星云湖水质状况与植被指数的关联研究
[郭志海
, 袁希平, 甘淑, 宗慧琳, 吴阳]
, 袁希平, 甘淑, 宗慧琳, 吴阳]
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郭志海, 袁希平, 甘淑, 宗慧琳, 吴阳. 星云湖水质状况与植被指数的关联研究[J]. 浙江农业科学, 2017,(3):499-503 
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星云湖水质状况与植被指数的关联研究
作者简介:郭志海(1987—),在读硕士,从事3S技术研究工作,E-mail:378305827@qq.com。
摘要
星云湖流域是滇中地区比较发达的经济区域,星云湖是当地工农业生产和沿湖人民生活的重要水源地,但随着流域内经济的快速发展,沿湖人口的增多,排入湖泊的工业、农业和生活污水大幅度增加,严重污染了星云湖水质。本文以Landsat资源卫星的TM影像为数据源,通过对同属滇中高原湖泊、空间相邻,但水质状况差异明显的星云湖与抚仙湖的多波段光谱曲线进行对比分析发现,两湖泊影像光谱在近红外波段的平均亮度值差异最大。据此选择归一化植被指数模型,对星云湖多年的NDVI进行分析研究,尝试从观察不同时期研究区域的NDVI影像,统计分析调查点的NDVI值,以及实地调查,从3个方面寻找星云湖的水质状况与归一化植被指数模型中存在的关联。
关键词:
NDVI; Landsat; 资源卫星; 水质状况; 星云湖
中图分类号:X52
文献标志码:A
文章编号:0528-9017(2017)03-0499-05
doi: 10.16178/j.issn.0528-9017.20170343
遥感具有探测范围广、信息量大、速度快、周期短等优点, 所以遥感方法在国内已得到广泛应用, 如地面水质监测[1]、生态环境现状评价[2]、植被调查及赤潮预报[3]、水库面积提取等[4], 形成各种指数方法。其中, NDVI(归一化植被指数模型)[5, 6, 7]是陆地上生物量和初级生产力估算的常用算法, 国内也用于预测海洋赤潮。秦海旭等[8]运用遥感方法分析浅水湖泊水质变化的特征; 李思等[9]基于遥感技术对陕西省渭河流域污染演变进行研究; 赵宁等[10]运用NDVI研究1973— 2013年红碱淖水域水质的变化。
星云湖是江川县工农业生产和沿湖人民生活的重要水源地, 维系着江川县经济发展的命脉, 对调节滇中高原气候、提供疏远和美化环境起着不可替代的作用。但随着流域内经济的快速发展、沿湖人口的增多, 以及排入湖泊的工业、农业和生活污水的大幅增加, 严重污染了星云湖水质。2000年后, 全湖面水质由3类水迅速下降到4、5类水, 2003年以来基本处于劣5类水平。而作为常规水质监测, 当地水文水资源局只能提供湖心与海门桥2个监测站的水文数据, 其中海门桥监测站检测断面缺失检测水质必要的指标数据。所以在水质迅速恶化、水质资料缺少的情况下, 利用遥感技术对星云湖水质状况与植被指数的关联研究迫在眉睫。
1 研究区及研究数据
1.1 研究区概况
研究区位于滇中腹地、富庶的江川“ 坝子” (即江川盆地)内, 这里物产富饶, 经济发达, 交通便利。该地区属于中亚热带半湿润高原季风气候, 平均气温13.4~16.5 ℃; 年降雨量为879.1 mm, 其中5— 10月为雨季, 占年降雨量的81.4%; 主要风向为西南风, 年均风速为2.2 m· s-1。该研究区包含有星云湖与抚仙湖两大高原湖泊, 其中星云湖属于珠江流域南盘江水系的源头湖泊, 为高原断陷型浅水湖泊, 近年来污染严重; 抚仙湖是中国最大的深水型淡水湖泊, 也是珠江源头第1大湖, 属南盘江水系, 湖水清澈见底。
1.2 数据源的选择
研究星云湖水质状况与植被指数模型的关联需以多年的遥感影像为数据基础, 而冬季云量较少, 图像清晰。为保证研究的科学性与可靠性, 遥感影像的获取日期应大致接近。本次研究选用1989、1996、2005年的3景TM影像, 这些影像均为1— 3月获取。根据研究区内的水文、气候等特征, 以及水生植物、藻类的特点, 研究区在5、6、7月降雨充足, 温度、光照都较适合水生植物及藻类的生长, 且生长较为旺盛[11]。而星云湖的水质状况能通过水体富营养化来体现, 为了更明显地看出星云湖水质状况与植被指数模型的关联, 还选用2014年7月20日的1景遥感影像进行分析研究(图1)。
