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    基于NDVI的水稻產(chǎn)量遙感估測

    2019-08-10 04:20:00劉珊珊牛超杰邊琳刀劍王建雄張輔霞
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年3期
    關(guān)鍵詞:精度分析水稻

    劉珊珊 牛超杰 邊琳 刀劍 王建雄 張輔霞

    摘要:以云南省尋甸回族彝族自治縣水稻為研究對象,提出一種基于時間序列歸一化植被指數(shù)(NDVI)的水稻估產(chǎn)模型。利用2000—2013年各月NDVI影像數(shù)據(jù)和尋甸回族彝族自治縣水田分布區(qū)域,分析研究區(qū)NDVI年月變化特征;然后,通過對比不同月份NDVI組合均值與水稻平均產(chǎn)量的皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)(Pearson)顯著性,確定進(jìn)行估產(chǎn)所使用的NDVI影像數(shù)據(jù);最后,根據(jù)水稻年平均產(chǎn)量與NDVI均值建立不同估產(chǎn)模型,通過對比決定系數(shù)(R2)、絕對及相對誤差、平均偏差(ME)、均方根誤差(RMSE)、納什(Nash-Sutcliffe)效率系數(shù)(NSE)和符合指數(shù)(IA),分析各模型估產(chǎn)精度,最終確定最佳估產(chǎn)模型。結(jié)果表明,研究區(qū)水田NDVI大致從6—8月處于增長階段,之后到次年5月處于下降階段。每年6、7、8月的NDVI均值與水稻產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)為0.690,顯著性最高,為0.006。多項式估產(chǎn)模型的絕對誤差、相對誤差平均值僅為210.431 kg/hm2、3.602%;平均偏差、均方根誤差計算結(jié)果中,多項式的值最小,Nash-Sutcliffe效率系數(shù)、符合指數(shù)最接近1的模型為多項式函數(shù)模型,其中符合指數(shù)高達(dá)0.921,預(yù)測結(jié)果較準(zhǔn)確?;跁r間序列NDVI的多項式估產(chǎn)模型預(yù)測產(chǎn)量精度最高,能夠?qū)崿F(xiàn)對水稻產(chǎn)量的遙感估測。

    關(guān)鍵詞:歸一化植被指數(shù);尋甸回族彝族自治縣;水稻;估產(chǎn)模型;精度分析

    中圖分類號: S511.01;S127? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A? 文章編號:1002-1302(2019)03-0193-05

    精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是利用不同技術(shù)手段獲取農(nóng)作物的生長環(huán)境信息,實現(xiàn)在作物整個生產(chǎn)過程中,對其進(jìn)行精細(xì)化、準(zhǔn)確化的農(nóng)業(yè)微觀經(jīng)營管理,它是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要組成部分[1]。近20年來,隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,利用遙感技術(shù)進(jìn)行作物長勢監(jiān)測、產(chǎn)量預(yù)測在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域逐漸占有重要的地位[2-4],鑒于我國面臨人口多、耕地少的尖銳矛盾,發(fā)展精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)在國家糧食安全和糧食宏觀調(diào)控等方面均有積極的作用和意義[5-7]。

    目前,國內(nèi)外學(xué)者在農(nóng)作物遙感估產(chǎn)方面已取得了大量的研究成果,尤其是基于植被指數(shù)的遙感估產(chǎn)模型,其主要利用遙感光譜信息反演植被指數(shù),并建立植被指數(shù)與產(chǎn)量的關(guān)系模型,得到預(yù)測的糧食產(chǎn)量[8]。植被指數(shù)是將遙感的物光譜資料經(jīng)數(shù)學(xué)方法處理后所得,用以反映植被狀況的特征量[9-10]。在眾多植被指數(shù)中最為常用的是歸一化植被指數(shù)(NDVI)[11],NDVI 的變化與作物生長狀況、發(fā)育時期關(guān)系緊密[12],它能夠精確地反映植被綠度、光合作用強(qiáng)度、植被代謝強(qiáng)度及其季節(jié)和年際變化[13-15],可用于反演作物生物量、產(chǎn)量等[16-18],因此,在大尺度的植被動態(tài)監(jiān)測、作物長勢監(jiān)測和作物產(chǎn)量預(yù)測等方面應(yīng)用廣泛。趙文亮等利用冬小麥不同生育期的NDVI建立產(chǎn)量估產(chǎn)模型[8,19-20]。高中靈等通過NDVI進(jìn)行了棉花產(chǎn)量估算[21-23]。高學(xué)慧等利用 MODIS 植被指數(shù)產(chǎn)品,對江西省雙季早稻總產(chǎn)進(jìn)行了估算[24]。范莉等同樣利用NDVI對重慶市三峽庫區(qū)的水稻產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測,其預(yù)測結(jié)果精度較高[25]。

