利用Sentinel-2遥...影像分析水葫芦时空分布规律_王冬梅.pdf

测绘通报2023 年第 6 期引文格式:王冬梅，吴勇锋，石一凡，等 利用 Sentinel-2 遥感影像分析水葫芦时空分布规律J 测绘通报，2023(6):44-49 DOI:10 13474/jcnki 11-2246 2023 0166利用 Sentinel-2 遥感影像分析水葫芦时空分布规律王冬梅1，吴勇锋1，石一凡1，梁文广1，王轶虹1，潘思远2(1 江苏省水利科学研究院，江苏 南京 210017;2 河海大学农业科学与工程学院，江苏 南京 210024)摘要:水葫芦大面积暴发会对河湖防洪、供水安全，水生态造成重要影响。本文以江苏省里下河地区为研究区，采用 Sentinel-2 影像数据对比分析 3 种机器学习算法分类精度，利用最佳分类方法提取 20172021 年多期影像中的水葫芦，分析研究区水葫芦暴发年际特征及其扩散趋势。结果表明，基于支持向量机(SVM)的分类效果优于神经网络(NN)和随机森林(RF)(总体精度为84.81%94.30%，Kappa 系数为 0.700.89);20172021 年水葫芦面积整体呈先增后减趋势，其中，2019 年水葫芦暴发达到峰值，暴发热点主要集中在阜宁县南部、宝应县中部及兴化市南部地区等行政交界和水网密集处。兴化、宝应、高邮、江都、阜宁五区县年均水葫芦面积在 3 km2以上，其中兴化市年均水葫芦暴发最为频繁，面积达 6.85 km2。关键词:遥感;水葫芦;Sentinel-2;支持向量机;里下河地区;时空分布中图分类号:P237文献标识码:A文章编号:0494-0911(2023)06-0044-06Analyzing the spatio-temporal distribution of Eichhornia crassipes based onSentinel-2 remote sensingWANG Dongmei1，WU Yongfeng1，SHI Yifan1，LIANG Wenguang1，WANG Yihong1，PAN Siyuan2(1 Jiangsu Provincial Institute of Water Conservancy Sciences，Nanjing 210017，China;2 School of Agricultural Science and Engineering，Hohai University，Nanjing 210024，China)Abstract:The large-scale outbreak of Eichhornia crassipes dramatically influence river and lake flood control，water supply security，and water ecology In this study，the Lixia River area of Jiangsu province is chosen as the research area We applied the Sentinel-2image data to filter the optimal classification method of Eichhornia crassipes by compare and analyze the classification accuracy of threemachine learning algorithms Then，analysis the inter-annual spatio-temporal(20172021)characteristics and their spreading trendsof Eichhornia crassipes by inversion of remote sensing data The results showed that，the classification performance based on supportvector machine(SVM)(overall accuracy is 84.81%94.30%，Kappa coefficient is 0.700.89)is better than neural network(NN)and random forest(RF)，The annual outbreak area of Eichhornia crassipes showed a trend of“increase and then decrease”from 2017 to2021，the outbreak area of Eichhornia crassipes reached its peak in 2019 The outbreak hotspots are mainly located in the junctions ofadministrative region and dense water networks，such as southern Funing county，central Baoying county，and southern Xinghua cityThe average Eichhornia crassipes area during 20172021 in the five districts and counties of Xinghua，Baoying，Gaoyou，Jiangdu，and Funing is above 3 km2 Especially，the annual average Eichhornia crassipes outbreak in Xinghua is the most frequent，with an areaof 6.85 km2Key words:remote sensing;Eichhornia crassipes;Sentinel-2;support vector machine;Lixia River area;spatio-temporal distribution水环境状况是社会各界和各级政府最为关注的民生问题之一1-2。