2000–2020 年丹江口水庫（河南部分）水體面積數據集

史志方，崔耀平，熊廣成，劉小燕，閏亞迪，李夢迪，趙浩程

1.黃河中下游數字地理技術教育部重點實驗室（河南大學），河南開封 475004

2.大別山－淮河流域河南大別山森林生態系統國家野外科學觀測研究站，河南信陽 464000

3.河南大學地理與環境學院，河南開封 475004

4.河南省土地整理中心，鄭州 450016

5.河南省自然資源科技創新中心（生態產品價值核算），鄭州 450016

關鍵字：丹江口水庫；水體邊界；Google Earth Engine；水源面積變化

引 言

丹江口水庫作為南水北調中線工程源頭，通水后有效地緩解了京津冀地區的用水問題，減少了地下水的開采量，改善了受水地區的生態環境[1]。在南水北調通水之后，由于水庫主體大壩加高工程等，丹江口水庫水位上升，淹沒了庫周大量土地，將會導致庫區土地利用格局發生變化，并引起土壤質量退化、植被覆蓋度減少等環境問題[2]。水庫通過與陸地生態系統的物質循環和能量流通，可以形成局部小氣候，調節區域氣候[3]。因此，對丹江口水庫的水體變化進行長時間序列的動態變化監測，不僅在保證南水北調水量方面起到重要作用，還對于庫區植被恢復、水質監測和改善生態環境有著重要意義。

隨著遙感技術的發展，基于遙感衛星影像數據提取的地表水體產品成為目前相關研究的重要數據來源之一。目前主要地表水體產品主要有：GlobeLand30_WTR (Global Land Surface Water Dataset at 30 m Resolution)[4]、GLCF-GIW(Global Land Cover Facility，GLCF；Global Inland Surface Water，GIW)[5]等。其中GlobeLand30_WTR 地表水體產品的時間范圍為2000、2010、2020 年，空間分辨率為30 m；GLCF-GIW 水體產品的時間范圍為2000 年，空間分辨率為30 m，兩者均無法實現對地表水體變化的動態監測。由于使用傳統的遙感方法提取水體需要耗費大量的時間[6-7]，并且難以對大量影像數據進行處理，通常采用小規模的遙感數據進行研究[8-9]。Google Earth Engine 云平臺可以提供大量遙感影像集，同時兼顧快速、批量處理大規模遙感數據的運算能力[10-11]。本研究基于Google Earth Engine 云平臺，采用多時相Landsat 遙感影像集，通過利用水體指數和植被指數之間的關系，以獲取長時間序列的丹江口水庫水體邊界數據集，可作為研究南水北調中線源頭丹江口水庫水文生態變化的基礎數據。

1 數據采集和處理方法

1.1 數據來源

本研究采用了2000–2020 年研究區全年所有的Landsat 影像，空間分辨率均為30 m。數據來源于Google Earth Engine 云平臺，圖1 是在對丹江口水庫邊界擴張動態變化監測過程中逐年所采用的影像數量，共1631 景。Landsat 采集的1 級圖像已經進行了幾何和大氣校正，以及不同傳感器之間的交叉校準[12-13]。對每幅圖像都使用掩膜處理的方法去除云、云陰影和山體陰影像素。該方法效果良好，適用于監測Landsat 數據變化[14]。利用陸地衛星圖像中的太陽方位角和天頂角以及航天飛機雷達地形任務中的數字高程模型，考慮并消除了地形陰影。所有剩余的像素都被認為是高質量的陸地衛星觀測，可用于開放地表水體測繪。最后生成年度無云和無雪水體影像集。

1.2 數據處理方法

利用水和植被指數之間的關系可以探測到開闊地表水體，之前的研究已經基于時間序列陸地衛星圖像和基于指數和閾值的水體測繪算法進行了水體變化分析[15-17]。本研究基于Google Earth Engine（GEE）平臺利用遙感大數據在水體制圖中使用了水和植被指數，包括修正的歸一化差異水指數（mNDWI）、增強植被指數（EVI）和歸一化差異植被指數（NDVI）。這些水體和植被指數是根據以下光譜波段和方程，利用無云無雪的陸地衛星TM、ETM+和OLI 地表反射圖像計算的：

