成建国 ，陈德清 ，郭善昕

（1. 水利部水文局 ，北京 100053；2. 武汉大学 遥感信息工程学院， 湖北 武汉 430079）

0 引言

遥感观测技术的出现，为人类更好地管理和利用水资源，提供了一种全新的视角。卫星遥感观测技术由于观测范围广，周期性重访等独特优势，已经引起包括水利、环境保护、防灾减灾等多个领域的广泛关注。利用遥感数据有效地提取水域信息，已经成为当前水利遥感技术研究的重点内容之一。

湖泊是自然界生态系统的重要组成部分，对湖泊的水域变化监测是水利部门的工作重点之一。湖泊的传统水文观测方法，是通过地面站网监测水文数据，实现对湖泊特性的观测，这种方法的缺点是，各个站点的数据分散性大，缺少对全局变化的整体性观测；观测周期长，需要耗费巨大的人力、物力，对于大面积水域的动态监测可谓力不从心。航天遥感技术的出现很好地解决了这一难题，对于同区域水域的观测从过去的约 6 个月 1 次，提高到现在的 2 天 1 次。观测能力的提升，为观测水域变化提供了更好的平台。随着我国自主对地资源观测卫星环境系列卫星的出现，现阶段卫星遥感已经成为综合对地观测的重要组成部分，呈现出高空间、光谱、时间分辨率，和多平台、传感器、角度的发展趋势[1]。

鄱阳湖是国际重要湿地，是长江干流重要的调蓄性湖泊，是我国十大生态功能保护区之一，也是世界自然基金会划定的全球重要生态区之一，对维系区域和国家生态安全具有重要作用。

本文基于环境减灾卫星在鄱阳湖流域的长期监测数据，结合地形及水文站点观测数据对鄱阳湖湖区的水域面积进行观测，以得到鄱阳湖水域变化情况，同时结合地形数据，地面水位观测数据，获取鄱阳湖区域的水位-库容-面积关系曲线，为防汛抗旱提供支撑。

1 遥感数据特点及处理

1.1 数据特点

环境与灾害监测预报小卫星星座 A 和 B 星（HJ-1A /1B 星）于 2008 年 9 月 6 日发射，HJ-1A 星搭载了 CCD 相机和超光谱成像仪（HSI），HJ-1B 星搭载了 CCD 相机和红外相机（IRS）。这 2 种卫星上装载的 CCD 相机设计原理完全相同，以星下点对称放置，平分视场、并行观测，联合完成对地刈幅为700 km、地面像元分辨率为 30 m、4 个谱段的推扫成像。环境卫星 CCD 数据设计光谱监测范围与 TM前 4 个波段的光谱范围保持一致，因此环境卫星影像适于水体提取指数的计算，光谱范围具体如表1所示。

表1 环境卫星CCD与TM前4波段光谱范围对比µm

环境卫星最大的缺点是，在同等空间分辨率下缺失了中红外和远红外波段的影像，这对于水体提取的精度是非常不利的。因此在使用环境卫星数据进行水体监测的过程中，如何去除其他地物对水体提取的干扰成为核心问题之一。由于中红外传感器的缺失，诸如改进型水体指数等一系列利用到次波段的方法都无法应用。因此面向环境减灾卫星 CCD数据的水体提取算法，重点依靠的波谱特征就只有近红外波段。这对算法上有效去除山体阴影、城区、云层阴影提出更高的要求。

1.2 监测模型及数据处理

数据来源以中国资源卫星应用中心每日分发的 2级 CCD 产品数据为主。产品经过系统几何校正，每个像素点具有实际的地理空间坐标。在计算水体提取指数前，必须进行辐射定标，采用以下 2 个步骤：

1）将接收到的 2 级产品的初始值（Digital Number，DN 值）转换为辐亮度值。公式如下：

式中：Lλ为波长为 λ 进入传感器的辐亮度值；Lλmax是传感器所探测的最大辐亮度值；Lλmin是传感器所探测的最小辐亮度值；Q 为每个波段像素点的记录值；Qmax是 Lλmax所对应的最大记录值；Qmin是 Lλmin所对应的最小记录值。

