基于ESTARFM的内陆湖泊遥感动态变化监测

图1 研究区位置及影像

Fig.1 Location and image of research area

2.2 数据源及预处理

2.2.1 数据源

研究所用的遥感影像数据有Landsat TM,ETM+,OLI和MOD09GA,其中,Landsat数据部分下载于美国地质调查局网站(http://glovis.usgs.goc/),部分下载于地理空间数据云(http://www. gscloud.cn/),MOD09GA数据均下载于美国地质调查局网站。所采用的Landsat数据空间分辨率为30 m,回访周期16 d,MOD09GA则是MODIS数据的500 m地表反射率每日产品。

为减少季节性差异导致的湖泊面积不同的影响,本文选取了覆盖研究区的1987—2018年间10月份的遥感影像。其中,可直接获得的10月的Landsat数据24幅(表1),需要预测的10月数据如表2所示,其中利用2007年10月的数据进行基于ESTARFM算法所得的融合影像在水体提取方面的可行性测试。

表1 1987—2018年可直接获取的10月的Landsat数据列表

Tab.1 List of availble Landsat data in October from 1987 to 2018

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

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表2 2000年以后需要预测的10月数据列表

Tab.2 List of data needed to predict in October after 2000

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

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2.2.2 数据预处理

所有获取的Landsat和MOD09GA数据质量较好,云覆盖率基本小于10%。利用ENVI 5.3软件对Landsat数据进行预处理,首先对其进行辐射定标,再通过其中的FLAASH模块进行大气校正,最后,基于地形数据采用二次多项式进行几何精纠正。MODIS数据的预处理过程为: 首先利用MRT工具将MODIS 500 m空间分辨率地表反射率每日产品(MOD09GA)重投影至UTM-WGS84坐标系,并转换成GeoTIFF格式,同时采用最邻近法重采样至30 m空间分辨率; 最后,将其与Landsat数据进行精确配准。

2.3 缺失数据填补

本文以预测模拟2007年10月23日的影像为例, 利用2007年9月21日和2007年11月8日的MODIS(图2(a)和(c))和 Landsat(图2(d)和(e))影像作为输入影像对,并根据2007年10月23日的MODIS影像(图2(b))预测重构空间分辨率为30 m的遥感影像,并与2007年10月23日所获得的Landsat影像进行对比分析,以此证明基于ESTARFM算法所得的融合影像在水体提取方面的准确性和可行性。为避免无关区域造成的计算冗余,根据所研究湖泊的大小,本文在原始影像上裁剪出一块13.5 km×13.5 km的区域作为输入影像,并将搜索窗口大小设置为150 m×150 m(即5像元×5像元)。由于所设置的搜索窗口较小,故在原模型的基础上,更改了转换系数的计算方法,即直接利用窗口内所有高低空间分辨率的相似像元进行线性回归,而非每个低空间分辨率像元计算一个转换系数。图3为2007年10月23日MODIS和Landsat影像以及ESTARFM模型融合的影像。根据图3可以发现,经过ESTARFM模型进行融合所得的影像实现了将MODIS影像的空间分辨率从500 m升到30 m,且与真实的Landsat影像基本一致,同时对Landsat影像上云层遮盖的区域进行了清晰还原,通过目视观察可发现其基本上保留了原有的光谱信息。

图2

图2 ESTARFM模型输入数据

Fig.2 ESTARFM input data

图3

图3 ESTARFM模型融合结果对比

Fig.3 Comparison of the fusion result by ESTARFM

图4为ESTARFM融合结果与Landsat数据计算的水体指数对比,可以看出利用ESTARFM模型融合结果和Landsat影像计算的水体指数MNDWI和EWI从目视观察来看,几乎毫无区别。在整张影像上随机选取10 000个点进行相关性分析,其相关系数分别为0.954 9和0.947 2,高度相关。因此,利用ESTARFM模型处理所得的融合影像可以用于水体提取。

图4-1

图4-1 ESTARFM融合结果与Landsat数据计算的水体指数对比

Fig.4-1 Comparison of the water index caculated by ESTARFM and Landsat

图4-2

图4-2 ESTARFM融合结果与Landsat数据计算的水体指数对比

Fig.4-2 Comparison of the water index caculated by ESTARFM and Landsat

2.4 长时间湖泊水体动态变化监测

基于ESTARFM算法,插补了4期影像(2001年、2012年、2013年、2016年),最终获得1987—2018年间内蒙古红碱淖时序遥感影像28幅,综合利用MNDWI和EWI构建湖泊提取模型,并通过直方图分析,选取合适的阈值,从而实现水体提取。图5是1987—2018年间10月红碱淖面积变化折线图,其中虚线表示的是加入了ESTARFM融合影像的长时间湖泊水体动态变化情况,实线则表示的是仅有Landsat数据的变化情况。由图5可以看出,加入了ESTARFM融合生成的影像,弥补了Landsat数据在时间分辨率上的缺失和不足,且更加精细地反映出了红碱淖面积变化情况。通过已有的Landsat影像,可以看出在2000—2002年间,红碱淖面积呈现出缩小的状况,但通过融合的影像数据可以进一步发现,在2000年至2001年,红碱淖面积呈现缩小,而2001—2002年湖泊面积基本无太大变化。

