無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在茶園監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
——以杭州市龍井村為例

陳朝暉，荊長(zhǎng)偉，2*，凌在盈，2

(1.杭州師范大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 311121；2.浙江省城市濕地與區(qū)域變化研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 311121)

茶作為中國(guó)特有的經(jīng)濟(jì)作物，其中龍井茶具有巨大的市場(chǎng)需求量，刺激了龍井茶茶園的增多。茶園的擴(kuò)張雖然可以創(chuàng)造可觀的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，但是不合理的種植以及無(wú)序的管理，會(huì)改變地表植被組成、破壞地表覆蓋，減少當(dāng)?shù)匚锓N多樣性，導(dǎo)致水土流失、土壤營(yíng)養(yǎng)成分下降，給當(dāng)?shù)丨h(huán)境造成負(fù)面影響[1]。對(duì)茶園進(jìn)行監(jiān)測(cè)，了解地區(qū)內(nèi)茶園種植具體信息、茶園內(nèi)部及其周邊生態(tài)環(huán)境情況、茶園資源變化情況就顯得非常重要[2]。

無(wú)人機(jī)技術(shù)，是近年來(lái)發(fā)展最為迅猛的遙感測(cè)繪技術(shù)，無(wú)人機(jī)因其靈活快捷、效率高、受天氣影響小等優(yōu)勢(shì)，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用并取得不錯(cuò)的效果。廖凱濤等[3]利用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)獲取果園生態(tài)信息，地力夏提·依馬木[4]利用無(wú)人機(jī)多光譜技術(shù)對(duì)棉花地進(jìn)行監(jiān)測(cè)任務(wù)有效提取到蟲(chóng)害區(qū)域，近年來(lái)針對(duì)茶園遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用方面也有所進(jìn)展，張世超[5]應(yīng)用高分辨率遙感圖像采用新型算法在茶種植區(qū)自動(dòng)提取方面取得較好的效果，陳祖豪[6]應(yīng)用多源數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)安吉白茶的常量估計(jì)，婁偉平[7]應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)結(jié)合模型實(shí)現(xiàn)茶葉霜凍風(fēng)險(xiǎn)分析，張新盈[8]利用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)獲取了高精度的茶園地形。傳統(tǒng)的茶園監(jiān)測(cè)方法一般為衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)以及人工實(shí)地探查。這兩種方法均有一定的局限性，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)一般時(shí)空分辨率較低，并且易受天氣情況所影響；人工實(shí)地探查方式效率較低，尤其在分布較廣或者面積較大的區(qū)域。利用無(wú)人機(jī)技術(shù)進(jìn)行茶園遙感監(jiān)測(cè)，可以在小范圍內(nèi)快速起飛，其飛行高度較低，受到云霧的影響較小，數(shù)據(jù)質(zhì)量高于一般的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。

本研究利用無(wú)人機(jī)搭載多光譜傳感器對(duì)西湖景區(qū)的茶園進(jìn)行監(jiān)測(cè)，獲取了該區(qū)域的多光譜數(shù)據(jù)，利用面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法完成了茶園分類(lèi)，利用地形數(shù)據(jù)分析了茶園分布，借助遙感指數(shù)評(píng)估了茶樹(shù)長(zhǎng)勢(shì)。

1 研究區(qū)域

1.1 研究區(qū)

本研究以浙江省杭州市龍井村作為研究區(qū)。龍井村整體呈條帶狀，村落總面積3.54 km2。擁有近0.53 km2的龍井茶茶園。龍井村周邊山脈眾多，坡度為25°左右，四周被山所隔可以阻隔冬季的寒流。龍井村的南面為九溪，幽然靜謐，直通錢(qián)塘江，春夏季的東南風(fēng)易從山谷進(jìn)入內(nèi)部，得天獨(dú)厚的地理位置為龍井茶優(yōu)異品質(zhì)創(chuàng)造了必要條件[9](圖1)。

圖1 研究區(qū)

龍井村主要種植的茶種為龍井43和群體種，其中群體種主要從龍井古樹(shù)種培育繁衍而來(lái)，種系歷史較為悠久，最長(zhǎng)可達(dá)上千年，是龍井村特色茶種[10]。群體種由于保留古樹(shù)種的主要特性，其茶樹(shù)葉片較大且表面較粗糙，葉芽略顯攤開(kāi)狀，采摘時(shí)間較遲。龍井43是中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所在1987年從龍井群體中選育出來(lái)的品種，分布較廣。其葉形呈橢圓狀，葉身較平，芽頭挺拔[11]。

