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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (3): 183-190    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.03.24
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基于ESTARFM的内陆湖泊遥感动态变化监测
程筱茜(), 洪友堂(), 陈劲松, 叶宝莹
中国地质大学(北京)土地科学技术学院,北京 100083
A study of the long-term remote sensing dynamic monitoring of inland based on ESTARFM
CHENG Xiaoqian(), HONG Youtang(), CHEN Jinsong, YE Baoying
School of Land Science and Technology, China University of Geoscience(Beijing), Beijing 100083, China
全文: PDF(3637 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

在进行长时间湖泊水体面积遥感动态变化监测研究时,常出现数据缺失问题。利用改进型时空自适应反射率模型(enhanced spatial and temporal adaptive reference fusion model,ESTARFM)对缺失的遥感影像进行数据填补。结合MODIS数据模拟内蒙古红碱淖研究区2000年以后缺失的Landsat影像,在此基础上,利用水体指数法实现湖泊的面积和岸线的定量提取,从而实现了长时间湖泊水体遥感动态变化监测。结果表明: 通过ESTARFM模型生成的MODIS和Landsat融合影像效果理想,有效解决了2000年以后Landsat影像缺失的问题; 加入了融合影像的时序影像在进行水体动态变化监测时,更加细节地反映水体变化情况,有助于后续的分析研究; 通过对红碱淖的长时间遥感动态变化监测,发现湖泊总体呈现出萎缩状态,具体可分为稳定、持续萎缩和增长3个阶段。

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程筱茜
洪友堂
陈劲松
叶宝莹
关键词 ESTARFM内陆湖泊动态变化水体指数法红碱淖    
Abstract

According to the fact that data missing problem often occurs during the study of long-term remote sensing dynamic monitoring of inland lake area, the authors tried to make up for the missing remote sensing images by utilizing the ESTARFM to combine with the MODIS data so as to simulate the missing Landsat images after 2000. On such a basis, the water index method was used to extract the lake area and shoreline so as to realize the long-term remote sensing dynamic monitoring of inland lake. Hongjiannao Lake in Inner Mongolia was selected as the study area. The method was tested by making up for the missing Landsat images from 1987 to 2018 with ESTARFM algorithm and extracting Hongjiannao Lake from all the images. Some conclusions have been reached: The MODIS and Landsat fusion images generated by the ESTARFM algorithm are ideal, which can effectively solve the problem of missing Landsat images after 2000. It is proved that the image obtained from the ESTARFM fusion can be applied to water extraction. In addition, time-series images with the fusion images are added to reflect the water changes more delicately when the water dynamic change is monitored, which contributes to the subsequent research. In addition, through the long-term remote sensing dynamic change monitoring of Hongjiannao, it is found that the lake changes generally show a shrinking stage, and the specifics can be divided into three stages: stability, sustained shrinkage and growth.

Key wordsESTARFM    inland lake    dynamic change    water index method    Hongjiannao Lake
收稿日期: 2019-10-09      出版日期: 2020-10-09
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“强烈人类扰动下毛乌素沙地地下水”(41672242)
通讯作者: 洪友堂
作者简介: 程筱茜(1995-),女,硕士研究生,主要研究方向为遥感图像处理与应用。Email: Chengxq_2018@163.com
引用本文:   
程筱茜, 洪友堂, 陈劲松, 叶宝莹. 基于ESTARFM的内陆湖泊遥感动态变化监测[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 183-190.
CHENG Xiaoqian, HONG Youtang, CHEN Jinsong, YE Baoying. A study of the long-term remote sensing dynamic monitoring of inland based on ESTARFM. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(3): 183-190.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.03.24      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I3/183
Fig.1  研究区位置及影像
日期 传感器 日期 传感器
1987-10-08 TM 2004-10-22 TM
1988-10-26 TM 2005-10-09 TM
1989-10-13 TM 2006-10-12 TM
1990-10-16 TM 2007-10-23 ETM+
1991-10-19 TM 2008-10-01 TM
1995-10-14 TM 2009-10-20 TM
1997-10-19 TM 2010-10-07 TM
1998-10-22 TM 2011-10-02 ETM+
1999-10-17 ETM+ 2014-10-02 OLI
2000-10-03 ETM+ 2015-10-05 OLI
2002-10-17 TM 2017-10-26 OLI
2003-10-20 TM 2018-10-29 OLI
Tab.1  1987—2018年可直接获取的10月的Landsat数据列表
年份 预测日期 Landsat数据日期 MODIS数据日期
2001年 10-17 09-20/11-07 09-20/11-07
2007年(实验) 10-23 09-21/11-08 09-21/11-08
2012年 10-17 06-30/12-07 06-30/12-05
2013年 10-13 09-29/11-16 09-28/11-17
2016年 10-13 09-13/11-08 09-13/11-05
Tab.2  2000年以后需要预测的10月数据列表
Fig.2  ESTARFM模型输入数据
Fig.3  ESTARFM模型融合结果对比
Fig.4-1  ESTARFM融合结果与Landsat数据计算的水体指数对比
Fig.4-2  ESTARFM融合结果与Landsat数据计算的水体指数对比
Fig.5  1987—2018年10月红碱淖湖泊面积变化
年份 面积 年份 面积
1987年 52.429 5 2005年 41.320 8
1988年 52.231 5 2006年 39.847 5
1989年 50.877 0 2007年 39.491 1
1990年 50.213 7 2008年 38.426 4
1991年 53.889 3 2009年 36.913 5
1995年 52.803 9 2010年 35.144 1
1997年 52.719 3 2011年 33.150 6
1998年 51.413 4 2012年 32.801 4
1999年 47.424 6 2013年 32.218 2
2000年 44.408 7 2014年 31.069 8
2001年 43.225 2 2015年 29.859 3
2002年 43.274 7 2016年 33.850 8
2003年 41.834 7 2017年 35.024 4
2004年 41.371 2 2018年 35.496 0
Tab.3  红碱淖1987—2018年间湖泊面积统计
Fig.6  1987—2018年红碱淖空间分布及变化
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