基于開(kāi)花期衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的大田小麥估產(chǎn)方法比較

譚昌偉，杜穎，童璐，周健，羅明，顏偉偉，陳菲

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基于開(kāi)花期衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的大田小麥估產(chǎn)方法比較

譚昌偉，杜穎，童璐，周健，羅明，顏偉偉，陳菲

（揚(yáng)州大學(xué)江蘇省作物遺傳生理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育點(diǎn)/糧食作物現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇揚(yáng)州 225009）

【目的】衛(wèi)星遙感具有覆蓋范圍廣、獲取速度快、信息量大、動(dòng)態(tài)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，能夠及時(shí)準(zhǔn)確地獲取作物產(chǎn)量信息，反映作物產(chǎn)量空間變化趨勢(shì)。遙感技術(shù)作物估產(chǎn)已成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中研究熱點(diǎn)。通過(guò)改善遙感估產(chǎn)建模方法，以實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步提高大田作物遙感估產(chǎn)精度，為宏觀了解不同區(qū)域作物產(chǎn)量形成情況及變化趨勢(shì)提供直觀、可靠的參考。【方法】論文結(jié)合2011—2012年江蘇省大豐、興化、姜堰、泰興、儀征5個(gè)縣區(qū)的定點(diǎn)觀測(cè)試驗(yàn)，以國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星產(chǎn)品HJ-1A/1B影像為遙感數(shù)據(jù)，于小麥開(kāi)花期開(kāi)展大田定位觀測(cè)區(qū)衛(wèi)星遙感植被指數(shù)、關(guān)鍵生長(zhǎng)指標(biāo)與收獲期單產(chǎn)間的定量分析。通過(guò)對(duì)產(chǎn)量與小麥生長(zhǎng)指標(biāo)以及植被指數(shù)進(jìn)行定量關(guān)系分析，進(jìn)一步增強(qiáng)遙感反演的機(jī)理性和重演性。將衛(wèi)星遙感變量與小麥產(chǎn)量進(jìn)行相關(guān)關(guān)系分析作為遙感估產(chǎn)的直接建模方法，間接建模方法則是選取與產(chǎn)量相關(guān)性較好的遙感變量以及與遙感變量相關(guān)性較好的主要苗情指標(biāo)，利用篩選得到的敏感遙感變量，首先監(jiān)測(cè)對(duì)應(yīng)的小麥生長(zhǎng)指標(biāo)，結(jié)合該小麥生長(zhǎng)指標(biāo)與產(chǎn)量間的定量關(guān)系，進(jìn)而建立間接估產(chǎn)模型，利用此模型進(jìn)行小麥遙感間接估產(chǎn)。利用直接和間接建模方法，以相關(guān)性最高為原則，篩選估算產(chǎn)量的敏感衛(wèi)星遙感變量。以2012年試驗(yàn)數(shù)據(jù)為建模樣本，采用線性回歸分析方法，分析小麥開(kāi)花期苗情指標(biāo)、產(chǎn)量與衛(wèi)星遙感變量?jī)蓛芍g的相關(guān)性，分別構(gòu)建以遙感植被指數(shù)為基礎(chǔ)的大田小麥估產(chǎn)模型，與地面實(shí)測(cè)結(jié)果一起建立模型共同分析。以2011年試驗(yàn)數(shù)據(jù)為驗(yàn)證樣本，選取評(píng)價(jià)指標(biāo)擬合度（2）和均方根誤差（）,對(duì)兩類(lèi)模型的估算精度進(jìn)行驗(yàn)證和比較，以提高遙感反演的定量化水平和可信度?！窘Y(jié)果】分別以差值植被指數(shù)（difference vegetation index，DVI）和比值植被指數(shù)（ratio vegetation index，RVI）為基礎(chǔ)的單因子直接估產(chǎn)模型的均方根誤差（root mean square error，）為918 kg·hm-2和1 399.5 kg·hm-2，以DVI和RVI遙感變量構(gòu)建雙變量估產(chǎn)模型的為1 036.5 kg·hm-2，以歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetation index，NDVI）和葉片氮積累量為基礎(chǔ)構(gòu)建的間接估產(chǎn)模型的為805.5 kg·hm-2，說(shuō)明開(kāi)花期HJ-1A/1B影像估算小麥區(qū)域產(chǎn)量是可行的，且精度較高；經(jīng)比較，以NDVI和葉片氮積累量為基礎(chǔ)的間接估產(chǎn)模型精度明顯高于直接估產(chǎn)模型，相較于DVI直接估產(chǎn)模型降低了112.5 kg·hm-2，相較于RVI直接估產(chǎn)模型降低了594 kg·hm-2，相較于雙因子模型降低了231 kg·hm-2?！窘Y(jié)論】國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星HJ-1A/B可以較好滿足估測(cè)小麥產(chǎn)量要求，且利用間接方法建立作物遙感估產(chǎn)模型要好于直接方法，研究結(jié)果為利用遙感技術(shù)更為準(zhǔn)確估算大田小麥產(chǎn)量提供了一種新的途徑。

