基于作物光譜的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)研究進(jìn)展

張小媛 林陳捷 朱明幫 夏子清 胡月明

摘要：根據(jù)文獻(xiàn)資料，歸納總結(jié)了遙感耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)、作物光譜在耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)的應(yīng)用、耕地質(zhì)量作物光譜響應(yīng)3個(gè)方面的研究概況。總結(jié)得出，目前遙感耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)是基于遙感技術(shù)下的多層次內(nèi)容，其中包括耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)的遙感指標(biāo)提取、耕地作物信息提取、作物生物生化參數(shù)反演等方面;同時(shí)指出在現(xiàn)有的研究中，存在耕地質(zhì)量與作物光譜的響應(yīng)機(jī)制仍不明晰等問題。在今后研究中，有必要探索耕地質(zhì)量與不同類型作物的內(nèi)在關(guān)聯(lián)與響應(yīng)機(jī)制，為實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的遙感耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)提供新的理論基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：遙感;耕地質(zhì)量;作物;光譜響應(yīng);評(píng)價(jià);信息獲取;研究進(jìn)展

中圖分類號(hào)：F323.211;S127 ??文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2022）02-0001-07

收稿日期：2021-05-07

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（編號(hào)：2020YFD1100203）;廣東省科技興農(nóng)-農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新及推廣項(xiàng)目（編號(hào)：2020KJ102-3）;四川省科技計(jì)劃（編號(hào)：2020YFG0033）。

作者簡(jiǎn)介：張小媛（1998—），女，廣東汕尾人，碩士研究生，主要從事土地利用與地理信息系統(tǒng)相關(guān)研究。E-mail：young21202@163.com。

通信作者：胡月明，博士，教授，主要從事土地資源監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)相關(guān)研究。E-mail：yueminghugis@163.com。

耕地是土地資源中的精華，耕地質(zhì)量直接關(guān)系到糧食安全、社會(huì)穩(wěn)定和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。及時(shí)掌握耕地實(shí)際狀況，客觀并利用先進(jìn)技術(shù)方法評(píng)價(jià)復(fù)雜的耕地質(zhì)量至關(guān)重要[1-3]?，F(xiàn)有耕地存在面積范圍廣、定點(diǎn)監(jiān)測(cè)面積小、人為投入大、土壤污染反饋滯后等問題，而利用遙感手段可以大面積、快速、實(shí)時(shí)獲取有效耕地信息，從而節(jié)省人力、物力，有效把握耕地變化動(dòng)態(tài)[4-6]。利用遙感技術(shù)快速監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)區(qū)域耕地質(zhì)量變化，是現(xiàn)行耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的一大助力，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、糧食安全、生態(tài)環(huán)境保護(hù)以及可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[7-9]。

目前通過遙感高光譜技術(shù)可以獲取較多指標(biāo)，如植被指數(shù)、植物凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）、光譜反射率等，而作物的光譜信息僅作為反演耕地質(zhì)量相關(guān)指標(biāo)的手段之一[10-12]。已有的研究少有從作物光譜響應(yīng)與耕地質(zhì)量的角度直接研究?jī)烧叩南嚓P(guān)性。針對(duì)現(xiàn)有的問題，本文從遙感耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)、作物光譜在耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)的應(yīng)用、耕地質(zhì)量作物光譜響應(yīng)3個(gè)方面進(jìn)行總結(jié)分析，以期展望耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)與作物光譜響應(yīng)的研究思路。

1 基于遙感技術(shù)的耕地質(zhì)量研究

1.1 基于遙感技術(shù)獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)

20世紀(jì)60年代以后，隨著遙感技術(shù)（RS）、地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)、信息技術(shù)、最優(yōu)化計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，國(guó)外土地生產(chǎn)力定量模擬模型的應(yīng)用更加廣泛;這一階段，耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)已經(jīng)開始步入半定量、基本定量化時(shí)期[13]。

遙感信息覆蓋面積大、實(shí)時(shí)性和現(xiàn)勢(shì)性強(qiáng)、速度快、周期性強(qiáng)、準(zhǔn)確可靠，因此遙感技術(shù)已成為進(jìn)行土地利用研究的重要技術(shù)手段，通過遙感數(shù)據(jù)提取出耕地信息，獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)更新土地利用圖、準(zhǔn)確確定耕地空間分布、分析耕地地力狀況有較高的參考價(jià)值。

