2000—2012年青藏高原湖泊水面时空过程数据集遥感提取

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卢善龙, 肖高怀, 贾立, 张微, 罗海静. 2000—2012年青藏高原湖泊水面时空过程数据集遥感提取[J]. 国土资源遥感, 2016,28(3): 181-187
LU Shanlong, XIAO Gaohuai, JIA Li, ZHANG Wei, LUO Haijing. Extraction of the spatial-temporal lake water surface dataset in the Tibetan Plateau over the past 10 years[J]. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES,2016,28(3): 181-187 复制到剪切板

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《国土资源遥感》编辑部

2000—2012年青藏高原湖泊水面时空过程数据集遥感提取

卢善龙¹, 肖高怀^1,², 贾立¹, 张微^3,⁴, 罗海静^1,⁵

1.中国科学院遥感与数字地球研究所,中国科学院数字地球重点实验室,遥感科学国家重点实验室,北京100101

2.东北农业大学资源与环境学院,哈尔滨 150030

3.中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083

4.北斗航天卫星应用科技集团,北京 100070

5.湖南科技大学土木工程学院,湘潭 411201

第一作者简介: 卢善龙(1979-),男,副研究员,主要从事地表水资源和水环境遥感研究。Email:lusl@radi.ac.cn

收稿日期: 2015-01-26

基金项目: 国家自然科学基金应急管理项目“近30年青藏高原湖泊水面变化及其区域气候效应”(编号: 41440010)和国家自然科学基金青年基金项目“基于多源异构数据的湖泊水储量遥感估算方法研究”(编号: 41101401)共同资助

摘要

以MODIS MOD09Q1为数据源,构建了一种结合湖泊水面缓冲区边界分析和逐个湖泊确定分割阈值的湖泊水面信息提取方法,并利用该方法提取了2000—2012年间青藏高原每期间隔8 d的面积大于1km²湖泊水面数据集。精度分析结果表明,该文方法提取结果相对于研究中基于30 m空间分辨率Landsat TM得到的133个抽样湖泊水面面积结果,总精度为93.98%; 与近年来其他研究人员在纳木错、青海湖和色林错等典型湖泊得到的遥感监测结果对比,无论在日、月及年尺度上,均具有非常高的一致性; 而与第二次全国湖泊调查结果相比,整个高原区面积大于1 km²的湖泊数量仅相差11个、面积误差仅为4.74%。该论文为大范围、长时间序列单一地物(水面、植被、城镇等)分布面积提取提供了方法参考,也为开展青藏高原近10a多来湖泊变化研究提供了可靠的基础数据。

关键词: 湖泊水面; 时空过程; MOD09Q1; 遥感; 青藏高原

中图分类号:TP 79 文献标志码:A 文章编号:1001-070X(2016)03-0181-07 doi: 10.6046/gtzyyg.2016.03.28

Extraction of the spatial-temporal lake water surface dataset in the Tibetan Plateau over the past 10 years

LU Shanlong¹, XIAO Gaohuai^1,², JIA Li¹, ZHANG Wei^3,⁴, LUO Haijing^1,⁵

1. Key Laboratory of Digital Earth Science, State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China

2. College of Resources and Environment, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China

3. China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources, Beijing 100083,China

4. Bei Dou Aerospace Science and Technology Group, Beijing 100070, China

5. School of Civil Engineering,Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China

Abstract

A lake water surface extraction method is proposed in this paper, which is combined with lake water surface boundary buffer analyzing and lake by lake segmentation threshold determining, with MOD09Q1 as the data source. The method was successfully used to extract the 8-day lake water surface dataset of the Tibetan Plateau, during the period of 2000-2012. The accuracy analysis results indicated that, compared with water surface data of the 133 sampling lakes that extracted from the 30 m Landsat TM images, the total precision of the proposed method is 93.98%; the extracted daily, monthly, and annual lake water surface areas of the Nam Co, the Qinghai Lake, and the Siling Co are well consistent with the remote sensing monitoring results generated by other researchers; and the differences of the lake quantities and acreage statistical results between the second national lake survey and this study are only 11 and 4.74%, respectively. This study provides a reference method for large scale and long time series single objects (such as water, vegetation, and urban) distribution area extraction. Furthermore, it provides reliable dataset for the lake change research of the Tibetan Plateau in the past 10 years.

Keyword: lake water surface; spatio-temporal processes; MOD09Q1; remote sensing; Tibetan Plateau

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0 引言

青藏高原分布着全球海拔高、数量多、面积大的高原湖泊群^[1]。全国第二次湖泊调查成果表明^[2], 青藏高原1.0 km²以上的湖泊1055个(不含干盐湖), 占全国湖泊总量的39.2%, 合计41 832 km², 约占全国湖泊面积的51.4%。这些湖泊多处于自然状态, 受人类活动影响较小, 它们的萎缩或扩张能够真实地反映区域气候与环境的变化状况, 是全球气候变化的敏感指示器^{[3, 4]}。近30 a来青藏高原气温呈上升趋势, 高原内部和周边区域降水分别呈增加和减少趋势, 而风速、太阳辐射、感热和潜热通量均呈减少趋势^{[5, 6]}, 对高原区湖泊水量产生了重大影响。

近年来, 很多学者试图利用早期地形图、Landsat系列和CBERS存档卫星遥感数据来解决这一问题^{[7, 8, 9, 10, 11, 12]}。然而, 受同一区域时空分辨率一致的可用卫星遥感数据源有限的影响, 大部分研究只考虑了高原特定区域湖泊的变化^{[7, 8, 9, 10]}, 或者研究时间间隔较长。虽然, Song等^[11]和Lei等^[12]将研究目标定位到了整个高原区, 但分析的重点分别为面积大于10 km²和大于20 km²的湖泊, 而且分析时间尺度为10 a左右。由于缺少过去几十年高原区高时间分辩率连续的湖泊变化数据集, 影响了人们对区域气候变化背景下湖泊变化规律的认识, 因此, 急需建立高原区时空过程连续的湖泊水面动态变化数据集。