小麥；HJ-1A/1B；開(kāi)花期；產(chǎn)量；估算模型

0 引言

【研究意義】及時(shí)、準(zhǔn)確地估算作物產(chǎn)量有利于保障國(guó)家糧食安全、制定合理的糧食價(jià)格及宏觀調(diào)控政策。當(dāng)前作物估產(chǎn)方法主要包括人工實(shí)地測(cè)產(chǎn)法、統(tǒng)計(jì)測(cè)報(bào)法、氣象預(yù)報(bào)法和遙感估產(chǎn)法等。其中，人工實(shí)地測(cè)產(chǎn)法精度較高，但耗時(shí)費(fèi)工、成本高，難以大面積應(yīng)用；統(tǒng)計(jì)測(cè)報(bào)法主要依靠數(shù)學(xué)方程測(cè)報(bào)產(chǎn)量，易受天氣條件影響導(dǎo)致測(cè)報(bào)產(chǎn)量存在偏差；氣象預(yù)報(bào)法在較小種植區(qū)產(chǎn)量預(yù)報(bào)精度高，但在大面積種植區(qū)由于地區(qū)天氣差異大將導(dǎo)致估產(chǎn)精度偏低；遙感因具有覆蓋范圍廣、獲取速度快、信息量大、動(dòng)態(tài)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，在作物估產(chǎn)、品質(zhì)預(yù)報(bào)、長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域中發(fā)揮巨大的作用[1-5]?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者在不同情況下對(duì)小麥估產(chǎn)研究，包括作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量估算、病蟲(chóng)害影響以及水肥影響等方面，取得一定進(jìn)展[6-11]。王培娟等[12]討論了利用BEPS模型估算小麥產(chǎn)量的適用性和局限性，將原先BEPS模型中兩片大葉模型改造為多層-兩片大葉模型。楊武德等[13]以歸一化植被指數(shù)、極高溫度、相對(duì)濕度為主因子建立了小麥遙感-氣象-產(chǎn)量綜合模型。陳鵬飛等[14]發(fā)現(xiàn)依賴HJ-1A/1B遙感影像，重建小麥NDVI時(shí)序曲線，求算其生長(zhǎng)季最大NDVI及其變化速率，所建立估產(chǎn)模型是可靠的。王純枝等[15]利用冠層溫度信息近似地估計(jì)區(qū)域作物實(shí)際生長(zhǎng)速率和產(chǎn)量，進(jìn)而建立了遙感-作物模擬復(fù)合模型，提出了估算區(qū)域作物實(shí)際產(chǎn)量的方法。朱再春等[16]發(fā)現(xiàn)利用信息擴(kuò)散方法構(gòu)建的遙感估產(chǎn)模型穩(wěn)定性和精度都明顯提高，該方法能較好地模擬小麥遙感估產(chǎn)中歸一化植被指數(shù)和產(chǎn)量之間的非線性關(guān)系。譚昌偉等[17-18]運(yùn)用PLS算法構(gòu)建多變量遙感估產(chǎn)模型，PLS算法模型估產(chǎn)的效果要好于LR和PCA算法，估算精度比LR算法分別提高了25%以上和20%以上，比PCA算法分別提高了15%以上和11%以上。劉良云等[19]利用小麥病害發(fā)生前期的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)建立了早期估產(chǎn)模型，定量計(jì)算了條銹病和白粉病的產(chǎn)量損失，減產(chǎn)幅度超過(guò)30%。王長(zhǎng)耀等[20]開(kāi)展了基于MODIS_EVI的小麥產(chǎn)量遙感估算研究，結(jié)果表明EVI明顯比NDVI能更好與產(chǎn)量建立回歸模型，且估算時(shí)間比美國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局估算時(shí)間提前約半個(gè)月。任建強(qiáng)等[21]利用時(shí)序歸一化植被指數(shù)（NDVI）生成的NDVI累積參數(shù)比值（HINDVI_SUM），建立HINDVI_SUM與地面實(shí)測(cè)小麥?zhǔn)斋@指數(shù)的定量關(guān)系，可實(shí)現(xiàn)小麥?zhǔn)斋@指數(shù)的定量反演。馮美臣等[22]利用遙感和氣象數(shù)據(jù)建立模型對(duì)小麥進(jìn)行單產(chǎn)和總產(chǎn)估測(cè)。李振海等[23]發(fā)現(xiàn)DSSAT作物模型結(jié)合遙感同化和氣象預(yù)報(bào)在灌漿期能夠?qū)崿F(xiàn)區(qū)域尺度小麥產(chǎn)量和GPC預(yù)報(bào)?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】以往作物遙感估產(chǎn)以國(guó)外遙感數(shù)據(jù)源為主，很少使用國(guó)產(chǎn)遙感數(shù)據(jù)；估產(chǎn)模型過(guò)多使用NDVI，其他遙感植被指數(shù)使用較少；相關(guān)研究多數(shù)集中在全生育期，幾乎不考慮不同生育階段的估產(chǎn)效果；主要基于直接建模方法進(jìn)行遙感估產(chǎn)。本研究在綜合分析國(guó)內(nèi)外相關(guān)遙感估產(chǎn)研究基礎(chǔ)上，針對(duì)特定生育期，對(duì)比分析了使用遙感植被指數(shù)直接估產(chǎn)方法和通過(guò)反演關(guān)鍵生長(zhǎng)參數(shù)間接估產(chǎn)方法的精度，以增強(qiáng)小麥衛(wèi)星遙感估產(chǎn)的可靠性?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究利用與小麥開(kāi)花期對(duì)應(yīng)的國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星產(chǎn)品HJ-1A/1B影像數(shù)據(jù)，定量分析遙感植被指數(shù)、關(guān)鍵生長(zhǎng)參數(shù)與收獲期產(chǎn)量間的關(guān)系，篩選用于估產(chǎn)的敏感遙感植被指數(shù)，利用直接和間接模型建立方法，分別構(gòu)建及驗(yàn)證以遙感植被指數(shù)為基礎(chǔ)的大田小麥估產(chǎn)模型，并比較模型的估產(chǎn)精度，旨在探索一種應(yīng)用于大田小麥生產(chǎn)的更準(zhǔn)確的遙感估產(chǎn)方法和技術(shù)途徑。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)獲取

