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    基于作物倒伏遙感監(jiān)測的農田防護林防風效能評價*

    2018-04-12 06:08:29張新樂邱政超劉煥軍趙博文
    災害學 2018年2期
    關鍵詞:林帶防護林農田

    張新樂, 于 微, 邱政超,劉煥軍,2,王 楠,趙博文

    (1.東北農業(yè)大學 資源與環(huán)境學院,黑龍江 哈爾濱 150030;2.中國科學院東北地理與農業(yè)生態(tài)研究所,吉林 長春 130012)

    我國是一個傳統(tǒng)的農業(yè)大國,也是世界上農業(yè)災害最嚴重的國家之一[1]。農田防護林是為了防止自然災害,特別是氣象災害對農業(yè)生產的危害,增強農田生態(tài)系統(tǒng)的抗干擾能力,建立的具有多種效用的人工林生態(tài)系統(tǒng)。農田防護林高效多功能經(jīng)營的目標是使其持續(xù)不斷地發(fā)揮最大的綜合效益,實現(xiàn)永續(xù)利用[2]。為防護林帶研究提供新的技術手段,制定合理的耕作計劃,有效預防風災,減少農作物的倒伏損失,對于農田防護林的經(jīng)營管理和作物的增產、穩(wěn)產提供重要參考。

    遙感技術具有的快速、經(jīng)濟、客觀、區(qū)域性等優(yōu)點為作物倒伏監(jiān)測、災情評估方面提供了重要支撐[3-5]。目前國內外不少學者在作物倒伏遙感監(jiān)測方面進行了探索性研究。Yang等[6]利用Radarsat-2全極化影像結合雷達極化指數(shù)進行小麥倒伏的監(jiān)測。李宗南等[7-8]先后使用了無人機和Worldview-2多光譜影像進行了田塊尺度玉米倒伏面積的提取。另外部分專家學者利用中分辨率影像來實現(xiàn)作物的倒伏提取,任紅玲等[4]利用環(huán)境星影像完成吉林省臺風引起的玉米倒伏提取。劉良云等[9]根據(jù)小麥倒伏前后其光譜特征的差異,利用多時相的TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測小麥倒伏的面積與程度。

    防護林是農業(yè)系統(tǒng)的重要組成[10],如何準確、快速的獲取防護林的有關信息顯得尤其重要。利用遙感技術可以實現(xiàn)防護林相關信息的提取,鄧榮鑫等[11-12]和Pedro等[13]分別基于TM影像,對林帶信息進行了提取與監(jiān)測研究。而鄭曉等[14]則將MODIS低分辨率影像、Landsat TM 中分辨率影像、SPOT5高分辨率影像結合使用,實現(xiàn)對三北地區(qū)片狀防護林面積的估算。

    農田防護林的防護效應首先表現(xiàn)在防風效能上,由于風速的減低引起了一系列其它氣象要素的改變,這些改變往往局限于林帶附近(數(shù)十米至數(shù)百米)[15-16]。因此,防風效能是防護林的重要評價指標。對于影響防護林防風效能指標的相關研究表明,林網(wǎng)與單條林帶相比,其作用為群體綜合效果。由于林網(wǎng)的存在,使農田受到全方位的保護。林網(wǎng)比單條林帶的防風效果好[17],因為風通過林網(wǎng)時,每一條林帶都有減弱風速的作用。林帶寬度是林帶本身的結構指標,其對防風效果有一定影響,但并非林帶越寬防風效果越好[18]。防護林總量的多少直接影響農林生態(tài)系統(tǒng)的平衡,但是防護林面積過大,單株樹木所分配的水量減少,影響樹木生長,所以增加防護林總量的問題存在爭議[19]。農田防護林的防風效能受多種因素影響, 因此,合理配置農田防護林,才能有效提高防風效能,減少作物產量損失。