MOD09Q1产品是MODIS地表反射率合成数据, 包含红光和近红外2个波段, 空间分辨率250 m, 每期间隔8 d, 每年46期, 具备空间分辨率适中和时间过程连续的特点, 成为提取高原区湖泊水面时空过程数据集的理想数据源。本研究以MODIS MOD09Q1产品为数据源, 通过引入改进的最大类间方差法^[14], 构建了一种简单、高效、精准的湖泊水面遥感提取方法, 提取了2000— 2012年间青藏高原每期间隔8 d的面积大于1 km²湖泊水面数据集。

1 研究区概况及数据源

研究区集中在青海省和西藏自治区, 总面积为189.9万km²。根据温度条件、水分状况和地形的差异, 高原区被划分成果洛那曲高寒灌丛草甸、青南高寒草甸草原、羌塘高寒草原、昆仑高寒荒漠、川西藏东山地针叶林、藏南山地灌丛草原、青东祁连山地草原、阿里山地半荒漠-荒漠、柴达木山地荒漠、昆仑北翼山地荒漠和东喜马拉雅南翼山地常绿阔叶林等11个自然地带^[15]。区域内大部分湖泊分布在羌塘、昆仑、青东祁连、青南和藏南等地(图1)。

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	图1 研究区2010年7月28日MODIS波段B2(R)B1(G)B3(B)假彩色合成影像Fig.1 MODIS B2(R)B1(G)B3(B) false color composite image of study area in July 28th, 2010

研究中使用的主要数据源是2000年2月24日至2012年12月26日的MODIS MOD09Q1产品, 同时选用了2006年10月9日(轨道号138/038)、2009年9月8日(轨道号134/036)、2009年9月29日(轨道号140/036)、2010年6月25日(轨道号135/034)、2011年8月5日(轨道号145/036)、2011年8月21日(轨道号139/038)和2011年9月5日(轨道号138/040)7景Landsat TM影像用于精度验证(图1)。此外, 90 m空间分辨率的SRTM DEM数据被用来提取研究区地形坡度专题产品, 以消除山体阴影对水面信息提取的影响。

2 水面信息提取方法

本研究直接使用MOD09Q1第2波段影像通过单波段阈值法进行水体边界提取。因山体阴影、云雾覆盖和其他光谱相似地物均会影响提取结果精度, 所以算法运行过程中采用分层分类的方式逐步剔除这些干扰信息。

2.1 山体阴影去除

山体阴影与水体光谱特征很相似, 是水体边界遥感提取的主要干扰因素之一。因藏南和横断山脉等山区山体阴影会影响这一区域的湖泊水面信息提取, 在正式运算之前, 根据研究区地表水面分布坡度较小的原理, 选用10° 为边界阈值去除影像上的山体阴影信息^[16], 即只保留坡度小于10° 的区域参与后续的水面信息提取。

2.2 水体边界初步提取

以消除山体阴影后的影像数据集为基础, 采用改进的最大类间方差法提取不同时期水体边界初步结果, 具体算法如下:

设影像C的灰度范围为{ 0, 1, …, d-1}, 阈值t将影像分割为C₁和C₂两类, 则C₁和C₂的类间、类内方差为

S²=P₁(A₁-A)²+P₂(A₂-A)² , (1)

$\begin{matrix} S_{1}^{2} \end{matrix}$ = $\begin{matrix} \frac{\overset{t}{\sum_{i = 0}} (i - A_{1})^{2} p_{i}}{P_{1}} \end{matrix}$ , (2)

$\begin{matrix} S_{2}^{2} \end{matrix}$ = $\begin{matrix} \frac{\overset{d - 1}{\sum_{i = t + 1}} (i - A_{2})^{2} p_{i}}{P_{2}} \end{matrix}$ , (3)

式中: S²为C₁与C₂的类间方差; $\begin{matrix} S_{1}^{2} \end{matrix}$ , $\begin{matrix} S_{2}^{2} \end{matrix}$ 分别为C₁的类内方差、C₂的类内方差; i为像元灰度值; P₁, P₂, p_i分别为C₁, C₂及灰度值i的像元数占影像C像元数的比例; A, A₁, A₂分别为C, C₁, C₂的像元灰度平均值。

综合考虑C₁与C₂的类间、类内方差的公式为

S²= $\begin{matrix} \frac{S^{2}}{S_{1}^{2} + S_{2}^{2}} \end{matrix}$ 。 (4)

当S²取最大值时对应的分割阈值t^*为最佳分割阈值, 即

t^*=arg $\begin{matrix} \max_{0 \leq t \leq d - 1} \end{matrix}$ S² , (5)

以t^*为阈值对各影像进行分割即可得到水面分布二值化图像, 其中, 水面的像元灰度值为1, 其他区域为0。

2.3 不同时期云及其阴影覆盖区水面数据恢复

在原始影像中被云雾及其阴影覆盖的水域, 其二值化图像会出现孔洞和边缘不连续等现象, 需要进行处理。根据云及其阴影不会长期出现在同一位置的原理, 联合前后几期二值化图像, 通过水面出现的概率判定结果可以恢复出这部分残缺数据。即针对影像上的某一点, 当

$\begin{matrix} \overset{n}{\sum_{i = 1}} \end{matrix}$ d_i≥ np时, D=1 , (6)

式中: n为参与分析的水面二值化图像数目; d_i为第i景水面二值化图像上某点的灰度值; p为概率阈值; D为经恢复处理后云及其阴影区的灰度值。因不同年份云雾覆盖特征存在空间上的差异以及所选参考二值化参考图像的不同, 不同年份的概率阈值略有差异(表1)。

表1 云及其阴影覆盖区水面数据恢复所选用的不同年份参考图像及概率阈值 Tab.1 Reference images and probability threshold in different years used for water surface recovery in cloud and its shadow coverage area

