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， 肖高怀,2， 贾立， 张微， 罗海静,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)



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)

摘要：以MODISMOD09Q1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8d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30m空间分辨率LandsatTM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1km2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

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1.0km2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 832km2，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30a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[7-12]。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[7-10],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10km2和大于20km2的湖泊，而且分析时间尺度为10a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250m，每期间隔8d，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MODISMOD09Q1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8d的面积大于1km2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)。

图1　研究区2010年7月28日MODIS波段

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MODISMOD09Q1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LandsatTM影像用于精度验证(图1)。此外，90m空间分辨率的SRTMDEM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)

(2)

(3)

综合考虑C1与C2的类间、类内方差的公式为

(4)

当S2取最大值时对应的分割阈值t*为最佳分割阈值，即

(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

(6)

式中： n为参与分析的水面二值化图像数目； di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

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

(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500m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

(8)

式中： W为湖泊水面面积，km2； k为湖泊缓冲区像元总数； di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30m空间分辨率的LandsatTM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8d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

①正确提取面积是指Landsat提取面积与MOD09Q1提取面积的空间叠合区域面积，错误提取面积为Landsat提取面积和MOD09Q1提取面积与正确提取面积差的总和，提取精度为正确提取的水面面积占正确提取面积与错误提取面积之和的百分比。

根据面积大小，精度评价实验区包括特大型湖泊(W≥1 000km2)1个、大型湖泊(500≤W<1 000km2)3个、中型湖泊(100≤W<500km2)18个、小型湖泊(10≤W<100km2)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LandsatTM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MODIS250m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LandsatTM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

表4　本文结果与李晓东等[13]基于MODIS250m提取的青海湖2001—2010年4月和9月结果对比

表5　色林错湖2000—2008年基于LandsatTM/CBERS

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1km2的湖泊数量为1 044个，总的水域面积为39 849km2。其中，水面面积为[1,10]km2的湖泊数量为675个，总面积为2 101km2； 水面面积大于10km2的湖泊数量为369个，总面积为37 748km2。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LandsatETM+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1km2的湖泊总数量少11个，总面积小1 983km2，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10km2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； ②250mMODIS影像与19.5mCBERS影像、30mLandsatETM+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

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

1)青藏高原湖泊主要分布在西藏自治区，该区面积大于1km2的湖泊数量为801个，面积为27 780km2，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 069km2，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1km2的湖泊数量为472个，总面积21 662km2，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 296km2，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1km2的湖泊有224个，总面积为4 633km2，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MODISMOD09Q1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LandsatTM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8d为1期的面积大于1km2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。

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(责任编辑： 邢宇)

Extraction of the spatial-temporal lake water surface dataset in theTibetanPlateauoverthepast10years

LU Shanlong1, XIAO Gaohuai1,2, JIA Li1, ZHANG Wei3,4, LUO Haijing1,5

(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:Alakewatersurfaceextractionmethodisproposedinthispaper,whichiscombinedwithlakewatersurfaceboundarybufferanalyzingandlakebylakesegmentationthresholddetermining,withMOD09Q1asthedatasource.Themethodwassuccessfullyusedtoextractthe8-daylakewatersurfacedatasetoftheTibetanPlateau,duringtheperiodof2000-2012.Theaccuracyanalysisresultsindicatedthat,comparedwithwatersurfacedataofthe133samplinglakesthatextractedfromthe30mLandsatTMimages,thetotalprecisionoftheproposedmethodis93.98%;theextracteddaily,monthly,andannuallakewatersurfaceareasoftheNamCo,theQinghaiLake,andtheSilingCoarewellconsistentwiththeremotesensingmonitoringresultsgeneratedbyotherresearchers;andthedifferencesofthelakequantitiesandacreagestatisticalresultsbetweenthesecondnationallakesurveyandthisstudyareonly11and4.74%,respectively.Thisstudyprovidesareferencemethodforlargescaleandlongtimeseriessingleobjects(suchaswater,vegetation,andurban)distributionareaextraction.Furthermore,itprovidesreliabledatasetforthelakechangeresearchoftheTibetanPlateauinthepast10years.

Keywords:lakewatersurface;spatio-temporalprocesses;MOD09Q1;remotesensing;TibetanPlateau

doi:10.6046/gtzyyg.2016.03.28

收稿日期：2015-01-26；

修订日期：2015-02-24

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。

中图法分类号：TP79

文献标志码：A

文章编号：1001-070X(2016)03-0181-07

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。

引用格式： 卢善龙，肖高怀，贾立，等.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.(LuSL,XiaoGH,JiaL,etal.Extractionofthespatial-temporallakewatersurfacedatasetintheTibetanPlateauoverthepast10years[J].RemoteSensingforLandandResources,2016,28(3)：181-187.)