    目前,國內外許多學者利用風洞試驗、野外觀測和數(shù)值模擬等方法開展了農田防護林體系的防風效能研究[20-23],但對防風效能的評價需要大量觀測,準備多種假設條件,運用多種數(shù)學模擬方法。倒伏是由外界因素引發(fā)的植物莖稈從自然直立狀態(tài)到永久錯位的作物受災現(xiàn)象,利用高分辨遙感影像提取作物倒伏信息,可作為參照媒介與評價指標,實現(xiàn)農田防護林的防風效能定量評價。本文通過對區(qū)域尺度的作物倒伏與防護林帶的遙感提取,分析作物倒伏面積與防護林帶指標的關系,定量評價防護林的防風效能,為防護林合理布局提供科學依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    圖1為研究區(qū)位置及影像圖。二九一農場位于黑龍江省雙鴨山、富錦、集賢、樺川等四市縣交界區(qū),隸屬于黑龍江農墾總局紅興隆管理局,地理坐標為46°50′~47°15′ N,東經(jīng)130°20′~131°43′ E。地勢平坦,海拔高度63~69 m之間,屬溫帶大陸性季風氣候,無霜期120 d,常年有效積溫2 500 ℃左右。全場占地總面積610 km2,其中耕地面積耕地374.66 km2,適應優(yōu)質水稻、玉米、大豆等作物生產。該區(qū)域早已經(jīng)開始建立防護林網(wǎng)絡,主要樹種以楊樹為主,農田防護林在該區(qū)域扮演著重要的角色。

    1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

    1.2.14氣象數(shù)據(jù)與風災概況

    2016年8月末至9月初,黑龍江省集賢縣二九一農場發(fā)生風災。本文于黑龍江墾區(qū)氣象服務系統(tǒng)獲取二九一農場氣象數(shù)據(jù),該地區(qū)8月31日07:10風速最大,達到69 km/h,10 min風向是44,為東北風,風力為8級。9月1日的風向基本為東北風,在11:10風速達到最大值為63 km/h,風力為8級。風災影響嚴重,導致該縣玉米、水稻等多種作物發(fā)生倒伏。

    1.2.2遙感數(shù)據(jù)

    獲取研究區(qū)2016年9月23日的RapidEye遙感衛(wèi)星影像,空間分辨率為5 m;2016年5月18日的GF-1 PMS遙感衛(wèi)星影像,與全色融合之后空間分辨率為2 m;30 m分辨率的 DEM 數(shù)據(jù)。RapidEye影像處理流程主要包括:正射校正、影像融合、大氣校正。GF-1 PMS影像處理流程主要包括:正射校正、輻射定標、FLAASH大氣校正、影像融合、影像拼接。采用RapidEye影像對風災進行提取,采用GF-1 PMS影像用于防護林帶的提取。

    1.2.3野外樣點數(shù)據(jù)

    研究區(qū)采樣點分布如圖1,野外數(shù)據(jù)采集的時間為2016年9月10-11日,在研究區(qū)選取樣點,采樣點隨機分布,樣品采集過程中收集了采樣點和相應地區(qū)的詳細情況,包括采樣地區(qū)的地理位置、采樣時間、采樣點倒伏程度、作物類別、作物倒伏與未倒伏的原因、樹種、作物長勢。作物倒伏采樣點81個,防護林帶采樣點50個。

    圖1 研究區(qū)位置、防護林帶提取與采樣點分布圖(R/G/B:4/3/2)

    圖2 玉米和水稻混作圖

    圖3 大豆和水稻混作圖

    圖4 水稻上下部分分區(qū)圖

    基于農業(yè)保險公司提供的,通過高分辨率影像數(shù)字化制圖而成的1 604個投保地塊,每個地塊均有作物類型信息。在 Google earth 高分辨率影像上選取驗證點,每種作物為30個,經(jīng)地面調查確定投保地塊精度達96.42%。對作物進行分類處理后可得,作物類別為:水稻、玉米、水稻和大豆混作、水稻和玉米混作。共有19.3%的大片水稻地塊內分布一定面積的大豆或玉米種植區(qū),構成了水稻和大豆混作、水稻和玉米混作,如圖2、圖3。作物種植總面積為404.62 km2,其中玉米面積為151.28 km2,水稻面積為186.13 km2,水稻和大豆混作面積為0.74 km2,水稻和玉米混作面積為66.47 km2,各占作物種植總面積的比例為:37.39%、46.00%、0.18%、16.43%。

    1.3 研究方法

    1.3.1倒伏信息提取

    運用監(jiān)督分類方法提取作物倒伏區(qū)域。使用最大似然分類算法將風災提取結果分為倒伏與未倒伏兩類,人機交互對分類結果進行修正。由于RapidEye遙感影像空間分辨率(5 m)顯著高于HJ-1A_CCD遙感影像空間分辨率(30 m),且具有紅邊波段,所以選用9月23日的RapidEye遙感影像,其影像中有云面積為32.20 km2,占總面積的7.96%,選擇9月20號的HJ-1A_CCD遙感影像替換有云部分,獲取作物倒伏信息。