例如，在土壤重金屬含量的研究中，Kooistra 等利用紅外反射光譜和偏最小二乘回歸法（PLSR） 預(yù)測(cè)了土壤鎘（Cd）、鋅（Zn）含量[14]。Kemper 等利用土壤反射光譜預(yù)測(cè)了西班牙 Aznalcollar 礦區(qū)土壤砷（As）、汞（Hg）、鉛（Pb ）、鐵（Fe） 元素的含量[15]。李巨寶等利用偏最小二乘回歸法模型，建立了農(nóng)田土壤中鐵、鋅、硒（Se） 含量與土壤反射光譜的對(duì)應(yīng)關(guān)系，探討了應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)定量監(jiān)測(cè)土壤重金屬含量的可行性[16]。在耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中，于曉靜對(duì)黑龍江省肇東市耕地質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià)，從中分辨率成像光譜儀（MODIS）植被指數(shù)產(chǎn)品中提取出歸一化植被指數(shù)（NDVI）作為評(píng)價(jià)因素，其余因子如坡度、土壤類型、耕層厚度、障礙層厚度、pH值及有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷、速效鉀含量等指標(biāo)均來自野外采樣、專題圖等非遙感數(shù)據(jù)[17]。

在應(yīng)用遙感技術(shù)進(jìn)行耕地質(zhì)量識(shí)別的指標(biāo)可行性研究方面，楊建鋒等以美國(guó)陸地衛(wèi)星Landsat-5 TM的多光譜遙感影像為數(shù)據(jù)源，通過建立反演模型和實(shí)地驗(yàn)證，得出如下結(jié)論：土壤有機(jī)質(zhì)含量、地形坡度、表層土壤質(zhì)地、灌溉保證率和排水條件這 5 個(gè)指標(biāo)可以通過遙感影像進(jìn)行反演識(shí)別（其中灌溉保證率和排水條件的影像資料獲取較難），而剖面構(gòu)型、障礙層次和土壤 pH 值等 3 個(gè)指標(biāo)通過遙感識(shí)別的準(zhǔn)確度較低[18]。

綜合已有研究，目前能夠用遙感獲取的評(píng)價(jià)因子主要可以歸納為土壤有效養(yǎng)分、重金屬含量、作物屬性、氣候因子、立地條件等，具體內(nèi)容見表1。

1.2 基于遙感技術(shù)的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)

常規(guī)的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)方法主要以經(jīng)驗(yàn)判斷、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等定性、定量的方法為基礎(chǔ)。前期采用單位糧食產(chǎn)量與耕地地力共同確定耕地質(zhì)量等級(jí)，但忽略了其他自然與人為因素，此后在耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)中陸續(xù)加入立地條件、土壤質(zhì)量、耕地質(zhì)量等[19-20]。也用到人為的賦值與判斷，如農(nóng)業(yè)部發(fā)布的NY/T 1634—2008《耕地地力調(diào)查與質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)程》、美國(guó)土地評(píng)價(jià)與立地分析系統(tǒng)（land evaluation and site analysis system，簡(jiǎn)稱LESA）中均有提到運(yùn)用特菲爾法、層次分析法等[21]。但這類方法存在定量數(shù)據(jù)較少、受決策者主觀影響較大、指標(biāo)過多難以確定指標(biāo)的權(quán)重、計(jì)算量過大等缺點(diǎn)。此后，以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)的評(píng)價(jià)方法用于農(nóng)田地力、耕地質(zhì)量、土壤質(zhì)量和耕地質(zhì)量[22]。但該方法有一定的局限性，信息過于簡(jiǎn)單會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)精度過低，對(duì)較為復(fù)雜的系統(tǒng)不能完全的控制[23]。

