基于Google Earth Engine三江平原水田提取研究

李永帥，齊修東

（1.河南理工大學(xué) 測繪與國土信息工程學(xué)院，河南 焦作 454000）

影響水田信息提取精度的因素主要是水稻和其他植被同時(shí)相的光譜特征相似性易造成誤分，還有云和云陰影的覆蓋[1-5]。一些研究對(duì)水稻信息的提取只用到的時(shí)相信息過于單一，楊艷昭[6]等在水田移栽期通過計(jì)算地表水分指數(shù)（LSWI）等指標(biāo)，基于Landsat數(shù)據(jù)提取了吉泰盆地的水田信息；王力凡[7]等通過對(duì)比分析成熟期的水田與其他覆蓋物的歸一化植被指數(shù)（NDVI）值和波段DN 值的差異，然后增大數(shù)值差別，從而建立基于像元的水田提取模型，在CBERS-02B 衛(wèi)星遙感影像提取了南京市溧水縣的水田信息。而利用分類器實(shí)現(xiàn)監(jiān)督或無監(jiān)督分類的水田信息提取方法要與光譜可變性的相位相關(guān)聯(lián)，通常難以擴(kuò)展分類器規(guī)則和參數(shù)，且大尺度的水田制圖要耗費(fèi)大量的時(shí)間和計(jì)算能力，導(dǎo)致周期長，難度大。因此，本研究基于GEE 云平臺(tái)，通過在線編程的方式獲取和處理Landsat 影像，有效避免下載、預(yù)處理影像等繁雜的過程,能較大程度提高效率[8]。

1 研究區(qū)概況

三江平原是全國熱量條件最差、升溫最明顯的地區(qū)，同時(shí)是近些年水田擴(kuò)張糧食增產(chǎn)最明顯的國家重要糧食生產(chǎn)基地。三江平原包括雞西、鶴崗、七臺(tái)河、佳木斯、雙鴨山等地級(jí)市以及牡丹江市的穆棱縣和哈爾濱的依蘭縣，共計(jì)23 個(gè)縣（區(qū)），總面積為10.88 萬km2。特別是該地區(qū)有52 個(gè)國有農(nóng)場和8 個(gè)森林工業(yè)局[9]。三江平原地面坡度在萬分之一左右，地勢平坦，整體傾斜趨勢由西南向東北，地貌多樣擁有低山丘陵、低平原區(qū)和興凱低平原區(qū)等類型，此外該處擁有因河流（黑龍江、松花江以及烏蘇里江等）交匯形成較多的河谷平原。該地區(qū)土壤肥沃，其有機(jī)質(zhì)積累作用超過它的分解作用，使得土壤中有機(jī)碳的含量極高，這也是三江平原地區(qū)土壤肥力較高的原因[10]。三江平原受地形和海陸熱力差異的影響，形成了中溫帶大陸性季風(fēng)氣候，四季分明[11]，降雨量充足且雨熱同期。

2 研究方法

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源

在GEE 中，可通過JavaScriptAPI 在線訪問全球范圍Landsat 影像，且遙感影像經(jīng)過輻射校正和幾何校正等預(yù)處理。本研究使用的Landsat 影像均為可用的標(biāo)準(zhǔn)1 級(jí)地形校正（L1T）正射校正圖像。為了消除傳感器本身的誤差，確定傳感器入口處的準(zhǔn)確輻射值。大氣校正針對(duì)實(shí)驗(yàn)中用不同時(shí)相或不同傳感器的光譜指數(shù)，保證計(jì)算量級(jí)的一致性，計(jì)算指數(shù)信息更加精確。本研究使用已作為美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）Landsat-8 圖像集存儲(chǔ)在GEE 平臺(tái)中（TOA）大氣表觀反射率數(shù)據(jù)。影像選取年代中期年份影像數(shù)據(jù)，如1980 年代取1985 年、1990 年代取1995 年、2000 年代取2005 年Landsat-5 數(shù)據(jù)，2010 年代選取了2016 年到2018 年的Landsat-8 影像數(shù)據(jù)。矢量數(shù)據(jù)來源于來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://www.resd.cn），如圖1 所示。