在环境减灾卫星的元数据文件中，详细记录了传感器每个波段的增益和偏移系数，计算如下：

式中：Gain和 Bias分别为传感器的增益和偏移系数。

2）将辐亮度值转换为大气顶层的表观反射率。计算方法如下：式中：ρλ是波长 λ 对应的大气顶层的表观反射率； π为圆周率常量；d 为天文单位的日地距离；Eλ为外大气层平均辐照度；θs为瞬时像元的太阳方位角，环境卫星每幅 CCD 数据的太阳方位角在产品中已用 TXT格式给出。经过数据预处理，环境卫星 CCD 数据就可以进行后续的水体提取工作。

通过遥感影像有效地提取水体信息，是监测水域的重要方式，关键是依据水体自身的光谱特征有效识别水体，将水体与其他地物进行区分。目前国际上经典的水体特征指数是由 Mcfeeters[3]提出的归一化差异水体指数（NDWI），其机理为水体的反射从可见光到中红外波段逐渐减弱，在近红外和中红外波长范围内吸收性最强，几乎无反射，因此用可见光波段和近红外波段的反差构成的 NDWI 可以突出影像中的水体信息。另外由于植被在近红外波段的反射率一般最强，因此采用绿光波段与近红外波段的比值可以最大程度地抑制植被的信息，从而达到突出水体信息的目的[4]。但在很多情况下，用NDWI 提取的水体信息中仍然夹杂着许多非水体信息，不利于提取城市范围内的水体，云层和山体阴影，以及城区常会错分为水体。该方法的阈值选择是整个提取精度的关键，但由于每幅影像成像条件不同，不同水体阈值不同，如鄱阳湖区域最佳水体阈值大多在 0.1～0.3 之间。

2 环境卫星数据在鄱阳湖水域监测中的应用

在汛期，洪涝灾害发生前后可以利用光学遥感监测数据，灾中以微波遥感灾害监测产品为补充，对水域面积进行动态监测，可准确把握洪涝的发展现状与当前的受灾情况，为防汛工作的开展提供数据支撑；在非汛期，利过遥感监测的水体提取算法精度与地面站网监测得到的水位、容积、面积关系曲线进行对比，通过实际检测结果，进一步提高关系曲线的精度。为汛期数据缺失条件下的湖库面积进行较为准确的评估，进一步对湖库的蓄洪、抗洪、防洪能力进行评估。

通过多源遥感数据的结合使用，充分结合光学和微波遥感监测数据，形成一套针对洪涝监测全过程的优势互补的监测体系；同时注重与地面站网监测得到的水位、降水信息的有效校验，在汛期形成对洪涝情况的评估，形成一套自动化动态监测湖库水域范围的产品生产体系。其中与地面监测数据的耦合校验主要依靠地方提供的经验水位、库容、面积曲线进行调整。目前水位-库容-面积曲线主要来源于大型水库，但是相关湖泊由于观测条件较为复杂，尚未形成有效的关系曲线。因此借助遥感观测，可为无曲线湖泊建立经验关系曲线模型提供数据支持，有效推动对现有湖泊、水库的监测。

由于鄱阳湖水域随季节的变更而变化，同时在鄱阳湖周边存在很多小型湖泊，这部分湖泊并没有和鄱阳湖区域有效联通，因此不能作为鄱阳湖水域的范围。采用鄱阳湖历史上最大的水域范围对数据有效地裁剪，可以去除这部分水域面积对计算精度的影响。本文采用的鄱阳湖最大范围是鄱阳湖星子站 1998 年 8 月 2 日水位情况下的范围，该水位是近十年的最高水位，水位达 22.52 m（吴淞基面），鄱阳湖湖区面积达 4384 km2，水体容积为 351 亿 m3，为鄱阳湖区域水域历史最大范围。

鄱阳湖的水域面积监测选择环境卫星 1A 和 1B的 CCD 传感器数据，根据数据质量要求选择 7 级以上数据，利用 NDWI 水体提取算法进行自动化水体提取。整体算法流程如图1 所示。通过对 1998 年 8月 2 日最大湖区面积矢量进行缓冲，得到鄱阳湖区域监测裁剪影像；对 2012 年 3—8 月的影像进行裁剪，得到不同时相鄱阳湖库区水域范围产品。为统计水域面积，将环境卫星原有的 UTM 投影方式转换为等面积投影方式，由计算机自动计算水域面积。