    1.3.2防護林帶提取

    研究區(qū)5月中旬防護林已是綠色,而農田為裸土。農田防護林在標準假彩色影像中的特點為線狀、紅色,并且具有較規(guī)則的網(wǎng)狀結構,與土壤背景有鮮明的差異。通過計算歸一化植被指數(shù)(NDVI),利用閾值提取防護林帶[10]。

    1.3.3作物倒伏提取和防護林帶提取精度評價方法:

    作物倒伏與防護林帶信息遙感提取精度的精度評價,均采用總分類精度方法完成精度證??偡诸惥裙剑?/p>

    (1)

    式中:PC為總分類精度;m為分類類別數(shù);N為樣本總數(shù);Pkk為第k類的判別樣本數(shù)。

    1.3.4林帶指標構建

    林帶結構包括林帶疏透度、林帶配置方式、林帶行數(shù)、株行距、保存率、林帶樹木平均胸徑、冠下干徑、樹高、枝下高等,各個指標之間相互聯(lián)系,相互作用,形成具有特定的結構,進而發(fā)揮特定防護作用的林帶[24]。在本研究區(qū),由于林帶在同一時期種植,所以對于不同林帶,大部分林帶指標相同;而林網(wǎng)密度、林帶寬度、林帶面積等三種指標差異較大。所以,本文選擇這三種指標,研究對作物倒伏情況的影響。

    (1)林帶寬度與面積提取方法:玉米的種植區(qū)主要在農場中部,水稻的種植區(qū)在農場的南部和北部,考慮到風向、地形和地勢的影響,將水稻的研究區(qū)分為上、下兩部分,研究水稻倒伏與防護林帶指標的關系(圖4)。研究區(qū)域風向為東北風,東側和北側林帶的共同作用對作物倒伏的影響顯著,所以,本文選擇東側和北側林帶來綜合分析防護林帶與作物倒伏的關系。故構建林帶面積(東側加北側)S1、林帶面積(東側)S2、倒伏面積S、林帶寬度(東側)W1和林帶寬度(北側)W2。

    (2)林網(wǎng)密度提取方法:如圖5所示,利用Arcgis10.1軟件中的Fishnet功能,經(jīng)過多次實驗嘗試,考慮林帶的走向各異、地塊的大小不一和方向差異,且適當?shù)陌蟛糠值牡貕K與林帶,故生成900 m×900 m的網(wǎng)格,每個網(wǎng)格內的林帶面積與該格網(wǎng)面積的比值為林網(wǎng)密度Fρ(無量綱)。

    1.3.5林帶指標構建作物樣本點選擇

    在作物倒伏信息提取結果與防護林帶提取結果中,選擇玉米45個樣本點,水稻上部分31個樣本點,水稻下部分34個樣本點,用于構建林帶指標,分析玉米和水稻上、下部分共三個區(qū)域的林帶指標與倒伏面積的關系。

    1.3.6數(shù)理統(tǒng)計方法

    對于所獲取的玉米倒伏數(shù)據(jù)與林帶指標數(shù)據(jù),首先采用數(shù)理統(tǒng)計的方法進行數(shù)據(jù)預處理,然后運用 SPSS統(tǒng)計分析軟件進行相關性分析與模型構建。

    2 結果與分析

    2.1 風災遙感監(jiān)測結果

    研究區(qū)作物倒伏遙感監(jiān)測結果如圖6a,玉米倒伏提取對比圖如圖6b,水稻倒伏提取對比圖如圖6c。總體倒伏面積為111.60 km2,占總面積的27.58%,總體分類精度為95.06%。其中水稻上部分倒伏面積為25.00 km2,占水稻上部分總面積比重的25.39%,水稻下部分倒伏面積為26.45 km2,占水稻下部分總面積比重的30.16%,玉米倒伏面積為36.92 km2,占玉米總面積比重的24.41%,大豆和水稻混作倒伏面積為0.24 km2,占大豆與水稻混作總面積比重的32.43%。玉米和水稻的倒伏面積為22.30 km2,占玉米與水稻混作總面積比重的33.56%。

    2.2 防護林帶遙感監(jiān)測結果

    防護林帶提取結果如圖1,面積為40.11 km2,經(jīng)對采樣點的驗證可得,該研究區(qū)對防護林提取的總體分類精度為96%。

    2.3 防護林帶指標與倒伏面積的關系

    2.3.1林網(wǎng)密度與倒伏面積的關系

    利用SPSS軟件得到以下結果如圖7~圖10。對于玉米和水稻兩種作物,林網(wǎng)密度與倒伏面積均為對數(shù)函數(shù)關系,且在一定范圍內隨著林網(wǎng)密度的增大,倒伏面積逐漸減少。RMSE分別為:32.76、34.66、28.59、23.87。