2012年選取江蘇省大豐、興化、姜堰和泰興4個(gè)縣（區(qū)）作為試驗(yàn)觀測(cè)區(qū)，每縣布設(shè)樣本觀測(cè)點(diǎn)15—18個(gè)，總計(jì)68個(gè)樣本觀測(cè)點(diǎn)，采用天寶智能手持式GPS儀獲取每個(gè)樣本采集點(diǎn)的經(jīng)度、緯度和海拔等地理位置數(shù)據(jù)，調(diào)查內(nèi)容主要包括小麥生育時(shí)期長(zhǎng)勢(shì)情況、品種類(lèi)型、以及病蟲(chóng)害狀況等方面。在和衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間準(zhǔn)同步的基礎(chǔ)上，于小麥開(kāi)花期和成熟期取樣，取樣后及時(shí)送至實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行LAI（比葉重法）、地上干生物量（稱重法，以下稱為生物量）、SPAD（SPAD-502儀測(cè)定法）、葉片含水量（烘干前后稱重法）、葉片含氮量（凱氏定氮法）和葉片氮積累量（葉片含氮量與單位土地面積上葉片干重的乘積）這些農(nóng)學(xué)參數(shù)測(cè)定，成熟期產(chǎn)量依據(jù)考種結(jié)果計(jì)算得到。遙感數(shù)據(jù)選用2012年4月23日（開(kāi)花期）過(guò)境的HJ-1A/1B影像，該試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本建立估產(chǎn)模型。