圖1 RGB 合成影像

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與解譯變量計(jì)算

根據(jù)Landsat-8 質(zhì)量評(píng)估帶[12]，刪除了不良觀測結(jié)果，包括云，卷云和冰/冰。利用GEE API 編程，對(duì)于每種影響因素劃分4 個(gè)級(jí)別并表明它們的置信度，包括“未確定”（算法未確定此條件的狀態(tài)），“否”（0 ～33%置信度），“可能”（34～66%的置信度）和“是”（67～100%的置信度）。使用67～100%的置信水平來排除云和雪/冰的所有潛在的不良觀察效果。然后Landsat TOA 圖像采集的時(shí)間序列用于計(jì)算2 個(gè)光譜指數(shù)，包括NDVI，NDWI。

使用以下等式計(jì)算光譜指數(shù):

式中，ρnir為近紅外波段；ρRed為紅光波段；ρGreen為綠光波段。

所有Landsat 數(shù)據(jù)處理都是使用GEE 平臺(tái)（https://earthengine.google.org/）中的云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行的，這使得大型研究區(qū)域的并行計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理成為可能。排除這些不良觀察后，得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù)用于以下基于物候的分類。

2.3 研究區(qū)水稻物候信息

旱地作物和水稻的光譜特征類似，會(huì)對(duì)提取水田信息產(chǎn)生影響，因此水田信息提取主要在水稻與其他旱地作物的物候差異期進(jìn)行。本文基于水稻生長期遙感影像的植被指數(shù)和該區(qū)域的水體指數(shù)，對(duì)比其在不同時(shí)期的物候特征提取出水田信息，如圖2 所示。

圖2 水田提取技術(shù)路線

不同作物的物理特性和生長周期不同，而且水稻不同生長階段的生長特征也不相同。根據(jù)水稻的生長階段可分為4 個(gè)階段:①從播種到移栽的苗圃階段；②從移栽到出穗的營養(yǎng)階段；③從出穗到開花的繁殖階段；④從開花到完全成熟的成熟階段。依據(jù)該區(qū)域農(nóng)業(yè)氣象觀測數(shù)據(jù)總結(jié)出水稻生長發(fā)育的時(shí)間特征，三江平原地區(qū)水稻是單季稻，一般6 月中下旬灌水移栽，10 月上旬進(jìn)入成熟收割期，其中8 月為生長旺季。在水稻移栽期間，需要大量灌溉，故與生育期相同的旱地作物相比，地表濕度較大。此時(shí)間段水田的歸一化水體指數(shù)（NDWI）值比旱田的大，而在其他時(shí)相會(huì)由于植被含水量的原因使得旱地和水田不易區(qū)分，雖然五、六月份稻田植被指數(shù)（NDVI）值低，但是隨著水稻生長在七、八月份水稻進(jìn)入生長的旺盛期，NDVI 值達(dá)最大，隨后進(jìn)入成熟收割期，NDVI 值開始下降。這與本文計(jì)算的從2016-2018 年的三江平原水田NDWI、NDVI 時(shí)間序列值所反映的物候信息一致。本研究通過三江平原水稻生長期調(diào)研，利用遙感的多時(shí)相特征設(shè)計(jì)物候算法，選取2 個(gè)時(shí)期即灌溉期5、6 月份和旺盛期7、8 月份，計(jì)算2 種水體指數(shù)NDWI和NDVI，通過經(jīng)驗(yàn)閾值提取水體和植被信息，然后利用邏輯運(yùn)算綜合判斷出水田信息，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確提取，如圖3 所示。

