利用Landsat多时相卫星图像模拟鄱阳湖时空变化外文翻译资料

英语原文共 18 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

利用Landsat多时相卫星图像模拟鄱阳湖时空变化

摘要：鄱阳湖是一个季节性湖泊，与长江下游的支流交换水源。春季和夏季洪水淹没了大部分土地，而冬季水体则大幅度收缩，为野生候鸟创造了大片沼泽地。更好地了解水域覆盖期，以及对湖泊周围广阔沼泽地的开始和结束日期对沼泽地生态系统的测量、建模和管理至关重要。此外，这一地区丰富的特殊类型的蜗牛，寄生虫血吸虫的中间宿主也十分依赖于水资源信息。然而，湖底和淹没沼泽地没有准确的数字高程模型（DEM），也没有这片地区详细的水位信息。在本研究中，我们评估了使用多时空Landsat图像绘制鄱阳湖水体空间变化和沼泽地淹水时间过程的可行性。本文使用了一年中八幅无云的Landsat图像。我们用了归一化水体指数（NDWI）和改进的归一化水体指数（MNDWI）来测量水体。然后检查了鄱阳湖水体的年度时空变化。最后，我们试图根据Landsat 图像确定的水域时间序列，获得沼泽地淹水的持续时间。结果表明，虽然这些图像可以用于获取该区域水覆盖的快照，但它们不足以通过线性插值来准确估计沼泽地的水淹没时空过程。

1. 研究背景

湿地是重要的自然栖息地，必须得到保护（Williams 1990）。它们可以保护和提高水质，作为鱼类和野生动物的栖息地，储存洪水，在干旱期间协助地下水补给和维持地表水流（Reimold 1994）。水体和沼泽地是湿地的主要组成部分。

已经在几个方面使用光学和雷达图像测量了洪水和水体。已经将分类，视觉解释和密度分割方法用于具有多波段，多时间和多传感器图像的湿地区域的水体识别（Frazier and Page 2000，Munyati 2000，Chopra et al.2001，Toyra et al.2001，Dechka et al.2002，Parmuchi et al.2002，Wang et al.2002，Hung and Wu 2005，Jain et al.2005）。已经提出利用NOAA和AVHRR数据识别水体，包括通道2模型，温度模型，通道2和1之间的差异和比例模型（Sheng et 2001）。事实上，这些方法也已经应用于Landsat，印度遥感卫星（IRS）和SPOT卫星图像（McFeeters 1996，Fraser 1998，Yang et al.1998，Du et al.2001，Yang and Zhou 2001，Rogers and Kearney 2004，Chatterjee et al.2005，Deng et al.2005，Jain et al.2005，Overton 2005，Xu 2005）。

可以通过这些方法来区分水体，以此来确定其大面积上的扩展程度和洪水情况，尽管还存在明显的问题，如单个像元分类错误，混合像元，高浊度或浅深度以及暗影混乱。

鄱阳湖是中国最大的淡水湖。它是十几个水禽种类的国际重要栖息地，包括一种濒危的西伯利亚鹤（Grus leucogeranus）。不论在生态还是水文方面，确定沼泽地的每年洪水期都十分重要。这些信息与蜗牛物种（Oncomelania hupensis）-该地区血吸虫（日本血吸虫）的中间宿主（蜗牛与血吸虫病的相关性见Xu et al.2006）的生存性直接相关。 鄱阳湖地区血吸虫病传播影响的不仅是健康问题，也是影响当地居民四千四百万人以上日常生活的政治和社会问题。

中国政府已经设定了一个到2015年控制血吸虫病传播的目标。 然而，由于鄱阳湖周围沼泽地面积广阔，目前仍难以量化和分析该地区的蜗牛分布情况。洪水淹没是控制蜗牛传播和繁殖的重要因素，但是关于这一地区洪水淹没的定量信息还没有被反演过。

获取鄱阳湖沼泽地空间覆盖范围以及开始和结束时间的准确淹没信息是一个挑战。希望可以用在时间序列中得到的数字高程模型（DEM）来解决淹没问题以及湖底信息。不幸的是，既没有足够精确的DEM，也没有足够的水位站点。湖体水位非常复杂，以至于水的水位从南到北同时测量可以相差几米。另一种方法是使用遥感来每天对水面进行测量。每天获取图像的天气卫星的空间分辨率不够高。 然而，具有足够高的空间分辨率的那些卫星不具有足够高的重复频率。

在本次研究中，我们评估了Landsat 数据绘制鄱阳湖水域时空动态水体覆盖变化的可行性。我们用现有的方法，按照一年时间序列的Landsat TM图像测量水体。然后再研究鄱阳湖水体的时空变化。最后，尝试通过Landsat图像得到的水域时间序列的线性插值来获得沼泽地水淹没的持续时间以及开始和结束日期。