式中ρBlue、ρGreen、ρRed、ρNIR和ρSWIR1是Landsat TM 傳感器中藍色（0.45–0.52 m）、綠色（0.52–0.60 mm）、紅色（0.63–0.69 mm）、近紅外（NIR）（0.77–0.90 mm）和短波紅外（SWIR1）（1.55–1.75 mm）波段的表面反射率值?；谝勋@取的水體和植被指數，首先通過GEE 平臺中的median 函數來獲取研究區范圍每個像素水體和植被指數的中位數，其次利用moasic 函數將研究區范圍內的各景影像拼接起來，根據每年水體和植被指數的中位數將影像進行合成。

采用mNDWI>EVI 或mNDWI>NDVI 作為判別標準，對水信號強于植被信號的像素點進行識別。EVI <0.1 可以保證去除植被像素或水和植被混合像素。因此，只有那些符合標準（mNDWI>EVI 或mNDWI>NDVI）和（EVI <0.1）的像素被分類為水體像素，而其他像素被分類為非水體像素。在獲取影像的水體數據分布后，對于一年中的每個水體像素，本研究采用以下公式來獲取該處的水體分布頻率值，進行年水體頻率影像的計算：

式中，F是該像素的水頻率，y是指定年份，Ny是該像素在該年的陸地衛星觀測總數，wy,i表示該像素的一次觀測是否為水，1 表示水，0 表示非水。

在丹江口水庫逐年空間分布數據集的制備過程中，首先，通過利用一年中所有的Landsat 數據，采用CFmask 算法在像元尺度上進行了云、云陰影及地形陰影等無效觀測的檢測與去除，保留所有的有效觀測。在此基礎上，分別對每一個Landsat 有效觀測進行水體和非水體的判別，從而得到每個像元在該年份的水體頻率，進而得到該年份丹江口水庫的水體頻率圖。同樣地，進而生成了2000–2020 年間逐年的丹江口水庫水體頻率圖。根據之前的研究[18-19]，為了區分水體分布的季節性和永久性，去除因數據質量問題而出現的噪聲，本研究分別利用0.25 和0.75 作為季節性水體和永久性水體的頻率閾值，即地表水頻率在0.25–0.75 之間的水體為季節性水體，頻域大于或等于0.75 的水體像元為永久性水體。根據此方法對水體進行處理，得到丹江口水庫2000–2020 年的水體時空動態變化特征。整體流程圖如圖2 所示。

圖2 水體提取流程圖Figure 2 Flow chart of water extraction

2 數據樣本描述

2.1 數據組成

2000–2020 年丹江口水庫水體邊界數據集一共21 期數據，每期數據以相應年份進行命名，數據存儲為TIF 柵格數據格式，投影系統為WGS-1984?？倲祿繛?.92 MB，所有數據保存為1 個壓縮文件（2000–2020 年丹江口水庫水體邊界數據集.rar）。水體數據屬性值以1、2 進行表示，其中1 代表季節性水體，2 代表永久性水體。此外，其中2007、2008、2009、2013 年水體影像中存在空白，將空白區域填補后以999 作為屬性值進行表示。

2.2 數據樣本

本數據集包含了2000–2020 年的丹江口水庫水體邊界數據，主要說明了丹江口水庫水體的分布狀況及動態變化（圖3）。在2000–2020 年間丹江口水庫水域面積先是處于波動變化，后出現了明顯上升的趨勢。2000–2014 年間丹江口水庫面積一直處于波動變化狀態，水體邊界雖有變化，但水體面積并未出現明顯變化特征。2000 年的水體面積為212.62 km2，到2014 年水體面積為227.39 km2，水體面積均值為236.37 km2。2015–2020 年間丹江口水庫水域面積一直處于波動上升的過程，2015 年水體面積為309.76 km2，到2020 年水體面積波動上升為386.66 km2，水體面積均值為358.12 km2。主要原因是為了保證南水北調中線工程對京津冀等缺水區域的供水量，丹江口水庫大壩加高，使得丹江口水庫水位上升，淹沒了庫周約189.71 km2的土地，使得水體面積快速增加。

圖3 2000–2020 年丹江口水庫地表水體面積變化圖Figure 3 Changes of surface water area of Danjiangkou Reservoir from 2000 to 2020