為了改善評(píng)價(jià)方法存在的局限性，學(xué)者們從生物進(jìn)化及仿生學(xué)中受到啟發(fā)，借鑒自然現(xiàn)象通過研究自然界規(guī)律構(gòu)建仿生算法，提出許多啟發(fā)式的智能優(yōu)化方法。近年來機(jī)器學(xué)習(xí)算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法、支持向量機(jī)等被用來進(jìn)行分類評(píng)價(jià)[24-26]，它們?yōu)榻鉀Q許多復(fù)雜優(yōu)化問題提供了嶄新的途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法雖然克服了傳統(tǒng)方法的主觀隨意性等缺陷，但是智能評(píng)價(jià)方法同樣存在一定的不足，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在過度擬合、學(xué)習(xí)過程慢、可能陷入局部極小點(diǎn)、黑箱運(yùn)行難以對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋等問題，影響輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性。遺傳算法對(duì)初始種群的選擇有一定的依賴性，有許多參數(shù)的選擇大部分是依靠經(jīng)驗(yàn)，如交叉率和變異率，并且這些參數(shù)的選擇嚴(yán)重影響了解的品質(zhì)。支持向量機(jī)方法在大規(guī)模訓(xùn)練樣本中難以實(shí)施，對(duì)解決多分類問題存在一定的困難。

基于遙感手段的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)方法是基于常規(guī)評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)上，以遙感成像機(jī)制為基礎(chǔ)，用遙感技術(shù)方法，與常規(guī)耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)應(yīng)的耕地質(zhì)量信息提取、反演。與常規(guī)耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)法相比，遙感耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)法在尺度、精度、方法模型、試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)等方面都有很大的不同，在能反映耕地質(zhì)量的眾多因子中，部分因子能被遙感技術(shù)直接或間接的反演（表1）。基于現(xiàn)有的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)體系的復(fù)雜性、高成本、周期長(zhǎng)，利用遙感技術(shù)評(píng)價(jià)耕地質(zhì)量的方法，構(gòu)建基于遙感的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)與監(jiān)測(cè)體系，可以為耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)提供一個(gè)全新的模式。

目前，學(xué)者開始利用遙感衛(wèi)星獲取耕地質(zhì)量的部分指標(biāo)，如有機(jī)質(zhì)含量、地形坡度、表層土壤質(zhì)地等。主要是利用 GIS 和 RS技術(shù)，通過數(shù)學(xué)和決策模型對(duì)評(píng)價(jià)因子、評(píng)價(jià)因子權(quán)重的確定和耕地分等定級(jí)，形成比較成熟的半定量耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)方法體系[27]。如伍育鵬等提出了一種用標(biāo)準(zhǔn)樣地進(jìn)行耕地質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警的方法，該方法以標(biāo)準(zhǔn)樣地的質(zhì)量因素體系為控制，同時(shí)結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和區(qū)位因素，確定影響耕地質(zhì)量變化的易變因子，根據(jù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的需要進(jìn)行定期連續(xù)的野外調(diào)查和數(shù)據(jù)采集，結(jié)合遙感時(shí)相數(shù)據(jù)提取指標(biāo)值，設(shè)定耕地質(zhì)量變化的閾值和變化監(jiān)測(cè)的時(shí)間間隔參數(shù)，對(duì)耕地質(zhì)量進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[28]。馬佳妮等以多源遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從地學(xué)特征、土壤特性、環(huán)境狀況、建設(shè)水平和生物多樣性等5個(gè)維度，構(gòu)建基于多源遙感的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)耕地質(zhì)量信息的實(shí)時(shí)、大范圍獲取[29]。結(jié)果表明，利用遙感技術(shù)提取評(píng)價(jià)指標(biāo)表現(xiàn)出高精度的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)將柵格作為評(píng)價(jià)的基本單元能夠使得耕地質(zhì)量的局部信息得以詳細(xì)表達(dá)，有著清晰的層次;但是不能用遙感技術(shù)提取全部的指標(biāo)，而且由于沒有考慮尺度轉(zhuǎn)換問題，獲取的耕地質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)太粗糙，誤差較大，從而影響耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)精度。

