1986—2020年山东省地表水时空变化特征分析.pdf
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1、第 38 卷 第 1 期2024 年 1 月山 东 理 工 大 学 学 报(自 然 科 学 版)Journal of Shandong University of Technology(Natural Science Edition)Vol.38 No.1Jan.2024收稿日期:20221128基金项目:国家自然科学基金项目(42171413);山东省自然科学基金项目(ZR2020MD015);山东理工大学青年教师发展支持计划项目(4072-115016)第一作者:李艺,女,20507020764 ;通信作者:范俊甫,男,fanjf 文章编号:1672-6197(2024)01-0001-0
2、719862020 年山东省地表水时空变化特征分析李艺,范俊甫,张志锟,左吉伟,时宗闻,高宇(山东理工大学 建筑工程与空间信息学院,山东 淄博 255049)摘要:针对地表水提取过程中部分细小河流和半干涸河道提取较困难的问题,以 19862020 年的山东省内陆地表水为研究对象,基于改进的归一化水体指数(MNDWI)模型,引入建筑物指数模型和植被指数模型,提出了一种新型水体指数(GMNDWI),较明显地提高了地表水体的提取精度。在此基础上,运用空间网格化处理与分区统计、动态度等方法分析了山东省内陆地表水的时空变化特征,并通过相关性分析对选取的影响因子进行了讨论。结果表明:研究区内地表水时空分布
3、不均衡,旱雨季水面积之比稳定在 3 5,均呈现先增加后减少的变化趋势;降雨量和耕地面积与地表水面积的相关系数明显高于其他因素,表明二者的共同作用是导致研究区地表水面积变化的关键因素。关键词:Landsat;遥感;地表水提取;水体指数;精度分析;相关性分析中图分类号:TB532.1;TB553文献标志码:AAnalysis of temporal and spatial variation characteristics of surfacewater resources in Shandong Province from 1986 to 2020LI Yi,FAN Junfu,ZHANG Zh
4、ikun,ZUO Jiwei,SHI Zongwen,GAO Yu(School of Architectural Engineering and Spatial Information,Shandong University of Technology,Zibo 255049,China)Abstract:In order to solve the difficulty of extracting some small rivers and semi-dry channels in theprocess of surface water extraction,the inland surfa
5、ce water of Shandong Province from 1986 to 2020 wastaken as the research object and a new water index(GMNDWI)based on the MNDWI water index modelwas proposed by introducing the building index model and the vegetation index model,which significantlyimproved the extraction accuracy of surface water.On
6、 this basis,the spatio-temporal variation character-istics of inland surface water in Shandong Province were analyzed using spatial grid processing,zonal sta-tistics and dynamic attitude methods,and the selected influencing factors were discussed by correlation a-nalysis.The results show that the sp
