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    耕地質(zhì)量遙感綜合評價(jià)方法及應(yīng)用
    ——以衡水市安平縣為例

    2019-06-01 08:50:34許寧宋建新王淼李佳梁中欽顧曉鶴鄧光遠(yuǎn)單偉東范鳳翠毛婭楠
    河北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年1期
    關(guān)鍵詞:單產(chǎn)反射率冬小麥

    許寧,宋建新,王淼,李佳,梁中欽,顧曉鶴,鄧光遠(yuǎn),單偉東,范鳳翠,毛婭楠

    (1.河北省農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站,河北 石家莊 050011;2.河北省畜牧站,河北 石家莊 050000;3.平山縣農(nóng)牧局,河北 平山050400;4.國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心,北京 100097;5.高邑縣大營農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣區(qū)域站,河北 高邑 051330;6.河北省農(nóng)林科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息與經(jīng)濟(jì)研究所,河北 石家莊 050051;7.河北省農(nóng)作物引育種中心,河北 石家莊 050000)

    耕地是重要的農(nóng)業(yè)資源之一,也是糧食生產(chǎn)最基本的資源條件,對保障國家糧食安全以及維護(hù)社會經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。2018年“中央1 號”文件明確指出,要大力實(shí)施耕地質(zhì)量保護(hù)與提升行動。河北省是農(nóng)業(yè)大省,耕地面積約633.33 萬hm2,其中糧食作物占用耕地400 萬hm2。推進(jìn)耕地質(zhì)量保護(hù)與提升,是農(nóng)業(yè)管理部門的工作重點(diǎn)之一。開展耕地質(zhì)量遙感評估[1~4],掌握中低產(chǎn)田的空間分布現(xiàn)狀,對于指導(dǎo)河北省耕地質(zhì)量保護(hù)提升、糧食生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展、水肥高效精準(zhǔn)管理具有重要意義[5~7]。

    傳統(tǒng)的耕地質(zhì)量評價(jià)主要是通過人為選取采樣點(diǎn),然后對樣點(diǎn)的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析,以點(diǎn)代面得到某個區(qū)域的耕地質(zhì)量狀況。該方法存在工作周期長、空間分布廣等特點(diǎn),導(dǎo)致數(shù)據(jù)較為粗糙,影響了成果在生產(chǎn)實(shí)踐中的應(yīng)用[8~12]。隨著我國衛(wèi)星觀測體系的日益完善和遙感技術(shù)的深入應(yīng)用,高空間、高時間、高光譜的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)將有助于解決耕地質(zhì)量綜合評價(jià)的多個瓶頸問題[13,14]。遙感技術(shù)能夠快速監(jiān)測耕地的土壤養(yǎng)分,動態(tài)監(jiān)測多年時間序列的作物收獲產(chǎn)量和全生育期的長勢信息[15~17],可為快速、動態(tài)、準(zhǔn)確、高效監(jiān)測耕地綜合質(zhì)量提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

    1 研究思路

    研究區(qū)域?yàn)榭h域尺度的大面積冬小麥-夏玉米輪作耕地?;诟刭|(zhì)量內(nèi)涵剖析,將耕地質(zhì)量分為耕地養(yǎng)分質(zhì)量和耕地生產(chǎn)力質(zhì)量。對于耕地養(yǎng)分質(zhì)量,采用高光譜影像篩選敏感波段和變換算法,基于多元線性回歸法構(gòu)建耕地有機(jī)質(zhì)、全氮、速效鉀、有效磷含量的遙感監(jiān)測模型。對于耕地生產(chǎn)力質(zhì)量,利用歷史多年時間序列的低分辨率遙感數(shù)據(jù),開展典型作物種植類型遙感分類;利用當(dāng)年實(shí)測單產(chǎn)樣本,構(gòu)建典型作物遙感估產(chǎn)模型,推算長時間序列的典型作物單產(chǎn),基于多年平均產(chǎn)量水平評價(jià)耕地生產(chǎn)力(圖1)。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建耕地質(zhì)量綜合評價(jià)模型,實(shí)現(xiàn)縣域尺度的耕地質(zhì)量空間制圖。