    2.3.2林帶面積與倒伏面積的關系

    (1)林帶面積(東側加北側)與倒伏面積的關系

    通過分析玉米北側加東側的林帶面積、水稻上、下部分的東側加北側的林帶面積與倒伏面積的關系,利用SPSS軟件得到以下結果如表1所示。東側加北側的林帶面積與倒伏面積均為對數(shù)函數(shù)關系,且在一定范圍內隨著林帶面積的增大,倒伏面積逐漸減少。

    圖5 林帶指標構建圖(R/G/B:4/3/2)

    圖6 作物倒伏遙感提取及對比圖(R/G/B:5/4/3)

    (2)林帶面積(東側)與倒伏面積的關系

    玉米東側的林帶面積和水稻上、下部分東側的林帶面積與倒伏面積的關系如表1所示。對于玉米和水稻兩種作物,林帶面積(東側)與倒伏面積均為對數(shù)函數(shù)關系,但精度較低。

    2.3.3林帶寬度與倒伏面積的關系

    (1)林帶寬度(東側)與倒伏面積的關系

    通過分析玉米右側的林帶寬度和水稻上、下部分東側的林帶寬度與倒伏面積的關系,得到以下結果如表1所示。東側林帶寬度與倒伏面積均為對數(shù)函數(shù)關系,且在一定范圍內隨著林帶寬度的增加,倒伏面積逐漸減少。

    (2)林帶寬度(東側加北側)與倒伏面積的關系

    利用SPSS軟件得到玉米的林帶寬度(東側加北側)和水稻上、下部分的林帶寬度(東側加北側)與倒伏面積的關系結果如表1所示,相對于林帶寬度(東側)與倒伏面積的關系的精度較低。

    2.4 林帶指標范圍確定

    獲取各林帶指標與倒伏面積函數(shù)關系的一階導數(shù)函數(shù)圖(圖11)。根據(jù)圖11中的曲線變化率,結合各林帶指標與作物倒伏情況的函數(shù)變化關系分析(圖7~圖10和表1)??梢缘玫?,對于玉米、水稻作物適宜種植的林帶指標為,林網(wǎng)密度為0.04~0.07,林帶面積(東側加北側)為2 000~3 500 m2,林帶寬度(東側)為35~55 m。

    3 討論

    目前對農田防護林防風效能的研究主要局限于防護林本身,而對作物倒伏的研究主要局限于作物本身,本文將農田防護林帶指標與作物倒伏相結合,實現(xiàn)倒伏信息提取、農田防護林帶的信息提取,并且完成了對防風效能的定量評價。在以往研究中,王冬米等[25]研究發(fā)現(xiàn)林網(wǎng)具有抗御、削弱災害性天氣的作用, 對農業(yè)減災增產的效益明顯。張紀林[26]通過對林帶防護指標與作物倒伏面積的測算,評價了重風災條件下農田防護林對作物的防護作用。本文,利用遙感手段實現(xiàn)了農田防護林帶與作物倒伏關系分析,證明了相關研究假設的可靠性與真實性。

    圖7 玉米倒伏面積與林網(wǎng)密度關系曲線圖

    圖8 水稻整體倒伏面積與林網(wǎng)密度關系曲線圖

    圖9 水稻上部分倒伏面積與林網(wǎng)密度關系曲線圖

    圖10 水稻下部分倒伏面積與林網(wǎng)密度關系曲線圖

    類別作物類別模型R2RMSE林帶面積(東側加北側)與倒伏面積關系玉米S=-49088ln(S1)+5624400683992水稻上部分S=-46297ln(S1)+4930550713503水稻下部分S=-27768ln(S1)+3067580692823水稻整體S=-34201ln(S1)+3729330643517林帶面積(東側)與倒伏面積關系玉米S=-45543ln(S2)+5229000584602水稻上部分S=-27156ln(S2)+2968280643908水稻下部分S=-41204ln(S2)+4423410653092水稻整體S=-32177ln(S2)+3502830583806林帶寬度(東側)與倒伏面積關系玉米S=-65063ln(W1)+3196440723757水稻上部分S=-51420ln(W1)+2292680633916水稻下部分S=-30814ln(W1)+1510930653004水稻整體S=-38083ln(W1)+1800930593727林帶寬度(東側與北側)與倒伏面積關系玉米S=-98903×W1-47753×W2+132493000664024水稻上部分S=-86896×W1+15958×W2+88834570374974水稻下部分S=-33729×W1-44793×W2+67572930353965水稻整體S=-45015×W1-42120×W2+74515820314765

