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    多源遙感數(shù)據(jù)支撐的耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價*

    2018-10-24 07:15:32馬佳妮呂雅慧高璐璐鄖文聚朱德海2陳婉鈴
    中國農(nóng)業(yè)信息 2018年3期
    關(guān)鍵詞:田塊耕地光譜

    馬佳妮,張 超,呂雅慧,高璐璐,鄖文聚,朱德海2,,陳婉鈴,王 歡

    (1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,北京 100083;2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)土地科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,北京 100083;3.國土資源部農(nóng)用地質(zhì)量與監(jiān)控重點實驗室,北京 100193)

    關(guān)鍵字:多源遙感;耕地質(zhì)量;指標;監(jiān)測與評價

    0 引言

    耕地質(zhì)量是自然、社會、經(jīng)濟與技術(shù)進步的綜合影響結(jié)果。集中表現(xiàn)在耕地滿足作物生長和安全生產(chǎn)的能力上。耕地質(zhì)量關(guān)乎國家糧食安全,為此,自然資源部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部與生態(tài)環(huán)境部各有側(cè)重地提出了耕地質(zhì)量管護政策[1]。耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價是實現(xiàn)耕地科學(xué)管護的重要前提。傳統(tǒng)的耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價依托于區(qū)劃—布點—化驗的方法[2-3]。但存在監(jiān)測與評價單元不合理、以點代面大范圍監(jiān)測精度低、周期長導(dǎo)致數(shù)據(jù)時效滯后、縣域指標體系與計算差異導(dǎo)致監(jiān)測與評價結(jié)果縣域間不可比等問題。而遙感具有覆蓋面積大,相關(guān)信息獲取快等特點[4],可彌補傳統(tǒng)方法的不足,為耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價提供新的技術(shù)支撐。因此構(gòu)建以遙感技術(shù)為支撐,并與傳統(tǒng)的實地調(diào)查相結(jié)合的耕地質(zhì)量調(diào)查監(jiān)測評價體系,是實現(xiàn)及時、高效監(jiān)管耕地資源的有效途徑。

    1 基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價體系

    為構(gòu)建耕地數(shù)量、質(zhì)量、生態(tài)“三位一體”的保護監(jiān)管體系,深化耕地質(zhì)量內(nèi)涵,自然資源部組織制定了一套涵蓋地學(xué)特征、土壤特性、環(huán)境狀況、建設(shè)水平、生物多樣性等全面包容的指標體系。耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價體系,是指從數(shù)據(jù)獲取到評價的一體化多源數(shù)據(jù)融合平臺及相應(yīng)技術(shù)體系,包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、監(jiān)測與評價等相關(guān)技術(shù)。數(shù)據(jù)采集是通過野外實地調(diào)查、采樣、近地光譜測量、遙感影像獲取等技術(shù)對數(shù)據(jù)進行采集;數(shù)據(jù)處理有遙感影像的預(yù)處理、分類、建立指標反演模型、建立專家系統(tǒng)等;數(shù)據(jù)分析包括指標值的歸一化處理、權(quán)重的確定及綜合指數(shù)的計算;最后通過建立監(jiān)測與評價模型、生成相關(guān)圖件、報表數(shù)據(jù)等,反映耕地質(zhì)量狀況。

    基于多源遙感的耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價,是利用不同類型遙感數(shù)據(jù)源,滿足不同監(jiān)測與評價范圍、內(nèi)容、目標等要求,實現(xiàn)全國、省級、市級、縣級甚至田塊級等不同尺度耕地質(zhì)量監(jiān)測與定量評價。其中,中低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)適用于監(jiān)測與評價全國或大區(qū)域范圍,高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)主要用來監(jiān)測縣域或田間地塊范圍。如利用NOAA AVHRR監(jiān)測大洲水平上的地面覆被[5],MODIS等影像監(jiān)測全國或省域[6],環(huán)境一號、Landsat5 TM、Landsat8 OLI可開展地市級監(jiān)測[7],利用 SPOT-6/7、Worldview、GeoEye-1、GF-1、GF-2、SuperView-1、航空或無人機影像等高分辨率遙感影像開展田塊尺度監(jiān)測[8]?;诟呖臻g分辨率影像提取耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價的指標與對象,如田間道路、農(nóng)田林網(wǎng)、田塊形狀、溝渠及機井等田間設(shè)施。多光譜與高光譜遙感影像可定量化反演耕地質(zhì)量部分指標因子。而不同成像周期的遙感影像可滿足各類指標不同的監(jiān)測與評價周期需求。充分利用多源遙感數(shù)據(jù),構(gòu)建近地—航空—航天遙感一體化的遙感支撐技術(shù)體系,與傳統(tǒng)的實地調(diào)查相結(jié)合,進而構(gòu)建耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價技術(shù)體系。