也有學(xué)者嘗試?yán)眠b感技術(shù)進(jìn)行耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)，但評(píng)價(jià)方法并未完善。如方琳娜等利用2004年SPOT衛(wèi)星多光譜影像，構(gòu)建基于RS技術(shù)的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[30]。根據(jù)壓力-狀態(tài)-響應(yīng)框架（PSR）構(gòu)建評(píng)價(jià)模型，從SPOT多光譜影像中提取5項(xiàng)耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)因子（坡度、土壤退化指數(shù)、土壤肥力指數(shù)、土壤水分指數(shù)、土地利用程度），進(jìn)行耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)。但是PSR建立的遙感評(píng)價(jià)體系并不完善，它沒有考慮土地經(jīng)濟(jì)及土地健康等指標(biāo)，而且利用各種植被指數(shù)表征土壤退化指數(shù)、土壤肥力指數(shù)、土壤水分指數(shù)，這種方法問題較多，如利用差值植被指數(shù)（DVI）來代表土壤含水量，在地物單一的地區(qū)，建立植被指數(shù)和土壤含水量有一定相關(guān)性，但在地物復(fù)雜的區(qū)域不可行;另外對(duì)于裸土耕地來說，DVI無法使用。而若用比值植被指數(shù)（RVI）代表退化指數(shù)，在研究拋荒地時(shí)由于野生植被的生長(zhǎng)，RVI可能很小也可能很大，無法表征耕地是否退化。王銘鋒等基于GIS與RS技術(shù)，結(jié)合三峽庫區(qū)區(qū)域特點(diǎn)，從自然質(zhì)量、區(qū)位條件、生態(tài)安全、空間形態(tài)4個(gè)層面選取指標(biāo)，構(gòu)建三峽庫區(qū)耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)庫區(qū)耕地質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)與分類，并利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，但并沒有闡述選取指標(biāo)的代表性程度，而且沒有對(duì)耕地質(zhì)量進(jìn)行多尺度的評(píng)價(jià)，特別是沒有從時(shí)間尺度上分析耕地質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化，從而影響了評(píng)價(jià)精度[31]。

現(xiàn)階段相關(guān)研究以土壤、作物等與耕地相關(guān)的信息對(duì)區(qū)域耕地進(jìn)行某種角度、程度上的判別和運(yùn)用。遙感技術(shù)的引進(jìn)使得耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)精度大大提高，但其中大多從方法模型出發(fā)，優(yōu)化（修正）已有模型參數(shù)，使得模型在參數(shù)獲取、參數(shù)質(zhì)量等方面更進(jìn)一步體現(xiàn)耕地質(zhì)量的表征情況。下一步研究應(yīng)在此基礎(chǔ)上，加大遙感技術(shù)前提下的耕地質(zhì)量宏觀把控，突破常規(guī)手段的短板，利用持續(xù)不斷發(fā)展的光譜技術(shù)，完善評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)體系。

2 作物遙感光譜技術(shù)應(yīng)用

2.1 基于遙感的耕地作物信息獲取

通過遙感光譜技術(shù)獲取作物參數(shù)進(jìn)行大范圍的作物產(chǎn)量估產(chǎn)，可以為國(guó)家和區(qū)域發(fā)展提供重要的基礎(chǔ)信息，在確保國(guó)家糧食安全和調(diào)整種植業(yè)結(jié)構(gòu)等方面具有重要意義[32]。歐盟在1987年提出農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)（monitoring agricultural with remote sensing，簡(jiǎn)稱MARS）計(jì)劃，以準(zhǔn)確獲取作物相關(guān)信息[33]。在我國(guó)，早在1979年陳述彭先生便開始倡導(dǎo)農(nóng)業(yè)遙感產(chǎn)量估產(chǎn)，國(guó)家也從1985年起開始將作物估產(chǎn)列為重要課題[34]。

傳統(tǒng)的作物類型、產(chǎn)量等信息的獲取以統(tǒng)計(jì)上報(bào)和抽樣調(diào)查為主，但對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)過度依賴，存在主觀性強(qiáng)、誤差大和費(fèi)力耗時(shí)且缺乏空間分布等問題。遙感技術(shù)作為新型對(duì)地觀測(cè)技術(shù)，因宏觀性、綜合性和動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)在不同時(shí)空尺度下對(duì)區(qū)域農(nóng)作物信息的獲取[35-36]。不同衛(wèi)星平臺(tái)、不同傳感器和不同時(shí)空分辨率的遙感數(shù)據(jù)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)作物信息提取中，研發(fā)了很多針對(duì)單一類型的農(nóng)作物信息監(jiān)測(cè)技術(shù)方法[37-38]。

基于遙感光譜技術(shù)的作物估產(chǎn)，與傳統(tǒng)的農(nóng)學(xué)預(yù)報(bào)、統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)、氣象預(yù)報(bào)等作物估算方法不同，它是引入光譜原理，通過遙感技術(shù)獲取作物信息及相關(guān)參數(shù)，在宏觀尺度上實(shí)現(xiàn)作物產(chǎn)量信息的快速和準(zhǔn)確提取，簡(jiǎn)化作物產(chǎn)量估算過程，提高作物估算結(jié)果可靠性的方法。基于不同作物在不同生育期的光譜特征差異，利用作物生育期的遙感影像記錄的地表信息，識(shí)別作物類型并提取種植面積、監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì)，進(jìn)而評(píng)估作物產(chǎn)量的過程，主要包括作物識(shí)別和作物估產(chǎn)2個(gè)過程[39]。