2.4 最大水面边界合成

以经过云及其阴影区数据恢复的各年份多期水面二值化图像为基础, 采用空间“ 并运算” 方法, 生成整个高原区最大水面二值化图像。

遍历整个研究时段各期二值化图像上的每个像元点, 当

$\begin{matrix} \overset{m}{\sum_{i = 0}} \end{matrix}$ d_i> 0时, D'=1 , (7)

式中: m为参与合成的图像数目; D'为最大水面二值化图像上对应点的灰度值。

对合成的最大水面二值化图像进行栅格转矢量操作, 对湖泊与其相邻的河流边界进行分割、并删除相应的河流水面图斑, 得到整个高原区最大湖泊水面边界矢量文件。

2.5 不同时期湖泊水面信息提取

以合成的高原区最大湖泊水面边界为参考、以500 m为阈值, 生成高原区湖泊水体边界缓冲区文件, 并在ArcGIS中把所有矢量对象打散, 得到每个湖泊水体的缓冲区边界。然后以每个独立的湖泊缓冲区为计算单元, 再次采用改进的最大类间方差法, 计算获取不同时期不同湖泊水面边界阈值, 并采用公式6对云雾及其阴影进行处理, 得到不同湖泊的精确二值化水面分布图像。最后采用空间统计方法得到湖泊水面的面积, 计算公式为

W= $\begin{matrix} \overset{k}{\sum_{i = 1}} \end{matrix}$ 0.062 5 d_i , (8)

式中: W为湖泊水面面积, km²; k为湖泊缓冲区像元总数; d_i为第i个像元的灰度值(水体区为1, 非水体区为0); 0.062 5为单个像元的面积, km²。

3 结果分析

3.1 湖泊水面遥感提取精度评价

本研究中湖泊水面遥感提取结果精度评价, 参考30 m空间分辨率的Landsat TM影像进行。先利用增强型水体指数MNDWI^[17]提取覆盖高原区湖泊水体较多区域的7景影像上的水面分布数据, 然后以此为基础, 评价对应日期MOD09Q1数据8 d合成影像上提取的湖泊水面精度, 结果如表2所示。

表2 湖泊水面提取精度评价结果^① Tab.2 Evaluation results of lake water surface extraction accuracy

根据面积大小, 精度评价实验区包括特大型湖泊(W≥ 1 000 km²)1个、大型湖泊(500≤ W< 1 000 km²)3个、中型湖泊(100≤ W< 500 km²)18个、小型湖泊(10≤ W< 100 km²)111个。整个区域湖泊水面的提取总精度为93.98%, 其中, 特大型湖泊水面的提取精度为97.79%, 大型湖泊精度为95.64%, 中型湖泊精度为94.39%, 小型湖泊精度为87.24%。

将本研究提取的典型湖泊水面面积与近年来其他研究人员遥感监测结果对比, 在日、月及年尺度上, 均有较好的一致性。其中, 与Zhang等^[18]在纳木错湖利用Landsat TM和HJ-CCD影像获得的2009年5月19日、6月25日、8月30日、10月17日、11月8日和12月4日等日期的监测结果相比, 精度差都小于1%(表3)。与李晓东等^[13]基于MODIS 250 m提取的青海湖2001— 2010年4月和9月平均水面面积监测结果相比, 4月份的精度差都小于5%, 9月份的精度差都小于10%(表4)。而本文结果与边多等^[9]年基于Landsat TM和CBERS影像提取的2000— 2008年色林错湖年平均水面结果相比, 年精度差都小于4%(表5)。

表3 纳木错湖2009年部分日期本文结果与Landsat TM/ HJ-CCD影像监测结果^[18]对比情况 Tab.3 Comparison of the area for Nam Co Lake on several days in 2009, between the Landsat TM/HJ-CCD mapping results^[18]and this study

日期	Landsat和TM/HJ-CCD 监测结果/ $\begin{matrix} {m^{2}}^{[18]} \end{matrix}$	本文结果/ km²	差值百分比/%
5月19日	2 017.41	2 008.06	0.46
6月25日	2 019.89	2 004.63	0.76
8月30日	2 020.73	2 006.31	0.71
10月17日	2 021.92	2 010.56	0.56
11月8日	2 020.06	2 009.19	0.54
12月4日	2 015.35	2 004.44	0.54

表4 本文结果与李晓东等^[13]基于MODIS 250 m提取的青海湖2001— 2010年4月和9月结果对比 Tab.4 Comparison of the area for Qinghai Lake in April and September from 2001 to 2010, between the MODIS 250 m image mapping results^[13] and this study

表5 色林错湖2000— 2008年基于Landsat TM/CBERS影像的监测结果^[9]与本文结果对比情况 Tab.5 Comparison of the annual area for Siling Co Lake from 2000 to 2008, between the Landsat TM/CBERS mapping results^[9]and this study

年份	Landsat TM/CBERS 监测结果/k $\begin{matrix} {m^{2}}^{[9]} \end{matrix}$	本文结果/km²	差值百分比/%
2000	1 889.05	1 884.38	0.25
2001	1 962.15	1 960.59	0.08
2002	2 001.03	2 010.58	-0.48
2003	2 058.09	2 070.91	-0.62
2004	2 086.09	2 123.82	-1.81
2005	2 151.75	2 202.15	-2.34
2006	2 171.46	2 224.83	-2.46
2007	2 188.26	2 241.31	-2.42
2008	2 196.23	2 266.38	-3.19

