基于Sentinel-1的长江干流水域面积动态变化遥感监测

基于Sentinel-1的长江干流水域面积动态变化遥感监测

严夏青

南京信息工程大学遥感与测绘工程学院, 江苏 南京 210044

基金项目:中科院先导A专项课题(XDA23040100)

关键词:Sentinel-1 Google Earth Engine 遥感动态监测 长江干流

引文格式:严夏青, 金双根, 黄敏敏. 基于Sentinel-1的长江干流水域面积动态变化遥感监测[J]. 测绘通 ,2022(1):33-38. DOI:
10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0006.

摘要

正文

长江流域拥有约占全国35%的水资源总量和40%的淡水[1],是我国重要的生态屏障。然而近年来,由于不合理的生产生活方式,长江中下游地区面临着洪水灾害等一系列问题亟须解决[2]。因此,及时准确获取地表水体变化信息是水资源保护、可持续发展的重要基础[3],进一步为洪水预 和抗旱提供依据。

传统水资源调查效率低、成本高,而卫星遥感具有宏观、快速等特点[4],能动态监测大尺度水体时空变化特征,具有明显优势。目前水环境遥感监测主要数据源包括Landsat系列数据、MODIS、SPOT、MERSI、Sentinel等。然而,随着高分辨率遥感对地观测技术的蓬勃发展[5],传统的卫星遥感解译方法工作量大且效率低下。近年来,Google Earth Engine云计算平台[6]能够通过在线编程的方式快速批量处理大尺度影像[7]。文献[8]发布基于GEE的1984-2015年全球水体变化数据集;文献[9]基于Landsat和GEE连续监视蒙古高原上的湖泊动态变化。

目前,对于水域面积时空动态变化的研究从时间片段分析向时间序列连续变化过渡[4],而时间序列间隔主要集中在一年一景或一季度一景影像,且大多是对河流、湖泊、冰川、湿地等小尺度水域范围(如鄱阳湖[10]、洞庭湖[11]、呼伦湖[12]等)进行水体面积遥感监测,以获取时空变化特征,对大尺度范围获取水域面积月度时空动态变化特征仍然未知。

1 研究区域与数据1.1 研究区概况

研究区位于宜宾至上海入海口的长江干流段(如图 1深灰色带状部分所示),沿途接纳支流的汇入,途经川、渝、湘、鄂、赣、徽、苏和沪。按水文、地貌特点将干流划分为上、中、下游3段。从河源至宜昌岷江入江口为上游段;宜昌岷江入江口至江西九江湖口为中游段,长955km;湖口以下至上海入海口为下游段,长938km。

图 1 研究区概况

图选项

1.2 数据

表 1 数据参数

表选项

2 研究方法

首先基于Google Earth Engine遥感云计算平台对Sentinel-1数据进行数据选择并预处理(轨道定标、辐射定标、斑点噪声抑制、几何校正、转换对数刻度等),基于双峰法提取研究区2016-2020年月度水域范围并获得面积月度产品。然后利用Google Earth Engine平台上的JRC Monthly Water History v1.2数据库计算的面积结果作为验证数据进行精度验证,分析年际、季节、月度变化规律。最后基于获取的月度产品确定各年份的丰水期和枯水期(最大/小表面水体面积),并将其叠合,选取涨幅较为明显的关键断面进行分析,通过目视解译获得研究区发生洪涝较为严重的断面结果,为长江区域灾害风险评估提供依据。

2.1 水体提取

图 2 双峰法

图选项

图 2中两个最大值点对应的图像像元灰度值分别为T1T2, 在T1T2之间存在最低点T,双峰法分割的思想为找到存在于[T1,T2]之间的图像谷地的最低点T作为水体与陆地的临界值,以此阈值对图像进行分割。

2.2 精度验证

图 3 精度验证拟合结果

图选项

由图 3可知,基于Sentinel-1获取的长江干流季度面积与从JRC数据集提取的面积呈高度线性相关,R2为0.99,相对误差RSE为1.79%。GEE获取的水域面积结果较准确,具有可信度。

3 结果与分析

对2016-2020年长江干流上海—宜宾段的上中下游分别进行月度水体面积计算,将2016年1月至2020年11月的月度水体提取结果以时间序列为横轴,以研究区水体表面总面积(单位为km2)为纵轴绘制成折线变化图,圆圈标注部分为年极大值,如图 4所示。

图 4 2016-2020年研究区水域面积时间序列

图选项

3.1 长江干流水体年际变化特征3.1.1 整体变化特征

为分析长江干流水域2016-2020年水面积的年际变化,统计出每年丰水期面积、枯水期面积、年平均水域面积及年涨幅见表 2。

表 2 长江干流水域面积年际变化统计

表选项

结合表 2和图 4可知:2016和2020年丰水期水面积呈剧烈增长趋势,2017-2019年水面积相对稳定,整体呈缓慢上升趋势。同时结合表 2可知,2016和2020年的年涨幅几乎是2017-2019年的2~3倍,丰水期明显超过同期,说明2016和2020年洪水较为严重,与2016年长江流域发生特大洪水的情况相吻合。