2011年選取江蘇省泰興、姜堰和儀征3個(gè)縣（區(qū)）作為試驗(yàn)觀測(cè)區(qū)，每縣布設(shè)樣本觀測(cè)點(diǎn)18—20個(gè)，總計(jì)59個(gè)樣本觀測(cè)點(diǎn)，其他與2012年試驗(yàn)一致。遙感數(shù)據(jù)選用2011年4月25日（開(kāi)花期）過(guò)境的HJ-1A/1B影像，該試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證樣本評(píng)價(jià)估產(chǎn)模型。

1.2 影像數(shù)據(jù)預(yù)處理

運(yùn)用ENVI5.0即遙感影像處理系統(tǒng)功能模塊對(duì)采取的衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的處理，遙感影像預(yù)處理包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何精校正等方面，在獲取衛(wèi)星遙感影像后，先利用江蘇1﹕100 000地形圖來(lái)對(duì)它進(jìn)行幾何粗校正，再根據(jù)利用天寶智能手持式GPS儀獲取每個(gè)樣本采集點(diǎn)的經(jīng)度、緯度和海拔等地理位置數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行幾何精校正，同時(shí)要保證幾何精校正的誤差小于1個(gè)像元。最后可以根據(jù)地面定標(biāo)的實(shí)測(cè)反射率數(shù)據(jù)與衛(wèi)星遙感影像原始波段亮度值，利用經(jīng)驗(yàn)線性法進(jìn)行大氣輻射校正[17]。

1.3 數(shù)據(jù)分析與利用

表1為本研究選用的常用衛(wèi)星遙感植被指數(shù)，結(jié)合實(shí)測(cè)的GPS定位取樣點(diǎn)，綜合使用ENVI5.1和ArcGIS10.2系統(tǒng)提取相對(duì)應(yīng)的光譜波段亮度值，并在Excel中通過(guò)波段對(duì)應(yīng)的波段組合，計(jì)算出衛(wèi)星遙感植被指數(shù)。利用2012年試驗(yàn)的遙感和農(nóng)學(xué)數(shù)據(jù)，采用線性回歸分析方法，分析小麥開(kāi)花期苗情指標(biāo)、產(chǎn)量與衛(wèi)星遙感變量?jī)蓛芍g的相關(guān)性，建立遙感估產(chǎn)模型。利用2011年試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)所建立的估產(chǎn)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)指標(biāo)選取擬合度（2）和均方根誤差（）[18]，并繪制出產(chǎn)量估算值與實(shí)測(cè)值間的1﹕1關(guān)系圖。

2 結(jié)果

2.1 開(kāi)花期小麥主要苗情指標(biāo)間與產(chǎn)量間的相關(guān)性

由表2分析表明，當(dāng)小麥處于開(kāi)花期，LAI與葉片含氮量及生物量間的關(guān)系達(dá)到極顯著水平；SPAD與葉片含氮量、葉片氮積累量及葉片含水量間的關(guān)系達(dá)到顯著水平；生物量與葉片含氮量及葉片氮積累量的關(guān)系顯著；產(chǎn)量與葉片含氮量、葉片氮積累量及LAI間的關(guān)系達(dá)到極顯著水平，與生物量呈顯著相關(guān)，其中產(chǎn)量與葉片氮積累量的相關(guān)系數(shù)為0.736，說(shuō)明葉片氮積累量與產(chǎn)量的關(guān)系最密切。小麥的開(kāi)花期主要苗情指標(biāo)和產(chǎn)量間有較強(qiáng)相關(guān)性，因此，通過(guò)遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)小麥苗情指標(biāo)，進(jìn)而間接估算小麥產(chǎn)量是可行的。

表1 常用衛(wèi)星遙感植被指數(shù)

