胡金金,张 艳,李 鹏

(中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院，北京 100083)

基于MODIS数据的洞庭湖水体面积变化分析

胡金金,张 艳,李 鹏

(中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院，北京 100083)

利用2000—2014 Terra/MODIS卫星8 d合成的500 m地表反射率数据，计算归一化水体指数NDWI，结合地物光谱特征提取水体信息，对洞庭湖近15 a来的水体面积进行动态监测。结果表明:洞庭湖水体面积年内呈明显季节性变化，一般11月至来年4月水体面积较小，为枯水期，5月至10月面积较大，为丰水期；2000—2014 近15 a洞庭湖旱灾发生频繁，面积明显萎缩，调洪蓄水功能减弱。

洞庭湖；MODIS；NDWI；水体面积变化

湖泊作为重要的国土资源，具有调节河川径流、灌溉、改善区域生态环境等多种功能，对国民经济的发展发挥着重要作用[1]。洞庭湖是我国五大淡水湖之一，跨湖南湖北两省，与长江干流直接相连，吐纳松滋、太平、藕池三口，湘、资、沅、澧四水及湖区周边中、小河流的来水。该湖是长江流域重要的集水、蓄洪湖泊，对减轻长江中游的洪水压力具有不可替代的作用[2-3]。但长期以来，随着人类活动的日益加剧，长江中上游流域水土流失严重，湖区泥沙大量淤积，湖面面积不断萎缩。洞庭湖调节径流和蓄水能力减弱，使得前些年该流域洪灾旱灾频繁发生[4-7]。因此，加强对洞庭湖湖泊面积的动态监测对于全面了解其变化规律和演化趋势具有重要意义。

遥感作为一门对地观测综合性技术，它的发展突破了传统地面观测的局限性，在湖泊水面的动态监测中发挥着极其重要的作用。在不同的遥感信息源中，中分辨率成像光谱仪MODIS光谱分辨率高，多通道观测大大增强对地球复杂系统的观测识别能力，其最大空间分辨率可达250 m，且1 d可过境4次，具有更强的实时监测能力。尤其是对于洞庭湖这样的湖泊，淹没面积在1 a中由于季节性降水等影响存在很大差异，且数日内消长较大，在1 a内需要高时间分辨率的数据来反映湖泊面积的变化情况[8]。因此，目前利用MODIS数据进行湖泊面积动态监测的研究很多，常用的方法为水体指数法，通过差值、比值等方式构建指数，增大水体与其他地物辐射的差异，从而提取水体信息，常用的指数有归一化差异水体指数NDWI、归一化植被指数NDVI、改进的归一化差异水体指数MNDWI、开放水体似然性指数OWL等[9-12]。例如，龟山哲等利用2002年Terra/MODIS卫星16 d最大值合成的NDVI数据测算了洞庭湖的湖区水面变化情况，估算了洞庭湖的蓄水量及其在2002年内的时空变化[13]。彭定志等利用2002年MODIS影像，通过计算NDVI指数，分析洞庭湖面积变化，并测算出最新的洞庭湖水位面积曲线[14]。

研究基于2000—2014 Terra/MODIS卫星8 d合成的500 m地表反射率数据，通过计算归一化水体指数NDWI提取水体信息，分析近15 a洞庭湖水体面积变化特征，观测洞庭湖2000—2014湖泊波动性，为湖区的治理和可持续发展提供保障。

1 数据与方法

洞庭湖湖滨平原地势平坦，气候温和，雨水充沛，水资源丰富，生物种类多样，是我国第二大淡水湖，由东、西、南洞庭湖3个主体湖区组成，介于北纬28°30′～30°20′，东经110°40′～113°10′。本文的研究区域即为这3个主体湖区。

1.1 数据源

研究所用遥感数据为2000年2月至2014年12月近15 a洞庭湖地区的Terra/MODIS卫星8 d合成的500 m分辨率地表反射率数据(MOD09A1)，共有664幅影像。MOD09A1数据为MODIS陆地2级标准产品，由每8 d的日地表反射率合成，经定标定位后的数据是国际标准的EOS-HDF格式。该数据可在MODIS Website网站下载。