    上述研究成果中,大多是在識別、提取作物分布的基礎(chǔ)上,利用NDVI進(jìn)行的估產(chǎn)研究。由于不同區(qū)域存在地理環(huán)境特點差異,尤其在南方地區(qū),水稻種植相對分散,地塊形狀多樣,水田斑塊破碎度大,不利于水稻的識別與提取。針對研究區(qū)水田種植區(qū)特點,本研究利用全國第2次土地利用調(diào)查中尋甸回族彝族自治縣水田圖斑成果,選取與之相對應(yīng)的時間序列NDVI。通過對影像數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計、分析,描述2000—2013年水田NDVI月變化特征。利用SPSS19.0中Pearson相關(guān)系數(shù),確定進(jìn)行估產(chǎn)的NDVI影像數(shù)據(jù),建立5種估產(chǎn)模型,分別對不同模型預(yù)測產(chǎn)量結(jié)果進(jìn)行精度分析,最終確定最佳估產(chǎn)模型。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    尋甸回族彝族自治縣位于云南省昆明市東北部,地理位置為25°20′~26°01′N、102°41′~103°33′E,橫跨金沙江、南盤江2個流域,由于地形高差大,氣候?qū)俚途暩咴撅L(fēng)氣候。該縣山地面積占總面積70%以上,有大小不等的壩子80多個,分布在群山與河谷之間,壩子和河谷槽區(qū)是水稻、玉米的主要產(chǎn)區(qū)。截至2014年12月底,全縣耕地面積為 102 586.89 hm2,其中灌溉水田15 862.84 hm2,占總耕地面積的15.46%;旱地84 981.18 hm2,占總耕地的82.84%;水澆地1 742.87 hm2,占總耕地的1.70%。灌溉水田中的種植模式為水稻與小麥輪作,水稻的播種時間一般為3—9月。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    1.2.1 矢量數(shù)據(jù) 本研究使用的矢量數(shù)據(jù)包括云南省省界、縣界、尋甸回族彝族自治縣水田邊界等(圖1),均由云南農(nóng)業(yè)大學(xué)國土資源科學(xué)技術(shù)工程研究中心提供,其中研究區(qū)域水田分布來源于2009年進(jìn)行的全國第2次土地調(diào)查成果。為驗證矢量數(shù)據(jù)中水田分布的準(zhǔn)確性,于研究區(qū)隨機(jī)選取15個水田檢測點,利用全球定位系統(tǒng)(GPS)進(jìn)行坐標(biāo)記錄,其中14個隨機(jī)點驗證成功。

    1.2.2 遙感影像數(shù)據(jù) 2000—2013年NDVI數(shù)據(jù)集是由地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn)提供的MODIS中國植被指數(shù)合成產(chǎn)品,坐標(biāo)系為WGS84,空間分辨率為250 m,時間分辨率為月。

    1.2.3 其他數(shù)據(jù) 本研究使用的研究區(qū)域水稻產(chǎn)量來源于2000—2013年《昆明市統(tǒng)計年鑒》。

    1.3 處理方法

    1.3.1 遙感影像分區(qū)統(tǒng)計 由于最初獲取的數(shù)據(jù)為全國范圍的NDVI影像,須進(jìn)一步在ArcGIS 10.4軟件中利用最近鄰分配法進(jìn)行重采樣,輸出分辨率為0.001 m。在此基礎(chǔ)上,基于研究區(qū)水田分布矢量數(shù)據(jù)對NDVI進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計,得到水田每年每月的NDVI數(shù)值,以此進(jìn)行后期的統(tǒng)計分析。

    1.3.2 Pearson相關(guān)系數(shù)

    (1)相關(guān)系數(shù)的計算。皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)(Pearson product-moment correlation coefficient)被廣泛應(yīng)用于度量2個變量線性相關(guān)性的強(qiáng)弱,它是由Karl Pearson在19世紀(jì)80年代從Francis Galton介紹的想法的基礎(chǔ)發(fā)展而來,在統(tǒng)計學(xué)中有時也簡稱為PMCC,通常用r或是ρ表示。這里采用皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)r來分析水稻種植區(qū)NDVI值與產(chǎn)量之間的相關(guān)性。相關(guān)系數(shù)r∈[-1,1],當(dāng)r=0時,表明X和Y沒有線性相關(guān)關(guān)系;當(dāng)0<|r|<1時,表明X和Y存在一定的線性相關(guān)關(guān)系,當(dāng)r>0時,表明X和Y為正相關(guān)關(guān)系,當(dāng)r<0時,表明X和Y為負(fù)相關(guān)關(guān)系;當(dāng)|r|=1時,表明X和Y完全線性相關(guān)。