    2 數(shù)據(jù)獲取

    2.1 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取

    2014年6月10 日,采用環(huán)境減災(zāi)小衛(wèi)星超光譜影像1 張,評價(jià)安平縣的耕地養(yǎng)分質(zhì)量。通過http://edcdaac.usgs.gov/main.asp 獲 取2005 ~2014年 時 間序列MODIS 影像360 張,評價(jià)該縣的耕地生產(chǎn)力質(zhì)量。

    2.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取

    獲取研究區(qū)域內(nèi)2014年的測土配方樣本100 個,樣本數(shù)據(jù)指標(biāo)包括有機(jī)質(zhì)含量、全氮含量、速效磷含量和速效鉀含量。獲取研究區(qū)域內(nèi)當(dāng)季冬小麥單產(chǎn)實(shí)際測量樣本20 個。涉及的樣本點(diǎn)均附有經(jīng)緯度位置信息。

    3 研究方法

    3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    利用ENVI 軟件對獲取的影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何糾正等標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理,獲得統(tǒng)一空間坐標(biāo)系統(tǒng)的遙感數(shù)據(jù)。

    3.1.1 輻射定標(biāo) 對遙感影像數(shù)據(jù)的DN 值進(jìn)行輻射定標(biāo),即把無量綱的DN 值轉(zhuǎn)換為有量綱的分譜輻射亮度值的過程。根據(jù)公式(1),將圖象的輻射亮度轉(zhuǎn)化為反射率[18]:

    式中,γ:反射率(%);d:太陽距地面的距離(km);Esun:太陽平均輻射強(qiáng)度〔J/(cm2·min)〕;θ:太陽高度角(°)。

    3.1.2 大氣校正 利用ENVI 中的FLAASH 模型對影像進(jìn)行大氣校正。校正內(nèi)容包括設(shè)置尺度轉(zhuǎn)換因子、圖像中心坐標(biāo)、傳感器高度、圖像分辨率、海拔高度、數(shù)據(jù)獲取日期和衛(wèi)星過境時間、大氣模型、水氣反演和氣溶膠模型等參數(shù)。

    3.1.3 幾何糾正 采用二次多項(xiàng)式中的雙線性內(nèi)插法作為幾何精校正數(shù)學(xué)模型對遙感影像進(jìn)行重采樣。通過目視選取圖像上易分辨且較精細(xì)的特征點(diǎn),如道路交叉點(diǎn)、河流岔口、建筑邊界、農(nóng)田界限等作為地面控制點(diǎn),建立圖像坐標(biāo)和參考坐標(biāo)之間的多項(xiàng)式校正模型。

    3.2 耕地質(zhì)量遙感評價(jià)方法

    從耕地質(zhì)量內(nèi)涵看,耕地質(zhì)量包括耕地養(yǎng)分質(zhì)量和耕地生產(chǎn)力質(zhì)量。因此,從耕地養(yǎng)分質(zhì)量和土壤生產(chǎn)力質(zhì)量2 個方面對耕地質(zhì)量進(jìn)行綜合評價(jià)。對于耕地養(yǎng)分質(zhì)量評價(jià),采用高光譜影像篩選敏感波段和換算方法,基于多元線性回歸構(gòu)建耕地4 個養(yǎng)分指標(biāo)的遙感監(jiān)測模型;對于耕地生產(chǎn)力質(zhì)量評價(jià),利用歷年時間序列的低分辨率遙感數(shù)據(jù)對作物種植類型進(jìn)行分類,利用當(dāng)年實(shí)測作物單產(chǎn)樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建典型作物遙感估產(chǎn)模型,估算時間序列的作物單產(chǎn),根據(jù)評價(jià)區(qū)域耕地的產(chǎn)量水平,評價(jià)耕地生產(chǎn)力質(zhì)量。

    3.2.1 耕地養(yǎng)分含量遙感評價(jià) 以高光譜影像的光譜反射率及多種數(shù)學(xué)變化形式作為特征向量,與土壤樣點(diǎn)的養(yǎng)分(有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷、速效鉀)含量進(jìn)行相關(guān)性分析,分別篩選4 種養(yǎng)分指標(biāo)的敏感光譜波段和變換形式,進(jìn)而采用多元回歸分析方法構(gòu)建耕地養(yǎng)分遙感監(jiān)測模型,結(jié)合高光譜影像進(jìn)行區(qū)域耕地的養(yǎng)分(有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷、速效鉀)含量空間制圖。

