黑龍江省水稻種植面積遙感提取研究

吳 黎，解文歡，張有智，張海峰，張 宇，張效霏，李 巖，張冬梅

（黑龍江省農業科學院 農業遙感與信息研究所，150086，黑龍江哈爾濱）

黑龍江省是我國商品糧大省，又是中國最大的粳稻生產省，其生產量備受關注，因此掌握黑龍江水稻種植的精準面積顯得尤為重要。獲取農作物種植面積的傳統方法一般是查閱農業統計報表或者抽樣法，傳統方法受人為因素影響較大，并需大量時間才能得到最終結果。遙感是高新技術，可以快速獲取地面數據，該方法以其節約成本、時效性高、對大面積單一作物的準確度高的優勢，被廣泛應用到水稻面積監測[1]。在水稻移栽前稻田需灌水，其灌水期可持續到成熟期,整個時期內水稻田里的土壤濕度達到或接近飽和狀態[2],這是水稻與其他作物的最大差別,也是提取水稻面積最有利的信息。利用MODIS 數據識別水稻種植區算法的主要依據是：在灌水和移栽期，水稻冠層未覆蓋地表，種植水稻田地的土壤含水量高，易被MODIS 數據識別，水稻在后期隨著其生長，冠層覆蓋整個地表后，與其他旱作作物光譜信息差異不大，很難被識別出來，因此利用遙感提取水稻信息需在冠層未覆蓋地表的早期進行。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

黑龍江省與內蒙古自治區、吉林省和俄羅斯接壤，經緯度為121°11′～135°05′E 和43°25′～53°33′N，年平均氣溫為-6～4 ℃，年降水量為400～650 mm，屬溫帶大陸性季風氣候，夏季高溫，晝夜溫差大，土壤肥沃，氣候條件、地理位置均利于水稻種植。

1.2 數據選擇

數據采用MODIS 日反射率產品（MOD09GA），空間分辨率1 km，數據時間2011 年；TM 數據采用TM5數據73 景、TM7 數據11 景，空間分辨率30 m。兩種影像均可全覆蓋黑龍江省。

1.3 研究方法

1.3.1 MODIS 提取水稻信息波段選擇 本文利用2011 年黑龍江省單季稻數據作為MODIS 數據提取水稻信息的敏感波段選擇依據。在試驗敏感波段時首先應選擇大規模種植水稻的地區，這樣水稻像元較純，避免了混合像元；其次選擇大規模種植水稻區域的晴朗時間，避免云的影響，這樣能真實反映出水稻的反射光譜特征[4]，能更加準確地判讀敏感波段。選取方法為利用MODIS 1～7 波段，計算各波段植被指數：歸一化植被指數（NDVI）和增強植被指數（EVI）以分析它們的敏感性，見公式1 和公式2。由于短波紅外(SWIR)波段對水比較敏感,因此,它們可以與近紅外(NIR)波段一起建立對植被水分或者土壤濕度敏感的指數[5]。研究分別利用波段5、6、7與2 組合構建不同指數，分別為NDVI、LSWI 和LSWI2。研究發現：在植被覆蓋度低或無覆蓋時，NDVI、EVI、LSWI2 三者均可很好地反演土壤含水量情況；當地表有植被覆蓋時，波段5 反演的是植被冠層的含水量，波段6 和7 在植被覆蓋度低時可反演到冠層下的土壤含水量，因此表明波段6 和7 較波段5 有更強的穿透力；但在植被覆蓋度較高時，波段6 和7 反演的均是植被冠層的含水量，也無法穿透冠層直達土壤表面，因此NDVI、EVI、LSWI2 三個指數均無法識別植被覆蓋度較高的土壤含水量的信息。因此采用MODIS 數據波段6 和2 建立的LSWI 模型(公式3)作為監測水稻土壤含水量變化的依據。

1.3.2 MODIS 數據提取水稻的算法 研究根據利用MODIS 數據識別的水稻生長發育期和氣象站統計數據相互補充共同確定可提取水稻信息的日期[6]。在水稻移栽期影像反演的地物多為混合光譜（混合像元），利用遙感指數LSWI 和EVI 測該時期水稻的土壤含水量和植被覆蓋度情況。如果在灌水移栽期時EVI 高,則說明該像元為非水稻區。當LSWI 值高且EVI 值低，說明該像元是水稻田的可能性大，相反當LSWI 值很低，則可被認為是非水稻區。