    2 耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價指標的遙感技術(shù)可獲取性分析

    遙感在耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價中的應(yīng)用有兩方面:一是直接利用多源遙感獲取耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價指標;二是通過遙感監(jiān)測作物長勢間接反映耕地質(zhì)量狀況。以多源遙感數(shù)據(jù)為支撐的耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價示意圖(圖1)。

    2.1 遙感直接獲取耕地質(zhì)量指標

    以多源遙感數(shù)據(jù)為支撐,從地學(xué)特征、土壤特性、環(huán)境狀況、建設(shè)水平、生物多樣性等方面,獲取耕地質(zhì)量指標。

    圖1 多源遙感數(shù)據(jù)支撐的耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價示意圖Fig.1 Schematic diagram of monitoring and evaluation of cultivated land quality supported by multi-source remote sensing data

    2.1.1 地學(xué)特征

    地形是自然地域綜合體的主要因素之一,影響耕地的光、熱、水條件。耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價包含地學(xué)特征的指標有地形部位與田面坡度。兩類指標都是基于數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)經(jīng)二次處理后而得。遙感獲取DEM的主要有3種方式:立體像對、干涉雷達、激光雷達。立體像對獲取DEM,是利用不同攝影站獲取具有一定重疊度的兩幅圖像,通過計算生成DEM。干涉雷達利用雷達回波的相位信息對同一地區(qū)進行至少兩次滿足干涉條件的觀測,獲取干涉相位和干涉圖[9],進而獲取DEM。如雷達衛(wèi)星COSMO-Skymed影像的合成孔徑雷達利用干涉技術(shù)(Synthetic Aperture Radar Interferometry,InSAR)獲取DEM[10]。激光雷達是通過位置、距離、角度等觀測數(shù)據(jù)直接獲取對象表面點三維坐標,對地面的探測能力有著強大的優(yōu)勢,是快速獲取高精度地形信息的全新手段。李鵬程利用機載激光掃描數(shù)據(jù)獲取DEM[11]?;贒EM進一步計算可獲取耕地田塊的地形部位、田面坡度、坡向等地形信息。

    2.1.2 土壤特性

    耕地土壤性狀是耕地質(zhì)量的重要組成部分。目前,遙感技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于土壤類型、土壤質(zhì)地、土壤水分含量、有效土層厚度等方面的研究并取得相關(guān)研究成果。

    (1)土壤類型

    在耕地地塊尺度上,利用FieldSpec便攜式光譜儀測量土壤高光譜反射率數(shù)據(jù),采用去包絡(luò)線法提取土壤光譜指數(shù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法區(qū)分土壤類型[12];部分學(xué)者采用DMR-2型分光光度計,測定土壤的反射光譜曲線并分類[13]。在區(qū)域尺度上,有相關(guān)研究利用Landsat ETM+多光譜數(shù)據(jù),采用決策樹繪制土壤分布圖,并構(gòu)建了土壤遙感分類識別專家系統(tǒng)[14]。

    (2)土壤質(zhì)地

    土壤質(zhì)地中土壤粒徑組合、土壤粗糙度和陰影及土壤顆粒的化學(xué)組成等會影響土壤的反射光譜[15]。有相關(guān)研究表明,利用近紅外光譜可區(qū)分土壤質(zhì)地,如利用可見光-近紅外光譜(VIS-NIR)與土壤質(zhì)地建立偏最小二乘回歸、多元回歸預(yù)測及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,識別粘粒與砂粒[16]。探地雷達也是土壤質(zhì)地監(jiān)測的一種有效技術(shù)方法。探地雷達發(fā)射和接收高頻率、短脈沖電磁波(10MHz~2.5GHz),接收到的土壤反射電磁波經(jīng)處理后,分析和推斷地下介質(zhì)結(jié)構(gòu)和地層巖石特性等[17]。