在卫星遥感监测湖泊面积的基础上，结合数字高程模型（DEM）数据，和星子、康山、湖口、都昌 4 个水文站水位观测数据，插值形成鄱阳湖区域水位图，可表明鄱阳湖整个湖面的水力坡度。再结合湖泊面积和 DEM 数据，能够计算每个像素点水位与 DEM 的差值。以 DEM 为标准参考基面，能够得到参考的库容变化。图2 所示为鄱阳湖不同时期水位与DEM的差值，该差值可以近似地认为是水深数据，不过与真正的水深相比，该数据受限于 DEM 数据本身。此数据可以用于在洪涝时期被淹作物损失评估的参考之一。

选择环境卫星 CCD 数据取成像质量 7 级以上数据源，保证对鄱阳湖区域进行自动面积监测产品的精度，同时收集当天卫星过境地方时（上午 10 时）星子水位观测数据，用于修正鄱阳湖区域水位-面积-库容曲线，为进一步估算鄱阳湖区域的水体容积奠定基础。

图1 鄱阳湖水域检测流程

图2 鄱阳湖不同时期水位与DEM的差值

水位-面积曲线是表示水库或湖泊水位与其相应水体面积关系的曲线。该曲线结合库容-面积曲线，是水库规划设计和管理调度的重要依据。表2 记录自 2011 年 6 月至 2012 年 9 月鄱阳湖区域部分时相星子水位与同期水域面积。由于星子水文站位于鄱阳湖中部，因此可以认为星子站水位代表了整个鄱阳湖的水位信息。

卫星遥感观测鄱阳湖水域面积与星子水文观测站水位-面积曲线和传统经验水位-面积曲线的对比如图3 所示。从图3 可以看出，2 种曲线在整体上趋于一致，在水位从 10～15 m 上升阶段，水域面积急速扩张；15 m 之后由于部分区域触及提防，水域面积增长变缓；在高水位区域往往伴随有阴雨天气，所以卫星光学遥感无法获取有效的监测数据。同时还可看出卫星遥感技术监测湖库水域面积结果与长期水文观测站点经验模型匹配关系良好。

表2 不同时相鄱阳湖水域面积与当日主要水文观测站地方时（上午10时）水位

图3 鄱阳湖湖区面积与星子站水位关系图

由数字高程模型，康山、湖口、星子和都昌水位数据，以及卫星水域观测面积数据，估算出当前库容与 DEM 形成时刻（DEM 采用航天飞机雷达地形测绘使命 SRTM，2001 年 11 月观测数据）的库容差。以 DEM 时期的库容差为基准，可以计算出鄱阳湖多个时期的库容变化。若部分湖泊具有水下地形数据，可更为精确地得到当前的湖泊库容。星子站水位与库容差值的关系曲线如图4 所示。利用遥感技术对库容曲线的率定，对于在汛期评估鄱阳湖的行洪、分洪能力具有重要意义。

图4 星子站水位与库容差值的关系曲线（以2001年11月SRTM90mDEM为基准）

3 结语

卫星遥感技术为全国地表水域监测提供了高精度、快速重访的监测能力。本文以国产环境减灾卫星数据为基础，对鄱阳湖区域不同时相的影像进行跟踪观测。通过检验，卫星遥感水域观测结果与传统经验观测方法有很高一致性，能够和原有的水位-面积-库容曲线很好地结合，可以看出卫星遥感技术能够快速获取某个湖泊或水域的关系曲线，从而弥补传统观测方法监测周期长，数据精度不高，以点带面所带来的片面观测等不足。该方法在准确把握水域动态变化的同时，提供水域面积动态变化的空间信息，为准确把握湖区、库区、河道的空间动态性提供基础。

[1]周成虎，骆剑承. 高分辨率卫星遥感影像地学计算[M].北京：科学出版社，2008: 35-37.

[2]中国资源卫星应用中心（CRESDA). HJ-A、B卫星介绍[EB/OL]. [2012-10-15].http://www.cresda.com/n16/n1130/n1582/8384.html.

[3]McFEETERS, S.K., The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features[J]. International Journal Of Remote Sensing, 1996 (17):1425-1432.

[4]徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取水体信息的研究[J]. 遥感学报，2005, 9 (5): 589-595.