 | 图1 研究区行政区划及遥感影像 |
2 典型湖泊水体的遥感多光谱特性对比分析
2.1 多波段曲线对比分析与差异特性
星云湖与抚仙湖同属于滇中高原湖泊且空间相邻, 但星云湖自2000年后, 全湖面水质由3类水迅速下降到4、5类水, 2003年以来基本处于劣5类水平, 而抚仙湖的水质一直都是属于1类水。通过对比分析这两个空间相邻且水质差异明显的高原湖泊的光谱特征曲线, 可发现水质状况与光谱特征之间的关联。图2为研究区2014年星云湖与抚仙湖的光谱特征曲线图。
 | 图2 典型地物光谱特征曲线 |
通过对比星云湖与抚仙湖的光谱特征曲线(图2)可以看出, 星云湖与抚仙湖的光谱亮度值在第1、2、3波段及第7波段上较接近, 在第5、6波段上两者亮度值相差稍大; 在第4波段上, 两者亮度值相差最为明显, 而抚仙湖的光谱曲线在第3、4波段间变化最小。因此, 将第3和第4波段进行差值运算, 可以增强未受污染与受污染水体之间的光谱信息差异, 以达到区分未受污染与受污染水体的目的。通过上述分析, 本文将构建归一化植被指数NDVI进行水质的判别。
2.2 NDVI构建与特性分析
为更好地研究NDVI的建立, 需研究星云湖与抚仙湖在TM影像上, 第3、4(红波段与近红外波段)波段DN值(Digital Number)的差异。通过对星云湖、抚仙湖布设调查点, 并统计分析在3、4波段DN值, 可得到表1。
 | 表1 星云湖、抚仙湖第3、4波段DN值 |
从表1可以看出, 抚仙湖在第3、4波段标准差相对于星云湖较小, 而标准差能反映一个数据集的离散程度, 说明抚仙湖内DN值相对平均, 内部物质相对单一; 而星云湖在第3、4波段标准差较大, 特别是第4波段, 其标准差是抚仙湖的4倍多, 说明星云湖的内部存在其他物质对光辐射产生了吸收和散射。而对比星云湖与抚仙湖在DN值的平均值发现, 第3、4波段里星云湖DN值的平均值都大于抚仙湖, 第4波段更加突出, 大于17.39。因此通过构建NDVI来增强两者之间的光谱差异。
通过运用TM影像的第3(红波段)、第4波段(近红外波段)进行差值运算, 得到如下公式:
NDVI=(b3-b4)/( b3+ b4)。
式中:b3为TM影像红波段; b4为TM影像近红外波段。
3 星云湖水质状况与植被指数模型的关联分析
3.1 针对遥感影像的关联分析研究
通过前面的分析研究得知, 建立归一化的植被指数能增强星云湖与抚仙湖之间的光谱差异, 通过对比分析, 进而发现水质状况与植被指数之间的空间关联。通过对1989、1996、2005及2014年的4景TM影像建立归一化植被指数模型。其中, 归一化植被指数的变化范围为-1~+1。植被覆盖的陆地表面趋于正值, 裸露的土地接近0, 开阔的水体为负值。
从图3中可以看出, 1989与1996年, 星云湖湖面的NDVI值均< 0, 抚仙湖除了靠近湖西岸有小块绿色区域外, 整体呈现蓝色。据实地调查, 此块绿色区域为孤山岛, 是抚仙湖上唯一的一座岛屿。从2005年研究区的NDVI分值图上来看, 星云湖湖面开始存在NDVI值> 0的区域, 主要集中于湖心, 而抚仙湖仍无变化, 整体呈蓝色; 至2014年, 星云湖湖面NDVI值> 0的区域明显扩大, 不仅局限于湖心区域, 抚仙湖仍无变化。从多年NDVI影像总体来看, 1989, 1996年星云湖与抚仙湖几乎无变化; 2005年以后, 星云湖湖面NDVI值> 0的区域不断增加, 而抚仙湖在1989— 2014年间几乎没有变化。
 | 图3 各时期研究区的NDVI分值 |
为了研究1996— 2005年为什么会出现湖面的过渡性变化, 本文选用星云湖1995— 2004年的水环境数据进行研究分析(图4), 寻找变化的原因与关联。
 | 图4 1995— 2004年星云湖的水环境变化 |
从图4可以看出, 2000年之前, 星云湖的各类指标均处于较低水平, 而当时星云湖的水质也属于3类水, 适用于集中式生活饮用水, 是地表水源地二级保护区。进入2000年以后, COD、TN、TP这些水环境指标上升趋势明显, 而这些水环境指标与水质状况呈反比; 而透明度呈下降趋势, 透明度与水质状况呈正比。总体来说, 在2000年以后星云湖的水质状况恶化加速, 至今星云湖水质状况仍然处于劣5类水平。从分析1995— 2004年星云湖的水环境变化数据可以看出, 星云湖的水质状况的变化可通过NDVI的分值图来反映, 说明星云湖水质状况与植被指数模型存在一定的关联。