7、atial and temporal distribution of surface water in the study area isuneven,and the ratio of water area in the dry and rainy seasons is stable at 3 5,showing a trend of in-creasing first and then decreasing.The correlation coefficients of rainfall and cultivated land area withsurface water area are
8、significantly higher than other factors,indicating that the combined action ofrainfall and cultivated land area is the key factor leading to the change of surface water area in the studyarea.Keywords:Landsat;remote sensing;surface water extraction;water index;precision analysis;corre-lation analysis
9、 地表水是维持区域生态平衡、促进经济社会发展的关键因素1,其作为日益短缺的关键性基础资源,近几年在山东省的总量降幅明显,季节变化显著,供需矛盾日益突出 2。作为中国典型的沿海省份,目前学者们对该区域的地表水开发利用3、水资源管理4和水保护5已做了大量的研究,开展了一系列基于水文气象站点、雨量数据等资料的定量分析6,但由于数据的来源渠道多样、标准不规范,且缺乏连续性,因此较难反映研究区地表水的整体时空演化特征。卫星遥感数据能大区域、长时段、高效率监测地表水状态7,为实现对区域地表水的长时间跨度连续观测提供高可靠的数据源;然而目前研究多局限于局部典型水域或较短时间序列,缺乏对山东省整体地表水长期连
10、续动态变化的研究,且未对地表水的季节性变化特征进行分析比较。从导致地表水面积变化的驱动力方面来看,山东省地表水季节性动态变化受到大气环境影响和社会经济影响等诸多因子的综合影响比较明显,因此单个季度的地表水监测并无法全面反映地表水变化。获取地面大范围、大尺度的地面信息主要是通过遥感影像,国内外学者在遥感影像提取水体方面已做了大量研究。目前 Landsat 影像提取方法可大致分为两大类:一类是基于影像波段信息,通过原始波段处理或波段间相组合所构成的指数模型,如McFeeters8提出的归一化水体指数(NDWI),虽能提取水体信息但也掺杂大量背景噪音,徐涵秋9通过波段变换的方式提出改进后的归一化水体
11、指数(MNDWI),在抑制植被等无效信息方面取得良好效果;另一类是基于图像显示的特征,通过特征分类别判定的分类器法,如 Kalke 等10通过支持向量机的方法对河流水体进行提取,但其中核函数参数的选取有一定的难度,薛源等11利用水体指数和决策树结合 DEM 河网实现对山区河流的自动提取。目前深度学习算法也开始被应用在水体的分类提取当中,但其需要大量准确样本支持的特性是提取工作的痛点12,因此,高效准确的指数模型法因其普适性依然是当今大范围数据提取工作的首选13。本文基于 19862020 年长时序的 Landsat 遥感影像数据,通过水体指数模型提取水体以分析山东省地表水的动态度、变化率,揭示
12、了多年山东省地表水的时空演变特征,结合自然资源数据和社会经济数据,对影响地表水面积变化的影响因子进行了相关性分析。该研究旨在揭示山东省地表水时空演变规律及其与气候变化和人类活动的关系,为山东正在实施的区域协调发展战略14的顺利实施提供科学的参考依据,为中国沿海地区地表水资源的保护及合理开发利用提供科学参考。1 研究区与数据来源1.1 研究区概况山东省地处中国东部沿海,位于世界公认的黄金纬度的海岸线上(3425N 3823N,11436E12243E)。地处温带季风型气候,雨热同期,降水集中且季节分配不均,易发生严重春旱和夏涝;加之利用效率低、过度开发等人为因素综合作用,地表水资源短缺逐渐成为常
13、态,给各行业发展和人民的生产生活带来显著影响,成为严重制约工业和农业持续健康发展的瓶颈15。1.2 数据来源与预处理Landsat 系列卫星遥感影像数据来源于美国地质调查局官网;人口和 GDP 数据来自中国国家统计局;降雨量和用水量数据来自山东省水利厅;耕地数据来自山东省统计局和公开文献 16;气温数据来自欧洲中期数值预报中心的气候再分析数据。选择 1986 年、1995 年、2004 年、2013 年、2020年的旱季、雨季共 10 期 Landsat 卫星遥感数据作为数据源。旱季选取一月份至三月份、雨季选取八月份中旬至九月下旬,且云量小于 5%的数据。为消除差异影响,根据影像特征确定合适的