    防護林帶的首要功能是減小風速,風速的減小將影響湍流傳遞過程,并改善遮蔽區(qū)的微氣象條件[27]。Perera等[20]研究發(fā)現(xiàn)非常濃密的防護林會發(fā)生分流現(xiàn)象(疏透度小于20%),增加背風面的湍流再循環(huán),使得防護林的背風面仍然保持很高的風速。在本文研究區(qū),雖然防護林帶可減少作物倒伏,但靠近防護林的作物仍會發(fā)生倒伏的現(xiàn)象(圖12)。

    圖11 林帶指標與倒伏面積函數(shù)關系的一階導數(shù)圖

    圖12 防護林帶湍流作用倒伏圖

    圖13 防護林帶角度作用倒伏圖

    圖14 缺少北側林帶作物倒伏對比圖(玉米)

    圖15 缺少東側林帶作物倒伏對比(水稻)

    Wang等[28]發(fā)現(xiàn)當防護林與風的角度為垂直時,防風效率最高;隨著角度的傾斜,防護林的防風效率降低。在本文研究區(qū),當防護林與東北風向垂直時,防護效率最高;當防護林與東北風向的角度發(fā)生傾斜時,其防風效率降低,倒伏程度越嚴重(圖13),證實了該發(fā)現(xiàn)。

    由分析可知,林帶面積(東側)與倒伏面積關系的精度低于林帶面積(東側加北側)與倒伏面積關系的精度。因為風向為東北風,所以東側和北側林帶面積的共同作用高于東側林帶的作用效果。而對于林帶寬度,林帶寬度(東側加北側)對倒伏的影響本應高于林帶寬度(東側),但一些地塊北側的林帶種植斷斷續(xù)續(xù)或沒有種植。導致林帶寬度(東側加北側)與倒伏面積關系的精度低于林帶寬度(東側)與倒伏面積關系的精度。所以,在進行防護林的種植時,要針對風向進行合理的種植,保證林帶種植的連續(xù)性與科學性,這樣才能使農田防護林起到良好的防風效果。

    風向為東北風,當東側林帶走向一致,寬度相當時,具有北側林帶的地塊倒伏程度低于北側無林帶的地塊(圖14)。當北側都無林帶時,具有東側林帶的地塊倒伏程度低于東側無林帶的地塊(圖15)。且通過表1中可得,林帶面積(東側加北側)與倒伏面積關系的R2高于林帶面積(東側)與倒伏面積關系的R2,林帶寬度(東側)與倒伏面積關系的R2高于林帶寬度(東側與北側)與倒伏面積關系。

    該研究區(qū)發(fā)生風災時的風力級數(shù)為8級,風力大,作物倒伏嚴重。本文鑒于目前的技術手段和數(shù)據(jù)分析結果,提出了該地區(qū)對應該風力下適宜種植的林帶指標范圍,其他風力下適宜種植的林帶指標范圍可能會略有不同。但本文提供了一種定量分析的方法和思路,下一步將會對此問題進行深入研究。

    本文利用遙感手段研究了農田防護林與作物倒伏之間的定量關系,深化了遙感技術在農田防護林監(jiān)測方面的研究,提升了農田防護林研究的技術水平,為農田防護林研究增加了新的方法與思路,為探索農田防護林的防護效應提供了科學根據(jù)。但受當前遙感影像分辨率的影響與科學水平的制約,本文對于防護林帶的提取、作物倒伏的提取精度有待提高,并且在本文中只考慮了三種林帶指標對防護林防風效能的影響,在今后的研究中應當考慮更多的影響因素。

    4 結論

    本研究利用高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)實現(xiàn)對作物倒伏的提取,并對研究區(qū)防護林帶指標與作物倒伏進行定量分析,得到以下結論:①對于玉米和水稻兩種作物,林帶密度、林帶面積(東側加北側)、林帶寬度(東側)與倒伏面積之間均為對數(shù)函數(shù)關系;②根據(jù)林網(wǎng)密度、林帶寬度、林帶面積與作物倒伏面積之間的定量關系,可以確定,對于該研究區(qū)玉米、水稻作物適宜種植的林帶指標為,林網(wǎng)密度為0.04~0.07,林帶面積(東側加北側)為2 000~3 500 m2,林帶寬度(東側)為35~55 m;③該地區(qū)應適當增加農場東側與北側的林帶種植,合理布設農田防護林,既能有效抵御作物倒伏,又能提高土地利用率,節(jié)約成本。

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