圖3 三江平原水田NDWI、NDVI 時(shí)間序列曲線圖

3 結(jié)果與分析

基于以上方法提取了三江平原的水田信息，并對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行了適當(dāng)修正。從1980 年代到2010 年代30 a 間，三江平原水田經(jīng)歷了爆炸性增長，由1980 年代的1 942.76 km2增加到2010 年代的27 746.2 km2，30 a 間三江平原水田面積增加了10 倍之多。各個(gè)年代之間增長速率呈現(xiàn)逐年遞增，1990 年代水田面積為5 916.61 km2，特別是2000 年代到2010 年代增長速率最快由13 091.5 km2增加到27 746.2 km2。

在空間上，不同時(shí)期水田和旱地的分布重心也不同。由四期水田提取結(jié)果可以大致看出，1980 年代和1990 年代水田重心向西北方向偏移了，而2000 年代和2010 年代水田偏移方向發(fā)生較大變化，轉(zhuǎn)向東北方向偏移。但是整體上三江平原水田的重心表現(xiàn)為向東北偏移的趨勢。其中主要分布在三江平原東北部，主要是富錦市、虎林市、同江市和撫遠(yuǎn)縣等縣區(qū)，如圖4所示。

圖4 三江平原水田空間分布圖

三江平原水田面積的暴增是氣候、人口、政策多種因素影響的結(jié)果，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)近100 a，在中國氣溫平均上升了1.2℃，東北地區(qū)平均增溫1.5℃。1959-2005 年期間，三江平原人口增長了3.13 倍，而同期的黑龍江省是1.26 倍，整個(gè)東北地區(qū)是0.93 倍[13]，同時(shí)國家政策的支持進(jìn)一步促進(jìn)了三江平原水田的發(fā)展。從上世紀(jì)80 年代中期到本世紀(jì)初，三江平原在“以稻治澇”的指導(dǎo)方針下開展農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)。2004 年《中共中央國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)農(nóng)民增加收入若干政策的意見》指出切實(shí)加大農(nóng)業(yè)投入，強(qiáng)調(diào)“大力推進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)，促進(jìn)糧食穩(wěn)定生產(chǎn)”。2006 年國家廢除《農(nóng)業(yè)稅條例》，全面消除農(nóng)業(yè)稅。2007 年東北地區(qū)在《東北振興規(guī)劃》確定“國家重要商品糧和農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)基地”。2008 年《國家糧食安全中長期規(guī)劃（2008-2020 年）》中提出“提高東北水稻綜合生產(chǎn)能力”。2010 年《關(guān)于加快轉(zhuǎn)變東北地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展方式建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)指導(dǎo)意見的通知》提出要把東北建設(shè)成農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化示范區(qū)和維護(hù)國家糧食安全的戰(zhàn)略基地。國家和地區(qū)的強(qiáng)農(nóng)惠農(nóng)政策極大加快了農(nóng)業(yè)發(fā)展[14]?？萍嫉倪M(jìn)步同樣為土地開墾，水田發(fā)展助力。隨著水利設(shè)施建設(shè)力度增加，耕地灌溉面積迅速變大，種植結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，向“旱改水”方向轉(zhuǎn)化，加之優(yōu)良稻種的培養(yǎng)種植，交通等因素限制作用減小，為發(fā)展水田提供了良好的條件。

4 結(jié) 語

本文基于NDWI 和NDVI 時(shí)間序列，依據(jù)水稻在各個(gè)生長期與其他作物表現(xiàn)出的生理差異特征，基于GEE 云平臺(tái)使用物候算法，充分利用Landsat 影像的時(shí)間特征和空間特征，得到了三江平原1980 年代到2010 年代的水田的空間分布信息。并對(duì)結(jié)果進(jìn)一步分析，得出以下結(jié)論:①三江平原的水田擴(kuò)張主要受國家政策、科技進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、氣候變化和人類活動(dòng)等因素影響。②30 a 間三江平原在多種因素的影響下水田面積急劇擴(kuò)張?？傮w表現(xiàn)為向東北方向偏移，其主要分布在三江平原東北部。