2000–2019 年呼倫湖透明度衛星遙感數據集

吳弈秋，許金朵，王貞，馬榮華2,,5＊

1.南京信息工程大學，地理科學學院，南京 210044

2.中國科學院南京地理與湖泊研究所，中國科學院流域地理學重點實驗室，南京 210008

3.中國科學院大學，南京學院，南京 211135

4.國家地球系統科學數據中心，湖泊–流域分中心，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（117°00'10''E–117°41'40''E，48°30'40''N–49°20'40''N）位于呼倫貝爾草原西部，屬于我國五大湖區的蒙新湖區，湖泊面積約為2339 km2，是內蒙古第一大湖。呼倫湖的最大水深為8 m，平均水深為5.7 m，蓄水量為13.85 km3，對維持呼倫貝爾高原的草原–湖泊生態系統起到了關鍵作用[1]。隨著氣候變暖和人類活動加劇，富含氮、磷等元素的工業廢水被排放進入各大水體，導致了水體富營養化、藻類爆發等一系列生態問題，呼倫湖不僅面臨著水位下降和面積萎縮的水量問題，更面臨水體渾濁化和富營養化等生態問題[2]。因此，監測呼倫湖水質變化，有助于實施呼倫湖生態修復，預防呼倫湖可能存在的生態問題，保障人類的正常生活。

水體透明度是衡量水體能見程度的量度，用于判斷水體是否清澈，是評價湖泊水質狀況的一個重要指標[3]。塞氏盤深度（Secchi disk depth，SDD）是水體透明度的測量指標，已被使用近兩個世紀[4]。然而，常規野外調查的SDD 監測方法常常耗費大量時間以及人力物力，難以實現湖泊大范圍透明度的動態監測。閔屾等利用太湖8 個長期常規監測站點，用塞氏盤法在每個點測定3 次取均值，監測了太湖的逐月透明度[5]。數據由每月中旬采樣獲得，不能反映太湖每月透明度的整體情況，也沒有監測整個太湖范圍的透明度。此數據集僅包含2007–2015 年太湖水體的透明度數據。

遙感手段具有監測范圍廣、成本低以及長時間監測的優勢，可以彌補傳統手段的不足，如利用擴散衰減系數和遙感反射率構建新模型計算SDD[6]，表明衛星遙感在構建長時間序列的呼倫湖透明度數據集的可行性[7]。

本研究基于中等分辨率成像光譜儀MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)傳感器的Terra 衛星影像為數據源，利用基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）平臺，構建呼倫湖SDD 遙感反演模型，生成了2000–2019 共20 年的呼倫湖透明度反演數據集。本數據集對于呼倫湖水質監測與評估，區域研究與生態保護具有重大意義，預期為呼倫湖透明度的時空分布、演變特征與驅動力因素提供數據基礎，為呼倫湖生態修復、環境管理等提供理論依據。

1 數據采集和處理方法

1.1 MODIS 衛星數據下載

本數據集基于MODIS Terra 衛星影像數據構建（https://modis.gsfc.nasa.gov/）[8]。Terra 衛星于1999年12 月發射升空，搭載了中等分辨率成像光譜儀MODIS 傳感器，至今仍正常運行。MODIS 具有較高的時間分辨率，可以在一天之內覆蓋全球（除部分赤道低緯度地區）。MODIS 空間分辨率為250 –1000 m，可以在呼倫湖區域內得到有效數據。此外，MODIS 數據的光譜范圍包含可見光與近紅外波段，適用于對呼倫湖透明度的反演。

本文數據采用GEE 平臺上免費獲取的Terra 衛星MODIS 陸地反射率產品（MYD09GA）。MYD09GA 提供了7 個波段的光譜反射率，本研究使用的2 個波段分別為波長為645 nm 的紅光波段（空間分辨率250 m）、波長為555 nm 的綠光波段（空間分辨率500 m）。MOD09GA 針對大氣條件（如瑞利散射、氣體和氣溶膠）進行了校準，后續監測過程中無需再進行大氣校正等步驟。

1.2 數據處理

1.2.1 呼倫湖水體邊界提取

MODIS 的水體反射率產品已經過大氣校正處理，可直接用于后續操作。利用呼倫湖邊界矢量文件對MODIS 影像數據進行裁剪，獲得呼倫湖區域的影像數據集。呼倫湖邊界的矢量文件可以通過全球地表水（Global Surface Water，GSW）數據集裁剪得到，該數據集可從GEE 平臺上獲取[9]。GSW全球地表水數據使用專家系統，將所有像元分為水體或非水體單元，并對從未被檢測出水體的像元進行掩膜?；谒w頻率（Occurrence）波段使用閾值超過85%的像元作為水體。最終獲得呼倫湖水體邊界數據。