图5

图5 1987—2018年10月红碱淖湖泊面积变化

Fig.5 Change of area of Hongjiannao Lake in October 1987—2018

由图5可看出,红碱淖在1987—2018年期间具有明显的萎缩状态。近30 a间,湖泊面积缩减了近17 km²,减幅约32%,且湖面变化呈现出稳定—持续萎缩—增长3个阶段: 1987—1997年为稳定阶段,红碱淖的面积始终维持在52 km²左右,变化幅度细微,基本可忽略,该阶段湖泊基本无太大变化,但红碱淖北部已显现出萎缩的趋势; 1997—2015年为持续萎缩阶段,从表3可以看到红碱淖的面积在逐年减少,在1997年为52.719 3 km²,到2015年已缩减为29.859 3 km²,湖泊面积减少了22.86 km²,减幅达43%,平均每年减少约1.27 km²。由图6可看出,在此期间,红碱淖北部岸线向内收缩了2.7 km,西部向内收缩了1.53 km,东南部向内收缩了1.885 km,其余地区也产生了不同程度的小幅度萎缩。2015年之后,红碱淖面积呈现出了增长的趋势,截至2018年,红碱淖面积已达35.496 km²,相比2015年,增加了约5 km²。红碱淖扩张的区域主要集中于北部、西部以及东南部,与其萎缩严重的区域一致。

表3 红碱淖1987—2018年间湖泊面积统计

Tab.3 Area statistics of Hongjiannao Lake from 1987 to 2018(km²)

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

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图6

图6 1987—2018年红碱淖空间分布及变化

Fig.6 Spatial distributions and change of Hongjiannao Lake from 1987 to 2018

3 结论与不足

本文利用MATLAB语言完成了对遥感时空融合算法ESTARFM的实现,对MODIS和Landsat数据进行了时空融合,获得了时序的Landsat数据,并结合MNDWI和EWI这2种水体指数模型对水体面积和岸线进行了提取。研究结果表明:

1)利用ESTARFM算法可有效解决影像缺失和不足的问题,不但可以提高影像的空间分辨率,也可基本上维持影像原有的光谱信息。

2)ESTARFM模型融合获得的影像可以很好地用于水体提取,其水体指数与真实Landsat影像的水体指数的相关系数可达0.95。利用ESTARFM算法获得的融合影像加入已有的Landsat数据中进行长时间湖泊水体遥感动态变化监测,很好地弥补了缺失影像,且能更精确地反映出水体变化细节,为后续的分析研究提供了数据支持。但该方法对影像要求较高,这一点仍需进行改进研究。

3)1987—2018年间红碱淖水体面总体呈现出萎缩状态,湖面面积缩减了约17 km²,减幅高达32%,且水域面积变化经历了稳定期(1987—1997年)、持续萎缩期(1998—2015年)以及增长期(2015—2018年)3个阶段。稳定期阶段,红碱淖湖泊面积保持在52 km²左右,无太大波动; 持续萎缩期阶段,红碱淖湖泊面积以平均每年约1.27 km²的速率持续减少,共减少了22.86 km²,减幅达43%; 而在增长期阶段,红碱淖面积自1987年起首次实现3 a连续增长,相比2015年,2018年面积增长了约5 km²。但目前增长期时间太短,仍需进行持续的监测以便做更深入的分析研究。

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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。

H Q

A study on information extraction of waterbody with the modified normalized difference water index(MNDWI)

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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.