2.1.1 作物識(shí)別 精確地識(shí)別作物種植情況也是農(nóng)業(yè)遙感一直關(guān)注的主要問題之一。而利用多時(shí)相遙感監(jiān)測(cè)的時(shí)相變化特征也是識(shí)別作物類型的關(guān)鍵因素。Panigrahy等用GIS技術(shù)和RS數(shù)據(jù)對(duì)耕地復(fù)種指數(shù)進(jìn)行了深入研究[40]。陳沈斌等對(duì)我國(guó)主要糧食產(chǎn)區(qū)農(nóng)作物的遙感估產(chǎn)進(jìn)行了研究，簡(jiǎn)單分析了不同種類、不同地區(qū)的農(nóng)作物估產(chǎn)實(shí)施方案[41]。馮美臣等利用MODIS數(shù)據(jù)與Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法對(duì)冬小麥面積變化和生長(zhǎng)趨勢(shì)進(jìn)行了研究[42]。

作物時(shí)序植被指數(shù)數(shù)據(jù)（植被指數(shù)[43]、葉綠素[44]、葉面積指數(shù)[45]等）可表征作物的季相節(jié)律特征，跟蹤作物生長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)軌跡以直觀地反映作物從播種、出苗至成熟等過程[46]。因此，作物的遙感識(shí)別主要是依據(jù)作物的光譜差異和物候差異。

基于低空間分辨率遙感衛(wèi)星的時(shí)間序列遙感影像，分析比較不同農(nóng)作物單一或多特征參量的光譜-時(shí)序曲線特征，開展全球尺度、大區(qū)域農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)提取是目前最為常用的技術(shù)方法[47-49]。楊武德等通過對(duì)Landsat TM 影像進(jìn)行監(jiān)督分類，完成了2001年山西省運(yùn)城市冬小麥種植面積的識(shí)別和提取[50]?，F(xiàn)階段相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)展到運(yùn)用模糊數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及決策樹等識(shí)別方法，如熊勤學(xué)等通過構(gòu)建MODIS-NDVI 的時(shí)序特征，利用分層方法和反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，提取了江陵縣中稻、晚稻、棉花的種植空間分布[51]。由于受影像空間分辨率的制約，異物同譜和同物異譜現(xiàn)象易導(dǎo)致作物識(shí)別精度不高，且工作量大，只適合于中小尺度的作物面積監(jiān)測(cè)。

基于不同作物的光譜特征，通過提取特征波長(zhǎng)、分析光譜曲線變化，增強(qiáng)光譜特征空間的分離性，充分挖掘作物在空間分布上的變化特征，構(gòu)建作物的光譜特征集[52]。如張初等采用近紅外高光譜圖像技術(shù)提取西瓜種子的光譜反射率，運(yùn)用連續(xù)投影算法進(jìn)行特征波長(zhǎng)選擇，并基于特征波長(zhǎng)建立了特征集[53]?；蛑苯舆\(yùn)用高光譜影像，基于面向像元進(jìn)行作物識(shí)別分類，如劉磊等利用Landsat TM影像，提取了呼倫貝爾地區(qū)農(nóng)業(yè)種植區(qū)內(nèi)冬小麥、大麥、油菜等作物的空間分布[54]?；诿嫦?qū)ο蟮淖魑镒R(shí)別，綜合考慮對(duì)象的光譜特征，如范磊等利用ALOS衛(wèi)星AVNIR-2傳感器影像和面向?qū)ο蠓椒ǎY(jié)合植被指數(shù)獲取植被信息，對(duì)影像進(jìn)行分割，提取冬小麥及種植面積[55]。此類方法充分利用了對(duì)象的光譜特征，并結(jié)合了紋理特征等進(jìn)行分析，能有效減少異物同譜和同物異譜現(xiàn)象的影響，獲得更高的識(shí)別精度。

