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    基于遙感監(jiān)測技術(shù)的黑龍江省水稻產(chǎn)量估測

    2021-10-18 02:13:46姜美伊
    鄉(xiāng)村科技 2021年27期
    關(guān)鍵詞:估產(chǎn)稻谷黑龍江省

    姜美伊

    (哈爾濱師范大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150500)

    傳統(tǒng)的估產(chǎn)方式主要以統(tǒng)計及氣象預(yù)測相結(jié)合的手段進行,需要消耗大量的勞動力和時間,存在諸多弊端和局限。隨著科技的發(fā)展,遙感技術(shù)不僅可以獲取農(nóng)作物種植面積,實現(xiàn)空間分布的準(zhǔn)確定位,而且能用于產(chǎn)量估算[1]。而TM數(shù)據(jù)相較于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),具有高空間分辨率的優(yōu)點,但由于天氣因素即稻谷生長期間多陰雨,對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度具有一定影響,因此需與其他的遙感數(shù)據(jù)復(fù)合利用。此外,常用的NOAA 氣象衛(wèi)星提供的AVHRR數(shù)據(jù)具有動態(tài)性高、覆蓋面積大等優(yōu)點。綜上所述,本文主要采用TM數(shù)據(jù)及NOAA-AVHRR數(shù)據(jù)復(fù)合分析的方法;鑒于歸一化植被指數(shù)(NDVI)在農(nóng)作物遙感估產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用,同時選擇該植被指數(shù)對水稻的產(chǎn)量進行估測。

    1 數(shù)據(jù)收集

    1.1 研究區(qū)概況

    黑龍江省位于東經(jīng)121°11′~135°05′,北緯43°26′~53°33′,屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū);農(nóng)用地面積占全省總土地面積的84%,主要作物包括玉米、大豆、水稻等[2]。

    1.2 數(shù)據(jù)收集

    文中使用的水稻種植面積、稻谷產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自2020年中國統(tǒng)計年鑒;遙感數(shù)據(jù)來自中國遙感數(shù)據(jù)網(wǎng)及軟件處理所得。選取2020年7月上旬的NDVI數(shù)據(jù)用來預(yù)測黑龍江省的稻谷產(chǎn)量,利用統(tǒng)計年鑒所查資料來檢驗估產(chǎn)的精確程度;其中TM 數(shù)據(jù)主要選取的波段為TM3 及TM4,即分別是紅光波段R(0.63~0.69 μm)和近紅外波段NIR(0.75~0.95 μm),計算NDVI的公式如下。

    2 研究方法

    2.1 最佳估產(chǎn)數(shù)據(jù)選擇

    根據(jù)研究,在水稻的生長發(fā)育期內(nèi),從孕穗期到齊穗期,水稻在遙感影像上的色調(diào)與其他作物差別最大。因此,根據(jù)本研究選定的區(qū)域(即黑龍江?。┧旧L的特征,選取需要用到的數(shù)據(jù)(包括由2020年TM數(shù)據(jù)合成的NDVI 值、2020 年黑龍江省的稻谷總產(chǎn)量及下屬各個地級市的稻谷產(chǎn)量),再對由TM 的3、4 波段數(shù)據(jù)計算得出的NDVI值與稻谷產(chǎn)量之間的關(guān)系進行推算和驗證。其中,NDVI 值是取各分區(qū)所得的NDVI 值平均值而得到的。綜合以上幾個步驟,進一步得出具體的線性關(guān)系后,從而創(chuàng)立估產(chǎn)模型。

    2.2 水稻種植面積提取

    利用遙感軟件對圖像進行處理時,由于研究區(qū)域種植作物種類繁多,而不同作物的反射率有不同的值,因而可以據(jù)此區(qū)分出所要研究的作物。根據(jù)黑龍江省行政區(qū)域的劃分,將研究區(qū)域按地級市區(qū)劃進行分區(qū);用軟件將研究區(qū)域各分區(qū)進行處理,得到各地級市樣本;并對分區(qū)結(jié)果進行平滑處理,得到總體的種植區(qū)域;再次進行篩選,對各分區(qū)分別進行監(jiān)督分類處理,其中,監(jiān)督分類需要先建立判別函數(shù)再對像元進行判別;最后將得到的結(jié)果綜合分析得出所研究區(qū)域的總水稻種植面積。

    2.3 建立水稻估產(chǎn)模型

    作物生長的植被指數(shù)是估產(chǎn)過程中涉及的極其重要的數(shù)據(jù)。本研究中利用的歸一化植被指數(shù)不僅可以對作物的長勢變化起到重要監(jiān)測作用,還能以此為依據(jù)估算產(chǎn)量。根據(jù)先前計算得出的NDVI 值,分析其與水稻產(chǎn)量之間的關(guān)系,建立完善的估產(chǎn)模型。

    2.3.1 NDVI 曲線。以本研究區(qū)域內(nèi)水稻各生長發(fā)育時期的NDVI值為縱軸,以各階段的時間為橫軸,建立NDVI 時序曲線。其中,NDVI 值由各分區(qū)所得的NDVI值求平均值得出。該曲線直觀地體現(xiàn)了水稻生長發(fā)育時期內(nèi)NDVI值的變化,即水稻的長勢情況。

    2.3.2 建立模型。在本次研究中,通過分析而建立的NDVI 曲線對于建立估產(chǎn)模型起到了至關(guān)重要的作用,借由該曲線可以掌握水稻不同階段的生長情況。通過軟件處理,并加以分析后,可以得出NDVI值與稻谷產(chǎn)量兩者之間的關(guān)系,從而建立起估產(chǎn)模型。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 長勢監(jiān)測分析

