冰川信息提取方法综述 20151101002

基于遥感的冰川信息提取方法综述

全球气候环境变化及其影响已成为当今世界各国政府、科学家和政策决策者所共同关注的重大焦点问题。政府间气候变化委员会（IPCC第四次评估报告指出[1]，过去 100 a）（1906~2005 年）全球地表平均气温上升了0.74℃，而最近 50 a的升温速率几乎是接近过去 100 a 升温速率的两倍。冰川对气候变化十分敏感，被视为气候变化的指示器，升温已导致全球大多数冰川在过去 100 多年里处于退缩状态，尤其是最近的几十年呈加速退缩态势[1,2]。尽管大量的冰储存于两极冰盖中，但山地冰川和冰帽的储量损失在过去几十年和未来一个世纪对海平面上升、区域水循环和水资源可获取性均有重要影响[3-5]。

青藏高原及其毗邻地区蕴藏着世界上两极之外最大的冰雪储量，被称为“第三极”，该区气候变化引发的冰川变化不仅影响到周边地区十个国家的15亿人口的农业、发电等生产活动的水资源供应[3, 6, 7]，而且会引发区域乃至北半球的大气环流格局的变化[8]，从而使其成为国际冰川变化研究的热点地区。此外，青藏高原很多内陆湖泊近期水位上涨、湖泊面积增大导致草场淹没以及冰湖溃决和泥石流滑坡等山地灾害，对周边地区的生态与环境及农牧民的生活造成了严重影响[9]。

因此，监测青藏高原冰川变化时空分异特征，对于更加清楚地认识该地区对全球气候变化的响应具有重要的科学意义，对于及时提供湖泊水量变化信息，制定当地农牧民的应对措施具有重要的现实意义。本文系统梳理和总结了国内冰川监测相关研究进展，并探讨了当前该领域研究的不足以及未来的研究方向，旨在为我国冰川变化监测提供有益借鉴。

一、传统野外监测

传统的冰川观测主要基于野外实地考察，开展较早。世界上很多地区在一个多世纪以前就开始系统地观测冰川与冰盖的变化[10]。1930s 之前一直依靠实测冰川末端的变化或对比小冰期冰碛物的位置获得冰川变化的信息，1940s 后期开始了冰川物质平衡研究，截止到 2008 年全球已获取了 1803 条冰川自19 世纪后期的冰川长度变化和 226 条冰川过去 60 年内的物质平衡观测结果[10]，分别占 1970s 估计的全球冰川总数 160000条[11]的 1.1%和 0.1%，观测数量很有限。我国冰川研究事业开创于1958年祁连山冰川考察[11]，截止到 2007 年，基于野外考察共有 27 条冰川的长度变化和 5 条冰川的物质平衡的较长时间观测记录[12]，分别为我国冰川总数46377[13]条的 0.06%和 0.01%，远低于前述全球尺度的相应观测比例，且没有一条位于我国冰川分布中心之一的喀喇昆仑地区。实地观测通常在容易到达、安全且不是太大的冰川进行，不能代表所有冰川的规模、海拔分布、坡度和朝向。所以，仅靠少数野外考察资料很难反映全球或区域尺度冰川变化的空间特征，所获得的冰川变化趋势及其对气候变化的响应的结论也难免存在局限性。

二、冰川面积变化遥感监测

遥感观测可以在瞬时获取较大范围的地面综合信息，适合对不同地理环境下的冰川变化进行长期而持续的监测，早期主要进行面积变化遥感研究。1940s 以后，人们可以借助于航空摄影技术测绘冰川末端位置[14]。1970s 之后，随着卫星遥感技术的发展和观测精度的提高，陆地资源系列卫星（Landsat MSS、TM 和

ETM+）SPOT、ASTER、和ALOS 等影像逐渐被应用于大尺度的冰川变化监测。全球陆地冰空间监测组织（GLIMS）目前正致力于建立世界范围内的冰川变化记录。

我国雪冰遥感的研究工作始于 70 年代中后期，基于大量的遥感影像、航空像片和大比例尺地形图，完成了我国第一次的冰川编目[12]，近期完成了第二次冰川编目，发现大致 30 年间冰川面积减少了 17%[7]。国内利用航空像片来进行冰川变化分析仅在少数地区开展[16]，卫星遥感监测冰川面积变化是应用较多的手段，研究区已涉及祁连山[16- 19]、唐古拉山[20- 22]、昆仑山[23- 27]、喜马拉雅山[28- 34]、岗日嘎布山[35]、喀喇昆仑山[36]、念青唐古拉山[37- 39]、天山[40- 42]和横断山[43]等山系。喀喇昆仑是西部重要的冰川分布中心之一，冰川覆盖度达 23.42%，远高于其他山系

[12]，但目前研究很少。

冰川面积变化无法充分反映冰川物质收支变动，末端前进并不意味着冰川储量增加，而可能是冰川自身物质的空间分布发生变化；面积不变也不代表冰川高程没有变化，也即冰储量没有变化。冰川储量变化比面积变化对气候变化更敏感，有最直接的响应，理解冰川变化机制需要开展这方面的研究。

(一)冰雪冰川面积参数自动化提取

1.比值阈值法

数据源：

选用的数据包括大比例尺地形图根据数字地形图绘制本区高分辨率DEM;获取的正射纠正后LandsatTM遥感影像,多光谱空间分辨率为30m;中巴资源卫星影像,参考LandsatTM影像对中巴影像做正射纠正,多光谱空间分辨率为19.6m;

ASTER遥感卫星影像,参考LandsatTM影像对其做正射纠正,多光谱空间分辨率为15m.选取的3个时期的影像云雪量都较少,比较适宜于冰雪及其表面盖物质的识别和研究[54]。

所用的软件为ESRI公司的ArcGIS,ITT Visual Information Solutions公司的ENVI图像处理软件和ERDAS公司的ERDAS图像处理软件。

研究方法与精度评估：

数字化地形图，并与同期获取的航空相片作纠正。根据航测的地形图所的冰川面积所占总冰川面积比例，所以把数字化地形图得到的冰川边界作为研究区区的冰川边界，得出冰川面积。与第一次冰川编目的数据如果不一致，可能是由于选用的数据源以及人为误差引起的。用比值阈值法将冰川与非冰川区分开来。TM 影像的4波段/5波段被前人大量的运用，对于中巴影像，因为没有合适的波段进行比值运算，所以采用最为原始的且精度最高的人工解译；ASTER影像的3、4波段很类似于Landsat的4、5波段,所以我们选用3波段/4波段,也取得很理想的效果。处理流程可分为4个步骤

(1)波段比值. 波段比值法是利用冰在可见光波段的高反射和近红外波段的

强吸收特性来区别冰与其它地物的。我们选用两种比值方法:波段3/波段5和波段4/波段5，经过结果比较，波段4/波段5更能区分冰与其它地物，所以选择波段4/波段5。

(2)确定阈值. 不同的冰川类型所采用的阈值可能不一样，许君利在塔里木

河流域利用Land2satETM+得到阈值范围在2.6～14.2之间。经过多次的调试，确定2.3为最为有效的阈值。

(3)二值图像. 如果比值图像的灰度值大于阈值，那么图像所对应的地方就

是冰川，反之亦然，这样得到冰川掩膜的二值图像。二值图像的边界是锯齿状的，在选择边界点时，选择像元的中心点，这样就可以把锯齿状边界圆滑。