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利用GIMMS NDVI、SPOT VGT两种归一化植被指数(NDVI)数据和气候资料对红碱淖地区植被覆盖变化、气候变化进行了研究, 从气候变化和人类活动的角度分析了植被覆盖变化的原因。结果表明,1957—2007年期间红碱淖地区温度上升趋势显著，降水经历了由少许的增加转向减少的过程,进入了一个相对干旱气候态。1982—2007年期间红碱淖地区植被覆盖变化趋势是在波动中逐渐增加，大致经历了4个阶段：①1982—1988年植被覆盖持续增加；②1989—1998年小幅波动，相对稳定；③1999年植被覆盖迅速下降，1999—2001年维持较低值；④2002年快速增加到较高水平，2007年达最大值。气候变暖使春季生长季节提前、秋季生长期延长。春季的降水量对春季的植被覆盖影响明显，春夏之交降水量对NDVI的影响存在一个月的滞后现象。生长季的降水量变化趋势与植被覆盖的变化趋势相一致。夏季温度上升加速了地表蒸散发过程，同时降水具有减少的趋势，干旱对植被生长有抑制作用，夏季的植被覆盖却在显著增加。]]>

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Hongjian Nur Lake is the biggest desert freshwater lake in China, and it also is the biggest propagation region and habitat of Larus relictus in the world. Inter-annual variation of vegetation coverage and its relationship with climate change in the region were examined by using the monthly GIMMS (Global Inventory Modeling and Mapping Studies) and SPOT VEGETATION NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) data and local meteorological records. The results showed that the increasing trend of annual mean temperature was notable in 1957—2007, and the trend of rainfall underwent a variation from slightly increasing to decreasing. Vegetation coverage of the region was generally improved in 1982—2007 with fluctuations including four phases of (1) persistently increasing in 1982 1988, (2) relatively stable in 1989—1998, (3) relatively low in 1999—2001, and (4) rapidly increasing in 2003—2007. The growth season in spring was advanced, and that in autumn was prolonged because of climate warming. The spring NDVI showed positive correlation with the spring precipitation. The monthly precipitation was of a deferred effect on monthly NDVI in spring and summer. The NDVI trend was same as the precipitation trend in growth season. In summer, the transpiration was speeded up by climate warming, and the rainfall decreased, but the vegetation coverage evidently increased. These implied that the project of replacing farmland with meadow and forest was the important reason of vegetation coverage increasing. Vegetation coverage change was affected by synthesis of climate change and human activities.]]>

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红碱淖位于陕北风沙区,是我国沙漠中最大的淡水湖,对当地生态环境保护具有重要作用。论文通过对陕北红碱淖湖泊的考察和调研,调查分析了湖泊近年来的变化趋势和流域的生态环境现状。在流域水资源开发利用分析和耗水计算基础上,初步定量评价了湖泊变化的主要影响因素。计算结果表明,红碱淖近年的萎缩主要是由于当地气候持续干旱的影响,目前该湖泊仍处于负均衡状态。根据湖泊对于当地生态环境的重要性,确定了湖泊保护的最小目标和适宜目标,根据水量平衡计算,确定了最小和适宜的生态需水量。通过对流域社会经济用水和生态建设用水研究,提出了湖泊保护的对策建议。

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DOI:10.11849/zrzyxb.2003.03.007 URL [本文引用: 1]

The Hongjiannao Lake is an important wetland in northern Shaanxi.A field survey was conducted in2002to investigate the Lake including its formation,recent change,ecological im plications and impacts of human activities.Based on data and remote sensing information col-lected,water consumption was calculated to estimate water budget of the Lake and explore the rea sons causing lake shrinkage in recent years.The result shows that the Lake has shrunk by over30%in the last ten years and continuous drought in the interior watersheds is the main driv ing factor.According to the importance of the wetland in the local fishery and ecological pro-tection,the minimal and appropriate ecological water demand was estimated and related counter-measures were suggested to facilitate the wetland preservation.

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李登科, 卓静, 王钊.

人类活动和气候变化对红碱淖水面面积的影响

[J]. 冰川冻土, 2009,31(6):1110-1115.

红碱淖是我国面积最大的沙漠淡水湖泊，也是全世界最大的遗鸥繁殖与栖息地，对该地区水面面积变化进行动态监测分析具有重要意义. 利用TM、中巴资源卫星影像对红碱淖水面面积进行解译，结合前人的研究成果，对红碱淖水面面积的动态变化进行了模拟，分析了引起红碱淖水面面积急剧萎缩的原因. 结果表明：20世纪90年代以来红碱淖水面面积在大幅度萎缩，水位急剧下降. 红碱淖水面面积急剧萎缩是气候变化和人为影响因素综合作用的结果，可能的影响因素有气候变化、灌溉用水、生态环境建设、煤矿开采用水排水和水源地开采等5个方面，其中上游河流截流是主要原因. ]]>

D K

, Zhuo

, Wang

Effect of human activities and climate change on the water surface area of Hongjiannao

[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2009,31(6):1110-1115.

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杨立彬, 黄强, 武见, 等.

红碱淖湖泊面积变化影响因素及预测分析

[J]. 干旱区资源与环境, 2014,28(3):74-78.

Yang

L B

, Huang

, Wu

, et al.

Influencing factors and prediction analysis of lake area change of Hongjiannao

[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2014,28(3):74-78.