    (1)土壤樣點(diǎn)高光譜影像反射率的提取。根據(jù)土壤樣點(diǎn)的經(jīng)緯度位置,將土壤樣點(diǎn)與高光譜影像空間疊加分析,提取每個土壤樣點(diǎn)的光譜反射率信息。

    (2)耕地養(yǎng)分敏感波段的篩選。不同的數(shù)學(xué)變換有助于篩選耕地各種養(yǎng)分的敏感波段,變換形式分別為反射率、反射率的倒數(shù)、反射率的對數(shù)、反射率對數(shù)的倒數(shù)、反射率一階微分、反射率倒數(shù)的一階微分、反射率對數(shù)的一階微分、反射率對數(shù)的倒數(shù)的一階微分。將土壤樣本的有機(jī)質(zhì)含量、全氮含量、有效磷含量、速效鉀含量分別與光譜反射率及其變化形式進(jìn)行逐波段相關(guān)性分析,得到每個波段與4 種養(yǎng)分含量的相關(guān)系數(shù)(R),根據(jù)相關(guān)系數(shù)的高低篩選出有機(jī)質(zhì)含量、全氮含量、有效磷含量、速效鉀含量的敏感波段及其最佳數(shù)學(xué)變換形式。

    (3)耕地養(yǎng)分遙感監(jiān)測模型的構(gòu)建。根據(jù)耕地養(yǎng)分指標(biāo)所對應(yīng)的敏感波段及數(shù)學(xué)變換形式,通過多元線性回歸方法建立預(yù)測模型(2)。從所有土壤樣本中隨機(jī)抽取2/3 樣本量建立多元線性回歸模型,其余1/3樣本用于監(jiān)測模型的精度驗(yàn)證,通過決定系數(shù)和相對均方根誤差(RMSE)進(jìn)行評價(jià)。

    式中,SNi:耕地4 個養(yǎng)分指標(biāo)的實(shí)測值;PSNi:耕地4 個養(yǎng)分指標(biāo)的預(yù)測值;n:測土配方的土壤樣本數(shù)量(個)。

    (4)耕地養(yǎng)分指標(biāo)的空間填圖。將高光譜影像敏感波段的反射率及數(shù)學(xué)變換圖層代入上述監(jiān)測模型,即可計(jì)算得到評價(jià)區(qū)域耕地養(yǎng)分指標(biāo)的空間分布圖。

    3.2.2 耕地生產(chǎn)力質(zhì)量遙感評價(jià) 影響耕地生產(chǎn)力水平的因素較多,因此,某一年的作物產(chǎn)量并不能代表評價(jià)區(qū)域耕地生產(chǎn)力質(zhì)量水平。選擇>10 a 的時間序列遙感影像開展耕地作物類型遙感分類,構(gòu)建基于群體長勢的作物遙感估產(chǎn)模型,實(shí)現(xiàn)長時間序列的耕地生產(chǎn)力評價(jià)。以研究區(qū)域內(nèi)小麥-玉米輪作區(qū)的小麥單產(chǎn)水平代表耕地生產(chǎn)質(zhì)量,利用冬小麥生長周期的NDVI 信息與野外實(shí)測單產(chǎn)樣本,構(gòu)建冬小麥單產(chǎn)遙感評價(jià)模型,分析長時間序列的耕地生產(chǎn)力水平變化情況,實(shí)現(xiàn)耕地生產(chǎn)力質(zhì)量空間制圖。

    (1)冬小麥的提取。選取3月25日~4月30日(冬小麥起身期至開花期)研究區(qū)域的MODIS影像,計(jì)算低分辨率時間序列遙感影像的歸一化植被指數(shù)[19],形成時間序列NDVI 影像,根據(jù)公式(3)進(jìn)行S-G 濾波處理。以NDVI =0 為臨界閾值,當(dāng)NDVI>0 時提取為冬小麥,當(dāng)NDVI≤0 時識別為非小麥。

