1975–2018 年呼倫湖湖泊邊界數據集

李昕悅，李佳鑫，馬榮華，王貞

1.南京信息工程大學，遙感與測繪工程學院，南京 210044

2.中國科學院南京地理與湖泊研究所，湖泊與環境國家重點實驗室，南京 210008

3.中國科學院大學，北京 100049

4.國家地球系統科學數據中心，湖泊—流域科學數據中心，南京 210008

5.草原生態安全省部共建協同創新中心，呼和浩特 010021

引 言

呼倫湖（116°58′–117°47′E，48°40′–49°20N）位于內蒙古自治區呼倫貝爾盟滿洲里市南郊[1]，是內蒙古第一大湖[2]。呼倫湖具有調節氣候、涵養水源、防止荒漠化、維持生物多樣性等多種功能，是我國北方生態安全屏障的重要組成部分[3]。呼倫湖流域是以保護草原生態、濕地系統和珍貴瀕危鳥類為主的我國東北部大型綜合自然保護區，在呼倫貝爾的生態保護和經濟發展中發揮著不可代替的重要作用[4]。呼倫湖流域具有明顯的大陸性氣候特征，但也是南北冷暖氣流交匯的區域，因此對全球氣候變化極為敏感[5]。

受人類活動以及氣候變化的影響，近年來呼倫湖及其流域發生顯著變化[6]，生態環境發生改變，如藍藻水華暴發加劇、湖泊水生生物多樣性減少等[7]。水面面積是湖泊的重要特征參數，水面面積縮小導致湖周濕地萎縮，破壞魚類、鳥類棲息地、威脅湖泊生態安全[3]。因此，監測呼倫湖水體邊界的長期變化對生態環境保護和經濟可持續發展具有重要意義。

隨著衛星技術飛速發展，遙感影像廣泛應用于水體邊界的提取和研究時空尺度。利用遙感影像提取水體的研究方法主要有模型分類法、分類器法、自動水體提取法等[8]。這些方法在部分區域已取得較高水體識別精度，但是線狀河流、湖周濕地等水體邊界仍需人工目視解譯校正。例如，Pekel 等（2016）利用Landsat 衛星提取全球地表水，其中也包括線狀河流等小型水體，水體提取存在一定的不確定性[9]。此外，低空間分辨率的衛星數據難以有效地提取小范圍的水體信息[10]。孫芳蒂等（2022）利用500 m 分辨率的MODIS 影像提取鄱陽湖水體邊界[11]，分辨率低于Landsat 影像。另外，也有的水體邊界數據集的時間覆蓋范圍較短，如許芬等（2018）利用高分1 號數據與Landsat 8 OLI 數據提取海南省的陸域水體未包含2010s 之前的數據[12]。

目前，高空間分辨率、高精度的長時序湖泊水體邊界公開數據集相對缺乏。部分原因在于長時間序列的遙感研究面臨較大數據下載和處理需求。谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）擁有巨大的遙感影像數據集以及高性能的計算能力，可以更加方便地處理長時間序列的遙感影像。據此，本研究基于Landsat 系列遙感影像數據，生產1975–2018 年呼倫湖水體邊界數據集。通過計算歸一化水體指數（Normalized Difference Water Index，NDWI）[13]，使用直方圖閾值分割算法確定閾值[14]，最終經過人工修正，使用同年哨兵2 號影像目視解譯結果進行精度驗證。本數據集可較好地描述呼倫湖的年度水體變化，為分析和評估水量變化對氣候和人類變化的響應提供數據支持和科學依據。

1 數據采集和處理方法

1.1 衛星數據下載和預處理

1975–2018 年6–9 月無云的Landsat MSS/TM/ETM+/OLI（Landsat Multispectral Scanner/ Thematic Mapper/ Enhanced Thematic Mapper Plus/ Operational Land Imager）的Level 2 地表反射率產品用于生產呼倫湖湖泊邊界矢量數據集。Landsat 影像數據由美國聯邦地質調查局（United States Geological Survey，USGS）提供（https://www.usgs.gov/）[15]。此數據已經針對氣體、氣溶膠和瑞利散射等大氣條件進行了校正，空間分辨率為30 m。影像獲取及預處理均在Google Earth Engine 中完成。

1.2 數據處理方法

在水體識別和湖泊監測的研究中廣泛采用NDWI 精確度高達98%[16]。由于不同季節性水域面積存在變化情況，選取6–9 月影像，此時呼倫湖水域較為穩定，受植被、雪水等干擾較少[17]。Landsat影像采用公式（1）計算NDWI。

式中，GREEN 為綠波段地表反射率，NIR 為近紅外波段地表反射率。分別為Landsat TM/ETM+第二波段和第四波段、Landsat OLI 第三波段和第五波段。運算完成后獲得呼倫湖NDWI 柵格影像集。

在數字圖像處理中廣泛采用大津閾值分割法（OTSU）[18]，該算法常用于圖像分割。OTSU 算法的核心是直方圖閾值分割方法。該方法計算簡單，不受圖像亮度、對比度影響[18]。OTSU 算法利用NDWI 計算得到的水體和陸地的灰度直方圖計算得出最優閾值T，使灰度直方圖的類間方差最大化，從而將水體與陸地區分開。如圖1 所示。T 表示OTSU 算法得出的最優閾值。

圖1 OTSU 雙峰閾值分割圖Figure 1 Splitting plot of the OTSU Bimodal threshold

使用OTSU 算法自動確定閾值，提取呼倫湖流域水域范圍，將其轉換為矢量格式數據集。之后，將其與原始Landsat 圖像進行疊加分析，對結果進行目視檢查與手動校正。利用矢量化調整錯誤和缺失的點。此外，去除河流和湖泊周圍的小湖泊，只保留呼倫湖。選擇每年面積最大的邊界作為呼倫湖邊界。