    (3)土壤水分

    利用遙感技術(shù)可直接獲取耕地土壤水分,也可獲取與水分有關(guān)的地表溫度、植被指數(shù)等指標。如基于MODIS的NDVI和LST產(chǎn)品數(shù)據(jù),采用支持向量機回歸建立土壤水分遙感監(jiān)測模型[18];利用微波遙感的后向散射系數(shù)監(jiān)測土壤水分含量[19]。

    (4)有效土層厚度

    探地雷達(GPR)、電阻率斷層掃描技術(shù)(ERT)及鉆孔實測方法相結(jié)合,可獲得耕地的有效土層厚度。探地雷達的高頻電磁波遇土層界面反射,出現(xiàn)振幅增大的現(xiàn)象,獲取土層界面的位置。電阻率斷層掃描技術(shù)根據(jù)介質(zhì)電阻率不同,可確定有效土層位置及其厚度[20]。

    (5)土壤養(yǎng)分與有機質(zhì)含量

    耕地土壤養(yǎng)分與有機質(zhì)含量不同,表現(xiàn)出不同的反射光譜,利用航空、航天遙感數(shù)據(jù)與地面采樣數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法,通過構(gòu)建養(yǎng)分反演模型獲取土壤的有機質(zhì)、氮、磷、鉀含量,如祝文華[21]使用ASTER遙感影像,對吉林省黃金玉米帶土壤有機質(zhì)空間分布特征進行研究,建立了有機質(zhì)預(yù)測模型。高光譜數(shù)據(jù)以其光譜分辨率高、“圖譜合一”的優(yōu)點,為養(yǎng)分定量研究提供了一種有效手段,如Selige等[22]利用機載高光譜影像,構(gòu)建土壤養(yǎng)分預(yù)測模型,繪制了土壤全氮含量分布圖。

    (6)鹽漬化程度

    鹽漬化是耕地土壤退化的形式之一。通過選點取樣,采用EM38、TDR儀測量電導(dǎo)率獲取鹽漬化參數(shù),并與遙感監(jiān)測技術(shù)相結(jié)合,可進行大面積土壤鹽分監(jiān)測[23]。多種遙感數(shù)據(jù)為定量鹽漬化監(jiān)測提供數(shù)據(jù)支撐,如基于RADARSAT 2和Sentinel 1微波雷達數(shù)據(jù)的縣域耕地鹽漬化監(jiān)測[24],以及利用高光譜指數(shù)與電磁感應(yīng)技術(shù)的鹽漬化定量監(jiān)測[25]。

    2.1.3 環(huán)境狀況

    目前我國部分區(qū)域耕地存在土壤重金屬污染和白色污染等問題,利用遙感技術(shù)可進行有效監(jiān)測。

    (1)土壤重金屬污染

    土壤中重金屬元素含量較低,電磁輻射能量弱,光譜特征不明顯,易被土壤其他成分的光譜特征掩蓋,通過直接分析土壤的特征光譜,估算重金屬元素含量比較困難。因此,通常采用兩種方法,一是通過實驗室化學(xué)分析得到土壤重金屬含量和鐵氧化物、有機質(zhì)等的內(nèi)在聯(lián)系,計算重金屬與土壤組分以及土壤組分與土壤特征光譜之間的相關(guān)系數(shù),對重金屬進行間接監(jiān)測[26];二是通過植被的光譜數(shù)據(jù),反演土壤中的重金屬含量。不同植物對重金屬敏感性不同,重金屬脅迫導(dǎo)致植物體內(nèi)生物化學(xué)成分發(fā)生改變,使電磁波譜反射特性不同[27]。

    (2)白色污染

    地膜隨意丟棄、處理不當是白色污染的主要來源。利用多光譜遙感監(jiān)測耕地地膜覆蓋狀況,并進一步推算耕地的白色污染。如利用Landsat5 TM數(shù)據(jù),大面積監(jiān)測地膜覆蓋情況,利用GF-1數(shù)據(jù)監(jiān)測田塊級白色污染情況[28]。

