四湖地区暴雨后涝渍害遥感空间分析

四湖地区暴雨后涝渍害遥感空间分析
摘要:通过分析降雨前后ENVISAT ASAR IMM_1P数据,总结出运用ENVISAT ASAR IMM_1P数据反演四湖地区涝渍害的指标,即涝害的反演指标为降水前后向散射系数介于0.12~0.25且降水前后向散射系数大于降水后后向散射系数,渍害的反演指标为降水前后向散射系数介于0.12~0.25且降水后的后向散射系数较降水前的后向散射系数高0.30｡并运用指标计算出2010年7月8~11日暴雨过后四湖地区涝渍害空间分布,通过利用高分辨率HJ-1-A-CCD1数据对局部地区分析比较表明反演指标能真实反映涝渍害现状｡
关键词:ENVISAT ASAR IMM_1P数据;涝渍害;遥感反演
Waterlogging Disaster Spatial Analysis Inversed by Remote Sensing after Rainstorm in Sihu Region
Abstract: On the analysis of ENVISAT ASAR IMM_1P data of the pre and post rainstorm, the waterlogging disaster reversion indexes of Sihu region were summarized, The detail index of flood injury was that the backscattering coefficient value at pre and post rainstorm was changed within the range of 0.12~0.25, and the backscattering coefficient value at pre-rainstorm was higher than post-rainstorm; while the detail index of waterlogging was that the backscattering coefficient value at pre and post rainstorm was changed within the range of 0.12~0.25, the value difference of the backscattering coefficient at post rainstorm must be 0.30 higher than the pre. The spatial distribution of waterlogging disaster after rainstorm (from July 7, 2010 to July 11, 2010) in Sihu region was analyzed using these indexes, then compared with high resolution HJ-1-A-CCD1 data, which showed that these reversion indexes were feasible in reflecting the situation of waterlogging disaster.
Key words: ENVISAT ASAR IMM_1P data; waterlogging disaster; remote sensing inversion
涝渍害是指地表长期滞水或遭受地下水浸渍, 还原作用强烈,土壤层理化性状恶化,水､热､气和养分失调,影响作物生长或危及作物存活而产生的一种灾害[1]｡四湖平原是湖北省最大的粮棉产区,也是涝渍害危害最为严重的地区,四湖地区产生涝渍害主要成因为地势低洼,降水后积水排不出去[2],因此了解降水后涝渍害的空间分布能掌握涝渍害的发生过程与特点,为治理涝渍地和减灾防灾提供科学依据｡降水后涝渍害空间监测最快捷､最有效的方法是利用遥感数据进行分析,而降水往往会伴随着大量云层的出现,常规的以可见光为主的被动遥感数据反映不了地面真实状况｡微波遥感具有全天时､全天候､多极化和对植被及土壤有一定的穿透能力等特点,其原理是土壤对微波后向散射的主要影响因子为土壤的介电常
数,而土壤的介电特性明显地依赖于土壤的水分变化,所以当土壤中含水量很高时,微波后向散射系数高,反之土壤干旱时,微波后向散射系数很低,但当地面出现明显的地表水时,微波后向散射系数会因发生镜面反射而减小,这些水分影响微波后向散射系数的特点使之成为反演涝渍害最为精确的方法｡
2010年7月8~11日,四湖地区普降100 mm以上的暴雨,图1是利用湖北省气象局自动雨量站获取的2010年7月8~11日降雨量经Kriging插值后得到的四湖地区降水空间分布图,雨量从西到东､从北至南增加,洪湖降雨量甚至超过250 mm,许多地方被淹,四湖地区出现大面积的涝渍区｡研究拟通过分析比较降雨前后ENVISAT ASAR IMM_1P数据变化特点,监测涝渍害的面积,并分析涝渍害的成因,为科学治理涝渍害提供基础数据｡