3.2 湖泊数量、面积及其空间分布

根据2006年9月6日水面提取结果(年最大水面), 青藏高原湖泊水面面积大于1 km²的湖泊数量为1 044个, 总的水域面积为39 849 km²。其中, 水面面积为[1, 10]km²的湖泊数量为675个, 总面积为2 101 km²; 水面面积大于10 km²的湖泊数量为369个, 总面积为37 748 km²。这一结果与中国科学院南京地理与湖泊研究所基于2005— 2006 年CBERS和Landsat ETM⁺遥感影像开展的第二次全国湖泊调查结果^[19]相比, 其中面积大于1 km²的湖泊总数量少11个, 总面积小1 983 km², 面积误差为4.74%。面积在[1, 10] km²的湖泊数量多9个, 面积误差为2.33%; 面积大于10 km²的湖泊数量少20个, 面积误差为5.10%(表6)。导致两者出现误差的主要原因有以下3个方面: ①在本文结果中, [1, 10]km²的湖泊数量多9个与使用的卫星影像的获取时间有关。本文中的影像获取时间为夏季, 在这个时间所有的冰川湖泊均处于消融状态, 可以被检测并提取。而第二次全国湖泊调查使用的部份影像上冰川湖泊未解冻, 所以未被提取出来; ②250 m MODIS影像与19.5 m CBERS影像、30 m Landsat ETM⁺影像在空间分辨率上存在的固有差异, 会导致本文水面面积提取结果偏小; ③第二次全国湖泊调查成果中, 湖泊面积包括水面面积、岛屿面积、围垦面积和滩地面积, 而本文算法提取的仅是湖泊的水面面积。这一处理方式的差异同样会导致本文结果偏小。

表6 青藏高原湖泊数量与面积统计和比较 Tab.6 Statistics and comparison of the lakes quantities and area in the Tibetan Plateau

将该期水面提取结果分别按行政区划和自然地带统计, 结果见表7。

表7 青藏高原不同行政区划和自然地带湖泊数量与面积统计 Tab.7 Quantities and area statistics of the lakes in different administrative and natural zone in the Tibetan Plateau

1)青藏高原湖泊主要分布在西藏自治区, 该区面积大于1 km²的湖泊数量为801个, 面积为27 780 km², 占高原区总水域面积的69.71%; 青海省湖泊数量为243个, 面积为12 069 km², 占总水域面积的30.29%。

2)羌塘自然带湖泊分布最多且面积最大, 面积大于1 km²的湖泊数量为472个, 总面积21 662 km², 占整个高原区湖泊水域总面积的54.36%; 虽然青东祁连自然带只有湖泊21个, 但湖泊总面积为5 296 km², 占高原区湖泊水域总面积的13.29%; 湖泊数量第二多的是昆仑自然带, 面积大于1 km²的湖泊有224个, 总面积为4 633 km², 占整个高原区湖泊水域总面积的11.63%; 其他自然地带, 按湖泊水面总面积排序, 依次为青南、藏南、柴达木、阿里、昆仑北翼、果洛纳曲、川西藏东和东喜马拉雅南翼。

4 结论

本研究针对MODIS MOD09Q1产品特征, 以改进的最大类间方差法为核心算法, 构建了一种结合湖泊水面缓冲区边界分析和逐个湖泊确定分割阈值的湖泊水面信息提取方法, 并将该方法成功地应用于青藏高原2000— 2012年湖泊水面时空序列数据集的提取, 部分解决了高原区长期以来没有时空过程连续湖泊水面数据集的问题。方法具有以下优点: 一是能有效利用相邻时间数据恢复云雾及其阴影覆盖区的水面分布信息; 二是以多年最大湖泊边界数据为基础生成的计算缓冲区即能将所有湖泊纳入计算范围, 又能尽可能消除其他地物对水体边界提取的影响; 三是逐湖泊自动确定分割阈值的方式能充分反映不同区域水陆边界像元的光谱差异, 提高最终的边界提取精度。文章中精度评价结果表明, 该方法提取的青藏高原区湖泊水面面积结果, 无论与研究中基于Landsat TM影像得到的133个样本湖泊水面面积结果, 还是其他研究人员利用不同卫星遥感提取的结果相比, 均具有非常高的一致性。此外, 该方法虽然是针对青藏高原湖泊水面时空连续数据集提取需求提出的, 但方法的设计思路具有普适性, 如利用邻近影像差异恢复云雾及其阴影覆盖区域数据、通过缓冲区选择减少外部干扰和减少运算量、利用改进的最大类间方差法进行全自动分割阈值确定等均可以应用到其他地物的遥感提取过程中。

青藏高原过去的湖泊变化研究多依赖气象和水文观测站数据, 一般通过对湖泊所在流域降雨、气温、上游来水、冰川厚度及湖泊水位等的时间变化过程及相互作用关系分析来获取湖泊面积或水量变化信息。这种基于定位观测数据的方法虽然比较可靠, 但呈点状分布的数据无法有效刻画湖泊的空间变化特征。此外, 因这种方法成本高、费时费力, 目前整个高原区只有少数几个典型湖泊建有监测站点, 影响了人们对高原区湖泊的整体变化规律的认识。本研究提取的高原区2000— 2012年每8 d为1期的面积大于1 km²湖泊水面时空过程数据集为开展高原区近10多年来湖泊变化分析提供了可靠的基础数据。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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[13]	李晓东, 肖建设, 李凤霞, 等. 基于EOS/MODIS数据的近10 a青海湖遥感监测[J]. 自然资源学报, 2012, 22(11): 1962-1970. Li X D, Xiao J S, Li F X, et al. Remote sensing monitoring of the Qinghai Lake based on EOS/MODIS data in recent 10 years[J]. Journal of Natural Resources, 2012, 22(11): 1962-1970. [本文引用:1]
[14]	李景刚, 李纪人, 黄诗峰, 等. Terra/MODIS时间序列数据在湖泊水域面积动态监测中的应用研究——以洞庭湖地区为例[J]. 自然资源学报, 2009, 24(5): 923-933. Li J G, Li J R, Huang S F, et al. Application of Terra/MODIS time series data in dynamic monitoring of lake water area variations: A case study in Dongting Lake region, China[J]. Journal of Natural Resources, 2009, 24(5): 923-933. [本文引用:1]
[15]	郑度. 青藏高原自然地域系统研究[J]. 中国科学(D辑), 1996, 26(4): 336-341. Zheng D. The system of physico-geographical regions of the Qinghai-Xizang(Tibet) Plateau[J]. Science in China(Series D), 1996, 39(4): 410-417. [本文引用:1]
[16]	Lu S L, Wu B F, Yan N N, et al. Water body mapping method with HJ-1A/B satellite imagery[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2011, 13(3): 428-434. [本文引用:1]
[17]	徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究[J]. 遥感学报, 2005, 9(5): 589-595. Xu H Q. A study on information extraction of water body with the modified normalized difference water index(MNDWI)[J]. Journal of Remote Sensing, 2005, 9(5): 589-595. [本文引用:1]
[18]	Zhang B, Wu Y H, Zhu L P, et al. Estimation and trend detection of water storage at Nam Co Lake, central Tibetan Plateau[J]. Journal of Hydrology, 2011, 405(1/2): 161-170. [本文引用:1]
[19]	万玮, 肖鹏峰, 冯学智, 等. 卫星遥感监测近30年来青藏高原湖泊变化[J]. 科学通报, 2014, 59(8): 701-714. Wan W, Xiao P F, Feng X Z, et al. Monitoring lake changes of Qinghai-Tibetan Plateau over the past 30 years using satellite remote sensing data[J]. Chinese Science Bulletin, 2014, 59(10): 1021-1035. [本文引用:1]

