基于MODIS和GIS的洪水识别及淹没区土地利用信息的提取*

张宏群，范伟，荀尚培，杨元建

(1.安徽省气象科学研究所，安徽合肥230031;2.安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室，安徽合肥230031)

0 引言

洪水是当前国际国内经济建设和社会发展面临最严峻的问题之一。淮河流域是我国重要的农业生产区，由于地形及流域内众多的扇形支流，造成淮河流域成为我国七大江河中洪水灾害最频繁、灾情最严重的河流之一。淮河流域汛期降水集中而且变率大，极容易形成洪涝灾害，对当地的农业生产、人民生活和经济发展影响很大。因此，对淮河流域洪水进行监测，对于政府和有关部门科学调度沿淮行蓄洪区和制订抗灾救灾决策等具有重要意义［1－2］。

我国目前用于洪水监测的遥感资料有TM、SPOT、NOAA－AVHRR、SAR等。TM和SPOT影像具有多波段、多时相，分辨率适中(TM为30 m，SPOT为20 m)，可有效地获取地面覆盖信息和洪水信息，但时间分辨率较低(TM为16 d，SPOT为26 d)，扫描宽度较小(TM为185 km，SPOT为60 km)，且数据非免费接收，不易获得大范围的同步监测资料;NOAA卫星能昼夜获取信息，时间分辨率较高，可作为洪水动态监测的资料，但空间分辨率较低(1.1 km);利用机载侧视雷达系统SAR，分辨率达10 m，甚至3 m，但影像获取费用很高，飞行受天气影响大，在特大洪水应急中才使用。在单一监测平台下，洪水监测的遥感数据在空间、时间分辨率等方面存在一定的不足，制约了洪灾监测信息对决策的时效性。彭定志等［3］利用免费的、较高时空分辨率的MODIS数据，运用GIS技术，实现对不同土地利用类型的淹没情况的实时监测，为汛情的动态监测和评估提供迅速、直观、可靠的现状和变化信息;李纪人［4］认为GIS是洪涝灾害监测评估工作最主要的技术支撑之一，并介绍了GIS在洪涝灾害监测评估中的应用。

本文针对卫星遥感MODIS数据，首先介绍了基于MODIS的水体识别方法，其次针对淮河流域不同水域，应用GIS技术并结合阈值法，提取了MODIS卫星遥感的水体信息，最终准确得到安徽省沿淮县市洪水淹没区土地利用信息，从而为灾情评估提供重要依据。

1 研究区概况

以淮河流域安徽省沿淮12县市为研究区，该区位于淮河中游(115°16.25'～118°25.87'E;29°58.48'～32°6.88'N)。淮河流域地处中国南北气候带、高低纬度带和陆海交互作用带相复合的地区，致洪暴雨天气系统复杂，发生频繁，2007年淮河流域爆发了自1954年以来最强的洪水灾害。本文以此次洪灾为例，进行洪水识别及淹没区土地利用信息提取的方法研究。

2 资料来源和研究方法

2.1 资料来源

MODIS数据是美国国家航天局(NASA)免费提供的卫星遥感数据，其36个波段中2个波段分辨率是250 m，5个波段是500 m，其余29个波段是1 000 m。MODIS数据具有较高的时空分辨率，是当前洪水监测非常有效的遥感数据。安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室每天至少接收2幅包含全国的MODIS数据，为开展洪灾监测评估提供了优越的数据源和前提条件。土地利用数据从近年美国陆地卫星的ETM数据通过计算机自动识别和目视判读相结合的方法解译，具有一定的准确性和现势性。安徽省沿淮县市境界数据从国家1∶5万基础地理信息数据中提取。

2.2 研究方法

2.2.1 晴空和薄云下水体识别

洪涝灾害一般发生在晚春及夏季时分，地面的主要覆盖物是水体、植被和土壤。在MODIS的通道1(CH1，光谱范围:620～670 nm，分辨率500 m，下同)，植被具有低的反射率，而湿土壤与水体的反射率相近，也较低;在通道2(CH2，光谱范围:841～876 nm，分辨率500 m，下同)，植被和土壤等陆地地物类型具有较高的反射率，而水体的反射率较低［5］。故可采用CH2与CH1的比值增强方案，识别晴空下水体。