1研究区概况与遥感数据介绍
1.1研究区概况
四湖地区南枕长江,北滨汉水——东荆河,东至东荆河入长江的新滩口,西北大致以漳河水库总干渠､三干渠为界｡境内大小湖泊星罗棋布,各级干支流纵横交错,水网密集｡域内包括荆州市区､监利县和洪湖市全境以及荆门､潜江､石首市的部分地区,总面积约为12 000 km2｡该区位于江汉平原沉降带的低洼地区,地势相对平坦,河湖密布,垸田众多｡构造格局为西北—东南向,区内地势西北高､东南低,自西北向东南倾斜｡南北为呈条带状的沿江(河)高亢平原,沿江(河)高地之间为一巨大的河间槽形洼地｡地貌类型可分为低丘陵､岗地､平原三大类,丘陵､岗地占18%,分布在地势较高的西北部(四湖上区部分),海拔40~120 m,中部及东南部为平原湖区,占地面积82%,海拔20~35 m,由盆形的湖泊和湖垸组成,是江汉平原有名的“水袋子”[3,4],“水高田低,雨汛同期,气候多变,地势各异”导致的涝渍害及低温冷害频繁,涝渍害尤为严重｡据统计[3],与同类地区丰产田相比,涝渍低产田单产水稻低30%~50%､油菜低40%~60%､大小麦低50%~70%,灾害严重的年份甚至绝收,成为阻碍本地区农业持续稳定发展的主要限制因子｡
1.2ENVISAT ASAR IMM_1P数据介绍
环境卫星(ENVISAT)是欧空局2002年3月1日发射的一颗与太阳同步的极轨卫星,可以提供关于大气､海洋､陆地和冰的测量信息及对环境､气候变化进行监测｡ENVISAT 上搭载的ASAR(Advanced synthetic aperture radar) 传感器运行波长为 5.6 cm,频率 5.3GHz(C波段)｡ASAR所有工作模式(Image模式､Alternating polarisation模式､Wide swath模式､Global monitoring模式和Wave模式共5种) 在发射和接收时都可以选择H或者V极化(相应得到HH或VV极化图像)｡ENVISAT ASAR IMM_1P (ENVISAT ASAR Image mode medium-resolution image)数据为Image模式1P产品,尽管其空间分辨率(150 m)比ENVISAT ASAR IMP低,但辐射分辨率很高,产品像元尺寸为75 m,是进行土壤涝渍害反演的理想产品[5]｡
1.3HJ-1-A/HJ-1-B数据介绍
环境与灾害监测预报小卫星HJ-1-A/HJ-1-B卫星于2008年9月6日11∶25成功发射,HJ-1-A卫星搭载了CCD相机和超光谱成像仪(HSI),HJ-1-B卫星搭载了CCD相机和红外相机(IRS)｡在HJ-1-A卫星和HJ-1-B卫星上均装载的两台CCD 相机设计原理完全相同,以卫星下点对称放置,平分视场､并行观测,联合完成对地刈幅宽度为700km､地面像元分辨率为30 m､4个谱段的推扫成像,HJ-1-A卫星和HJ-1-B卫星的轨道完全相同,相位相差180°,两台CCD相机组网后重访周期仅为2 d｡
2遥感数据预处理
2.1ENVISAT ASAR IMM_1P数据预处理
使用2010年7月5日､7月8日､7月11日3d的ENVISAT ASAR IMM_1P(以下简称ASAR IMM)数据,从欧空局的网站(https://oa-es.eo.esa.int)上下载(作者参加了欧空局的Category 1 use计划),处理软件为NEST 3C(The next ESA SAR toolbox),首先运用软件中的Radiometric correction功能进行辐射校正,计算每个栅格点的后向散射系数[公式(1)]和后向散射系数入射角校正[公式(2)],然后利用Speckle filter功能进行斑点噪音滤波,最后利用Geometry进行几何校正,校正后的数据导出为GEOTIF格式在ENVI软件中进行几何精校正｡
式中,γ0——入射角校正后的后向散射系数
将7月5日､8日数据融合作为降雨前的ASAR IMM数据,11日数据作为降雨后的ASAR IMM数据
2.2HJ-1-A-CCD1数据处理
为验证反演结果,从中国资源卫星网站上下载2010年6月30日､7月16日二景HJ-1-A-CCD1数据,在ENVI软件中进行辐射计算､大气校正和几何精校正后,将4号､2号､1号波段设置成红､绿､蓝,形成伪彩色图,得到降水前后两景地面真实现状图｡
3结果与分析
3.1涝渍害反演指标的确定