1.2 采集設(shè)備

本研究組利用垂直起降固定翼無(wú)人機(jī)為飛行平臺(tái)并搭載Altum多光譜相機(jī)，對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作。無(wú)人機(jī)采用型號(hào)為CW-007，其具有較好的續(xù)航能力，可適用于中等面積區(qū)域作業(yè)。Altum相機(jī)可同時(shí)收集5個(gè)不連續(xù)的光譜波段以及11 μm熱成像。龍井村區(qū)域規(guī)劃無(wú)人機(jī)航線15條，預(yù)設(shè)航高為680 m，共獲取有效多光譜照片2 568張，采集波段數(shù)為6個(gè)(藍(lán)波段、綠波段、紅波段、近紅外波段、紅邊波段及熱波段)(表1)。

表1 多光譜傳感器

2 研究方法

2.1 影像預(yù)處理

2.1.1 影像拼接

本研究流程如圖2所示。

圖2 研究流程圖

利用Pix4D進(jìn)行無(wú)人機(jī)影像處理，拼接生成各個(gè)波段單波段影像。在外作業(yè)期間，本研究組采用反射率校正板采集了傳感器反射率數(shù)據(jù)，在內(nèi)業(yè)處理中需要借助反射率校正數(shù)據(jù)對(duì)影像進(jìn)行反射率校正，之后在軟件中根據(jù)特征點(diǎn)匹配生成各個(gè)波段的正射影像(圖3)。

a—藍(lán)波段；b—綠波段；c—紅波段；d—近紅外波段；e—紅邊波段；f—熱波段。圖3 單波段影像

2.1.2 影像合成

本研究利用遙感圖像處理平臺(tái)(ENVI)軟件，將5個(gè)波段的反射率正射影像合成為多光譜數(shù)據(jù)(圖4)。通過(guò)多光譜數(shù)據(jù)可以更好地分析獲得研究區(qū)的茶園生態(tài)情況。

圖4 龍井村多光譜影像(RGB)

2.2 影像分類(lèi)

研究區(qū)內(nèi)主要地物類(lèi)型為植被，研究中首要任務(wù)就是在植被中區(qū)分茶樹(shù)以及其他地物包括其他植被。茶樹(shù)與其他地物的光譜具有一定差異，茶樹(shù)在紅波段附近具有較強(qiáng)的反射峰，在近紅外波段存在明顯的上升趨勢(shì)，形成特有的“紅邊”，在紅外波段呈現(xiàn)高反射率[12]。而茶樹(shù)與其他植被相比光譜具有較高的相似度，但是在圖斑上有較大的差異，這一特點(diǎn)是區(qū)分茶樹(shù)與其他植被類(lèi)型的關(guān)鍵。對(duì)研究區(qū)內(nèi)群體種、龍井43分布區(qū)的圖斑進(jìn)行對(duì)比，群體種與龍井43茶樹(shù)的種植排列具有一定的不同，群體種茶樹(shù)之間間隔較大，總體呈現(xiàn)點(diǎn)狀分布；而龍井43茶樹(shù)之間間隔較小，總體呈現(xiàn)線狀分布(圖5)。因此，本研究在ENVI軟件中結(jié)合多光譜數(shù)據(jù)利用面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法，對(duì)茶樹(shù)與其他植被進(jìn)行分類(lèi)。

a—群體種；b—龍井43。圖5 不同茶種圖斑對(duì)比

面向?qū)ο笫且环N基于影像分類(lèi)方法，其分析重點(diǎn)是由鄰近像元組成的圖斑而非單個(gè)像素，使其可以更好地獲取到圖斑的紋理、形狀、面積、大小等信息，實(shí)現(xiàn)高層次的遙感圖像分類(lèi)以及目標(biāo)地物提取，提高分類(lèi)的準(zhǔn)確性以及可靠性[13]。

2.3 指數(shù)計(jì)算

本研究利用遙感指數(shù)方法，主要包括歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)、歸一化差異紅色邊緣指數(shù)(NDRE)(表2)。