江苏省地处平原地区和长江下游，水网密布，快速发展的经济和密集的城市群显著影响了水体生态环境，水污染已经严重破坏生态环境，直接威胁人类生存和社会可持续发展。其中，生活垃圾和水生植物(水葫芦、水花生)等水面漂浮物是造成水污染的重要原因，因此，监测和治理水面漂浮物成为当前亟须研究的课题。水葫芦自 1800 年代起传播至世界各国，是目前世界上危害最严重的水生漂浮植物3。水葫芦优越的竞争机制和繁殖速率，使其能够在水域中迅速成为优势种群。水葫芦的大面积暴发严重影响了下游水源地及水利设施安全。为科学有效地降低44收稿日期:2022-07-28基金项目:江苏省水利科技项目(2021072;2020039;2019049);自主科研项目(2020z025;2022z031)作者简介:王冬梅(1978)，女，硕士，研究员级高级工程师，主要从事河湖空间变化相关研究。E-mail:17290559 qq com通信作者:吴勇锋。E-mail:yongfengwu1995 163 com2023 年第 6 期王冬梅，等:利用 Sentinel-2 遥感影像分析水葫芦时空分布规律水葫芦暴发的不利影响，国内外已开展诸多遥感监测水葫芦的研究。文献 4 使用混合无监督图像分类方法对水葫芦分布范围进行监测。文献 5 利用卫星遥感系统研究了印度河流中水葫芦种群覆被的变化，并分析了可能原因。文献 6利用长时间序列遥感影像及监督分类法，得出滇池水葫芦的年际动态变化特征，为后期政府治理提供了有效指导。文献 7通过 NDVI 指数评估和分析叶绿素 a浓度分布，从而对比得出水葫芦的分布，准确评估出湛江市库区的水葫芦暴发面积。文献 8 以高分遥感影像为数据源提取水葫芦生长区域，结合目视解译和分类精度评价，对比分析各方法在提取水葫芦方面的适用性。文献 9 利用多源卫星数据中水葫芦特有的光学特性进行了动态遥感监测，建立了综合利用多波段比值及单波段阈值的水葫芦提取模型，识别出重点整治区域。文献 10 利用多时相Landsat 8 影像评估了卢旺达的水葫芦暴发面积，为受外来植物物种入侵困扰的非洲国家提供了治理依据。文献 11利用中分辨率卫星数据制作出南非首幅国家尺度的水葫芦分布图，同时指出气象要素也是影响水葫芦分布的重要因素。综上所述，前人研究主要关注大型河湖且时间序列较短，利用遥感方式对复杂河网地区水葫芦开展长时序的监测研究仍有不足。里下河平原水网地区位于江苏省东部，低洼的地势和适宜的环境使该地区成为水面漂浮物重灾区，尤以水葫芦对当地水体生态环境的影响最大、范围最广。因此，本文以里下河地区为研究区，采用遥感技术提取河道水葫芦，并分析 20172021 年水葫芦时空分布规律。主要研究目的为:筛选最佳的水葫芦提取方法，提升水葫芦提取精度，解决监测准确性不足的问题;分析水葫芦暴发及其扩散趋势，确定暴发热点地区;探究形成水葫芦重灾区的成因，为相关部门制定防治措施提供参考依据。1研究区概况里下河地区位于江苏省中部，其西起里运河，东至串场河，北自苏北灌溉总渠，南抵老通扬运河，总面积为 2.2 万 km2，属江苏省沿海江滩湖洼平原的一部分。该地区处于亚热带季风气候区，年均气温为 14.6，年降水量为 1000 mm。里下河地区平均高程为 4.39 m，为周边高中间低的碟形洼地，区内河道 3182 条，河长 2.32 万 km，是江苏省典型的平原水网区。2数据和方法2.1数据源(1)Sentinel 数据。由于研究区面积大、河网密度高，大部分河道宽度约 50100 m，因此，选用谱段丰富且光谱分辨率为 10 m、重访周期为 5 d 的Sentinel-2 影像作为数据源。本文选用的影像为研究区 20172021 年的无云影像，相对轨道编号主要为 R089、R132，拼 接 域 编 号 主 要 为 T50SQB、T50SQC。(2)矢量数据。里下河地区汇水面积超过50 km2以上的河流组成的河网矢量面数据，属性包含河流名称、河流面积及周长等信息;里下河地区矢量边界数据，用于提取里下河地区遥感影像。2.2研究方法采用时序遥感影像结合不同分类方法对水葫芦进行提取，并对其分布规律进行分析，具体技术路线如图 1 所示。(1)首先结合里下河地区 1495 河网数据对预处理后的 Sentinel-2 影像进行裁剪，提取里下河河网地区的多光谱影像，并计算 NDVI 指数特征。(2)选取 3 种不同的分类方法:(神经网络(neural net，NN)、随机森林(random forest，RF)、支持向量机(support vector machine，SVM)提取研究区水葫芦，对比其分类精度，选出最佳分类方法。(3)采用最佳分类方法提取时序遥感影像中的水葫芦像元，并对提取结果进行二值化处理。采用 ArcMap 的 Create Fishnet 工具以里下河范围矢量要素为基础创建 5 km5 km 的格网，并采用区域统计功能统计每个格网内水葫芦像元数，最后经反距离权重插值操作获取里下河地区水葫芦分布情况。2.2.1植被指数计算为分析水葫芦生育期内长势变化特征，选取水葫芦样本并计算 NDVI，分析各种指数的月际变化规律。NDVI 在植被遥感领域应用十分广泛，它是利用植被在红光波段和近红外波段之间的光谱差异表征植被生长状态的重要参量12。公式为NDVI=Bnir BredBnir Bred(1)式中，Bnir为近红外波段地表反射率;Bred为红光波段地表反射率。54测绘通报2023 年第 6 期图 1技术路线2.2.2水系密度计算水系密度13 有两种表示形式，线密度表示单位面积内河段的总长度，面密度表示单位面积内河段的总面积。本文采取面密度表示河网密度，定义为D=S/A(2)式中，D