    2.1.4 建設(shè)水平

    建設(shè)水平主要包括田塊狀況、灌溉保證率、排水條件、田間道路通達度、農(nóng)田林網(wǎng)等農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施,反映了人類活動對耕地質(zhì)量的影響?,F(xiàn)有方法存在調(diào)查人員定性判定,結(jié)果不具客觀性及數(shù)據(jù)時效性差等問題。采用遙感技術(shù)可客觀獲取耕地質(zhì)量建設(shè)水平狀況,主要通過基于多源遙感數(shù)據(jù),提取研究對象的空間信息,結(jié)合景觀形狀指數(shù)等,對各指標實現(xiàn)定量化監(jiān)測與評價。

    田塊狀況影響農(nóng)田的機耕效率。田塊狀況的影響因素有形狀規(guī)整度、田面平整度、連片程度等?;诟叻直媛蔬b感影像,采用面向?qū)ο蟮确诸愄崛√飰K,作為監(jiān)測與評價的單元,分別通過景觀形狀指數(shù)反映田塊的規(guī)整程度;田面關(guān)鍵幾何點位的高程差異表征平整程度;連片度指數(shù)反映連片程度[29]。灌溉保證率是反映耕地保水程度的重要指標,獲取方法主要有 3 種:一是基于 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land,SEBAL)等遙感模型,利用MODIS等數(shù)據(jù)產(chǎn)品實現(xiàn)大面積的農(nóng)田蒸散發(fā)估算、地表干旱指數(shù)反演或灌溉面積監(jiān)測[30];二是利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)結(jié)合多時相、高分辨率的衛(wèi)星遙感影像,采用人機交互識別灌溉渠系;三是基于多源遙感影像,結(jié)合決策樹等分類算法與形態(tài)學(xué)分析等圖像處理技術(shù),實現(xiàn)灌溉渠系的識別與更新。排水條件是衡量耕地排水能力的指標,對于耕地防治田間積水與抵抗?jié)碁?zāi)有重要作用。獲取方法是在識別田間排水溝的基礎(chǔ)上,計算長度、密度等指數(shù),反映耕地的排水條件。田間道路通達度主要衡量人類活動的便捷程度對耕地產(chǎn)生的影響,獲取方法主要是基于道路光譜與形態(tài)特征提取道路,計算田塊與最近道路之間的距離等,反映道路通達情況。農(nóng)田林網(wǎng)化程度是衡量耕地防風(fēng)、防沙措施的重要指標,基于遙感影像分類更新林網(wǎng)圖斑,并計算林網(wǎng)長度、密度等指數(shù),反映耕地的林網(wǎng)化程度[31]。耕作距離的計算,首先基于高分辨率影像采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄌ崛√飰K與居民地,計算田塊與最近居民點的道路距離,間接反映耕作便利程度。

    2.1.5 生物多樣性

    由遙感數(shù)據(jù)提取耕地及周邊生物豐富度或多樣性信息,結(jié)合實地調(diào)查,構(gòu)建模型來監(jiān)測物種的分布,進行耕地周邊生物多樣性判定??衫眯l(wèi)星影像數(shù)據(jù)生成土地覆蓋分類信息,在此基礎(chǔ)上區(qū)分植被類型并計算斑塊數(shù)量和面積、邊界密度、Shannon多樣性等一系列景觀指數(shù),表征區(qū)域生物多樣性。光譜異質(zhì)性被認為是棲息地異質(zhì)性的指標,棲息地異質(zhì)性高的地區(qū)有更多物種存在[32]??山⒐庾V值與樣地調(diào)查得到物種分布模式的相關(guān)關(guān)系,通過區(qū)分地物的特殊光譜特征,進行基于遙感技術(shù)的個體物種識別[33]。高光譜影像可提供區(qū)分地物細節(jié)特征的光譜信息,根據(jù)光譜差異分析不同的物種組成。近年來,基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的研究越來越受到重視。目前研究中,有多種融合激光雷達和多光譜數(shù)據(jù)進行群落和物種分類方法[34],并進一步研究耕地周邊生物多樣性。