将四湖地区土地利用现状图与降水前微波数据(7月5日､7月8日合成的ASAR IMM数据)､降水后的微波数据(7月11日ASAR IMM数据)比较分析可知,正常情况下(降水前)ASAR IMM后向散射系数小于0.12的地区为水域或者人工渔池,主要是因为微波在水面发生镜面反射的结果造成后向散射系数很小,水田尽管也有水,但水稻株高普遍大于20 cm,ASAR IMM后向散射系数为水稻植株与水面共同反射的结果,后向散射系数也在0.12~0.25,其他地物后向散射系数远高于0.25,降水后,如果地面出现径流,ASAR IMM后向散射系数因水面镜面反射的作用会较降水前更低,因此确定涝害(地表水出现径流)的指标为降水前后向散射系数介于
0.12~0.25且降水前后向散射系数大于降水后后向散射系数｡满足上述条件的地方说明土壤表面有明显的地表水｡
渍害为土壤中的水分过多(超过田间持水量80%以上)造成的,在没有明显地表水的情况下,土壤中水分含量越多,微波后向散射系数越大,因此在ASAR IMM中降水前的后向散射系数明显小于降水后的后向散射系数,确定渍害的反演指标为降水前后向散射系数介于0.12~0.25且降水后的后向散射系数较降水前的后向散射系数高0.30｡
运用7月5日､7月8日合成的ASAR IMM数据作为降水前微波数据､7月11日ASAR IMM数据作为降水后微波数据,将上述反演指标变成IDL语言代入ENVI软件中,得到四湖地区涝渍害空间分布如图2｡
3.2涝渍害反演结果的验证
运用与降水前后相距最近的二景无云的HJ-1-A-CCD1数据(2010年6月30日､7月16日)验证涝渍害反演结果的正确性,7月为长江主汛期,长江主要干渠的水位普遍高于农田高程,因此,只能通过电排方式排水,加上后期降水持续不断,涝渍减少不明显,可以将7月16日地面状况看作降水后的涝渍分布状况,由于7月16日HJ-1A-CCD1数据大部分为云层遮盖,因此选取监利县朱河镇无云地区作为结果验证区,图3为降雨前后监利县朱河镇合成伪彩色图､ASAR IMM数据图和结果图｡
图3a中的等值线是由图3b数据生成的,等值线包含的区域其ASAR IMM后向散射系数均小于0.12｡由图3a可以看出,等值线的空间分布与水域的边界空间分布相似,说明用0.12作为农作物与水域划分的阀门值是比较准确的,而降雨过后,由于地面有明显地表水的聚集,农田被雨水淹没,原来是农田的地方其ASAR IMM后向散射系数小于0.12,使得等值线明显增大(图3c),图3c中的等值线是由图3d数据生成的,它反映降水后监利县朱河镇ASAR IMM后向散射系数的空间变化,由图3c可知其ASAR IMM后向散射系数小于0.12区域明显增加,而且与HJ-1-A-CCD1据显示的伪彩色图中浅蓝色部分反映的界线是一样的;图3e中黄色部分为根据涝害指标计算出受害区域,这剔除了原来水域的地方,而与HJ-1-A-CCD1数据显示的伪彩色图中看到的受害区域相似,说明遥感反演指标还是很准确的｡由于只有三景ASAR IMM数据,只能反演四湖地区一部分涝渍害的空间分布(洪湖､江陵､荆州区､荆门的一部分､监利､潜江全部),从图2反演的结果可以看出,四湖地区上部涝渍害很少,而中部则主要受渍害的影响而四湖地区下部主要以涝害为主,这与四湖地区涝渍害空间分布特点是相符合的[1]｡
4结论与讨论
微波遥感的全天候特点(因为不受云层的影响)､土壤水分敏感等特点成为反演涝渍害的理想工具｡研究提出了ASAR IMM数据反演涝渍害的指标,即涝害的指标为降水前后向散射系数介于0.12~0.25且降水前后向散射系数大于降水后后向散射系数;渍害的反演指标为降水前后向散射系数介于0.12~0.25且降水后的后向
散射系数较降水前的后向散射系数高0.30｡通过利用高分辨率HJ-1-A-CCD1数据分析比较表明反演指标还是比较准确的｡
影响ASAR IMM后向散射系数除了与土壤水分有关以外,还与农作物株高和叶面积系数有关,如何在反演指标中考虑农作物株高和叶面积系数的影响是将来涝渍害反演研究的重点｡
参考文献:
[1] 朱建强. 易涝易渍农田排水应用基础研究[M]. 北京:科学出版社,2007.
[2] 徐瑞瑚,杨礼茂. 江汉平原渍害田机理与地下排水治渍[J]. 地域研究与开发,1995,14(4):61-66.
[3] 蔡述明,王学雷,黄进良,等.江汉平原四湖地区区域开发与农业持续发展[M]. 北京:科学出版社,1996. 28-64.
[4] 李劲峰,李蓉蓉,李仁东. 四湖地区湖泊水域萎缩及其洪涝灾害研究[J]. 长江流域资源与环境,2000,9(2):265-268.
[5] HOLAH N,BAGHDADI N,ZRIBI M,et al. Potential of ASAR/ENVISAT for the characterization of soil surface parameters over bare agricultural fields[J]. Remote Sensing of Environment, 2005,96(1):78-86.。