1.2 最大值合成法

长时间序列MODIS数据不可避免存在云、大气等造成的干扰，使部分数据质量较差，不能满足研究要求，针对这种情况，可采用多期数据最值合成的方法对数据进行处理[15]。本文将每月的NDWI数据作为一组，通过最大值合成法得到1期NDWI数据，对600多期数据按该方法进行分组求并运算，最终得到研究区2000—2014各月最大合成NDWI数据179幅。

1.3 水体提取方法

本文采用归一化差异水体指数NDWI及阈值法提取水体。通过MODIS数据的第4波段和第2波段，即绿光波段和近红外波段，来计算水体指数NDWI。公式如下：

NDWI=(Green-NIR)/(Green+NIR).

(1)

式中:Green为MODIS可见光绿光波段的反射率；NIR为MODIS近红外波段的反射率。由于在近红外波段植被的反射率高于水体，而在绿光波段水体的反射率高于植被，从式(1)可以看出，水体的NDWI值较高，为正值，植被和土壤的NDWI值较低，因此，可以将水体与其他地物区分开来。

考虑到MODIS数据的分辨率及本研究时间跨度长，数据量大，对每一幅影像分别设定阈值提取水体工作量太大。经过反复试验，设定阈值为0.1，将NDWI>0.1的像元提取为水体。

1.4 淹没频率计算方法

淹没频率指整个研究时期内，某一位置被洪水淹没的时间与研究总时间的比值[16]。本文以影像中每个湖泊像元1 a中被淹没的次数来计算淹没频率。由于MODIS数据本身质量的关系，很难获得每天的水体淹没范围，可以用前面MODIS按月最大值合成后的影像提取出的水体面积，认为该月内水体淹没的区域不会超过该范围。因此，每个像元每年被水淹没的最高次数为12，最低为0。由此绘制出洞庭湖2000—2014的淹没频率图(见图1)。

2 结果分析

2.1 年内水体面积变化分析

本文以2010年为例分析洞庭湖年内水体面积变化规律(见图2)，洞庭湖水体面积变化主要分为两个时期：11月至来年4月水体面积较小，为枯水期，5月至10月较大，为丰水期；其中2月达到最小，约为200 km2，7月达到最大，约为1 600 km2，两者相差将近1 400 km2。由此可反映出洞庭湖水域面积在1 a内随季节变化很大，在洪水期东、西、南洞庭湖连成一片，而在枯水期仅存几条带状水域。这种现象主要是受该地区季节性降雨以及长江主汛期的影响：洞庭湖地区降雨多集中在每年的4月至6月，且湘、资两水的主汛期在5月至6月，沅、澧两水的主汛期在5月下旬至7月上旬，所以洞庭湖水体面积在5月开始明显增大；而且长江的主汛期在每年的7月上旬至9月上旬，所以从10月底至11月初洞庭湖水域面积才开始显著减小。由此可以看出，洞庭湖对长江中上游洪水的消峰蓄洪功能。

2.2 年际水体面积变化分析

统计洞庭湖2000—2014各月的水体面积，拟合近15 a来水体面积变化趋势(见图3)。可以看出2000—2001水体面积减少明显；2002—2014水体面积呈另一缓慢减少的趋势。而2001—2002变化趋势与后续变化不具有连续性。这应该是受1998年特大洪水影响，长江全流域洪水会导致当年洞庭湖面积急剧增加，在近几年内面积会明显减少，因此，2000—2001洞庭湖水体面积明显减小，2002年后变化较为缓慢。在2006年、2009年、2011年和2013年水体面积均处于低谷，主要是因为这些年洞庭湖均发生全湖区性旱灾，灾情呈恶化趋势，其中以2006年和2011年灾情最为严重，尤其是2011年旱灾，在洞庭湖区旱灾史上尤为罕见。洞庭湖区发生干旱的次数并不少，大多出现在春冬时节的枯水期，灾情较轻。而2006年和2011年的旱灾均发生在主汛期(见图4、图5)，2006年的旱灾发生在七八月份，洞庭湖面积急剧缩减，使其提前进入枯水期，2011年旱灾则发生在六月份，此时洞庭湖本该为丰水期，却呈现出“退水为洲”的现象。2002年洞庭湖丰水期的水体面积约为2011年的2倍。由水体面积随年份变化的趋势曲线可知，近年来洞庭湖呈现明显的缩减趋势，且旱灾发生频繁。