2．研究区域

鄱阳湖位于28°22′-29°45′N 和 115°47′–116°45′E。位于江西省的北部，长江下游的南岸（图1）。鄱阳湖被松门山分为两部分。北部主要是连接湖泊与长江的水道，南部包含大多数沼泽地包围的湖泊主要水体。流域年平均气温17℃，年降雨量1400〜1900毫米，无霜冻240-330天。从北到南长173公里。最远的宽度为74公里，西向东为16.9公里。湖岸长1200公里，水域面积覆盖3283平方公里（当湖口水位21.71米）。 五条河流穿过鄱阳湖（图1），穿过湖口流入长江。4月至6月间，降水集中。湖面水体充沛，五条河水覆盖了所有的低位的沼泽地。7 - 9月份，湖水水位达到高峰，长江水流回落。10月和11月，鄱阳湖水面下降。平原草覆盖的沼泽地的大片从水中露出来。湖水流失了多达90％。水体面积随水位波动而变化很大。这形成了湖面上“冬季沼泽和夏季洪水”的特色景观。

图1：研究区域以及鄱阳湖的地理位置

作为国际重要的湿地，鄱阳湖具有十分重要的生态功能。因其对冬季候鸟有适宜的环境和气候条件，它也是中国十大生态保护区之一，和世界上最大的鸟类保护区和候鸟栖息地。世界上濒危的西伯利亚鹤（Grus leucogeranus）被发现超过98%把鄱阳湖作为冬季栖息地。

3.图像数据和处理

3.1 图像数据

选取八幅覆盖几乎整个鄱阳湖地区的Landsat图像来测量水体动态变化。图像时间为1999年11月至2000年10月，包括高低水位期。其中六个图像中云的比例很小，但都低于2％。在六幅图中，仅有两幅有云覆盖鄱阳湖水域（表1）。

几乎可以忽略云的影响。本论文关注南部地区，如图1，为2000年7月5日获得的Landsat ETM 图像。

3.2 辐射和几何校正

从不同日期获取的DN值应转换为表面反射率，以此消除辐射差异和太阳能角度差异。精确的多时间图像的空间配准对于变化检测至关重要（Gong et al.1992）。两张图像错误配准可能会导致从不同日期的图像检测到杂散变化区域。均方根误差（RMSE）为0.5像元是变化检测的最大可容忍误差（Gong and Xu 2003，Jensen 2004）。在本研究中，所有的图像数据都是由Landsat卫星获得的。Landsat 7 卫星ETM 7幅图像，另1幅为Landsat 5 TM图像。Landsat TM 和ETM 角度几乎相同，八幅图像具有相同的行列号。太阳角度差异没有消除。没有每天的大气条件（例如水蒸汽，气溶胶）的信息。所以只有将DN值转换为表观反射率，然后用太阳天顶角归一化反射率消除太阳角度影响。因为我们会从每个独立图像中反演水体，这个处理是足够的，没有必要导出绝对的表面反射率。

三幅图像已经被几何校正。通过选择机场，水坝，道路和桥梁的横截面作为检查点来检查其几何精度。2000年7月5日的图像被用作参考图像，通过计算相应检查点之间的坐标误差，将两幅剩余图像与参考值进行比较。 结果表明，1999年12月10日和2000年9月23日，图像的均方根误差（RMSE）分别为0.05像元和0.04像元。因此，三幅图像可以被视为成功几何配准。然而，剩下的五幅图像没有经过几何校正。我们选择两幅图像作为主图像，校正剩下的五幅的图像。利用 图像对图像校正：1999年11月11日，2000年1月27日和2000年4月16日的图像覆盖在1999年12月10日的图像中; 2000年8月22日和2000年10月9日的图像已覆盖在2000年9月23日的图像上。所有都使用一阶多项式进行校正。所有图像的RMSE列在表1中。

4.水体检测

水的光谱特征因为它们的吸收力强与其他地物类型不同（例如植被，土壤，岩石）。清水在可见光区域具有低光谱反射率（10％），而其他类型具有比水更高的反射率。然而，当水中含有泥沙时，水的反射率增加并在较长波长处达到峰值。当水反射率的高峰位于0.8mm附近时，增加停止（Chen and Zhao 1990,Zheng and Chen 1995）。