    (2)冬小麥遙感估產(chǎn)模型的構(gòu)建。在當(dāng)年野外實(shí)測單產(chǎn)樣本的支持下,獲取冬小麥整個生長季內(nèi)的MODIS 16 d 最大化合成NDVI 數(shù)據(jù),剔除越冬期的無效數(shù)據(jù)層,采用多元線性回歸法構(gòu)建冬小麥單產(chǎn)遙感評價(jià)模型,得到長時間序列的逐年冬小麥單產(chǎn)空間分布圖,計(jì)算冬小麥多年平均單產(chǎn)。具體流程為:以冬小麥分布圖對長時間序列MODIS NDVI 圖進(jìn)行空間裁剪,提取冬小麥分布范圍內(nèi)的NDVI 數(shù)據(jù)集;將當(dāng)年冬小麥實(shí)測單產(chǎn)樣本與當(dāng)年NDVI 圖像進(jìn)行空間疊加分析,提取每個樣本地塊對應(yīng)的各層NDVI 值;采用多元線性回歸方法對當(dāng)年樣本地塊的實(shí)測單產(chǎn)和多時相NDVI 值構(gòu)建冬小麥單產(chǎn)遙感評價(jià)模型(4),求取各期NDVI 自變量的回歸系數(shù),并計(jì)算模型決定系數(shù)和RMSE;將當(dāng)年以及歷史各年的NDVI 序列圖像代入上述估產(chǎn)模型,計(jì)算目標(biāo)區(qū)的逐年冬小麥單產(chǎn),得到每年冬小麥單產(chǎn)空間分布圖;將時間序列的冬小麥估產(chǎn)圖累加求平均,計(jì)算每個冬小麥像元的平均單產(chǎn),表征該耕地像元的生產(chǎn)力水平。

    式中,y:冬小麥單位面積產(chǎn)量(kg/hm2);xi:冬小麥生長全程中的MODIS 16 d 最大化合成的NDVI數(shù)據(jù)(越冬期冬小麥生長緩慢,可認(rèn)為該階段NDVI對冬小麥最終產(chǎn)量貢獻(xiàn)忽略不計(jì));an:估產(chǎn)模型各個自變量的回歸系數(shù)。

    3.3 耕地質(zhì)量綜合評價(jià)

    根據(jù)耕地養(yǎng)分質(zhì)量和生產(chǎn)力質(zhì)量對耕地綜合質(zhì)量的表征能力,構(gòu)建耕地綜合遙感監(jiān)測評價(jià)模型,實(shí)現(xiàn)耕地質(zhì)量的綜合評價(jià)。

    3.3.1 評價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定與歸一化處理 各種評價(jià)因子對耕地綜合質(zhì)量的貢獻(xiàn)不同,采用特爾菲法[20]確定各種耕地質(zhì)量評價(jià)因子的權(quán)重。根據(jù)公式(5)和(6),計(jì)算Ej和δj。通過公式(7),對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,使各個指標(biāo)的變化范圍都為[0,1]。

    式中,m:專家人數(shù)(人);aij:第i 位專家對因子j 的評分值(分);Ej:因子j 的平均值;δj:因子j 的方差。

    式中,X:各個指標(biāo)含量;Xmin:該指標(biāo)的最小值;Xmax:該指標(biāo)的最大值。

    3.3.2 耕地質(zhì)量綜合評價(jià)與分級 以耕地地塊為基本單元,根據(jù)耕地養(yǎng)分質(zhì)量和生產(chǎn)力質(zhì)量的遙感監(jiān)測結(jié)果,構(gòu)建基于多源遙感信息的耕地質(zhì)量綜合評價(jià)模型(8)。統(tǒng)計(jì)養(yǎng)分含量平均值(mean)和標(biāo)準(zhǔn)差(SD),采用正態(tài)(偏正態(tài))統(tǒng)計(jì)理論的雙閾值劃分策略,以mean-2×SD、mean 和mean+2×SD 為耕地綜合質(zhì)量的4個等級的劃分閾值,根據(jù)公式(8),在遙感軟件中建立評價(jià)模型計(jì)算得到目標(biāo)區(qū)域的耕地質(zhì)量綜合評價(jià)值(Qi)。參照相關(guān)的耕地分等定級和土地利用土地信息資料對閾值做出適當(dāng)調(diào)整,實(shí)現(xiàn)評價(jià)區(qū)域的耕地質(zhì)量分級。具體劃分標(biāo)準(zhǔn)為:當(dāng)某塊耕地的Qi>mean+2×SD 時,判定為一等耕地;當(dāng)mean<Qi≤mean+2×SD時,判定為二等耕地;當(dāng)mean-2×SD<Qi≤mean 時,判定為三等耕地;當(dāng)Qi≤mean-2×SD 時,判定為四等耕地。

