基于高分一号卫星遥感与随机森林算法的湖泊侵占过程量化研究——以武汉竹山湖为例

针对湖泊侵占威胁防洪安全与水生生态环境却难以量化的问题，研究人员结合GF-1高分辨率遥感影像与随机森林分类算法，构建了湖泊侵占时空过程量化框架。研究发现竹山湖2013-2020年间水域面积减少1.27 km2 ，关键侵占时段为2013-2015年（建筑侵占）和2019年（水生植物扩张），为湖泊精准监管提供了技术支撑。

　　

湖泊作为重要的水资源和生态系统组成部分，在防洪调蓄、生物多样性维持等方面发挥着关键作用。然而随着城市化进程加速，不合理的开发活动导致湖泊空间被侵占、生态功能退化的问题日益突出。中国自2016年实施河湖长制以来，虽然加强了湖泊管理，但仍缺乏系统性的湖泊侵占过程量化方法。传统依靠人工调查和历史地图的方法效率低下，而现有遥感研究多聚焦于面积变化，对侵占过程时空特征和驱动机制的解析不足。

针对这一科学问题，武汉大学的研究团队在《Ecological Indicators》发表论文，创新性地整合GF-1高分辨率遥感数据与Landsat时间序列，构建了包含水域提取、指标量化和关键节点识别的湖泊侵占分析框架。研究以武汉竹山湖为典型案例，采用随机森林分类算法（Random Forest）实现水域自动提取（精度96.8-99.2%，Kappa系数0.86-0.99），建立包含侵占面积、湖岸线变化、建筑增量等指标的量化体系，并结合改进归一化水体指数（MNDWI）识别关键侵占时段。

关键技术方法包括：1）基于GF-1卫星8m多光谱与2m全色影像融合数据，通过ENVI软件进行几何校正和裁剪；2）采用随机森林算法（参数：n_estimators=100，criterion="gini"）分类提取水域信息；3）利用Google Earth Engine平台获取2013-2020年Landsat 5/7/8时序数据，计算MNDWI=（Green-MIR）/（Green+MIR）确定侵占节点；4）构建湖体形状指数（LS=周长/4√面积）和破碎度指数（LF=斑块数/面积）评估景观变化。

4.1 湖泊水域提取结果
通过随机森林分类成功提取竹山湖2013-2020年水域范围，验证显示2013年水域面积3.87 km²
至2020年降至2.6 km²
，减少32.8%；湖岸线长度从46.53 km缩短至32.99 km。侵占区域主要分布在湖体西侧（水生植物扩张）和北部（建筑施工），且多发生于水深较浅区域（平均水深2.62 m）。

4.2 侵占指标量化分析
2014-2020年累计侵占面积达1.27 km²
，其中建筑侵占占比25.19%-50.56%。景观指标显示湖体形状指数下降，破碎度降低，表明人类活动使湖岸线趋于规则化，可能影响生态多样性。值得注意的是，2016年河湖长制实施后建筑侵占得到遏制，但2019年因干旱导致的水生植被扩张成为主要侵占形式。

4.3 关键侵占时段识别
通过MNDWI趋势分析发现两个关键期：1）2013年12月-2015年3月（建筑侵占主导，如典型区c的MNDWI从0.177降至-0.07）；2）2019年3-6月（植被扩张主导，典型区e/f的MNDWI在96天内由正值转为负值）。时序遥感影像证实，第一时段侵占与城市扩张政策相关，第二时段则与降水减少导致水位下降有关。

讨论与意义
该研究首次建立了融合多源遥感数据的湖泊侵占全过程量化框架，其创新性体现在：1）突破传统面积统计局限，整合几何特征与景观指标；2）通过MNDWI时序分析实现侵占过程的精准断代；3）揭示自然因素（干旱、富营养化）与人为活动（建筑施工）的协同作用机制。实践层面，研究成果为河湖长制监管提供了技术工具，如2019年识别的植被扩张时段可直接指导生态修复时机选择。未来研究可结合Sentinel-2等高时序分辨率数据提升监测频率，或引入深度学习算法区分沉水/挺水植物类型，进一步优化侵占预警模型。

该成果不仅适用于中国百湖之城的生态管理，其方法论对全球城市化地区的湖泊保护也具有参考价值，特别是在气候变化加剧水文波动的背景下，为平衡发展与生态保护提供了科学依据。