    (2)相關(guān)系數(shù)的檢驗。樣本相關(guān)系數(shù)r是根據(jù)從整體中抽取的隨機(jī)樣本值X和Y計算出來的,它只是對總體相關(guān)系數(shù)ρ的估計,為此,要對樣本相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗。

    1.4 誤差分析方法

    本研究采用決定系數(shù)(R2)、平均偏差(ME)、均方根誤差(RMSE)、Nash-Sutcliffe效率系數(shù)(NSE)和符合指數(shù)(IA)評價各模型預(yù)估產(chǎn)量與實際產(chǎn)量之間的誤差以及一致性,計算公式如下:

    平均偏差是代表一組測量值中任意數(shù)值的偏差,不計正負(fù);均方根誤差也稱為標(biāo)準(zhǔn)誤差,這種誤差分析對一組預(yù)測數(shù)據(jù)中極大或極小誤差的反映特別敏感,所以,標(biāo)準(zhǔn)誤差能夠很好地反映出預(yù)測結(jié)果的精度;Nash-Sutcliffe效率系數(shù)變化范圍從-∞到1,越接近1,表明實際值和預(yù)測值越接近,值為0表明預(yù)測結(jié)果與實際值的均值基本相同;符合指數(shù)(IA)用于評估模型性能的附加方法,結(jié)果在0和1之間,IA越接近1,預(yù)測效果越好,類似于確定系數(shù)(R2)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 水田 NDVI月變化特征

    取研究時間段2000—2013年相同月份的均值作為該月均值,計算結(jié)果見圖2。同時,隨機(jī)選取其中1年的NDVI影像數(shù)據(jù),得到研究區(qū)5—9月水稻長勢變化特征(圖3)。

    根據(jù)對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計的結(jié)果,分別得到2000—2013年尋甸回族彝族自治縣水田NDVI的年均值和月均值,其變化趨勢特征見圖2。由圖2可知,研究區(qū)水田NDVI大致從6—8月處于增長階段,之后至次年5月處于下降階段。

    研究區(qū)大春作物水稻4月為秧苗期, 5月開始進(jìn)入分蘗

    期,9月為成熟期,圖3為一年中水田5—9月NDVI的變化特征,水稻長勢越好,其對應(yīng)的NDVI值越高。水稻不同生育期NDVI變化特征與圖2水田NDVI月變化趨勢相符。

    2.2 相關(guān)性分析

    將每年5—9月不同月份進(jìn)行排列組合,并計算不同組合中水田NDVI均值,利用SPSS 19.0中Pearson相關(guān)系數(shù),計算研究區(qū)2000—2013年水稻平均產(chǎn)量與不同月份組合水田NDVI均值之間的相關(guān)性。根據(jù)計算結(jié)果,每年6、7、8月NDVI均值與水稻平均產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)為0.690,顯著性最高,為0.006,表明在0.01 水平(雙側(cè))上二者顯著相關(guān),其相關(guān)分析結(jié)果見表1。

    利用每年6、7、8月NDVI均值代替該年的NDVI值,分析其與水稻年平均產(chǎn)量變化趨勢特征的關(guān)系(圖4)。2002、2009、2010年3年的年NDVI值與水稻年平均產(chǎn)量變化不一致,其中,2002年水稻年平均產(chǎn)量下降,而NDVI值處于上升階段,2009—2010年水稻年平均產(chǎn)量有所增加,但其NDVI值

    下降,可能是由于其他影響水稻產(chǎn)量的因素所致。除此之外,其他年份二者變化趨勢基本一致。

    2.3 模型建立與驗證

    2.3.1 水稻估產(chǎn)模型的建立 基于6、7、8月水稻關(guān)鍵生育期NDVI均值與其年平均產(chǎn)量的相關(guān)性,使用2000—2013年年際間的數(shù)據(jù)建立不同函數(shù)估產(chǎn)模型(表2),試圖利用NDVI值估測水稻產(chǎn)量。比較不同估產(chǎn)模型,多項式的決定系數(shù)(R2=0.744)最大,而冪函數(shù)的決定系數(shù)最小。說明利用多項式模型進(jìn)行水稻產(chǎn)量估測的可靠性最高。

    2.3.2 水稻估產(chǎn)模型的驗證 為探明關(guān)鍵生育期水稻NDVI估產(chǎn)模型的準(zhǔn)確性,利用研究區(qū)2000—2013年平均糧食產(chǎn)量對預(yù)測模型進(jìn)行驗證(樣本量為14個),選取預(yù)測產(chǎn)量與實際產(chǎn)量的線性關(guān)系、預(yù)測產(chǎn)量的絕對誤差與相對誤差進(jìn)行精度分析,并利用平均偏差(ME)、均方根誤差(RMSE)、Nash-Sutcliffe效率系數(shù)(NSE)和符合指數(shù)(IA)作為檢驗指標(biāo)。為驗證預(yù)測產(chǎn)量結(jié)果的準(zhǔn)確性,進(jìn)行預(yù)測產(chǎn)量與實際產(chǎn)量之間的線性相關(guān)分析(圖5)。其中多項式函數(shù)R2最大(R2=0.656),預(yù)測結(jié)果較為理想,而對數(shù)函數(shù)R2為0.581,相比較而言,預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性最差。