3.2 针对调查点统计数据的关联分析研究
为进一步研究星云湖水质状况与植被指数之间的关联, 本文在星云湖与抚仙湖的湖面均匀、随机的选取一些调查点, 提取各点在各期NDVI影像图上的DN值, 并进行统计分析(表2)。
| 表2 星云湖、抚仙湖各年NDVI值情况 |
由表2可知, 抚仙湖的所有调查点的NDVI值均小于0, 而1996年前星云湖所有调查点的NDVI值也都小于0; 2005年, 星云湖的所有调查点中, NDVI最大值已经为0.288, 超过界限值0, 但平均值还是小于0; 2014年星云湖的NDVI平均值已超过界限值0。对比多年来星云湖与抚仙湖NDVI平均值的变化趋势可以发现, 两个湖泊的NDVI平均值都是处于上升趋势, 但最后收敛于-0.1。对比多年两湖调查点NDVI值标准差的变化趋势可以看出, 星云湖的标准差1996年前处于平稳状态, 而在1996年后有明显的上升趋势, 而抚仙湖则呈现一直的平稳状态。标准差能反映一个数据集的离散程度, 星云湖调查点NDVI值标准差的上升说明湖泊内部的异质性明显增强。
3.3 针对水质状况与植被指数关联的实地调查分析
为了验证星云湖水质状况与植被指数之间的关联性, 需对星云湖的实际水质状况进行资料收集与实地调查。野外调查工作主要包括布设调查点与对湖泊的实际水体情况进行观察。通过多方收集资料发现, 星云湖2014年水质为劣5类水平, COD、TN、TP等环境指标均超标严重, 由于农村生活、规模化畜禽养殖业和农田化肥磷的流失, 使得TN、TP超标最为严重。通过对星云湖周边的实地调查发现, 2014年整个星云湖的水质状况不容乐观, 湖面有较大面积的浮游藻类, 而湖岸线周边由于泥沙淤积, 生长着许多喜水植物以及挺水植物。
图5为沿星云湖的湖岸线布设的16个调查点的实际调查状况。从图中可以看出, NDVI> 0的调查点周围, 水质较差、营养化程度高、普遍生长着较多的喜水植物、挺水植物以及藻类, 而NDVI< 0的调查点周围, 水面较为清洁, 很少有植物生长。说明归一化的植被指数模型能够反映水生植物的生长状况, 从而反映水域的水质状况。
 | 图5 2014年星云湖的实地情况 |
4 小结与讨论
本次研究采用多年、多景的TM影像, 对同属于高原湖泊且空间相邻但水质状况差异明显的星云湖与抚仙湖的光谱特征曲线进行研究, 发现建立归一化的植被指数模型能在一定程度上突出2种水质间的差异。通过观察不同时期研究区域的NDVI影像, 统计分析调查点的NDVI值, 以及实地的调查研究, 发现星云湖水质状况与植被指数模型之间的关联。
通过对星云湖与抚仙湖的光谱特征曲线进行的对比, 发现在近红外波段两者之间的亮度值差异明显, 在此基础上对星云湖与抚仙湖的红波段与近红外波段的DN值进行差异对比分析发现, 建立归一化的植被指数模型能在一定程度上突出2种水质之间的差异, 为星云湖的水质状况与归一化植被指数的关联研究提供理论基础。
通过观察不同时期的研究区域NDVI影像发现, 1989— 1996年星云湖湖面NDVI值均小于0, 呈蓝色, 该时期星云湖水质为3类水, 水质较好; 而2005年以后, 星云湖湖面开始出现大于临界值0的区域, 通过调查得知2000年过后星云湖的水质开始迅速下降, 2005年后的水质均属于劣5类, 水体富营养化程度高。统计分析调查点的NDVI值得知, 星云湖NDVI平均值呈直线上升, 2014年平均值已超过临界值0, 而标准差在1996年以前较稳定, 之后开始直线上升, 说明从2005年开始, 星云湖内部的同质性开始减弱, 可能出现较多藻类与微生物, 富营养程度增加。最后通过实地调查, 验证了星云湖水质状况与归一化植被指数之间的关联。NDVI> 0的调查点周围, 水质较差、富营养化程度高, 普遍生长着较多的喜水植物、挺水植物以及藻类, 而NDVI< 0的调查点周围, 水面较为清洁, 很少有植物生长。由此可知, 建立归一化植被指数模型能在一定程度上反映水体的水质状况。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献:
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