B1、B2、B3和B4分別代表HJ-1A/1B影像藍(lán)、綠、紅、近紅外波段的反射率。下同

B1, B2, B3 and B4 denoted spectrum reflectance of HJ-1A/1B images at blue, green, red and near infrared bands, respectively. The same as below

表2 開(kāi)花期主要苗情指標(biāo)間及產(chǎn)量間的相關(guān)性（2012年，n=68）

*和**分別表示差異達(dá)顯著（＜0.05）和極顯著（＜0.01）水平，n代表總樣本數(shù)量。下同

*, significant at<0.05, **, significant at<0.01, n: Total samples number. The same as below

2.2 開(kāi)花期小麥主要苗情指標(biāo)與遙感變量間的相關(guān)性

由表3可知，葉片含氮量、葉片氮積累量、LAI和SPAD與所選的遙感變量間的相關(guān)性均達(dá)到顯著或極顯著水平，其中LAI與RVI的相關(guān)性最好，值為0.672，SPAD與B3的關(guān)系最好，值為0.548，葉片含氮量與NDVI的相關(guān)性最好，值為0.603，葉片氮積累量與NDVI的相關(guān)性最好，值為0.635。開(kāi)花期可以分別選用遙感變量RVI、B3、NDVI和NDVI監(jiān)測(cè)LAI、SPAD、葉片含氮量和葉片氮積累量，因此，結(jié)合表2分析，說(shuō)明通過(guò)遙感變量監(jiān)測(cè)主要苗情指標(biāo)，借助主要苗情指標(biāo)與產(chǎn)量間的顯著關(guān)系能夠?qū)崿F(xiàn)間接估算小麥產(chǎn)量。

2.3 開(kāi)花期小麥遙感變量與成熟期產(chǎn)量間的相關(guān)性

分析表4發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)量與所選用的遙感變量間的關(guān)系均達(dá)到極顯著水平，其中以與DVI的相關(guān)性最好，值為0.638，其次是RVI，值為0.637。說(shuō)明通過(guò)敏感遙感變量直接估算小麥產(chǎn)量也是可行的。

表3 開(kāi)花期主要苗情指標(biāo)與遙感變量間的相關(guān)性（2012年，n=68）

表4 小麥產(chǎn)量與遙感變量間的相關(guān)性（2012年，n=68）

2.4 小麥產(chǎn)量直接估算模型建立

2.4.1 單因子估產(chǎn)模型

（1）模型建立

依據(jù)上述分析結(jié)果，以關(guān)系最顯著為原則，得到小麥開(kāi)花期用于直接估算產(chǎn)量的敏感遙感變量，并建立以敏感遙感變量為自變量的產(chǎn)量直接估算單因子模型（表5）。

表5 產(chǎn)量估算單因子模型

（2）模型可靠性檢驗(yàn)

圖1和圖2分別為以DVI和RVI為自變量建立的單因子直接估產(chǎn)模型可靠性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)指標(biāo)為2和。檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，由單因子直接估產(chǎn)模型得到的產(chǎn)量估測(cè)值與實(shí)測(cè)值間存在極顯著關(guān)系，DVI估算模型的2為0.495，為918 kg·hm-2；RVI估算模型的2為0.56，為1 399.5 kg·hm-2，說(shuō)明可以利用DVI和RVI為基礎(chǔ)的單因子直接估產(chǎn)模型，于開(kāi)花期直接估算小麥產(chǎn)量。進(jìn)一步分析圖1和圖2發(fā)現(xiàn)，若單產(chǎn)低于4 500 kg·hm-2, 選擇以DVI為基礎(chǔ)的單因子直接估產(chǎn)模型更為可靠；若單產(chǎn)高于4 500 kg·hm-2, 選擇以RVI為基礎(chǔ)的單因子直接估產(chǎn)模型更為可靠。

2.4.2 雙因子直接估產(chǎn)模型

（1）模型建立

產(chǎn)量的提前估算可以依據(jù)單因子表達(dá)的衛(wèi)星遙感變量與產(chǎn)量間的相關(guān)關(guān)系。為了達(dá)到進(jìn)一步提高估產(chǎn)模型精度的目的，選擇與產(chǎn)量相關(guān)性最大的兩個(gè)遙感變量，通過(guò)逐步線性回歸分析，篩選出DVI和RVI兩個(gè)遙感量，并建立以DVI和RVI為自變量的雙因子直接估產(chǎn)模型（表6），相對(duì)單因子估產(chǎn)模型，相關(guān)性進(jìn)一步增強(qiáng)，值為0.65。

