湖水域面積變化除了受到降水等氣候變化的影響，人類活動和土地利用變化都可能對松花湖面積造成影響，因此在后續的研究中需要考慮人為因素。

參考文獻：

[1] 莫偉華.基于EOS/MODIS衛星數據的洪澇災害遙感監測應用技術研究[D].南京：南京信息工程大學，2006.

[2] 李斌.長江中游洪澇災害的MODIS時序監測與分析[D].泰安：山東農業大學，2011.

[3] 許超，蔣衛國，萬立冬，等.基于MODIS時間序列數據的洞庭湖區洪水淹沒頻率研究[J].災害學，2016，31（1）：96-101.

[4] 潘繼亞，王金亮.基于MODIS數據的曼谷洪水淹沒區信息提取[J]，環境科學導刊，2015，34（3）：116-120.

[5] KUENZER C， GUO H， HUTH J， et al. Flood mapping and flood dy-namics of the Mekong delta： Envisat-ASAR-WSM based time se-ries analyses[J]. Remote Sensing，2013，5（2）：687-715.

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