基于Landsat8數據的梨樹縣玉米種植面積提取研究

摘" 要：吉林省四平市梨樹縣作為全國糧食生產先進縣、國家現代農業示范區[1]，穩種植面積是該區域農業發展的首要任務。該文基于多時相Landsat8數據，結合全球高精度土地覆蓋數據集GlobeLand30數據，從影像采樣像元統計到典型地物光譜曲線，逐步識別研究區內的玉米種植區，從而提取吉林省梨樹縣玉米種植面積數據，并對比吉林省統計年鑒數據進行誤差分析，最終獲取準確的玉米面積提取方法。研究結果表明，使用吉林省玉米生長期中抽雄期的多時相Landsat8數據進行種植面積的識別及提取準確度較高，其次為乳熟期；多時相Landsat8數據在玉米面積的提取方面，乃至農業遙感應用方面都有一定的優勢。

關鍵詞：梨樹縣；Landsat8數據；地物光譜曲線圖；提取玉米種植面積；玉米遙感估產

中圖分類號：P208" " " "文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）13-0047-04

Abstract： Lishu County in Siping City of Jilin Province， as a national advanced county in grain production and a national modern agricultural demonstration area， stabling planting area is the top priority of the region's agricultural development. This paper is based on multi-temporal Landsat8 data， combined with the global high-precision land cover dataset GlobeLand30 data， from image sampling pixel statistics to typical feature spectral profiles， the corn growing areas in the study area are identified step by step so as to extract data on corn planting area in Lishu County in Jilin Province， and compared with data from the Jilin Provincial Statistical Yearbook for error analysis and ultimately to obtain an accurate method of extracting corn planting area. The results of the study showed that the identification and extraction of planted area was more accurate using multi-temporal Landsat8 data from the mid-male staminate stage of the corn growing season in Jilin Province， followed by the lactation stage. The multi-temporal Landsat8 data has advantages in the extraction of corn area， and indeed in agricultural remote sensing applications.

Keywords： Lishu County; Landsat8 data; feature spectral profile; corn planting area; remote sensing for yield estimation

習近平強調，“中國人的飯碗任何時候都要牢牢端在自己手中，飯碗主要裝中國糧[1]”“對糧食安全不能有絲毫松懈”。當今時代衛星遙感技術有大面積觀測地表的能力，能實現周期連續地對同一地理范圍進行觀測，可節省人力物力，成本低。這些優勢使衛星遙感技術成為進行大片農作物監測的理想技術手段，遙感影像數據是進行農作物監測的理想數據源[2]。Landsat8是美國陸地衛星計劃（Landsat）的第8顆對地觀測衛星，于2013年發射，是相對較新的一顆衛星，其上搭載的新一代傳感器陸地成像儀（Operational Land Imager， OLI）包含了植被信息監測波段，可以獲取多時相地表植被信息，影像數據質量較好，有較高的空間分辨率（30 m）[3]，非常適用于縣級區域尺度農作物監測。且經過20年的發展，全球生態環境遙感監測工作專家組組長郭華東院長也曾表示：我國利用遙感技術在糧食估產方面已達到國際水平[4]。

對于不同地區玉米種植面積的識別與提取，大多利用不同時間的MODIS遙感影像數據對各區域進行研究。而本文以吉林省四平市梨樹縣為研究區域，基于多時相Landsat8數據對吉林省梨樹縣玉米種植面積進行識別提取。地物具有不同的光譜特征是進行玉米遙感識別的理論基礎。不同地物具有不同的光譜特征表現為不同的農作物在衛星影像上的色調不一樣，不同時間段獲取的遙感影像可以顯示出不同農作物在不同生長期內的光譜信息特征，這樣就可以區分不同的地表類型和農作物類型[5]，從而實現農作物的識別，完成種植面積的提取。掌握了農作物種植面積信息，就可以繼續深入進行農作物的產量遙感估算等研究。綜上，本文基于多時相Landsat8數據，通過遙感識別不同地物的光譜特征提取吉林省梨樹縣的玉米種植面積數據。