（2）模型可靠性檢驗(yàn)

前文研究表明在開(kāi)花期小麥單因子遙感變量雖然能較好地估算產(chǎn)量，但估算值局限性較大，為了進(jìn)一步提高估產(chǎn)模型可靠性，采用2011年試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)所建立的雙因子直接估產(chǎn)模型可靠性進(jìn)行驗(yàn)證。雙因子直接估產(chǎn)模型可靠性檢驗(yàn)結(jié)果如圖3所示，分析發(fā)現(xiàn)雙因子直接估產(chǎn)模型估算精度與DVI單因子直接估產(chǎn)模型較為接近；但明顯好于RVI單因子直接估產(chǎn)模型，降低了363kg.hm-2。

表6 雙因子直接估產(chǎn)模型

2.5 小麥產(chǎn)量間接估算模型建立

（1）模型建立

通過(guò)前文的研究發(fā)現(xiàn)，構(gòu)建間接估產(chǎn)模型應(yīng)當(dāng)選取與產(chǎn)量相關(guān)性較好的遙感變量以及與遙感變量相關(guān)性較好的主要苗情指標(biāo)。利用篩選得到的遙感變量NDVI，首先監(jiān)測(cè)葉片氮積累量，結(jié)合葉片氮積累量與產(chǎn)量間的定量關(guān)系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)建立間接估產(chǎn)模型（表7），利用此模型進(jìn)行小麥遙感估產(chǎn)。

表7 間接估產(chǎn)模型

（2）模型可靠性檢驗(yàn)

為體現(xiàn)間接估產(chǎn)模型的可靠性，需要對(duì)估產(chǎn)模型進(jìn)行可靠性檢驗(yàn)，通過(guò)利用2011年試驗(yàn)得到的產(chǎn)量實(shí)測(cè)值和利用間接估產(chǎn)模型推算的估算值進(jìn)行定量分析，采用進(jìn)行模型可靠性檢驗(yàn)（圖4）。檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，利用間接估產(chǎn)模型推得的產(chǎn)量估算值與實(shí)測(cè)值間為極顯著相關(guān)，且2和均比較理想，值為805.5 kg·hm-2。說(shuō)明在小麥開(kāi)花期結(jié)合室內(nèi)葉片氮積累量測(cè)定，采用間接估產(chǎn)模型估算小麥產(chǎn)量比直接估產(chǎn)模型更為準(zhǔn)確。

圖4 產(chǎn)量間接估算模型可靠性檢驗(yàn)

3 討論

及時(shí)、準(zhǔn)確、大范圍小麥估產(chǎn)，對(duì)于小麥生產(chǎn)、種植規(guī)劃以及保障國(guó)家糧食安全等方面具有重要的指導(dǎo)意義。然而產(chǎn)量估算任務(wù)較為復(fù)雜，同時(shí)也是一項(xiàng)長(zhǎng)期的任務(wù)，需要考慮估算估產(chǎn)結(jié)果的可靠性[21-23]。當(dāng)前作物遙感估產(chǎn)中，NOAA-AVHRR、EOS-MODIS等國(guó)外遙感數(shù)據(jù)源應(yīng)用較廣[20,33-34]，國(guó)產(chǎn)HJ-1A/1B應(yīng)用相對(duì)較少，盡管HJ-1A/1B分辨率不高，但在作物實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用也較為普遍[14,17-18]。以往估產(chǎn)模型過(guò)多使用NDVI進(jìn)行直接估算產(chǎn)量，其他遙感植被指數(shù)使用較少；相關(guān)研究多數(shù)集中在全生育期，幾乎不考慮不同生育階段的估產(chǎn)效果，本研究在小麥開(kāi)花期開(kāi)展了基于HJ-1A/1B影像的小麥估產(chǎn)方法研究，涉及不同遙感植被指數(shù)，分析直接估產(chǎn)方法和間接估產(chǎn)方法的差別，目的是進(jìn)一步提高小麥衛(wèi)星遙感估產(chǎn)的可靠性，為小麥生產(chǎn)中及時(shí)獲取產(chǎn)量信息提供一種新的途徑。