1998

0.0

... 0 引言青藏高原分布着全球海拔高、数量多、面积大的高原湖泊群^[1] ...

2011

0.0

... 全国第二次湖泊调查成果表明^[2],青藏高原1 ...

2011

0.0

李均力, 盛永伟, 骆剑承, 等. 青藏高原内陆湖泊变化的遥感制图[J]. 湖泊科学, 2011, 23(3): 311-320.

Li J

, Sheng Y

, Luo J

, et al. Remotely sensed mapping of inland lake area changes in the Tibetan Plateau[J]. Journal of Lake Sciences, 2011, 23(3): 311-320.

青藏高原上的内陆湖泊群是气候变化的敏感指示器,获取近几十年来湖泊变化的动态信息对研究区域气候及环境变化具有重要的意义.本文讨论了多时相遥感湖泊变化研究中的几个关键问题--湖泊变化季节性因素、湖泊变化信息的提取以及大区域湖泊变化的分析方法,并利用Landsat长时间序列遥感数据,制作青藏高原1970s,1990s,2000s和2009年四个时段的湖泊分布图及其湖泊变化图,分析三十多年来内陆封闭流域内湖泊变化的时空特征,研究结果表明,Landsat MSS/TM/ETM+多时相数据在对0.1km2 以上湖泊进行变化分析时能取得较好的结果.湖泊在一年之内最稳定的时段为9-12月,其最大湖泊面积变化率不超过2%.从湖泊变化的时间过程来看,湖泊总面积在1970s-1990s呈萎缩趋势,在1990s-2009年剧烈扩张,1970s-2009年全时段湖泊总面积增长27.3%.从空间分布来看,湖泊变化具有明显的区域分布特性,藏北羌墉高原区湖泊出现先萎缩后扩张的变化,色林错及周边区域湖泊处于持续扩张的状态.而冈底斯山北麓的高山深谷湖泊则在近三十多年来保持相对稳定的状态.

... 这些湖泊多处于自然状态,受人类活动影响较小,它们的萎缩或扩张能够真实地反映区域气候与环境的变化状况,是全球气候变化的敏感指示器^[3,4] ...

2014

0.0

... 这些湖泊多处于自然状态,受人类活动影响较小,它们的萎缩或扩张能够真实地反映区域气候与环境的变化状况,是全球气候变化的敏感指示器^[3,4] ...

2005

0.0

吴绍洪, 尹云鹤, 郑度, 等. 青藏高原近30年气候变化趋势[J]. 地理学报, 2005, 60(1): 3-11.

Wu S

, Yin Y

, Zheng

, et al. Climate changes in the Tibetan Plateau during the last three decades[J]. Acta Geographica Sinica, 2005, 60(1): 3-11.

The Tibetan Plateau is one of the best places to study global climate change. Aridity or humidity status of land surface is an important outcome that has close relations with a set of climatic factors such as precipitation, temperature, solar radiation, relative humidity and wind, but the relationship between them is complicated. This paper calculated potential evapotranspiration by applying Penman-Monteith model which was recommended by FAO in 1998, and aridity index by Vyshotskii model to indicate aridity or humidity status of the Tibetan Plateau during the period 1971-2000. Then it analyzed the changing trends of observed climatic factors (temperature and precipitation) and calculated factors (potential evapotranspiration and aridity index), and showed the spatial distribution of aridity/humidity status over the Tibetan Plateau during the period 1971-2000. Trends calculated by linear regression were tested through Mann-Kendall test. Results of 77 meteorological stations on the Tibetan Plateau showed that the main trends of climate change are temperature rise and precipitation increase; potential evapotranspiration decrease and most of the areas was ascending to more humid status. Results suggested that aridity or humidity status cannot be presented only with precipitation.

1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China; 2. Institute of Tibetan Plateau Research, CAS, Beijing 100085, China; 3. Graduate School of the Chnese Academy of Sciences, Beijing 100039, China

以1971~2000年青藏高原77个气象台站的观测数据 (最低、最高气温,日照时数,相对湿度,风速和降水量) 为基础,应用1998年FAO推荐的Penman-Monteith模型,并根据我国实际状况对其辐射项进行修正,模拟了青藏高原1971~2000年的最大可能蒸散,并由Vyshotskii模型转换为干燥度,力求说明近30年青藏高原的气候变化趋势,以及干湿状况的空间分布。应用线性回归法计算变化趋势,并用Mann-Kendall方法进行趋势检验。结果表明：青藏高原近30年气候变化的总体特征是气温呈上升趋势,降水呈增加趋势,最大可能蒸散呈降低趋势,大多数地区的干湿状况有由干向湿发展的趋势。气候因子与地表干湿状况间并不是线性关系,存在很大的不确定性。

... 近30 a来青藏高原气温呈上升趋势,高原内部和周边区域降水分别呈增加和减少趋势,而风速、太阳辐射、感热和潜热通量均呈减少趋势^[5,6],对高原区湖泊水量产生了重大影响 ...

