采用1986年7月、1996年7月、2006年7月和2016年7月的4期Landsat數(shù)據(jù),利用歸一化水體指數(shù)模型（NDWI）和修正歸一化水體指數(shù)模型（MNDWI）提取山東微山湖水域面積,研究近年來微山湖湖面的動態(tài)變化。以最大似然分類結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn),驗證了用NDWI和MNDWI模型提取面積的精度,得出NDWI模型所提取的湖泊面積更符合實際情況,湖泊總面積從1986年的1338.41km²減少到2016年的1233.26km²,縮小了8.5%,到2000年后期微山湖面積基本穩(wěn)定在1200km²左右。然后利用湖泊面積動態(tài)模型分析了微山湖面積變化及其驅(qū)動機(jī)制,結(jié)果表明近年來隨著溫度的逐年升高,降雨量呈獻(xiàn)出不穩(wěn)定的變化趨勢,加上大量的蒸發(fā)等綜合作用,導(dǎo)致了微山湖面積的縮小。多年來微山湖流域內(nèi)隨著人口數(shù)量的增加、耕地面積以及建筑面積的不斷擴(kuò)張導(dǎo)致需水量逐漸增大,這也是導(dǎo)致湖面面積減少的主要原因之一。開展微山湖湖面時空動態(tài)變化及其驅(qū)動機(jī)制研究,對于湖泊生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)具有重要的理論和實際意義。 

【文章來源】：海洋湖沼通報. 2020,(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

監(jiān)督分類結(jié)果

由圖1可知: 歸一化水體指數(shù)和修正的歸一化水體指數(shù)都能很清晰的突出微山湖的水體信息,在提取結(jié)果中水體信息亮度得到了增強(qiáng),呈現(xiàn)亮白色,且十分明顯。如建設(shè)用地、植被、草地等其他地物信息都不同程度受到了抑制,亮度呈現(xiàn)深灰色。由圖可以看出,MNDWI對于水體信息的提取,尤其是微山湖植被覆蓋度高的地區(qū)提取的效果不是特別顯著,只是把微山湖地區(qū)水體信息的大體湖面提取出來,湖岸信息特別模糊,受沼澤和濕地保護(hù)區(qū)的影響較大。也就是真實的水體面積與干涸湖底或者其他建筑物信息容易混淆。對比NDWI模型提取結(jié)果可以看出,NDWI模型提取的水體面積也會多多少少受到已經(jīng)干涸的湖底或者湖泊周圍其他地物的影響,但從提取結(jié)果來看,NDWI的提取效果與MNDWI提取效果相比,受其他地物信息的影響小,因此在ArcGIS柵格統(tǒng)計湖泊面積時,NDWI提取的微山湖湖面積比MNDWI提取的湖面積要大很多。在處理完影像后對水體進(jìn)行面積信息計算,計算出4個時期微山湖的湖面積。為了研究兩種方法那種提取湖面面積最為準(zhǔn)確,本文結(jié)合目視解譯和實地勘測等方法,根據(jù)徐涵秋、劉文軍等[21]的研究結(jié)果,NDWI模型較適合微山湖地區(qū)背景地物多為植被覆蓋的湖泊水體提取,而MNDWI模型對水體信息的提取比較適合背景地物多為建設(shè)用地,荒地灘涂等。表3 歸一化水體指數(shù)模型和修正的歸一化水體指數(shù)提取面積Table 3 Extraction of NDWI and MNDWI 時期 微山湖湖面面積/km2 歸一化水體指數(shù) 修正的歸一化水體指數(shù) 1986-07 1338.41 1145.34 1996-07 1317.26 1176.78 2006-07 1274.82 1231.98 2016-07 1233.57 1107.45

表4 分類提取結(jié)果和精度評價Table 4 Classification Extraction Results and Precision Evaluation 時期 湖面分類精度/% 微山湖湖面面積/km2 生產(chǎn)者精度/% 用戶精度/% Kappa系數(shù) 1986-07 1268.59 97.47 95.78 0.97 1996-07 1245.83 94.35 96.32 0.93 2006-07 1279.21 98.21 95.23 0.96 2016-07 1134.67 97.45 94.47 0.97通過監(jiān)督分類中最大似然方法分析,依據(jù)生產(chǎn)者精度(分類器將整個影像的像元正確分為A類的像元數(shù)(對角線值)與A類真實參考總數(shù)(混淆矩陣中A類列的總和)的比率)和用戶精度(正確分到A類的像元總和與分類器將整個影像的像元分為A類的像元總數(shù)的比率)可以得到湖面分類精度均大于90%,可見分類精度較高,結(jié)果可行。因此,以此為基礎(chǔ)對不同時段NDWI模型和MNDWI模型進(jìn)行對比驗證,也表明NDWI模型提取湖面面積結(jié)果更加準(zhǔn)確(圖3)。在此基礎(chǔ)上對NDWI模型的分類精度進(jìn)行了驗證(利用監(jiān)督分類提取的結(jié)果和利用NDWI提取的結(jié)果相近,所以對NDWI的分類精度驗證),得到1986年的NDWI模型精度為94.76%,1996年NDWI模型精度為94.79%,2006年的NDWI模型精度為97.54%,2016年的NDWI模型精度為91.38%。因此表明NDWI模型對水體提取的結(jié)果較為理想。

【參考文獻(xiàn)】：
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