開(kāi)花期是冬小麥體內(nèi)新陳代謝最旺盛的生長(zhǎng)時(shí)期，正是小麥產(chǎn)量形成的關(guān)鍵時(shí)期，也是病蟲(chóng)害和氣象災(zāi)害高發(fā)期，科學(xué)合理的肥水調(diào)控對(duì)防治小花退化、提高結(jié)實(shí)率以及增加穗粒數(shù)具有重要作用，因此，該期加強(qiáng)肥水管理及病蟲(chóng)害防治對(duì)增加小麥穗粒重、防止小麥后期早衰以及提高小麥產(chǎn)量具有重要作用。由此表明，該項(xiàng)研究選用開(kāi)花期進(jìn)行衛(wèi)星遙感估產(chǎn)對(duì)冬小麥實(shí)際生產(chǎn)具有十分重要的指導(dǎo)意義。本研究結(jié)合前人的研究基礎(chǔ)，闡釋了小麥遙感估產(chǎn)模型的構(gòu)建及檢驗(yàn)過(guò)程，增強(qiáng)了小麥遙感估產(chǎn)方法的機(jī)理性和可靠性。選用葉片氮積累量作為間接估算模型使用的小麥苗情參數(shù)，與前人研究較為一致[17,34]，優(yōu)點(diǎn)是估產(chǎn)結(jié)果穩(wěn)定可靠，其原理是依據(jù)小麥農(nóng)學(xué)特性，利用HJ-1A/1B衛(wèi)星傳感器收集到反映小麥屬性光譜特征參量NDVI，進(jìn)而應(yīng)用NDVI監(jiān)測(cè)出小麥葉片氮積累量，最終結(jié)合小麥產(chǎn)量與葉片氮積累量間的農(nóng)學(xué)關(guān)系實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星遙感估產(chǎn)；本研究建立直接遙感估產(chǎn)模型，沒(méi)有過(guò)多依賴NDVI，而是選用RVI與DVI這兩個(gè)遙感變量建立雙因子估產(chǎn)模型，該方法是以往研究未涉及的。研究所使用的樣本數(shù)不一致，是因?yàn)闃颖竞Y選過(guò)程中有些損壞或差異較大的樣品被丟棄所導(dǎo)致的。筆者利用衛(wèi)星遙感技術(shù)快速高效獲取大田作物生產(chǎn)信息，有效地解決了“點(diǎn)”數(shù)據(jù)觀測(cè)任務(wù)重的弊端，更加有助于作物估產(chǎn)技術(shù)“點(diǎn)”數(shù)據(jù)到“面”數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的廣泛示范。小麥產(chǎn)量的影響因素較多，諸如品種、栽培條件、土壤、氣候因素等。建立估產(chǎn)模型應(yīng)該加入這些影響因素，以增強(qiáng)遙感估產(chǎn)模型的時(shí)間維特性和空間維特性。由于研究只選取小麥開(kāi)花期研究產(chǎn)量估算模型，沒(méi)有和小麥其余生育時(shí)期進(jìn)行比對(duì)，開(kāi)花期是否為建立模型最優(yōu)時(shí)期還有待驗(yàn)證。

4 結(jié)論

分別以DVI和RVI為基礎(chǔ)的單因子直接估產(chǎn)模型的為918 kg·hm-2和1 399.5kg·hm-2，以DVI和RVI遙感變量構(gòu)建的雙變量估產(chǎn)模型的為1 036.5 kg·hm-2，以NDVI和葉片氮積累量為基礎(chǔ)構(gòu)建的間接估產(chǎn)模型的為805.5 kg·hm-2，經(jīng)對(duì)比分析表明，利用小麥開(kāi)花期的HJ-1A/1B影像提取敏感遙感變量估算收獲期小麥產(chǎn)量是可行的，但以NDVI和葉片氮積累量為基礎(chǔ)的間接估算模型的估算精度更為準(zhǔn)確，比DVI直接估產(chǎn)模型降低了112.5 kg·hm-2，比RVI直接估產(chǎn)模型降低了594 kg·hm-2，比雙因子模型降低了231 kg·hm-2。