1" 研究區域概況和數據

1.1" 研究區概況

梨樹縣介于北緯43°02′～43°46′，東經123°45′～124°53′之間，總面積3 232 km2。地處松遼平原腹地，是黑土地上的“黃金玉米帶”，耕地面積廣闊（圖1），是典型的農業縣，這里已建成百萬畝（1畝約等于667 m2）國家綠色食品原料（玉米）標準化生產基地，且全國糧食生產先進縣[6]屬于溫帶季風氣候，四季分明，雨熱同季，作物生長期日照、降水較充足。2020年7月22日，習近平總書記5年來第3次來吉林省考察，首站來到了四平市梨樹縣國家綠色玉米生產基地調研糧食生產情況[7]。

1.2" 數據源概況

本文使用數據源如下。

1）Landsat8衛星遙感影像數據。該數據可在網上地理空間數據云中免費下載獲取。經篩選后可用數據分別為2016—2019年處于玉米拔節期、抽雄期、乳熟期、成熟期且其中7—9月份且云量小于等于1%的數據，其空間分辨率為30 m，空間坐標系為WGS 84坐標系。

2）全球土地覆蓋數據集Globeland30。可在網站www.globalandcover.com上申請下載。同樣使用30 m的分辨率，選擇2020期梨樹縣所在的圖幅。

3）2016—2019年吉林省梨樹縣玉米種植面積準確數據。該部分數據來源于不同年份吉林省統計年鑒，多數可從吉林省統計局官網獲取。

2" 研究方法

2.1" 研究思路

該研究的主要流程為：可用遙感數據的篩選及下載、遙感數據預處理、提取典型地物光譜曲線、構建決策數、識別及提取玉米種植面積、對比統計數據。整體流程如圖2所示。

此前，國內對玉米種植面積的提取大多基于不同時間的MODIS遙感影像數據、玉米不同維度下的空間差異和物候差異呈現不同光譜特征并結合MODIS EVI時間序列等數據。相較于其他數據的研究內容，本研究基于新一代中高分辨率遙感衛星多時相Landsat8數據探索玉米遙感的應用，衛星遙感技術具有大面積觀測地表的能力，能夠實現周期連續的對同一地理范圍進行觀測，可以節省人力物力，成本低，更能夠準確地提取玉米種植面積。

2.2" 影像處理

對于Landsat8遙感影像數據，其一是基于ENVI軟件依次對其進行輻射定標、大氣校正和研究區裁剪等圖像預處理操作；其二要基于影像采樣像元特征統計生成器光譜曲線圖，并據其分析研究區內個地表類型在不同波段的反射率值特征，從而構建光譜決策樹，其結果如圖3所示，識別出如圖4所示研究區內的玉米種植區；其三因要對圖像中的植被進行處理，因此對影像采用標準假彩色合成顯示，便于觀察解譯。

在Globeland30數據的處理上，需基于ArcGIS軟件利用吉林省梨樹縣行政區的矢量邊界對2020期編號為N51_40的圖幅進行研究區裁剪，后將裁剪后的數據進行耕地的掩膜處理，進而對梨樹縣玉米種植面積給定最大限度的范圍，并觀察對比吉林省統計年鑒數據中玉米種植面積與掩膜中梨樹縣總耕地面積之間的關系，以糾正分類數據。

2.3" 數據處理

將識別后梨樹縣玉米種植區域通過屬性表進行面積統計，得到提取的面積數據。同時在下載的眾多年份的吉林省統計年鑒數據中，查找農業范疇內的吉林省梨樹縣玉米種植面積及玉米產量的數值，對其進行匯總整理。并結合吉林省玉米生長期的月份及對應可用的Landsat8遙感影像數據與2020的GlobeLand30數據，篩選所有可用數據，并與基于影像識別提取的玉米面積數據進行對比分析。