    2.2 遙感手段間接監(jiān)測耕地質(zhì)量

    近年來,隨著定量遙感在植被監(jiān)測領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,有學(xué)者基于遙感技術(shù)監(jiān)測多年作物生長狀況間接監(jiān)測耕地質(zhì)量。利用長時間序列遙感數(shù)據(jù),監(jiān)測由作物冠層光譜反射率計算的表征作物多年長勢,來間接評價耕地質(zhì)量。反映作物長勢的指標有歸一化差值植被指數(shù)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、總初級生產(chǎn)力GPP(Gross Primary Production,GPP)、凈初級生產(chǎn)力 NPP(Net Primary Productivity,NPP)、植被覆蓋度 FVC(Fractional Vegetation Cover,F(xiàn)VC)。歐陽玲[35]利用 SVM 評價了松嫩平原的耕地質(zhì)量,并驗證了耕地質(zhì)量與NDVI、NPP、FVC的相關(guān)性良好,表明基于遙感監(jiān)測作物長勢可以間接評價耕地質(zhì)量。王蕊等[36]利用2000—2008年MODIS遙感影像,利用反映冬小麥長勢的多年NDVI平均值,評價河北的農(nóng)田生產(chǎn)力。國志興等[37]利用MODIS反演的NPP,評價了三江平原水田與旱地的生產(chǎn)力。牛忠恩等[38]對比了VPM模型與PSN模型計算的GPP精度,并用GPP評價了中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的總初級生產(chǎn)力。肖北生[39]利用高分一號影像建立壓力狀態(tài)響應(yīng)模型,通過NDVI、RVI、DVI綜合評價耕地質(zhì)量。林晨等[40]利用MODIS影像光譜值與耕地自然質(zhì)量指數(shù)的相關(guān)性,建立基于遙感數(shù)據(jù)的農(nóng)用地質(zhì)量反演模型,并利用無錫市農(nóng)用地分類結(jié)果進行了驗證。而耕地質(zhì)量屬于長年穩(wěn)定量,單期遙感影像反映的植被生長存在明顯的季節(jié)干擾,利用作物長勢評價農(nóng)田或者耕地質(zhì)量時,通常利用多年作物長勢數(shù)據(jù)對耕地質(zhì)量進行間接評價。

    3 展望

    基于多源遙感數(shù)據(jù),以遙感技術(shù)為支撐,實現(xiàn)了大面積、快速監(jiān)測與評價耕地質(zhì)量,擺脫了傳統(tǒng)依賴樣點插值的面域監(jiān)測與評價方式,同時大大縮短監(jiān)測與評價周期。基于遙感高分辨率影像的空間信息提取、多光譜與高光譜數(shù)據(jù)結(jié)合其他數(shù)據(jù)的部分指標定量化監(jiān)測是直接監(jiān)測耕地質(zhì)量的主要思路。而基于多年作物長勢數(shù)據(jù)監(jiān)測與評價耕地質(zhì)量是將作物長勢作為耕地質(zhì)量的直觀表現(xiàn),通過監(jiān)測作物長勢間接評價耕地質(zhì)量。為構(gòu)建完善多源遙感數(shù)據(jù)支撐的耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價體系,可重點開展以下研究:

    (1)遙感數(shù)據(jù)容易受到外界環(huán)境的干擾,為了提高監(jiān)測的精度,可以將多源遙感數(shù)據(jù)融合,綜合利用雷達、高光譜、多光譜及熱紅外等數(shù)據(jù),同時采用不同時相的數(shù)據(jù)進行交叉驗證,確保監(jiān)測與評價結(jié)果的精度。

    (2)耕地質(zhì)量是空間各因素共同作用形成的綜合體,遙感技術(shù)僅限獲取地表屬性。為精確監(jiān)測與評價耕地質(zhì)量,將多源遙感數(shù)據(jù)與實地調(diào)查、化驗結(jié)果等數(shù)據(jù)相結(jié)合,形成耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價綜合數(shù)據(jù)庫。

    (3)隨著高光譜、熱紅外、雷達等新型衛(wèi)星的迅速發(fā)展,將多源遙感與地面?zhèn)鞲衅?、實地調(diào)查、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等深度融合,形成更全面的耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價技術(shù)體系。耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價朝著立體化、實時化、定量化、自動化和智能化方向發(fā)展。

    通過構(gòu)建遙感技術(shù)支撐的耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價體系,可實現(xiàn)大范圍、實時獲取耕地質(zhì)量狀況。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,遙感作為耕地質(zhì)量監(jiān)測與評價的重要手段,可有效提高各項指標獲取效率與精度。

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