    植物的長勢情況可以根據(jù)NDVI值的變化以及7月上旬至9月上旬遙感圖像的變化進行判斷和分析。在7月上旬,作物進入旺盛生長階段,可明顯看出NDVI值呈現(xiàn)上升趨勢,并不斷增大峰值;而遙感圖像中的作物特征突出,生長態(tài)勢明顯。隨著作物逐漸成熟,NDVI值不斷減??;遙感圖像上也能明顯體現(xiàn)稻谷成熟后形態(tài)發(fā)生的變化。

    3.2 估產(chǎn)模型分析

    本次研究中建立的估產(chǎn)模型主要根據(jù)作物不同階段的NDVI值及往年的稻谷產(chǎn)量,其中NDVI值均為作物生長各階段NDVI值的平均值,稻谷產(chǎn)量從中國統(tǒng)計年鑒中獲得。

    通過遙感軟件對NDVI值與稻谷產(chǎn)量之間的關(guān)系進行分析和處理,從而得到本次研究涉及區(qū)域的水稻估產(chǎn)模型,并根據(jù)該模型對水稻的產(chǎn)量進行計算,將得出的數(shù)據(jù)與中國統(tǒng)計年鑒中的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進行比較和修正,并進行誤差分析。結(jié)果顯示,相對誤差僅為8.02%,得出的結(jié)果比較理想,其精度在預(yù)測范圍內(nèi),可見所選估產(chǎn)模型符合條件。本文建立的模型,不僅體現(xiàn)出NDVI 值對作物生長狀況起到的監(jiān)測作用,更進一步體現(xiàn)出NDVI 值與稻谷產(chǎn)量之間的重要聯(lián)系。

    4 討論

    本次研究結(jié)果表明,在黑龍江省對水稻進行遙感監(jiān)測估產(chǎn)是可行的。但目前的技術(shù)仍不夠完善,要達到非常精確的估產(chǎn)結(jié)果還是有很大難度的,主要原因有以下四個。第一,研究區(qū)域在該時期種植的農(nóng)作物種類復(fù)雜多樣,并且有與水稻外形較為相似的其他作物,如何在遙感圖像上精準(zhǔn)識別具有一定難度;第二,在水稻發(fā)育期內(nèi),天氣狀況也成為影響估產(chǎn)準(zhǔn)確度的重要原因,其生長期內(nèi)大多數(shù)為陰雨天氣,對于獲取準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)有很大的影響;第三,如何選擇合適的遙感數(shù)據(jù)也有較大難度,應(yīng)具體問題具體分析,需要對研究區(qū)域進行宏觀把握并綜合各種遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點進而選取合適的數(shù)據(jù);第四,目前,估產(chǎn)技術(shù)在小范圍區(qū)域的使用中已基本成熟,但對于更大區(qū)域的作物估產(chǎn),還需要進一步完善技術(shù)以克服在研究中可能遇到的問題。

    本次研究中選取的遙感數(shù)據(jù)為TM 數(shù)據(jù),其空間分辨率為30 m,且精度較高,但由于天氣因素的影響,獲取準(zhǔn)確適合的資料仍具有較大難度,并且對于較大研究區(qū)域,TM衛(wèi)片所需要的成本較高。因此,綜合考量下,本研究將NOAA-AVHRR 氣象衛(wèi)星資料與TM 數(shù)據(jù)復(fù)合綜合利用。NOAA氣象衛(wèi)星可觀測的面積較大,且動態(tài)性高、成本較低,是比較理想的選擇,兩者的結(jié)合使用極大提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。

    現(xiàn)階段,遙感估產(chǎn)技術(shù)正逐步完善,多種遙感數(shù)據(jù)的復(fù)合使用也占據(jù)很大比重,其復(fù)合使用不僅可以發(fā)揮各自的長處,也為數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度提供了保障。除上述兩種資料外,目前MODIS數(shù)據(jù)的使用也極為廣泛。

    5 結(jié)論

    本研究主要應(yīng)用TM 數(shù)據(jù)及NOAA-AVHRR 數(shù)據(jù)對黑龍江省水稻產(chǎn)量進行估測,并將研究中獲得的估計結(jié)果與實際資料進行比較。結(jié)果顯示,總體誤差約為8.02%,總體精度滿足預(yù)期目標(biāo),說明在黑龍江省利用上述方法進行作物估產(chǎn)是可行的?,F(xiàn)階段,遙感估產(chǎn)技術(shù)還在不斷進步和發(fā)展,為進一步提高估產(chǎn)的精確程度,還需進行更深入的研究。

    在水稻生長發(fā)育期,大量的陰雨天氣對于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度也產(chǎn)生不小的影響,如何找到其他更好的數(shù)據(jù)以及更完善的處理方法是本研究的關(guān)鍵所在。本次研究的結(jié)果雖然已基本達到估產(chǎn)精度的要求,但在與其他外形類似的作物圖像進行分辨方面仍需進一步的完善;以及在水稻不同發(fā)育時期,其光譜特征的差異會對NDVI 值產(chǎn)生一定的影響,如何解決該問題也是完善技術(shù)的重點所在。另外,本研究中所采用的TM 數(shù)據(jù)成本過高且覆蓋區(qū)域有限,可能獲取不到理想的圖像。本文中應(yīng)用氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)與TM 數(shù)據(jù)復(fù)合的方式,也可以考慮采用其他的遙感數(shù)據(jù)進行估產(chǎn)工作,如MODIS 多時相遙感數(shù)據(jù)。最后,若要進一步完善估產(chǎn)方法,還需要對如何減小誤差作更深入的研究。

    綜上所述,對于利用TM 數(shù)據(jù)在黑龍江省進行作物遙感監(jiān)測和估產(chǎn)還有進一步研究和發(fā)展空間。

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