2011

0.0

2010

0.0

朱立平, 谢曼平, 吴艳红. 西藏纳木错1971—2004年湖泊面积变化及其原因的定量分析[J]. 科学通报, 2010, 55(18): 1789-1798.

Zhu L

, Xie M

, Wu Y

Quantitative analysis of lake area variations and the influence factors from 1971 to 2004 in the Nam Co Basin of the Tibetan Plateau[J]. Chinese Science Bulletin, 2010, 55(13): 1294-1303.

利用1970年航测地形图、1991和2004年二期影像数据、1971~2004年纳木错流域附近气象站点气象资料以及纳木错实测水深数据, 综合运用遥感、GIS技术、空间分析、统计分析等方法, 定量分析了近34年来纳木错湖面面积和水量的变化情况, 并从气象要素和水量平衡两方面对其变化原因进行了探讨. 结果表明, 1971~2004年期间, 湖面面积从1920 km 2 增加到2015.38 km 2 , 增加速率为2.37 km 2 ?a –1 ; 湖泊水量从783.23×108 m 3 增加到863.77×108 m 3 , 平均增加速率为2.37×108 m 3 ?a –1 . 其中, 湖面面积和水量在1992~2004年的增加速率(4.01 km 2 ?a –1 和3.61×108 m 3 ?a –1 )均明显大于其在1971~1991年的增加速率(2.06 km 2 ?a –1 和1.60×108 m 3 ?a –1 ). 气象要素变化分析表明, 纳木错流域气温升高引起的冰川融水增加、流域降水量增长、湖面蒸发量减小共同构成了湖泊水量增加的原因. 从湖泊水量平衡来分析, 两个研究时段内, 湖面降水与陆面降水产生的径流补给分别占湖泊总补给量的63%和61.91%, 而冰川融水补给仅占总补给量的8.55%和11.48%, 显示降水是构成湖泊补给的主要来源; 从湖泊水量增加的原因来分析, 降水增加及其产生的径流对湖泊总补给增量的贡献率占46.67%, 而冰川融水增加对湖泊总补给增量的贡献率则高达52.86%. 湖泊蒸发与水量增加的比例显示, 湖泊总补给增量的95.71%贡献给湖泊水量的增加, 因此, 冰川融水增加在近期湖泊水量增加的比例占到50.6%左右, 显示气候变暖引起的冰川融水增加是引起近年纳木错湖面迅速扩张的主要原因.

... 近年来,很多学者试图利用早期地形图、Landsat系列和CBERS存档卫星遥感数据来解决这一问题^{[7,8,9,10,11,12]} ...

... 然而,受同一区域时空分辨率一致的可用卫星遥感数据源有限的影响,大部分研究只考虑了高原特定区域湖泊的变化^[7,8,9,10],或者研究时间间隔较长 ...

2010

0.0

边多, 边巴次仁, 拉巴, 等. 1975—2008年西藏色林错湖面变化对气候变化的响应[J]. 地理学报, 2010, 65(3): 313-319.

Bian

, Bian B C R, La B, et al. The response of water level of Selin Co to climate change during 1975-2008[J]. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(3): 313-319.

An analysis is made about the response of Selin Co lake area change to climate change, based on RS, GIS and modern climate statistical methods with the aid of TM and CBERS remote sensing data from 1980-2008 as well as temperature, precipitation, the amount of evaporation, the biggest depth of frozen soil from 1975-2008 at the stations such as Shenzha, Bange and Anduo etc. Based on the digitized 1:100,000 topographic map in 1975 and through analyses of remote sensing data after the 1980s, it is found that water levels of Selin Co, Co'e and Yagen Co lakes present a distinct expanding trend in the past 30 years. In 2008, the water level areas of the above three lakes are 2196.23 km2, 279.24 km 2 , 103.07 km 2 , and they increase by 574.46 km2, 11.59 km2 and 68.13 km2 respectively compared to 1975. Moreover, Selin Co expands at a rate of 20%, with an average of 420 km2/10a, thus it has become the largest salty inland lake, exceeding the area of Nam Co lake in Tibet during the period 1999-2008. The main reasons for lake area expansion is the increase in snow/ice meting water under the background of global warming, followed by the increase of precipitation, decrease of the evaporation and degradation of permafrost.

Tibet Institute of Plateau Atmospheric and Environmental Science Research, Lhasa 850001, China

根据1975 年地形图、80 年代至2008 年的TM、CBERS 卫星遥感资料和近34 年(1975-2008 年) 的气温、降水量、蒸发量、最大冻土深度等气候资料分析得出，西藏那曲地区西部的色林错及其周围的错鄂、雅根错的面积在近30 年来呈较显著的扩大趋势，到2008 年面积分别为2196.23 km2、279.24 km 2 、103.07 km 2 ，与1975 年分别增长了574.46 km 2 、11.59 km2和68.13 km 2 ，增长速度分别为35.4%、4.3%和195%。色林错从1999-2008 年湖面扩大速度为20%，平均上涨了420 km 2 /10a，已超过纳木错面积，成为西藏第一大咸水湖。冰雪融水量的增加是湖泊上涨的根本原因，其次与降水量的增加和蒸发量的减少、冻土退化等暖湿化的气候变化存在很大关系。

... 近年来,很多学者试图利用早期地形图、Landsat系列和CBERS存档卫星遥感数据来解决这一问题^{[7,8,9,10,11,12]} ...

... 然而,受同一区域时空分辨率一致的可用卫星遥感数据源有限的影响,大部分研究只考虑了高原特定区域湖泊的变化^[7,8,9,10],或者研究时间间隔较长 ...

