Landsat卫星是美国依据“陆地资源卫星计划”，发射的地球资源卫星，第一颗卫星于1972年7月发射，到现在共发射了7颗，Landsat-5于1984年发射，经过近30年的运行，Landsat-5卫星已经获取了大量的对地观测数据[1]。随着近些年来遥感技术的飞速发展，Landsat遥感数据已经成功应用于矿产资源探测[2]、矿区生态环境监测[3]、土地利用调查[4-5]、水库监测管理[6]、农作物种植监测[7]、地貌解译[8]、生态研究[9-10]、城市生态格局研究[11]等诸多领域中。

中国西部地区位于欧亚大陆中心地带，属于干旱半干旱区[12]，降水少，蒸发强烈，水资源问题突出，高海拔地区发育的大量现代冰川，是西部地区重要的淡水资源[13]。近几十年来，全球气温的迅速升高引发了一系列环境问题，世界范围内的冰川呈现出退缩态势，冰川变化研究成为热点问题[14-21]。我国冰川定点观测研究始于1958年，在祁连山老虎沟大雪山地区老虎沟12号冰川建立永久性观测站，对老虎沟12号冰川开展定位观测，但由于1960年发生了冰川洪水，观测站被迫撤消，随后仅进行过几次短期考察，直到2008年又恢复了对该条冰川的定点监测，成立了“祁连山冰川与环境综合观测研究站”(以下简称“祁连山站”)。冰川观测体系需要连续获取冰川变化信息，传统的冰川变化观测方法是使用经纬仪等设备或者利用地面立体摄影测量来获取冰川变化信息。GPS-RTK(Global positioning system-real time kinematic)技术的出现，提高了观测的精度和效率，但是基于测量的办法获取冰川面积信息往往需要繁琐而大量的人工劳作，并且在高寒高海拔地区操作通常存在一定的安全隐患，大部分观测区域无法抵达，造成信息获取不全面。卫星遥感数据可以全面反映冰川变化信息，尤其是可以较为方便地获取长时间序列以及流域范围内的冰川变化信息，因此遥感数据在冰川监测中的应用越来越多。我国学者已在各主要冰川分布区域开展了大量的冰川变化遥感信息提取研究工作，如在阿尔泰山[22-23]、昆仑山[24]、冈底斯山[25]、祁连山[26]、天山[27]、喜马拉雅山[28]、唐古拉山[29]、念青唐古拉山[30]、横断山[31]等主要冰川分布区进行了冰川变化研究，有学者利用遥感影像监测喀喇昆仑山[32-33]、昆仑山[34]等地的跃动冰川，并已取得了大量成果。

目前，遥感技术不断发展，数据分辨率不断提高，但Landsat-5 TM影像依然受学者们青睐，通过解译历史数据，建立有效的冰川变化时间序列成为研究气候变化的基础，但是影像分辨率成为有效使用遥感数据的关键问题。本研究以地面测绘资料为基础，结合同时期的Landsat-5 TM影像，使用较容易实现的3种影像解译方法，对冰川面积提取结果的精度进行评价，以探讨Landsat-5 TM影像在单条冰川变化研究中的适用性。

1 研究区概况

本研究中涉及到的2条冰川均位于祁连山北坡(图1)。祁连山老虎沟12号冰川(冰川编号5Y448D0012)位于青藏高原北部、祁连山西段北坡冰川发育最盛的大雪山地区，该冰川长10.1 km，面积21.91 km2，是祁连山最大的山谷冰川，末端海拔4 260 m，汇合处海拔4 550 m，最高海拔5 481 m，高差约为1 200 m，积累区为N朝向，消融区为NW朝向[35]，平衡线海拔4 830 m[36]，东支整体平缓，西支起伏较大且发育有较多冰裂隙。受亚洲中部荒漠影响，该区具有典型的大陆性气候特征，夏季平均气温超过0 ℃，冬季严寒，且低温持续时间长，本区降水主要受西风作用，多以局地降水为主，降水主要集中在5-9月[37-38]。目前，对该区已经开展了各项基础性观测研究工作[39-42]。

宁缠河3号冰川(冰川编号：5Y416F3)位于祁连山东段冷龙岭地区，是石羊河支流西营河上游宁缠河的源头区，呈NE朝向，冰川末端海拔4 140 m，最高海拔4 777 m，冰川平均长度1.6 km[35]。石羊河上游区域主要受夏季风影响，并且处于迎风面，降水较多，冰川物质循环具有高积累和强消融的特点，物质水平较高，对气候反应敏感，冰川融水补给率可达7%～15%[43]。该地区年平均降水量可达800 mm[44]，西营河流域内平均雪线高度为4 450 m，属于祁连山区雪线高度最低的地区[45]。前人通过观测总结得出[46]，该区年内降水分配甚不均一，主要集中于夏半年，占全年降水量的80%以上。其中，6-8月降水占全年的60%左右，9-11月的降水通常多于3-5月的降水，全年中降水量最大值多出现在7月或8月，且高山区昼间降水比夜间多。