研究選擇2011 年的MODIS 數據作為分析依據,利用LSWI＞0.12，EVI＜0.35，并且EVI＜(LSWI+0.17)來判斷可能為水稻田的像元。為了剔除影像內混入的永久性水體和其他非水稻田的像元，研究采用了另一個條件函數，在不受云影響的情況下,當水稻移栽期后的第6 到第11 個8 d 合成的圖像的平均EVI 值大于0.35，定義為水稻像元區，同時非水稻種植區和水體被剔除。

1.3.3 人工目視解譯法 利用TM 影像采取人工目視解譯法對黑龍江省水稻面積進行提取，最小上圖圖斑為2*3 個像元。對影像中寬度低于2 個像元的線性地物，按照線性地物判讀，以線性形式保存；寬度大于2個像元的，按面積形式上圖，將面狀地物中寬度大于2個像元的路或其他作物剔除。

2 結果

2.1 遙感圖像物候期選取

水稻在移栽期內存在水體與水稻共存的情況，該特征是區別于其他旱作作物的最明顯特征。利用MODIS 數據分析水稻整個生長時期（MODIS 20 個時相），發現水稻在休耕期、移栽期、生長期和成熟收割期內可清晰識別水稻信息。水稻移栽期影像反演的是水體與水稻的混合光譜，此時期內水深一般在0.02～0.15 m 。水稻生長期（移栽后50～60 d）影像反演的是水稻冠層信息。圖1 是水稻種植區一年整個生長季內20 個時相的三種植被指數（NDVI、EVI、LWSI）剖面曲線圖。橫坐標表示MODIS 地表反射率影像的日期，縱坐標為植被指數（NDVI、EVI、LWSI）值。由圖可知，第3個時相（5 月下旬）LSWI 值略高于EVI 值，此后NDVI、EVI 值逐漸增大，到7 月中旬均達到最大值，后又逐漸降低，至9 月末降至最低，說明黑龍江省水稻5 月下旬進入移栽期，9 月末為成熟收割期，符合黑龍江省氣象局記錄的作物生育狀況。

圖1 試驗田的NDVI、EVI、LSWI 時間序列變化曲線

2.2 水稻面積提取

為更精準地進行水稻面積提取，本文進行了林地、水體、居民點和云、旱地的識別處理。MODIS 數據的1波段是紅光(0.620～0.670 μm),水體的反射率高于植被;2 波段是近紅外(0.841～0.876 μm)，水體的反射率低于植被；6 波段是短波紅外(10.40～12.50 μm)，水體的反射率低。因此本文確定水體的條件為：NDVI＜0.1 且NDVI＜LSWI,若一年20 個時相的影像中有多個時期滿足此關系，就確定滿足此關系的地物為水體。

選取水稻種植面積需在水稻灌水移栽期滿足以下條件：LSWI＞0.12，EVI＜0.35，(LSWI+0.17)＞EVI，且其后第6 到11 個8 d 合成的圖像的平均EVI＞0.35。

利用MODIS 圖像，計算得到相應的NDVI、EVI、LSWI 植被指數，根據以上條件模型，獲取黑龍江省2011 年水稻種植像元，最終繪制黑龍江省水稻種植面積分布圖（如圖2 所示）。根據圖2 水稻分布區域，利用GIS 軟件統計全省范圍內水稻像元，計算出水稻種植面積為334.6 萬hm2。

圖2 2011 年MODIS 提取水稻種植面積分布圖

2.3 精度驗證

采用與MODIS 數據同時期的TM 影像,對上述MODIS 影像提取的水稻種植面積結果進行精度驗證。利用TM 影像采用多項式校正方法，定義多項式次方為2，控制點數量為20～40，選擇最鄰近點插值法，總誤差控制在0.5 個像元內。TM 數據提取2011 年水稻種植面積為328.53 萬hm2，以該結果為真值，MDOIS提取的水稻面積誤差為1.8%，認為利用MODIS 數據監測水稻種植面積可行，而且其監測速度快，耗費時間少，較TM 人工目視解譯有很大的優勢。