    根據(jù)不同模型產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果,計算絕對誤差與相對誤差(表3),其中多項式函數(shù)絕對誤差的最大值、均值較其他函數(shù)均為最低,分別為569.631、210.431 kg/hm2,對數(shù)函數(shù)絕對誤差最小值最低為25.400 kg/hm2;相對誤差結(jié)果中,最大值和均值最低的仍為多項式函數(shù),分別為11.732%、3.602%,對數(shù)函數(shù)相對誤差最小值最低,為0.455%。綜上所述,5種估產(chǎn)模型中,預(yù)測產(chǎn)量精度最高的為多項式函數(shù)。

    將預(yù)測產(chǎn)量與實際產(chǎn)量分別代入公式(1)~(5),計算不同估產(chǎn)模型的平均偏差(ME)、 均方根誤差(RMSE)、 Nash-Sutcliffe效率系數(shù)(NSE)和符合指數(shù)(IA), 結(jié)果見表4。其中,多項式的平均偏差(ME)絕對值最小(ME=0),線性函數(shù)ME為0.000 14,表4為保留3位后的數(shù)據(jù),絕對值最大的是冪函數(shù)(ME=7.040);多項式估產(chǎn)模型的均方根誤差(RMSE)誤差(RMSE為252.323 kg/hm2)最小,說明預(yù)測最準(zhǔn)確,對數(shù)函數(shù)的RMSE值(RMSE為271.081 kg/hm2)最大;多項式估產(chǎn)模型的NSE值最接近1(NSE=0.656);5種估產(chǎn)模型的IA值中,最接近1的模型為多項式函數(shù)(IA=0.921),說明其預(yù)測效果最好。綜上分析,利用多項式估產(chǎn)模型預(yù)測水稻產(chǎn)量結(jié)果最為準(zhǔn)確。

    3 討論

    云南省水稻種植相對分散、地塊較小、形狀多樣,水田斑塊破碎度大,不利于水稻識別與提取[26]。本研究利用第2次全國土地調(diào)查的水田圖斑與分辨率為250 m的MODIS 時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計,研究過程更加快速,預(yù)測結(jié)果更加合理準(zhǔn)確。但由于研究區(qū)水稻種植分布的靈活性及干旱、內(nèi)澇等自然災(zāi)害原因,會對水稻產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生一定程度的影響。因此,在條件允許的范圍內(nèi)應(yīng)選擇更高分辨率的遙感數(shù)據(jù),并進(jìn)一步完善估產(chǎn)模型,以期提高作物產(chǎn)量的估測精度。

    4 結(jié)論

    在開展尋甸回族彝族自治縣耕地利用現(xiàn)狀調(diào)查結(jié)果的基礎(chǔ)上,選取與水田相對應(yīng)的NDVI時間序列,利用Pearson相關(guān)系數(shù)確定進(jìn)行估產(chǎn)的NDVI影像數(shù)據(jù)。通過對影像數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計、分析,描述2000—2013年水田NDVI月變化特征,并建立5種估產(chǎn)模型,分別對不同模型預(yù)測產(chǎn)量結(jié)果進(jìn)行精度分析,最終得到研究區(qū)水稻估產(chǎn)模型。

    根據(jù)不同地域的氣候條件,在昆明市范圍內(nèi),6、7、8月分別對應(yīng)水稻的抽穗期、揚(yáng)花期、灌漿成熟期,這3個生育期是與水稻高產(chǎn)最為密切的關(guān)鍵時期。通過Pearson相關(guān)系數(shù)對比發(fā)現(xiàn),6、7、8這3個月NDVI均值與水稻年平均產(chǎn)量相關(guān)性的顯著性最高。

    對不同估產(chǎn)模型進(jìn)行精度分析,多項式函數(shù)整體預(yù)測精度最高。其中多項式估產(chǎn)模型的絕對誤差、相對誤差平均值僅為210.431 kg/hm2、3.602%;平均偏差、均方根誤差計算結(jié)果中,多項式的值最小;Nash-Sutcliffe效率系數(shù)、符合指數(shù)最接近1的模型為多項式函數(shù)模型,其中符合指數(shù)高達(dá)0.921,預(yù)測結(jié)果較準(zhǔn)確。

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