2 研究方法

为了全面地研究老虎沟12号冰川，祁连山站组织并实施了针对老虎沟12号冰川的大比例尺地形图测量工作，以国家测绘点为基础，将控制网引至冰川末端，并建立永久标志点，使用南方灵锐S82接收机(该型接收机静态平面精度为3 mm，静态高程精度为5 mm；RTK平面精度为1 cm，RTK高程精度为2 cm)实施静态测量，每条基线联测时长为2 h，经解算后获取冰川末端基准点高精度坐标。通过实时动态载波相位差分技术(Real-time kinematic，RTK)采集冰川边界信息及冰川表面高程点，后期使用ArcGIS软件勾绘冰川边界，获取2009年冰川面积。在考虑空间属性在空间位置上变异的情况下，选用结果可信度较高的克里金差值法生成冰川表面数字高程模型(Digital elevation model，DEM)。大量的观测结果表明，在保证观测条件良好的前提下，使用GPS-RTK技术获得的测量成果平面精度与高程精度误差均在±5 cm内[47-48]，老虎沟12号冰川区属于高寒高海拔无人区，基站架设位置较高，测量期间均选择晴朗天气进行作业，信号传输质量好，能够保证测量精度。因此，以2009年测绘结果作为基础，将TM影像提取到的冰川面积信息与其进行对比。同年9月，为了便于对比研究，祁连山站选取了位于祁连山东段冷龙岭地区的宁缠河3号冰川作为对照，获取其冰川面积、表面高程等信息。通常，提取冰川面积信息的方法主要有目视解译法、亮度阈值法、归一化积雪指数(Normalized difference snow index，NDSI)法、监督分类法等[49,1]，本研究选用了目视解译法、NDSI法及监督分类法3种较容易实现的提取方法获取冰川面积，并与大地测量法获得结果进行比对，选取Landsat-5卫星搭载的TM传感器获取的影像数据一景，影像获取日期与测绘工作相近，研究区域内无云、雪遮盖，能够清晰地分辨冰川边界。相对于其他地物，冰雪在可见光区反射能力很强，在遥感影像上与其他地物通常呈明显反差[49]，因此本研究使用Landsat-5 TM影像中5波段、4波段、3波段的光波(参数见表1)分别代表红(R)、绿(G)、蓝(B)进行假彩色合成，结果对冰雪反映效果良好，相邻冰川以山脊线为界分开。相关研究中，在没有地面验证数据时，使用不确定性公式来计算面积误差[50-51]：

a=2λ·。

(1)

式中：a为面积误差，λ为影像分辨率，ε为配准误差。以假彩色合成后的Landsat-5 TM影像为例，其空间分辨率为30 m，若配准误差按1个像元计算，则冰川面积误差为±0.002 5 km2。

NDSI法是目前光学遥感提取积雪面积的通用方法，它不仅可以很好地识别出积雪，还是一个理想的云雪识别器，对于Landsat-5 TM影像而言，NDSI计算方法为[52]：

NDSI=。

(2)

式中：B2、B5分别为Landsat-5 TM影像2波段和5波段的灰度值。

监督分类法是通过在图像上选取一定数量的样本，基于贝叶斯准则，偏重于集群分布的统计特性，计算标本(像元)属于各组(类)的概率，将标本归属于概率最大的一组。监督分类假定训练样本数据在光谱空间的分布服从高斯正态分布规律，监督分类法也称为贝叶斯分类，是基于图像统计的分类法，也是典型和应用最广的图像分类方法[53]。

3 结果与分析

3.1 老虎沟12号冰川面积信息的提取

在2009年测图工作中，投影坐标系使用北京54坐标系统。大地测量法：老虎沟12号冰川测绘工作于7月份进行，共采集2.9万多个高程点，并结合地面摄影测量勾绘冰川边界线，经拓扑检查生成了面图层(图2-a)，量算该条冰川面积。目视解译法：请3位研究人员对相同时期的Landsat-5 TM影像进行配准，并对老虎沟12号冰川边界进行矢量化，对结果进行统计后剔除明显的错误，确定最终结果(图2-b)，进行面积量算。NDSI法：对影像采用NDSI法计算后，对NDSI取值进行试验，最终确定阈值为0.3，将图像分为冰川区与非冰川区，量算冰川面积(图2-c)。监督分类法：将图像分为冰川区与非冰川区，冰川区训练样本选择40个，非冰川区选择20个，采用最大似然法分类，量算冰川面积(图2-d)。利用4种面积提取方法得到的老虎沟12号冰川面积见表2，对比结果显示，目视解译法所得结果与大地测量法所得结果最为接近，误差较小，仅为-0.79%；监督分类法提取结果与大地测量法所得结果相比，其误差最大，为-1.79%；NDSI法偏差介于目视解译法和监督分类法之间，但是3种方法误差均不超过±2%。老虎沟12号冰川形态复杂，表面状况不一，但位于祁连山西段，属于冰川相对稳定的地区，雪冰信息主要包含在NDSI为0.60～0.87的区域(图3-a阴影部分)。