表2 指數(shù)計(jì)算對(duì)比

NDVI指數(shù)的數(shù)據(jù)范圍為-1～+1，NDVI指數(shù)越接近1，則說(shuō)明該地物類(lèi)型為植被長(zhǎng)勢(shì)以及營(yíng)養(yǎng)度更高。NDRE對(duì)于植被含水量更加敏感，對(duì)分析從多光譜圖像傳感器獲得的圖像中的植被長(zhǎng)勢(shì)優(yōu)良與否具有較高的適用性[14]。本研究利用先期實(shí)地采集的群體種以及龍井43茶種的光譜，對(duì)茶地進(jìn)行茶種分類(lèi)獲取茶樹(shù)NDVI以及NDRE指數(shù)數(shù)據(jù)。

2.4 地形數(shù)據(jù)處理

本研究利用無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)處理中得到的數(shù)字高程模型(圖6)，在ArcGIS中生成了研究區(qū)的坡度、坡向圖(圖7)。

圖6 龍井村數(shù)字高程模型

a—研究區(qū)坡度；b—研究區(qū)坡向圖。圖7 龍井坡度坡向圖

3 結(jié)果與討論

本研究根據(jù)多光譜影像和高程數(shù)據(jù)，分析獲得了研究區(qū)的茶樹(shù)分布、茶種分類(lèi)、植被指數(shù)等。

3.1 影像結(jié)果

本研究利用多光譜數(shù)據(jù)以及RGB數(shù)據(jù)生成了龍井村的多光譜影像以及RGB影像。影像整體質(zhì)量尚佳，但是由于拍攝期間測(cè)區(qū)存在云霧(圖8)，導(dǎo)致部分區(qū)域影像質(zhì)量下降，除此之外，影像部分區(qū)域出現(xiàn)因影像拼接時(shí)產(chǎn)生的條紋。

圖8 影像云霧現(xiàn)象

對(duì)于傳統(tǒng)遙感影像的云霧去除方法已經(jīng)得到十足的發(fā)展，具有較為成熟的體系。但是對(duì)于無(wú)人機(jī)影像云霧處理方法的研究還處于初級(jí)階段。在本研究中雖然選擇了晴天進(jìn)行無(wú)人機(jī)作業(yè)，但是由于目標(biāo)測(cè)區(qū)地形的特殊性，在測(cè)區(qū)內(nèi)還是會(huì)存在云霧現(xiàn)象。由于無(wú)人機(jī)獲取的單個(gè)像片獲取時(shí)間不一，受到太陽(yáng)高度角、氣候等影響，各個(gè)像片的光照條件均不相同，在持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的作業(yè)中，不同像片光照條件相差較大，導(dǎo)致合成之后影像會(huì)有條紋噪聲(圖9)。

圖9 影像條紋噪聲現(xiàn)象

3.2 分類(lèi)結(jié)果

本研究采取面向?qū)ο蟮姆椒ǐ@得了研究區(qū)的茶園分類(lèi)結(jié)果(圖10)，分類(lèi)結(jié)果中研究區(qū)被分為茶園、其他植被、建設(shè)用地3種類(lèi)型。研究區(qū)總面積為3.54 hm2，建筑面積約占0.16 hm2，主要集中于研究區(qū)中部，整體呈現(xiàn)“Y”形；植被面積約占2.51 hm2，廣泛地分布在研究區(qū)內(nèi)，南部比較集中；茶樹(shù)分散地分布在研究區(qū)內(nèi)，其中大部分集中在西部，依附在龍井村附近，總面積大約為0.87 hm2。

圖10 龍井村分類(lèi)結(jié)果

在茶園資源調(diào)查中進(jìn)行茶種調(diào)查是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，通過(guò)調(diào)查不同茶種的分布和生長(zhǎng)環(huán)境，以制定不同的方案更好地進(jìn)行茶園管理活動(dòng)。研究區(qū)內(nèi)主要有龍井43和群體種兩大茶種，通過(guò)茶種分類(lèi)獲得研究區(qū)內(nèi)龍井43以及群體種分布(圖10)，群體種的分布范圍更廣，總面積約為0.65 hm2，主要分布在中部以及北部，有部分零散分布在南部；龍井43主要分布在研究區(qū)東部，總面積約為0.22 hm2。