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（責(zé)任編輯 楊鑫浩）

Comparison of the Methods for Predicting Wheat Yield Based on Satellite Remote Sensing Data at Anthesis

TAN ChangWei, DU Ying, TONG Lu, ZHOU Jian, LUO Ming, YAN WeiWei, CHEN Fei

(Jiangsu Key Laboratory of Crop Genetics and Physiology, Yangzhou University/Co-Innovation Center for Modern Production Technology of Grain Crops, Yangzhou 225009, Jiangsu)

【Objective】With the advantages of wide coverage, high speed, large amount of information and strong dynamics, satellite remote sensing technology can obtain crop yield timely and accurately, reflect the spatial change trend of field crop yield. The remote sensing technology has become a hot research topic in agricultural production to estimate crop yield. Through improving the method of establishing remote sensing estimation yield models, this research aims to make further efforts to improve the accuracy of predicting crop yield and provide an intuitive and reliable reference for the macro understanding of crop yield formation and changes in different regions.【Method】In this paper, based on experimental data obtained from 2011-2012 in the fixed-point observation experiment in 5 counties of Jiangsu province (Dafeng, Xinghua, Jiangyan, Taixing, Yizheng), remote sensing data of HJ-1A/1B satellite images were used to analyze the quantitative correlations between the remote sensing vegetation index, key growth index and wheat yield per unit area at anthesis in order to further enhance the mechanism and reproducibility of remote sensing inversion models. The direct model building method was used to analyze the correlation between satellite remote sensing variables and wheat yield directly. While the indirect model building methods needed to choose remote sensing variables which closely related with yield, and choose growth indices which closely related with the remote sensing variables. Firstly, the corresponding wheat growth indices were monitored by using the sensitive remote sensing variables. Then, the indirect estimation model could be established and worked for the indirect remote sensing estimation in wheat yield. Based on the remote sensing vegetation index and the highest relationship, sensitive remote sensing variables were selected to estimate wheat yield, and the wheat yield estimation model, which was built and analyzed with ground measuring results in 2012, was analyzed with the linear regression analysis method and established by using direct and indirect model building methods. Based on the evaluation indexes:Rand, the accuracy of the two models was validated and compared using the observed data in 2011 in order to increase the quantitative level and reliability of remote sensing inversion models.【Result】Single factor models based on difference vegetation index (DVI) or ratio vegetation index (RVI) extracted from HJ-1A/1B image could predict the yield directly with root mean square error () of 918 kg·hm-2and 1 399.5 kg·hm-2. A two-factor model based on DVI and RVI could predict the yield directly withof 1 036.5 kg·hm-2. Theof the indirect yield model based on normalized difference vegetation index (NDVI) and leaf nitrogen accumulation was 805.5 kg·hm-2. It was concluded that the HJ-1A/1B image at flowering stage was feasible and the precision was high. The accuracy of the indirect yield estimation model based on NDVI and leaf nitrogen accumulation was significantly higher than that of the direct estimation model. Thedecreased by 112.5 kg·hm-2, 594 kg·hm-2and 231 kg·hm-2with the comparison of DVI direct estimation model, RVI direct estimation model and two-factor model, respectively. 【Conclusion】It was confirmed that HJ-1A/B, the satellite made in China, can meet the requirement of wheat yield estimation. Compared to the direct method, it is more feasible to predict field crop yield through remote sensing model based on the indirect method. The results provide a new way to accurately estimate field wheat yield using remote sensing technology.

wheat; HJ-1A/1B; anthesis; yield; prediction models

2016-12-14；接受日期：2017-03-07

國(guó)家自然科學(xué)基金（41271415）、江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程（PAPD）、江蘇省農(nóng)業(yè)自主創(chuàng)新資金（CX(16)1042）、蘇州市農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新項(xiàng)目（SNG201643）、揚(yáng)州市科技計(jì)劃（YZ2016242）、揚(yáng)州大學(xué)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)

譚昌偉，E-mail：tanwei010@126.com