3.2 宁缠河3号冰川面积信息的提取

宁缠河3号冰川测绘工作于2009-09进行，由于该冰川面积较小，不需要借助其他辅助手段即可获得冰川边界、表面高程等数据，为了与已有地形图等数据进行比较，投影坐标系使用北京54坐标系统。测绘数据经室内整理，勾绘出冰川边界，进而求算出该条冰川2009年的面积。分别让3位研究人员使用不同的方法从2009年TM影像中提取宁缠河3号冰川的面积信息,其中用雪盖指数法提取面积信息时，NDSI阈值取0.34。将目视解译法、NDSI法和监督分类法3种方法提取的冰川面积与大地测量法所得结果进行比较，其结果见图4和表3。表3显示，利用目视解译法提取的冰川面积最接近实测值，二者相差较小，为-1.83%[54]。宁缠河3号冰川表面情况较为简单，但是位于祁连山东段，冰川强积累强消融，含水量多，雪冰信息主要分布在NDSI为0.61～0.88的区域(图5阴影部分)。

4 讨 论

本研究结果显示，利用遥感影像提取的2条冰川面积信息均较地面测量数据略小，且各种提取方法的精度并不相同。目视解译需要在专家指导的基础上对卫星影像上的冰川信息进行解译，从而获取其边界信息。本研究发现，在对2条冰川面积信息进行提取时，目视解译法精度最高，接近于地面测量结果，操作相对简单，但是费时费力，有时会因个人主观因素而导致误判，且目视解译人员应对研究区实际情况有所了解。参与本次研究的工作人员均参加了针对该研究区的大量野外考察工作，有丰富的野外经验，这是目视解译精度较高的基本保证。通常情况下，NDSI的取值不固定，需要根据研究区实际情况而定，因此取值大小对冰川面积提取有一定影响。从NDSI直方图统计结果来看，虽然在NDSI特定区间上包含雪冰信息，但并不固定，NDSI取值范围随着雪冰表面状况的不同而差异较大。由于冰川消融状况差异，使得NDSI表现出不同的分布规律。笔者研究发现，选取NDSI阈值时，当NDSI值小于某一临界值时冰川面积会急剧增大，这是由于部分与含水雪冰波谱特性相似的地物也统计其中所致；而当NDSI值大于临界值时，冰川面积急剧减小，这是由于统计时仅将含水量少的冰雪信息保留了下来。监督分类法的精度完全取决于训练样本的采集，冰川积累区与消融区表面辐射状况迥异，需要分别采集训练样本才能提高分类精度。通过对3种方法提取精度的比较，可以得出目视解译的效果最好，最接近地面测量值，NDSI法次之，监督分类效果相对较差。

本研究利用公式(1)计算基于Landsat-5 TM遥感影像提取的冰川面积的最大误差为±0.002 5 km2，占老虎沟冰川面积的0.01%，占宁缠河3号冰川面积的2.1%，对于规模较大的老虎沟12号冰川而言，若利用不确定性计算评估遥感影像冰川面积的解译精度可能低估了实际误差；而对于规模较小的宁缠河3号冰川而言，不确定性计算值与目视解译误差相差无几。目视解译法、NDSI法和监督分类法3种面积提取方法对不同规模冰川面积的解译精度不同，且对老虎沟12号冰川的解译效果要优于宁缠河3号冰川，老虎沟12号冰川面积是宁缠河3号冰川的20倍左右，3种方法解译宁缠河3号冰川面积的误差分别是其解译老虎沟12号冰川面积误差的2倍多、3倍多和3倍多。另外，Landsat-5 TM影像分辨率为30 m，若研究区内冰川变化小于30 m，则冰川变化信息被包含在同一个像元内而难以分辨，此时需要使用分辨率更高的遥感数据。因此，若研究区内冰川面积变化不大，需要特别注意数据的精度问题。

5 结 论

利用Landsat-5 TM卫星数据监测冰川变化是一种简单而有效的手段，本研究将通过实地测量获取的高精度面积数据与不同方法提取的冰川面积信息进行了比较，得出的主要结论如下：

1)使用目视解译法提取的冰川面积信息效果最好，误差不超过±2%。

2)利用遥感技术提取较大冰川面积时精度高于面积较小的冰川。

3)目视解译人员应具有一定的野外经验，以利于解译精度的提高。

4)在无法进行目视解译的情况下，可以使用NDSI法提取冰川边界，但要反复试验NDSI阈值，以获取最优效果。

5)若研究区内冰川面积变化较小，则需要考虑数据的精度问题。

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