3.3 茶園長(zhǎng)勢(shì)和分布情況分析

在茶園監(jiān)測(cè)當(dāng)中茶園現(xiàn)狀情況分析是一項(xiàng)非常重要的內(nèi)容，通過(guò)茶園現(xiàn)狀情況分析可以獲得茶園中茶樹(shù)的長(zhǎng)勢(shì)以及茶園管理情況，為茶園之后的管理提供方案與建議。茶園現(xiàn)狀情況主要有茶樹(shù)長(zhǎng)勢(shì)、茶園動(dòng)態(tài)變化等。茶樹(shù)長(zhǎng)勢(shì)是茶園管理基礎(chǔ)內(nèi)容，通過(guò)分析茶園內(nèi)茶樹(shù)整體的長(zhǎng)勢(shì)情況，可對(duì)茶園進(jìn)行估產(chǎn)工作。研究表明，葉面積指數(shù)可用來(lái)進(jìn)行長(zhǎng)勢(shì)分析，葉面積指數(shù)反映了一定面積上植物葉面積總和與土地面積之比，是植被冠層特征中最為顯著的一項(xiàng)指標(biāo)。在研究中發(fā)現(xiàn)葉面積指數(shù)與植被指數(shù)NDRE和NDVI具有非常高的相關(guān)性，具有一定的正相關(guān)關(guān)系，因此，本研究采用NDRE、NDVI來(lái)分析茶園長(zhǎng)勢(shì)。茶園動(dòng)態(tài)變化主要是通過(guò)將時(shí)間作為衡量尺度來(lái)對(duì)茶園的面積變化進(jìn)行分析研究，進(jìn)而判斷研究區(qū)內(nèi)茶園開(kāi)發(fā)管理情況。

本研究利用分類(lèi)的矢量數(shù)據(jù)提取研究區(qū)內(nèi)的茶園多光譜數(shù)據(jù)，利用指數(shù)計(jì)算公式獲得了研究區(qū)的植被指數(shù)圖(圖11)。以NDRE、NDVI為指標(biāo)，利用茶園分類(lèi)結(jié)果裁剪獲得茶園長(zhǎng)勢(shì)指數(shù)圖，獲得茶地的長(zhǎng)勢(shì)值最大為0.969，最小為-0.242，將0.25、0.40、0.70和0.85作為極差、差、正常、好和極好的分割點(diǎn)。兩種指數(shù)所反映的長(zhǎng)勢(shì)結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，整體而言長(zhǎng)勢(shì)為好的區(qū)域占茶園面積的主體，但是NDVI結(jié)果中長(zhǎng)勢(shì)為好的區(qū)域面積占比為49.21%，大于NDRE中42.85%的結(jié)果；NDRE的極好區(qū)域占比為24.33%，大于NDVI的16.56%；對(duì)于正常長(zhǎng)勢(shì)區(qū)域，NDRE和NDVI的結(jié)果比較接近分別為32.62%以及34.03%；差長(zhǎng)勢(shì)、極差長(zhǎng)勢(shì)區(qū)域面積較小(表3)。從指數(shù)結(jié)果可以了解到有部分茶園長(zhǎng)勢(shì)值可以達(dá)0.9以上，但是也存在與林地混雜的區(qū)域長(zhǎng)勢(shì)值也偏高。整體來(lái)說(shuō)，研究區(qū)內(nèi)茶地長(zhǎng)勢(shì)良好，經(jīng)過(guò)研究不合格區(qū)域主要是因?yàn)椴璧嘏c建筑道路出現(xiàn)了混合像元。