2010

0.0

... 近年来,很多学者试图利用早期地形图、Landsat系列和CBERS存档卫星遥感数据来解决这一问题^{[7,8,9,10,11,12]} ...

... 然而,受同一区域时空分辨率一致的可用卫星遥感数据源有限的影响,大部分研究只考虑了高原特定区域湖泊的变化^[7,8,9,10],或者研究时间间隔较长 ...

... 而本文结果与边多等^[9]年基于Landsat TM和CBERS影像提取的2000#cod#x02014 ...

2012

0.0

黄卫东, 廖静娟, 沈国状. 近40年西藏那曲南部湖泊变化及其成因探讨[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(3): 122-128. doi: DOI: 106046/gtzyyg. 2012. 03. 22.

Huang W

, Liao J

, Shen G

Lake change in past 40 years in the southern Nagqu District of Tibet and analysis of its driving forces[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2012, 24(3): 122-128. doi: DOI:10.6046/gtzyyg.2012.03.22.

This study was based on remote sensing images and DEM of SRTM. Areas of twelve lakes in southern Nagqu district in the period of 1970-2010 were derived by visual interpretation, and levels of nine lakes in the period of 1990-2010 were calculated using lake area data and DEM. Then the change regulations of precipitation, temperature, evaporation, frozen ground, glacier and snow line in this region were analyzed. Correlation analysis between the lake area and the climate change was performed, and the causes of lake change were studied on the basis of a simple hydrological model. According to the results, all lake areas increased during the last 40 years except for Gyaring Co, and the lake area expansion notably happened during 2000-2010, with the total increased area of all 12 lakes in this decade being 743.88 km 2 , which accounted for about 63.95% of all the increased area in the past 40 years; in addition, the levels of the nine lakes tended to rise too. The main reasons for lake change are attributed to the melting of snow cover, glaciers and frozen grounds and the increasing of precipitation caused by climate warming in the past 45 years. Besides, the decreasing evaporation is also a reason for lake expansion.

1. Center for Earth Observation and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China; 2. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

以遥感图像、SRTM的DEM数据为数据源,通过人工目视解译的方法提取并计算了1970—2010年那曲南部地区12个湖泊面积,并结合DEM数据计算其中9个湖泊1990—2010年间水位变化情况; 然后分析该地区降水量、气温、最大潜在蒸发量、冻土、冰川雪线的变化规律; 计算湖泊变化与气候变化之间的相关性,并以简单的水文模型分析了湖泊变化的原因。结果显示: 12个湖泊中除了格仁错面积减少以外,其他湖泊面积在40 a间都处在增长状态,其中湖泊面积增长主要发生在2000—2010年,这期间12个湖泊增长总面积达743.88 km 2 ,占40 a总增长面积的63.95%; 9个湖泊的水位也呈上升趋势。造成这些湖泊面积增长的主要原因是近45 a气温上升造成的冰雪、冻土融化,降水量增加,而且该地区蒸发量呈减少趋势。

... 近年来,很多学者试图利用早期地形图、Landsat系列和CBERS存档卫星遥感数据来解决这一问题^{[7,8,9,10,11,12]} ...

... 然而,受同一区域时空分辨率一致的可用卫星遥感数据源有限的影响,大部分研究只考虑了高原特定区域湖泊的变化^[7,8,9,10],或者研究时间间隔较长 ...

2013

0.0

... 近年来,很多学者试图利用早期地形图、Landsat系列和CBERS存档卫星遥感数据来解决这一问题^{[7,8,9,10,11,12]} ...

... 虽然,Song等^[11]和Lei等^[12]将研究目标定位到了整个高原区,但分析的重点分别为面积大于10 km²和大于20 km²的湖泊,而且分析时间尺度为10 a左右 ...

2014

0.0

... 近年来,很多学者试图利用早期地形图、Landsat系列和CBERS存档卫星遥感数据来解决这一问题^{[7,8,9,10,11,12]} ...

... 虽然,Song等^[11]和Lei等^[12]将研究目标定位到了整个高原区,但分析的重点分别为面积大于10 km²和大于20 km²的湖泊,而且分析时间尺度为10 a左右 ...

2012

0.0

... 与李晓东等^[13]基于MODIS 250 m提取的青海湖2001#cod#x02014 ...

2009

0.0

李景刚, 李纪人, 黄诗峰, 等. Terra/MODIS时间序列数据在湖泊水域面积动态监测中的应用研究——以洞庭湖地区为例[J]. 自然资源学报, 2009, 24(5): 923-933.

Li J

, Li J

, Huang S

, et al. Application of Terra/MODIS time series data in dynamic monitoring of lake water area variations: A case study in Dongting Lake region, China[J]. Journal of Natural Resources, 2009, 24(5): 923-933.

论文利用2005年Terra/MODIS卫星8天合成的250m地表反射率数据（MODIS Terra Surface Reflectance 8-Day L3 Global 250 m: MOD09Q1）构建的时间序列数据集，通过计算NDVI指数，结合典型地物的谱间特征，并借助SRTM数字高程数据，采用多源信息提取的方法对洞庭湖地区2005年水域面积变化进行了动态监测。结合Terra/MODIS数据特点，提出了全年最大淹没时间指数的概念，并通过对该指数的构建，完成了对洞庭湖地区重点水域淹没风险评价。结果表明：①文中提出的基于Terra/MODIS MOD09Q1数据的多源信息水体提取方法，通过更高空间分辨率ENVISAT/ASAR数据以及水文测站水位数据的检验表明，是切实可行的；②2005年洞庭湖地区水域面积变化特征总体表现为，在11~4月份期间较小，而在5~10月份期间较大。其中，4月份最小，9月份最大，两者相差了几乎1.5倍，受地区季节性降雨的年内分布规律及长江主汛期的影响显著；③通过全年最大淹没时间指数的计算发现，占研究区总面积84.13%的年内持久陆地和持久水域区域，基本上没有防洪压力，而剩余的15.87%的年内变化水域，由于潜在淹没风险的存在，则需要抗洪防险部门进行重点防控；④文中有关多源信息水面提取方法的实现以及全年最大淹没时间指数概念的提出，为今后更深入地探讨三峡工程建成运营对洞庭湖地区水域变化以及江湖关系的影响奠定基础。

... 本研究以MODIS MOD09Q1产品为数据源,通过引入改进的最大类间方差法^[14],构建了一种简单、高效、精准的湖泊水面遥感提取方法,提取了2000#cod#x02014 ...