3.1.2 上游、中游、下游分段变化特征

为了进一步获取上游、中游、下游分段水面积变化特征,分别获取上游、中游、下游的月度水体面积产品并绘制成点线图,如图 5所示。由图 5可知,上游和中游水体面积随时间变化幅度平稳,中下游变化幅度显著。此外,下游、中游、上游水体面积标准差分别为116、66.59、24.27km2,变化幅度为下游>中游>上游。在主汛期总体降水量偏多的情况下, 呈现上游少、下游多的情况, 中下游容易发生严重的洪涝灾害。

图 5 上游、中游、下游分段时空变化趋势

图选项

3.2 长江干流水体年内变化特征3.2.1 水域面积月际变化规律

长江干流水域面积变化既受地形、降水等气候条件的影响,也受汉水、沱江等支流的约束。水域面积月际之间变化趋势表现一定的规律:1-5月水面面积变化相对平稳,6-8月水域面积逐步增加,在7月达到峰值;”>

图 6 2016-2020年长江干流水面积月际变化趋势

图选项

3.2.2 水域面积季节变化

对2016-2020年的逐月数据分季节进行统计,3-5月为春季,6-8月为夏季,9-11为秋季。2016-2020年各季节水域面积统计,见表 3。

表 3 2017-2020年各季节水域面积统计

表选项

由表 3可知,水域面积季节之间的变化趋势也呈现一定的规律:水域面积变化呈现季节周期性,冬季水域面积最小,夏季水域面积最大。主要由于冬季气温较低,降水量较少,同时支流水流量最小[15]。夏季气温逐步升高当进入汛期时带来降水,水域面积达到峰值。夏季和冬季呈现明显的季节差异,差值较大的年份是发生洪涝灾害较为严重的年份。

3.3 关键断面分析

长江中下游水域面积年内变化幅度较大,因此选取2016-2020年中游武汉市团风县断面,以丰水期为底将枯水期和丰水期影像叠加分析,结果如图 7所示。

图 7 2016-2020年武汉市团风县断面枯水期与丰水期

对比叠加

图选项

图 7浅灰色部分为枯水期水体覆盖范围,也是与丰水期重合的部分;深灰色部分为丰水期超出枯水期水体淹没的范围,即洪涝的范围。由图 7可知,2016、2019及2020年洪涝情况比较严重,范围相比2017-2018年明显扩张。此外,参照Google Earth得知,淹没的区域土地利用类型主要以农田和居民点为主,同时包括无居民点的江中小岛、林场和部分家庭农场,易发生洪涝灾害,需要采取措施且及时预警以降低洪涝所带来的损失。

3.4 长江干流易发生洪涝断面

洪涝灾害是我国最频发、最严重的灾害之一。基于水域面积月度产品将各年份枯水期与丰水期叠加分析,获取水域面积变化幅度较大的断面,再结合Google Earth目视解译筛选出分布农田、居民点较多的断面以其判定为易发生洪涝的断面,筛选结果如图 8所示。

图 8 洪涝脆弱断面分布

图选项

图 8中方框内的断面为易发生洪涝的断面。分析结果表明,研究区易发生洪涝的断面主要分布在中下游段。下游主要分布在铜陵—池州—安庆—九江—武穴市江段;中游主要分布在戴家洲、武汉市团风县、新谷洲—白沙洲—中州江段、岳阳迈江洲—八姓洲段、监利及石首段。这些江段存在许多江心洲,丰水期江心洲受水体覆盖的主要土地类型为农田和居民点,洪水期易受影响造成人和财产的损失,因此这些断面汛期时需引起重视,做好监测预警。

4 结论与讨论

(1) 长江干流水域面积年际呈现出一定的变化趋势:整体而言,2016年后水域面积呈增长趋势,其中2016-2019年水域面积缓慢增长,2020年面积急剧增长;分段而言,水域面积随时间变化的幅度为下游>中游>上游,中上游变化相对平稳,下游较显著,更容易发生洪涝灾害。

(2) 长江干流水域面积年内变化同样呈现出明显的周期性规律。月度变化规律:1-5月水面面积变化相对平稳,6-8月水域面积逐步增加,在7月达到峰值;9月稍有回落,10月再次达到峰值后逐步减少并趋于稳定。季节性变化规律为冬季水域面积最小,夏季水域面积最大,夏季和冬季呈现明显的季节差异。

(3) 基于水域面积月度产品将各个年份枯水期和丰水期叠合分析,选取武汉市团风县关键断面进行分析,得出2016、2019和2020年丰水期和枯水期差值较大,与整体的年际变化规律相吻合。此外借助Google Earth目视解译筛选出易发生洪涝的断面,主要分布在中下游段,下游主要分布在铜陵—池州—安庆—九江—武穴市江段;中游主要分布在戴家洲、武汉市团风县、新谷洲—白沙洲—中州江段、岳阳迈江洲—八姓洲段、监利及石首段,为长江区域灾害风险评估提供依据。

在今后的研究中应加强对多源遥感数据的融合应用,进一步提高数据分辨率和水体提取精度。此外扩展研究内容,结合高程DEM数据深入分析水文过程,以满足长江生态保护的需要。

E-mail: 20191211008@nuist.edu.cn

初审:杨瑞芳

复审:宋启凡

终审:金 君

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