2 數據樣本描述

2.1 數據組成

本數據集包括1975–2018 年每年一期呼倫湖邊界矢量數據，其中1978–1982 年、1990 年數據缺失，共38 期的呼倫湖水體邊界數據。按照不同的投影坐標將數據分成兩部分并以不同的投影坐標命名：Lake Hulun（投影CGCS）、Lake Hulun（投影WGS）。這些數據保存為1 個壓縮文件（1975–2018 年呼倫湖水體邊界數據集.rar），總數據量為10.8 MB。數據格式為shp。投影坐標系分別為WGS_1984_UTM_Zone_50N 和CGCS2000_3_Degree_GK_CM_117E。地理坐標系為GCS_WGS_1984。

2.2 數據樣本

本數據集主要包括湖泊的水體分布以及長時間序列時湖泊變化。以數據集中的1975 年、2012 年、2018 年作為呼倫湖水體分布的樣例，其中2012 年呼倫湖的水位相對較低。如圖2 所示。

圖2 呼倫湖水體空間分布示意圖Figure 2 Spatial distribution of water boundaries of Hulun Lake

呼倫湖水體面積時間序列變化如圖3 所示。本研究顯示呼倫湖水域在過去30 多年里經歷了小幅度下降，繼而保持穩定，此后又劇烈減小，近年處于逐步上升階段。1975 年呼倫湖水體面積為2086.29 km2，到1983 年小幅度下降到2009.46 km2，減少了76.83 km2；1984–2000 年，呼倫湖水域面積保持在2100 km2左右；2001–2012 年，呼倫湖水域面積呈縮小趨勢，縮小了346.06 km2，主要原因為烏爾遜河、克魯倫河年徑流量降低以及受全球大規模氣候變化影響，呼倫湖區域處于高溫少雨的干旱期，降水量下降、蒸發量上升[19]；2013–2018 年，呼倫湖水體面積增加139.16 km2，主要原因是降水量和河流徑流增加，湖水水位逐漸上升[20]。研究結果與趙澍等（2018）的監測結果基本一致[17]。

圖3 呼倫湖水體面積時間序列變化示意圖Figure 3 Time series changes in the area of Lake Hulun

3 數據質量控制和評估

為驗證Landsat 提取的呼倫湖水體邊界數據集精度，我們使用哨兵2 號MSI (Multi-Spectral Imager)影像目視解譯提取的結果作為參考驗證。MSI 圖像（空間分辨率10 m）比Landsat 影像具有更高空間分辨率，可更清晰地區分湖周濕地和線狀河流。驗證年份選擇2017 和2018 年（圖4）。

圖4 水體提取結果驗證Figure 4 Result verification of water extraction

將哨兵二號影像的目視解譯結果作為真實地表數據進行驗證，計算混淆矩陣得到總精度（OA）和Kappa 系數（表1），2017 年總精度99.59%，Kappa 系數0.99；2018 年總精度99.70%，Kappa 系數0.99。此外，將提取結果的面積與目視解譯得到的面積做對比（表2），2017 年相差13.97 km2，2018 年相差4.6 km2。發現利用Landsat 影像提取的水體邊界數據集提取精度大于99%。Landsat 與Sentinel-2A 的提取結果相比，基于Landsat 衛星影像提取的結果偏小。與原始影像疊加，發現差值主要集中在湖周，尤其是湖口濕地區域。盡管提取結果存在一定偏差，但數據集具有高于99%的精度，仍具有參考價值，并且能夠滿足用戶對數據集精度的要求。

表1 水體提取精度Table 1 Water extraction accuracy

表2 水體面積對比（km2）Table 2 Comparison of water body areas（km2）

4 數據價值

呼倫湖是內蒙古自治區第一大湖，是我國北方生態安全屏障的重要組成部分，是維系呼倫貝爾大草原生態系統的重要水體[3]，其水域面積變化對區域氣候和周邊生態環境變化具有重要影響。受氣候變化[21]和人類活動的共同影響，呼倫湖水域面積經歷著減少又增加的過程。2001–2012 年呼倫湖水域面積縮小，2013 年以來呼倫湖水域面積逐步回升。

本數據集基于不同時期多源遙感影像數據（1975–2018 年），包含38 期湖泊水體邊界矢量數據，時間序列較長，可以為分析評估水量變化、水資源變化、氣候變化和湖泊響應之間的關系提供基本數據支持和科學依據。

5 數據使用方法和建議

數據集包含1975–2018 年間每年一期共38 期的呼倫湖水體邊界，該數據均為SHAPE FIlE 格式(.Shp)，可利用ArcGIS、QGIS 等地理信息系統軟件對本數據集進行編輯及以及后續分析工作。

數據作者分工職責

李昕悅（2000—），女，安徽淮南人，碩士，研究方向為湖泊環境遙感。主要承擔工作：數據生產，結果驗證，論文撰寫和修改。

李佳鑫（1998—），女，山西長治人，碩士，研究方向為湖冰遙感監測。主要承擔工作：技術指導，論文修改。

馬榮華（1972—），男，山東臨沂人，博士，研究方向為湖泊環境遙感。主要承擔工作：總體思路設計，論文修改。

王貞（1983—），女，河南安陽人，碩士，研究方向為地理信息制圖。主要承擔工作：論文數據下載及處理、數據編輯。