14、参数和大气模型,对遥感影像进行辐射定标和大气校正等处理后得到可满足研究要求的数据集,相关操作在 ENVI5.3 软件中完成。1.3 研究方法1.3.1 提取方法将文献17中现有的 22 种水体指数模型分别应用在研究区地表水提取中,对实验结果进行对比分析发现,MNDWI 是分离度最高、提取效果最好的水体指数模型,这与屈慧慧等 18 研究结果一致,其计算原理见式(1)9。MNDWI=Green-MIR1Green+MIR1,(1)式中:MNDWI 为水体指数模型,Green 为绿光波段的像元值,MIR1为中红外波段的像元值。该方法能准确提取绝大部分大面积水体,但部分细小河流未被成功提取。采用调整最
15、佳阈值的方法以解决该问题,将初始阈值减小 0.01 后,水体未被提取的情况得到改善,但部分建筑物、植被等干扰物也被归为水2山 东 理 工 大 学 学 报(自 然 科 学 版)2024 年体。针对该问题,本研究引入提取植被效果较好的植被指数模型 NDVI 19(式(2)和提取建筑物较为完善的建筑物指数模型 NDBI 19(式(3),分别二值化后构建新型的水体指数 GMNDWI,其计算公式见式(4)。NDVI=NIR-REDNIR+RED,(2)式中:NDVI 为植被指数模型,NIR 为近红外波段的像元值,RED 为红光波段的像元值。NDBI=MIR1-NIRMIR1+NIR,(3)GMNDWI=
16、MNDWI-NDVI-NDBI。(4)1.3.2 时空分布特征分析时空分布特征分析利用空间网格化处理和分区统计来完成。空间网格化处理就是用规定大小的格网将一定范围的平面进行分割,从而得到单元数据的过程。通过 ArcGIS 软件,采用1 km1 km 的格网将研究区内旱季水和雨季水进行分割,经过分区统计得到水体面积占各网格的位置及比例,从而分析讨论研究区内旱季水和雨季水的空间分布和时间变化特征。1.3.3 变化趋势分析通过动态度计算来反映地表水面积变化的剧烈程度,分析地表水面积变化的趋势,其计算方法为研究区内研究期始末地表水的面积变化量占初始期地表水面积的比重,并与研究时段的比值。动态度的绝对值
17、越大,表明在一段时间内地表水的面积变化越剧烈。此外,为直观展现研究区地表水面积变化在空间上的分布,采用格网法将研究区分割成 1 km1 km 的空间格网,用研究期始末地表水面积占该格网面积的比重变化反映该地区地表水面积变化的趋势,若其值为正值,表明呈增加趋势,反之则为减少趋势。1.3.4 相关性分析为探究各影响因子对研究区内旱季水和雨季水的影响程度,分析地表水区域差异特征,运用皮尔森相关系数法将每年地表旱季水和雨季水面积与各影响因子进行相关性分析,通过该系数反映地表水面积与各影响因子的紧密程度。2 精度评价与结果2.1 提取结果近几年全球海平面逐年上升 20,加上研究区北部大面积的养殖池扩建和
18、盐田开发导致海岸线边界不断扩展,海岸侵蚀导致滩涂下边界向内陆推进 21,故本研究将海水从 GMNDWI 指数提取的研究区地表水的实验结果中进行剔除处理。参照山东省海洋局发布的海岸线调查技术规范(山东省地方标准)22,结合行政区划矢量数据目视解译 2020年 Landsat 遥感影像的海岸线边界,将海水剔除。2.2 精度评价先以 JRC 数据集为参考,验证本文水体指数模型方法的精度,利用 ArcGIS 软件在提取的矢量水体数据内选取随机点,使用 eCognition 软件对水体提取结果进行基于对象样本的混淆矩阵法精度评价。选取研究区境内的黄河流域对比高分辨率的遥感影像进行人工目视解译,作为精度评
19、价的验证样本,以50 m 为最小允许距离,随机选取 653 个样本点对水体提取结果进行 Kappa 系数精度、总体精度和用户精度验证,验证结果见表 1。表 1 精度验证结果 单位:%项目精度评价Kappa 系数精度 总体精度用户精度水体指数96.5078.7195.1195.11JRC 数据集75.0077.0379.3679.36 经精度验证发现,本研究所提出方法的精度评价、Kappa 系数、总体精度、用户精度均比 JRC 数据集精度有提升,充分证明了这种水体指数方法精度的提高。3 研究区地表水时空演变特征3.1 研究区域地表水空间区划为更直观地反应研究区内地表水面积的时空变化,参考水利部水
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