針對吉林省梨樹縣玉米種植面積的提取結果，本文采用面積誤差統計進行精度驗證，即計算遙感識別的玉米種植面積與統計年鑒中玉米種植面積數據之間的誤差，誤差公式為

Esta= ×100%，

式中：Esta表示面積提取誤差，A表示遙感識別的玉米面積，A′表示統計年鑒的玉米種植面積。對得到的所有數據匯總整理進行綜合對比處理，得到如圖5、圖6所示的面積對比圖及誤差圖。

在玉米生長的4個階段中，因不同玉米生長階段的Landsat8數據影像相差較大，造成最終的分類規則不同，進而提取的面積區域不同，其結果和提取精度也有所差異，在誤差分析及面積綜合對比圖上均有所體現。

2.4" 研究分析

研究發現，在玉米拔節期、乳熟期和成熟期提取的面積值均小于實際值，而抽雄期則略高于實際值，拔節期與成熟期面積提取誤差較大。

結合玉米各個生長時期的葉片特征變化，發現在玉米拔節期，因其植株葉片數量剛達到一個小數量，葉片發育不完全，植被覆蓋度有限，因此此時從影像數據中提取的面積數據遠小于實際值；作物生長到抽雄期，是玉米生長過程中發育最快的一個時期，葉片數量與長度均達到正常，因此，此時對該地區的衛星影像數據進行面積提取誤差最小，從另一方面來說，作物根、莖、葉的繁茂也會一定程度超出真實播種范圍，導致數據略高于實際值；作物乳熟期內，其苞葉表現為顏色變淺但仍為綠色，從而使該時期提取的面積數據誤差仍較小且數值低于實際值；成熟期時，大部分植株中下部的葉片會變黃，基部葉片也變干枯，這也導致了衛星影像中玉米目視解譯中無法避免的誤差影響，使提取的玉米種植面積小于真實值。

在多時相Landsat8影像的合理性上，抽雄期及乳熟期的誤差結果有力地證明了該類衛星影像數據對于作物面積的識別提取，甚至是作物的遙感估產，都有著極大的優勢，基于多時相Landsat8數據進行作物遙感應用的合理性極好，從而便于繼續進行更深入的研究。

3" 結論

本文利用多時相Landsat8衛星遙感影像數據，結合Globeland30數據對吉林省梨樹縣玉米種植面積進行了提取研究，并基于面積誤差統計結果進行誤差分析，得到如下結論。

1）在玉米種植面積提取方面，應選用玉米生長期中的抽雄期或乳熟期，抽雄期提取精度更高，其次是乳熟期。這兩個時期即8月份的數據中基于多時相Landsat8數據提取出的結果更接近實際值，誤差更小。

2）使用多時相Landsat8數據對吉林省梨樹縣玉米種植面積進行提取的方法是可行的，更是具有合理性的。該數據在農作物的遙感應用方面也具有一定獨特的優勢。

參考文獻：

[1] 中央農村工作會議在京召開[EB/OL].http：//jhsjk.people.cn/article/32317493.

[2] BASTIAANSSEN W G M， ALI S. A new crop yield forecasting model based on satellite measurements applied across the Indus Basion， Pakistan[J].Agriculture， Ecosystems amp; Environment， 2003，94：321-340.

[3] 祝佳.Landsat8衛星遙感數據預處理方法[J].國土資源遙感，2016，28（2）：21-27.

[4] 我國已取得全球糧食遙感估產發言權[EB/OL].http：//scitech.people.com.cn/n/2015/0605/c1057-27106339.html.

[5] ZHANG M.， ZHOU Q.， CHEN Z， et al. Crop discrimination in Northern China with double cropping systems using Fourier analysis of time-series MODIS data[J]. International Journal of Applied Earth Observation amp; Geoinformation，2008，10（4）： 476-485.

[6] 保護好黑土地 端好“中國飯碗” 記省人大代表、梨樹縣農業技術推廣總站站長王貴滿[J].吉林人大，2０２０（１１）：３８－３９．

[7] “金扁擔”挑出好日子——扛穩糧食安全重任 吉林省走好創新驅動高質量發展路[N].吉林日報，2022-3-6.