1.2.2 去除云層干擾

MYD09GA 產品包含數據質量評估（Quality Assurance, QA）波段。QA 波段一共16 位，其中第2 位代表云層陰影，第10 位代表云層，第13 位代表與云相鄰的像元。每一位的儲存數值為1，判定該像元屬于該位所代表的像元類型；為0 判定該像元不屬于該位所代表的像元類型。本文通過刪除了所有在QA 波段的2、10、13 位數值為1 的像元，去除云層對影像產生的干擾。

1.2.3 塞氏盤深度估算

本研究使用645 nm 的紅光波段和555 nm 的綠光波段（空間分辨率500 m）反演得到呼倫湖SDD值。當SDD 值較低時，一般會通過監測MODIS 在紅光波段的水體反射率（R645）反演SDD 值[10]。當SDD 值較低時，通過MODIS 在綠光波段的水體反射率（R555）計算得到的SDD 值更精確[11]。Liu等[12]通過將366 個全國湖泊實測SDD 數據和相對應的無云水體反射率作為訓練數據集，另外123 組數據作為測試數據集，訓練得到了使用R645和R555計算湖泊SDD 的算法模型。為提高準確性，該算法通過中間變量R將函數分段：

其中，其中R555和R645分別是MOD09GA 在綠光和紅光波段的表面反射率。除以常數π可以忽略雙向效應將R從水體的表面反射率轉化為離水反射率。

根據算法，當R=0.016 時，模型的效果最好，當水體具有高SDD 值和低水體反射率時，SDD的計算表達式為：

當水體具有低高SDD 值和較高水體反射率時，SDD 的計算表達式為：

通過上式計算求得MODIS 影像中各像元的塞氏盤深度。

2 數據樣本描述

本數據集對2000–2019 年年均SDD 統計結果出圖展示，由于冬季冰雪覆蓋等因素，數據集僅統計了1–5 月呼倫湖SDD 數據。最終呼倫湖2000–2019 年20 年SDD 空間分布如圖1 所示。2000–2019年間，呼倫湖最大年均SDD 為361 cm，大部分地區的SDD 保持在20–80 cm 間。呼倫湖透明度在2003 年之前都維持在較高的水平，2003 年、2006–2009 年和2011–2012 年，呼倫湖的透明度出現了劇烈下降，但在2013 年以后又逐漸上升并維持高位，直到2019 年再次小幅下降。

圖1 2000–2019 呼倫湖年均SDD 空間分布圖Figure 1 The spatial distribution of annual average SDD of Hulun Lake during 2000-2019

3 數據質量控制和評估

為保證數據集的準確性，本文通過呼倫湖現場實測SDD 值數據對數據集進行準確性評估。選擇決定系數（R2）、均方根誤差（root mean square error，RMSE），表達透明度反演值與現場實測值之間的擬合程度和絕對偏差。最終選取10 組樣本對透明度數據集進行精度驗證。驗證結果如圖2 所示，決定系數0.8，均方根誤差21.27 cm, 數據具有參考價值，可滿足用戶對數據集的精度要求。

圖2 透明度實測值與反演值示意圖Figure 2 Comparison between in-situ SDD and MODIS-retrieved SDD

4 數據使用方法和建議

本數據集直觀地反映了呼倫湖2000–2019 年水體透明度情況，可以幫助觀測監測呼倫湖水質情況。本數據集下載解壓后為tif 格式，適配于各GIS 專業軟件的文件讀取與編輯再加工。本數據集預期能夠為呼倫湖長時間的水環境遙感監測和區域環境管理提供數據支撐。

致 謝

感謝美國國家航天局（NASA, https://www.nasa.gov）提供數據支撐以及Google Earth Engine 提供數據處理支持（https://developers.google.com/earth-engine）。感謝中國科學院南京地理與湖泊研究所曹志剛博士在論文撰寫中提供的寶貴建議。

數據作者分工職責

吳弈秋（1998—），男，江蘇省南京市人，碩士生，研究方向為湖泊水生植被遙感監測。主要承擔工作：數據生產，結果驗證，論文撰寫和修改。

許金朵（1982—），女，江蘇省睢寧縣人，碩士，工程師，研究方向為數據庫建設、數據共享和地圖學與地理信息系統。主要承擔工作：數據準備，數據整理與上傳。

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。

馬榮華（1972—），男，山東省臨沂市人，博士，研究員，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。