表3 龍井村茶樹(shù)長(zhǎng)勢(shì)面積比 單位：%

a—NDRE；b—NDVI。圖11 植被長(zhǎng)勢(shì)指數(shù)圖

茶樹(shù)是一種亞熱帶植物，喜溫、喜濕、喜陰，對(duì)于氣候、地形有著特殊的要求，一般來(lái)說(shuō)茶樹(shù)適宜溫度在15～23 ℃，茶樹(shù)比較耐陰，可在低強(qiáng)度光下生長(zhǎng)。茶樹(shù)蓄水量較大，但是水分過(guò)多會(huì)導(dǎo)致茶樹(shù)受到侵害，因此，茶樹(shù)喜好排水良好的多水地區(qū)，多在具有一定坡度的地區(qū)。為了更好地分析研究區(qū)內(nèi)茶樹(shù)管理情況，本研究將茶樹(shù)分類(lèi)結(jié)果與根據(jù)研究區(qū)地形生成的坡度、坡向結(jié)果結(jié)合分析。從茶樹(shù)與坡度的結(jié)果來(lái)看，研究區(qū)內(nèi)茶樹(shù)一般種植在15°～<25°、25°～<35°的山坡上，種植在15°～<35°山坡的茶樹(shù)面積約占總種植面積的60.3%，其次為坡度為5°～<15°的山坡，約占總種植面積的18.9%，種植在坡度較緩的平地以及坡度較陡的山坡的茶樹(shù)較少。茶樹(shù)與坡向的結(jié)果表明，研究區(qū)內(nèi)的茶樹(shù)主要種植在北坡以及東坡，種植在北坡的茶樹(shù)總面積占總種植面積的34.16%，而東坡為27.57%，其余依次為南坡和西坡，分別為21.64%和16.63%(表4)。

表4 龍井村茶樹(shù)各型生長(zhǎng)條件面積比 單位：%

根據(jù)茶種分類(lèi)結(jié)果，對(duì)研究區(qū)內(nèi)各個(gè)茶種的種植現(xiàn)狀進(jìn)行了分析。龍井43以及群體種最主要都種植在坡度為5°～<35°的山坡上，種植比例分別為85.6%、79.0%，其中龍井43種植在緩坡(5°～<15°)以及陡坡(25°～<35°)比例比較接近，而群體種種植在陡坡的比例達(dá)到了30.4%，遠(yuǎn)高于緩坡。茶種坡向上，龍井43與群體種具有一定的不同，龍井43種植在北坡的比例最高，但是東坡、南坡、西坡種植比例比較接近，而群體種中，北坡和東坡的種植面積比較高，分別為34.8%、32.9%，而西坡種植面積較小，僅占總種植面積的11.1%。可見(jiàn)兩個(gè)茶種主要種植條件比較接近，但是在部分條件上具有一定的區(qū)別，體現(xiàn)了差異化管理(圖12)。

上行為龍井43；下行為群體種圖12 龍井43及群體種坡度、坡向圖

4 展望

本研究利用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)獲得了研究區(qū)的多光譜數(shù)據(jù)，結(jié)合實(shí)地獲取的茶種光譜曲線以及地物圖斑，處理獲得了茶樹(shù)分類(lèi)、茶種分類(lèi)以及茶樹(shù)長(zhǎng)勢(shì)結(jié)果，對(duì)茶樹(shù)分布、茶種分類(lèi)情況以及研究區(qū)內(nèi)茶樹(shù)長(zhǎng)勢(shì)情況進(jìn)行了分析。通過(guò)分析研究結(jié)果，可見(jiàn)龍井村茶樹(shù)具有較好的長(zhǎng)勢(shì)，周邊環(huán)境也得到了較好的保護(hù)。但是本研究仍有一些問(wèn)題，需要進(jìn)行進(jìn)一步的探討，總結(jié)如下：

茶種之間的光譜特征較為相似，如果單一地借助多光譜數(shù)據(jù)，其分類(lèi)效果不佳，需要借助面向?qū)ο蠹夹g(shù)來(lái)對(duì)影像進(jìn)行分類(lèi)。本研究在后續(xù)將考慮使用高光譜傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，提取關(guān)鍵波段輔助分類(lèi)，以期獲得更為準(zhǔn)確的分類(lèi)結(jié)果。

無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)雖然適應(yīng)于大多氣候條件下的作業(yè)，但在山區(qū)等易出現(xiàn)低空云霧的區(qū)域內(nèi)，其區(qū)域內(nèi)的云霧會(huì)大大影響影像光譜質(zhì)量。無(wú)人機(jī)影像云霧去除技術(shù)方面有待進(jìn)一步研究。

本研究通過(guò)遙感指數(shù)分析了茶樹(shù)長(zhǎng)勢(shì)，引入更加綜合的評(píng)價(jià)方法，并且結(jié)合多季節(jié)、多時(shí)段采集數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)茶園的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。