    式中,Q:耕地綜合質(zhì)量;N:耕地養(yǎng)分質(zhì)量;P:耕地生產(chǎn)力質(zhì)量,即長時序的冬小麥單產(chǎn)均值(kg/hm2);ai:各個評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重;N1:耕地有機(jī)質(zhì)含量(%);N2:耕地全氮含量(%);N3:耕地速效鉀含量(%);N4:耕地有效磷含量(%)。

    4 耕地質(zhì)量遙感綜合評價(jià)方法的應(yīng)用

    安平縣位于河北省中南部,地處太行山前沖積扇前緣,境內(nèi)多為滹沱河沖積平原。地勢平緩,略顯西高東低。屬于半干旱半濕潤大陸性季風(fēng)氣候區(qū),四季分明,干濕交替。耕地面積3.31 萬hm2,土壤母質(zhì)類型以河流沖積物為主,土層深厚。表層土壤質(zhì)地以砂壤、輕壤質(zhì)為主,土壤顏色發(fā)灰。土壤養(yǎng)分包括有機(jī)質(zhì)、全氮、速效磷、速效鉀和微量元素等。

    運(yùn)用上述方法,對安平縣耕地質(zhì)量進(jìn)行遙感綜合評價(jià),結(jié)果(圖2)顯示,安平縣一等和二等耕地?cái)?shù)量較少,且分布零散,主要集中在研究區(qū)域的西南部、東北部和北部地區(qū);三等和四等耕地?cái)?shù)量較多,分布相對廣泛。

    圖2 河北省衡水市安平縣耕地質(zhì)量綜合評價(jià)圖Fig.2 Comprehensive evaluation map of cultivated land quality in Anping County,Hengshui City,Hebei Province

    進(jìn)一步對三、四等耕地的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,發(fā)現(xiàn)在這些耕地中存在3 個問題: (1)未開發(fā)利用的土地中存在一定面積的鹽堿地。安平縣鹽堿地屬大陸鹽堿化濃縮型,在鹽漬土中以鹽化為主。經(jīng)過多年的鹽堿地綜合治理和農(nóng)業(yè)利用后,該縣耕地鹽堿化程度已經(jīng)不明顯,一般不會對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成大的影響,但在未利用的土地中仍存在一定數(shù)量的鹽化土壤。(2)中低產(chǎn)田仍然存在。在經(jīng)過一系列的鹽化土改良行動后,鹽堿地綜合治理取得了一定成效。但是,該研究區(qū)域的土壤為“漏砂型”,保水保肥能力低于其他土壤類型,導(dǎo)致該區(qū)域仍然存在一定數(shù)量的中低產(chǎn)田。(3)土壤環(huán)境質(zhì)量較差。研究區(qū)域的有關(guān)部門在積極促進(jìn)企業(yè)快速成長過程中,忽略了環(huán)境保護(hù)問題,致使部分耕地受到污染。雖然導(dǎo)致這些問題出現(xiàn)的原因是多方面的,既有客觀原因,也有主觀原因,但總體來看,不良自然環(huán)境條件是形成中低產(chǎn)田的重要客觀原因,水肥不足是形成中低產(chǎn)田的直接因素,不合理的人類活動加劇了土壤質(zhì)量問題。

    5 對策建議

    5.1 完善灌溉系統(tǒng)建設(shè),保證小麥生產(chǎn)順利進(jìn)行

    安平縣位于缺水干旱區(qū),對于小麥生產(chǎn)而言,干旱是主要的災(zāi)害因素。完備的灌溉設(shè)施可為小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)提供有力保障。研究區(qū)的有關(guān)部門應(yīng)積極進(jìn)行水利設(shè)施基礎(chǔ)建設(shè),根據(jù)實(shí)際情況,科學(xué)設(shè)計(jì)井間距和灌溉渠系。

    5.2 加強(qiáng)土壤培肥措施的實(shí)施,提高土壤地力

    根據(jù)安平縣土壤的肥力特征以及水、肥、鹽的相互關(guān)系,采取針對性措施培肥土壤,提高地力水平。(1)盡可能多地把土壤生產(chǎn)的有機(jī)質(zhì)還回土壤;(2)合理調(diào)整作物布局和耕作措施,減少土壤有機(jī)質(zhì)的消耗。

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