对于薄云覆盖下的水体识别，如在半透明云层(如:薄云)覆盖地区，卫星传感器所接收到的信息中包括来自云和云下地表的信息以及大气的路径辐射(来自大气中的除云之外的大气辐射)。对于MODIS数据来说，在CH1和CH2中云的反射特性相似，而路径辐射量也较少。在CH1中，水体反射值通常高于陆地，而CH2中陆地反射值大于水体。在CH2与CH1的比值图像中，水体为低值，植被等为高值，其直方图呈明显的双峰分布，并且两峰能拉得开，因此选取适当的阈值即可识别薄云下的水体［6－7］。

2.2.2 洪水淹没区土地利用信息的提取

洪水发生的季节获取的MODIS数据完全晴空的时次很少，大部分MODIS数据都不同程度地受到薄云的影响。应用上述简单而实用的水体识别方法——CH2/CH1比值方案，再结合GIS技术，针对淮河这一特定流域，不同水域选择不同的阈值，能有效地识别晴空和薄云干扰下的水体。本文选取洪水泄洪前，泄洪期和退水期3个时相的MODIS数据进行水体识别。具体地，首先在ArcGIS中把3时相的MODIS数据转换成GIS栅格数据，然后进行严格的配准，在CH2与CH1比值方案的基础上结合阈值法识别水体。其次，将识别水体后的栅格数据转换为矢量数据，并叠加土地利用和县市境界数据，进行空间分析。最后，确定洪水淹没区，按县市提取洪水淹没区土地利用信息，并计算各土地利用类型的面积。

32007 年安徽省沿淮县市洪水淹没区土地利用信息的提取

3.1 洪水淹没区的确定

2007年6月29 日至7月25日安徽省淮河流域普降暴雨、大暴雨，局部地区特大暴雨，降水普遍偏多，比常年同期多1～2倍。受连续强降雨影响，淮河干流发生了1954年以来最大的全流域性大洪水，虽然安徽省沿淮启用了蒙洼等9个行蓄洪区，但是淮河中游仍然持续高水位，润河集至汪集段超过历史最高洪水位［8］。

本文以尽可能选择晴空或受薄云影响小的MODIS数据为原则，选取2007年5月29日02时(2007－05－29 T 02:00)、2007年7月27日02时(2007－07－27 T 02:00)和2007年10月5日05时(2007－10－05 T 05:00)3时相的MODIS数据分别作为泄洪前、泄洪期和退水期应用CH2/CH1比值方案进行水体识别。由于CH2相比CH1，云的反射率更高，因此选择在CH2上进行阈值选取，从而去除云的影响。

具体做法是:①用某一时相MODIS的CH2数据Lay(c2)和CH1数据Lay(c1)，生成比值数据Lay(c2/c1)，c1和c2分别是CH1和CH2数据转化成GIS栅格数据后的对应值;②分别在Lay(c2)和Lay(c2/c1)中取完备性较高的云和水体样本点，获取消除云影响的阈值n1和识别水体的阈值n2，生成c2小于n1的数据Lay1(c2＜n1)和c2/c1小于n2的数据Lay2(c2/c1＜n2);③对数据Lay1和Lay2求与(共同部分)，即Lay3=Lay1(c2＜n1)^Lay2(c2/c1＜n2)，得到该时相的水体数据Lay3。

以2007－05－29 T 02:00相的水体数据作为泄洪前的本底参考水体，沿淮县市泄洪期2007－07－27 T 02:00相和退水期2007－10－05 T 05:00相的洪水淹没区，图1中红色部分。

图1 沿淮县市泄洪期(2007－07－27 T 02:00)和退水期(2007－10－05 T 05:00)的洪水淹没区

3.2 淹没区土地利用信息的提取

淹没区确定后，在ArcGIS中叠加土地利用和沿淮县市境界数据进行空间分析，分别得出泄洪期(2007－07－27 T 02:00)和退水期(2007－10－05 T 05:00)洪水淹没区土地利用类型的空间分布和各土地利用类型的面积，分别见图2、图3和表1、表2。