图1 2000—2014洞庭湖淹没频率变化

图2 2010年洞庭湖水体月面积变化曲线

图3 2000—2014洞庭湖水体面积变化曲线

图4 2006年洞庭湖水体月面积变化

图5 2011年洞庭湖水体月面积变化

2.3 淹没频率特征分析

2000—2014洞庭湖淹没频率变化(见图1)的总体特征为从湖区中心向两侧淹没频率逐渐递减，其中淹没频率最高为12，即湖区中间的深蓝色区域是年内永久水域面积，而最低为0，湖区边界的白色区域是年内永久陆地面积，这两部分的水陆性质在全年内不会发生改变，因此，没有防洪抗旱风险。其他区域颜色由红色到黄色再到浅蓝色，淹没频率逐渐增高，存在潜在的水域淹没风险，平时应做好防洪准备。

从洞庭湖近15 a的淹没面积变化图中也可反映出其面积的年际变化规律。2001年湖区边界白色区域较2000年增多，且2000年部分浅蓝色区域在2001年变为黄色，说明2001年湖区水体面积减小，部分水域的覆盖次数减少。2002年和2003年图中湖区边界处黄色、浅蓝色面积增加，说明被水淹没的次数增多，湖泊面积较2001年增大。2006年、2009年、2011年和2013年湖区浅蓝色区域明显减小，边界处白色面积增加，湖泊萎缩。

3 结 论

本文应用2000—2014 Terra/MODIS卫星8 d合成的500 m地表反射率数据，计算归一化差异水体指数NDWI提取水体信息，获取了长时间序列洞庭湖区水体分布数据，分析了洞庭湖水体年内和年际变化规律，并对洞庭湖区水体淹没频率进行了计算。

1)将MODIS数据用于湖泊水体面积变化动态监测具有可行性，应用NDWI指数，设定合理的阈值提取水体具有较高的可靠性，再针对长时间序列，多时相遥感数据，通过IDL语言编写批处理程序，具有快速、高效等优越性。

2)洞庭湖水域面积年内存在明显季节性变化，一般11月至来年4月水体面积较小，为枯水期，5月至10月面积较大，为丰水期。2000—2014近15 a来洞庭湖湖泊面积萎缩，旱灾发生频繁，调洪蓄水能力减弱。

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[责任编辑：郝丽英]

Analysis of the variation of water area in Dongting Lake based on Modis data

HU Jinjin,ZHANG Yan,LI Peng

(College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining and Technology(Beijing), Beijing 100083,China)

Normalized Difference Water Index (NDWI) among the years of 2000-2014 was calculated with 500 m-resolution surface reflective data, which was synthetized by Terra/MODIS data in 8 days. With spectral characteristics analyzed for extracting water, the dynamic changes of water area in Dongting Lake among nearly 15 years were monitored. Result shows that the water area of Dongting Lake presents regular changes with the seasons in one year: drought period generally lasts from November to April; and water area is relative larger from May to October. From 2000 to 2014, drought disaster occurred frequently in Dongting Lake during the 15 years. Water area shrank remarkably, and the function of regulating the balance between drought and fllod was weakened greatly.

Dongting lake；MODIS；NDWI；water area variation

10.19352/j.cnki.issn1671-4679.2017.02.006

2016-09-27

胡金金(1993-)，女，硕士研究生，研究方向：遥感;自然灾害风险.

TP79

A

1671-4679(2017)02-0025-05