1996

0.0

... 根据温度条件、水分状况和地形的差异,高原区被划分成果洛那曲高寒灌丛草甸、青南高寒草甸草原、羌塘高寒草原、昆仑高寒荒漠、川西藏东山地针叶林、藏南山地灌丛草原、青东祁连山地草原、阿里山地半荒漠-荒漠、柴达木山地荒漠、昆仑北翼山地荒漠和东喜马拉雅南翼山地常绿阔叶林等11个自然地带^[15] ...

2011

0.0

... 为边界阈值去除影像上的山体阴影信息^[16],即只保留坡度小于10#cod#x000b0 ...

2005

0.0

徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究[J]. 遥感学报, 2005, 9(5): 589-595.

Xu H

A study on information extraction of water body with the modified normalized difference water index(MNDWI)[J]. Journal of Remote Sensing, 2005, 9(5): 589-595.

A modified normalized difference water index(MNDWI) has been proposed in this paper based on the normalized difference water index(NDWI) of Mcfeeters (1966), which uses MIR(TM5) instead of NIR(TM4) to construct the MNDWI. The MNDWI has been tested in the ocean, lake and river areas with the background of built-up lands and/or vegetated lands, and with both clean and polluted water bodies using Landsat TM/ETM imagery. This reveals that the MNDWI can significantly enhance the water information, especially in the area mainly with built-up land as background. The MNDWI can depress the built-up land information effectively while highlighting water information, and accurately extract the water body information from the study areas. While the enhanced water information using the NDWI always has been mixed with built-up land noise and the area of a water body extracted based on the index is thus overestimated. Therefore, the NDWI is not suitable for enhancing and extracting water information in built-up land-dominated areas. Furthermore, the MNDWI can reveal subtle features of water more efficiently than the NDWI or other visible spectral bands do due largely to its wider dynamic data range. The application of the MNDWI in the Xiamen image has achieved an excellent result. The MNDWI image successfully reveals significant non-point pollution of the water surrounding the Xiamen Island due to agricultural activities. In addition, taking the advantage of the ratio computation, the MNDWI can remove shadow noise from water information without using sophisticated procedures, which is otherwise difficult to be removed.

在对M cfeeters提出的归一化差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(M odified NDWI),并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体。NDWI指数影像因往往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大。实验还发现MNDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化。另外,MNDWI可以很容易地区分阴影和水体,解决了水体提取中难于消除阴影的难题。

... 先利用增强型水体指数MNDWI^[17]提取覆盖高原区湖泊水体较多区域的7景影像上的水面分布数据,然后以此为基础,评价对应日期MOD09Q1数据8 d合成影像上提取的湖泊水面精度,结果如表2所示 ...

2011

0.0

... 其中,与Zhang等^[18]在纳木错湖利用Landsat TM和HJ-CCD影像获得的2009年5月19日、6月25日、8月30日、10月17日、11月8日和12月4日等日期的监测结果相比,精度差都小于1%(表3) ...

2014

0.0

万玮, 肖鹏峰, 冯学智, 等. 卫星遥感监测近30年来青藏高原湖泊变化[J]. 科学通报, 2014, 59(8): 701-714.

Wan

, Xiao P

, Feng X

, et al. Monitoring lake changes of Qinghai-Tibetan Plateau over the past 30 years using satellite remote sensing data[J]. Chinese Science Bulletin, 2014, 59(10): 1021-1035.

湖泊是揭示全球气候变化与区域响应的重要信息载体. 以青海省、西藏自治区2005~2006年的408景CBERS CCD影像和5景Landsat ETM+影像为主要数据源，在1975年前后的1177幅1：10万地形图和82幅1：5万地形图的支持下，完成青藏高原1 km 2 以上湖泊的卫星遥感调查，并将其结果与20世纪60~80年代第一次全国湖泊调查进行比较，对青藏高原湖泊数量、面积、空间分布的变化情况进行分析. 确定截至2005~2006年，青藏高原共有1 km 2 以上湖泊1055个，占同期全国湖泊总数量的30%以上，其中青海省222个，西藏自治区833个；青藏高原湖泊总面积为41831.72 km 2 ，占全国湖泊总面积的50%以上. 发现面积大于1 km 2 的新生湖泊共30个，原面积大于1 km 2 的湖泊消失5个. 13个面积大于500 km 2 的大湖中，羊卓雍错在调查期内萎缩严重且目前仍在继续萎缩；青海湖在调查期内总体呈萎缩状态，但另有研究表明自2004年后呈扩张趋势. 色林错、纳木错和赤布张错的面积也有较大的扩张. 新生湖泊按照成因可归纳为河道扩展、沼泽转化等6种类型，消亡湖泊则多是由于自然条件变化导致的干涸. 在3个典型的气候与生态环境敏感区中，那曲地区和可可西里地区的湖泊总体呈扩张趋势，而黄河源区的湖泊则总体呈萎缩状态. 区域湖泊变化特征是近几十年来青藏高原气候变化导致的温度升高、冰川融化、冻土消融、雪线退缩等现象的显著响应. 调查和分析结论可为青藏高原湖泊变化及其对气候波动的响应等研究提供参考.

... 2006 年CBERS和Landsat ETM⁺遥感影像开展的第二次全国湖泊调查结果^[19]相比,其中面积大于1 km²的湖泊总数量少11个,总面积小1 983 km²,面积误差为4 ...