图2 泄洪期(2007－07－27 T 02:00)沿淮县市洪水淹没区土地利用分布图

图3 退水期(2007－10－05 T 05:00)沿淮县市洪水淹没区土地利用分布图

表1 泄洪期(2007－07－27 T 02:00)沿淮县市洪水淹没区各土地利用类型的面积

表2 退水期(2007－10－05 T 05:00)沿淮县市洪水淹没区各土地利用类型的面积

从图2和表1可以看出，泄洪期沿淮县市启用的9个行蓄洪区沿淮河干流分布，从土地利用类型看，洪水淹没区多为地势较低的农用地、河渠和水库，农村居民点也占有较大比例，而地势较高的林地和面积本来就不大的草地淹没面积较小。从县域看，颍上县淹没区最大，其次是阜南县和霍邱县。被淹的城镇用地淮南市最大。从图3和表2可以看出，退水期主要是淮河干流的行蓄洪区的洪水退掉了，离淮河干流较远的河渠水库的洪水仍未退去。据统计，2007年安徽沿淮县市9个行蓄洪区被淹没的耕地面积约为35 333 hm2，比2003年和1991年洪水淹没区的耕地面积分别减少了18%和57%［9］，经换算与2007－07－27 T 02:00淹没区农用地中耕地面积基本吻合。2007年淮河流域强暴雨引发了严重的洪水，其严重程度超过了2003年和1991年［10］，但由于政府及时科学调度沿淮行蓄洪区，2007年洪水淹没区及灾害造成的损失比2003年和1991年都要小。

2007年6－7 月主汛期的暴雨带主要位于淮河流域，而不是像通常那样集中在长江中下游，时间长达30 d，超过2003年(持续20 d)［11］。由于降雨时间长、强度大、范围广，降雨时空分布不均，导致淮河流域洪水水位高、流量大，高水位持续时间长，干支流洪水并发，洪水组合恶劣。虽然淮河干流经过了大规模的治理，2007年洪水期间沿淮启用了蒙洼等9个行蓄洪区，但淮河中游仍然持续高水位，表明淮河流域洪水灾害较为严重。其中主要原因有:①淮河洪水来量大与河道安全承泄能力小的矛盾突出;②淮河洪水水位高与淮河北岸地势低的矛盾突出;③行蓄洪区运用与区内社会经济发展的矛盾突出。目前处理上述3个矛盾仍十分困难，淮河出现洪水灾害的可能性仍然较大，洪水管理在相当长的一段时间里仍是流域管理工作面临的首要任务［12－13］。

4 结论和讨论

(1)针对淮河流域这一特定区域，在考虑MODIS CH2和CH1比值的基础上还运用了阈值法，针对淮河流域不同水域，选择不同的阈值，提取水体信息，得到了较好的识别结果和很好的验证。因此用这种方法不仅能有效地识别晴空条件下的水体，而且对薄云覆盖下的水体也有较好的识别效果，在一定程度上克服了洪水监测中可见光、红外传感器本身的缺憾，提高了MODIS数据的利用率。

(2)利用MODIS数据晴空水体和薄云下水体识别算法，以2007年安徽省沿淮县市为例，进行水体识别，确定洪水淹没区，在GIS中按县市提取淹没区土地利用的信息，为灾情评估提供依据，取得了较好的效果。研究成果业已以ArcGIS为平台，建成模型，为防灾减灾业务服务。

(3)由于安徽省境内的淮河流域地势平缓，现有数字高程模型(DEM)精度很难满足GIS中淹没区水深分布的分析。随着遥感和GIS技术的发展，更高时空精度的卫星及其它遥感数据和DEM的产生，以及社会经济统计数据的不断完善，在本文研究成果的业务模型中加入这些数据进行水深分析，将会更好地为政府相关部门的灾情预测和评估以及防灾救灾工作提供依据。

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