3 數據質量控制和評估

為了驗證丹江口水庫水體提取的精度，本研究采用了第三次全國國土調查（三調）數據及Google Earth 影像與水體影像進行比對。將提取得到的2019 年地表水體影像與三調數據以及當年12 月的衛星影像進行對比驗證可以發現，地表水體影像在圖4 中各典型地區的細節表現程度較好，可以精確展示丹江口水庫水體的動態變化情況。本研究同時以第三次全國國土調查的丹江口水庫水體數據為準進行疊加分析，發現2019 年提取的地表水體與三調數據的丹江口水庫水體數據的重合度達到94.61%。整體而言，本研究所采用的水體提取方法對于丹江口水庫的水體提取精度較好，可以滿足用戶對于數據集的精度要求。

在制備數據集的過程中，由于方法和數據問題會對數據的精度產生一定的影響。首先，Landsat衛星的重訪周期為16 天，因此可能會錯過一些存在時間較短的地表水體（如洪水等）。同時由于衛星影像的空間分辨率為30 m，一部分地表水體由于面積過小，在水體提取過程中無法被識別。因此，在數據集中，季節性水體的分布面積相較于實際情況可能會被低估。其次，質量保證（QA）波段是Landsat 影像質量的一個重要指標，可能會影響制圖效果。一些低質量的觀測結果（如云、云陰影）在經過CFmask 算法過濾后可能仍然存在，這就會導致在水體頻率分布圖中錯分出一部分低頻率分布的水體像元。因此在數據集中，相較于季節性水體，永久性水體的提取效果更好。在之后的研究中，可以考慮采用多源數據，通過利用其他高空間分辨率的衛星傳感器（如Sentinel-1、Sentinel-2 等）提供更加精細的水體數據集。

4 數據價值

丹江口水庫作為南水北調中線工程源頭，是中國第一大人工淡水湖，其水體面積變化對于區域氣候以及庫周的生態環境變化都存在著重要影響。受到南水北調中線工程的影響，丹江口水庫主體大壩加高，水位上升，淹沒了庫周大量土地。2015 年以來，丹江口水庫水體面積增長顯著。

本數據集基于Google Earth Engine 云平臺，利用1631 景Landsat TM 影像，通過修正歸一化差分水體指數（mNDWI）、增強植被指數（EVI）、歸一化差分植被指數（NDVI）等水體和植被指數進行水體信息制圖，以丹江口水庫作為研究區，制作了2000–2020 年間21 期丹江口水庫水體邊界數據集。一方面采用了GEE 云平臺來實現對丹江口水庫水體變化的動態監測，提高了水體提取精度；另一方面作為長時間序列的監測數據，可以為研究丹江口水庫水體時空變化提供依據，也可以作為研究該區域氣候變化、生態環境變化的基礎數據。

5 數據使用方法和建議

2000–2020 年丹江口水庫水體邊界數據保存格式為TIF，ArcGIS、QGIS、ENVI 等常用的GIS 與遙感軟件都支持對本數據集的讀取和操作。本數據集描述了淅川縣丹江口水庫水體邊界在2000–2020年的動態變化情況，可用以分析丹江口水庫在2000–2020 年擴張過程中對周圍地區土地利用格局所造成的影響。本數據集與三調數據和衛星影像數據進行對比，結果顯示數據集精度較高，可以用于檢驗和評價2000–2020 年相同區域的水體數據精度。

數據作者分工職責

史志方（1998—），男，河南南陽市人，博士，研究方向為遙感大數據處理。主要承擔工作：數據處理、論文撰寫。

崔耀平（1984—），男，河南周口市人，博士，教授，研究方向為遙感大數據和土地利用。主要承擔工作：總體方案設計，數據論文修改。

熊廣成（1976—），男，河南信陽市人，碩士，高級工程師，研究方向為土地管理。主要承擔工作：參與方案設計。

劉小燕（1996—），女，河南登封市人，博士，研究方向為大數據制圖綜合。主要承擔工作：數據制圖與分析。

閏亞迪（1995—），女，河南安陽市人，碩士，研究方向為遙感圖像解譯。主要承擔工作：數據預處理。

李夢迪（1995—），女，河南商丘市人，博士，研究方向為土壤環境遙感。主要承擔工作：輔助分析。趙浩程（1994—），男，河南開封市人，碩士，研究方向為工程制圖。主要承擔工作：輔助制圖。