许多研究者已经研究了水体与其他表面类型的区分方法（McFeeters 1996, Frazier and Page 2000, Munyati 2000, Chopra et al. 2001, Sheng et al. 2001, Toyra et al. 2001, Dechka et al. 2002, Parmuchi et al. 2002, Wang et al. 2002, Huang and Wu 2005, Jain et al. 2005, Xu 2005)。密度分割和阈值方法是识别水体的简单而有效的方法。有人提出，Landsat数据的4,5和7波段的密度分割方法和简单的阈值可以很好的识别水体，但与航空摄影和 DEM得到的结果相比可能包括大量非水体像元（Frazier and 2000，Jain et al，2005）。归一化差分水体指数（NDWI）与使用不同波段的密度分割方法和穗帽变换方法（Jain et al.2005）相比，得到易发生洪水泛滥的地区的结果更好。

这里我们选择一个简单但有效的波段比值方法叫做NDWI（MNDWI）（Xu 2005）来识别水体。MNDWI是NDWI的进一步发展（McFeeters 1996）。它们的定义如下：

其中rho;0.56是0.56mu;m处的表观反射率，rho;0.83是0.83mu;m处的表观反射率，rho;1.65是1.65mu;m处的表观反射率。rho;0.56，rho;0.83和rho;1.65分别对应TM2,4和5波段。

NDWI主要用于描绘水体并进行图像增强，同时消除土壤和植被特征。MNDWI可以比NDWI更高效地显示水的微小特征，或者使用其他可见光波段。 它也可以去除水中的阴影效应，否则难以去除（Xu 2005）。

然而，2000年1月27日获得的图像只包含三个波段（波段2,3和4）。使用这个图像是不可能使用MNDWI。 因此，NDWI和负归一化差异植被指数（NDVI乘以-1）一起计算。剩下的七幅图像可用MNDWI计算。所有图像只能使用一个MNDWI值来识别水体是不可能的。由于鄱阳湖水体不同时期的泥沙含量不同，“红移”可能出现。我们选取采样点，计算MNDWI（除一幅用NDWI和NDVI之外）。表2列出了水，裸地，住宅区，植被和云的MNDWI（或NDWI /负NDVI）的范围和平均值。所有类型中最小样本数为22像元，最大为49像元。裸地包括收获后的耕地；住宅区是指城市和村庄；植被表示森林，草地和作物。有两幅图像有云计算，因为云覆盖在这两幅图像的水体上。

可以很容易地发现，水的平均MNDWI值远高于每个图像中的其他覆盖类型，同时水的最小MNDWI值也远高于除云之外的其他覆盖类型的最大MNDWI值。因此，我们根据表2设置每个图像的阈值。由于图像带的不足，对2000年1月27日获得的图像的NDWI和负NDVI进行了比较。与NDWI图像相比，水和其他表面覆盖类型的负NDVI有明显的对比。水的最小NDVI值为0.276，所以阈值应小于0.276，因此把0.25选择为NDVI图像的水提取阈值。由于其厚度不同，不可能消除云的所有影响。为了减少影响，我们首先进行云掩膜，然后用掩膜来消除云层影响。尽管如此，薄云还有影响。结果表明，2000年8月22日和9月23日采集的图像中存在少量噪声，水体识别很好。

5．水体时空变化分析

月水位数据来自五个站点，但其中只有四个在研究区域，图1中标有黄色正方形。不覆盖的站点是长江与鄱阳湖之间的连接点。 梧城，康山，大昌，星子，湖口等地的雷达地形图（SRTM）数据分别为0m，3m，20m，2m，3m。图2显示了1999年10月至2000年12月的水位变化。 虽然水位每年变化很大，但五个站点的变化格局相似。

由Landsat数据确定的水体变化与五个水文站的水位变化相关（图2,4和5）。从图像分析的结果来看，水位在1999年12月底或2000年1月初是最低水平，2000年7月以来是最高水平。这与湖口以外的四个水文站的水位一致。从2000年7月获得的图像中提取的水体面积为3312平方公里，这个区域包括鄱阳湖，君山湖，清兰湖以及部分地区一些河流进入鄱阳湖的地区。在图像期间内，1999年11月至1999年12月期间，水域面积逐渐缩小，由1999年12月扩大至2000年7月，然后再从2000年7月至2000年10月再次萎缩。水位图（图2）类似于从8个图像中测量的水体图（图3）。两者都可以很好地描述水分随时间的变化。

为了检验鄱阳湖水域的时空分布，我们将水边界转化为shape文件。1999年11月及1999年12月的水覆盖分为一组；1999年12月至2000年7月期间为第二组，2000年7月至2000年10月期间为第三组。第一组在1999年11 月16日至1999年12月10日的24天内陆续出现515.45平方公里的土地面积。1999年12月，湖泊变得狭窄的河道连接一些深水区域。大多数沼泽地从水面露出来。

第二组中，鄱阳湖在2000年7月水体面积最大，为1999年12月水体面积的两倍以上。1999年12月最小的水体以撒哈拉沙漠的颜色呈现在图4中

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[26100]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word