2.1.2 作物估產(chǎn) 作物產(chǎn)量估計(jì)方面的相關(guān)研究中，最初大多數(shù)是集中于紅光和近紅外及中紅外的特征波段研究，基于特征波段，將各波段組成的不同形式的植被指數(shù)與生物量進(jìn)行相關(guān)分析，建立估產(chǎn)模型，如任建強(qiáng)等利用AVHRR傳感器NDVI數(shù)據(jù)與冬小麥產(chǎn)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分別基于冬小麥產(chǎn)量形成關(guān)鍵期內(nèi)各月NDVI數(shù)據(jù)和產(chǎn)量形成關(guān)鍵期累積NDVI構(gòu)建了產(chǎn)量模型[56]。Jiang等提取了河南省冬小麥NDVI，探討NDVI與作物生長(zhǎng)狀況相互作用的原理，并分析了NDVI與冬小麥產(chǎn)量的關(guān)系，建立多種模型估算產(chǎn)量[57]。白麗等結(jié)合棉花生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律，對(duì)棉花各時(shí)期冠層進(jìn)行高光譜反射率測(cè)定，根據(jù)光譜曲線特征構(gòu)建高光譜植被指數(shù)，對(duì)光譜反射率與產(chǎn)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析[58]。Ye等利用航空高光譜影像提取冠層平均光譜反射率，采用反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析柑橘的冠層平均反射率與產(chǎn)量之間的相關(guān)性[59]。

也有利用遙感數(shù)據(jù)估測(cè)作物地上干物質(zhì)質(zhì)量，然后再依據(jù)干物質(zhì)質(zhì)量與產(chǎn)量之間的關(guān)系，構(gòu)建基于遙感的生產(chǎn)效率模型來估算產(chǎn)量[60-62]。付元元以冬小麥為研究對(duì)象，基于2013年小區(qū)試驗(yàn)和2008年、2009年的大田試驗(yàn)采集的冠層高光譜數(shù)據(jù)，圍繞葉面積指數(shù)（LAI）、地上生物量和氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)（NNI）3個(gè)作物長(zhǎng)勢(shì)參數(shù)的反演問題進(jìn)行了研究，獲取作物長(zhǎng)勢(shì)空間變異信息[63]。也有引入遙感觀測(cè)的作物生產(chǎn)參數(shù)來校正作物模型的，通過作物模型模擬作物的生長(zhǎng)過程和產(chǎn)量[64-66]。

而基于特征波段的估產(chǎn)研究中，受波段范圍、波段數(shù)及波長(zhǎng)位置限制，往往對(duì)作物類型不敏感，從而導(dǎo)致估產(chǎn)精度不高?，F(xiàn)階段主要是通過篩選光譜參數(shù)，如敏感波段、反射率等，反演不同作物的生物量，進(jìn)行更精確的作物產(chǎn)量估算，如劉斌等利用在關(guān)鍵生育期內(nèi)的小麥冠層高光譜數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)地上鮮生物量，選取并確定了適宜冬小麥生物量反演的敏感波段的最佳波段寬度[67]。又如唐延林等測(cè)定了水稻抽穗后在不同時(shí)期冠層的高光譜反射率，發(fā)現(xiàn)水稻冠層光譜反射率隨生育期在可見光區(qū)域逐漸增大而在近紅外區(qū)域逐漸減小[68]。在提取光譜數(shù)據(jù)的敏感波段的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型，方法簡(jiǎn)單易行，但需要建立在大量的樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不具有代表性;對(duì)于作物類型復(fù)雜多樣的區(qū)域存在局限性，并且缺乏對(duì)作物生長(zhǎng)的機(jī)制性研究與描述。

2.2 作物生物生化量反演

作物的生物生化量分為物理參量和化學(xué)參量，其中物理參量包括LAI、光合有效輻射分量（FPAR）等，化學(xué)參量包括葉片色素、氮含量;關(guān)于生物生化參量的研究中，最初是探究各項(xiàng)參數(shù)與高光譜數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)與之變化相關(guān)的光譜特征參數(shù)。如劉偉東等通過單相關(guān)分析和逐步回歸方法研究水稻LAI、葉綠素密度分別與光譜反射率、反射率的一階微分光譜的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果表明葉綠素密度與光譜數(shù)據(jù)的相關(guān)性明顯優(yōu)于與LAI的相關(guān)性[69]。另外，也有研究利用光譜曲線變化、最優(yōu)波段組合、光譜指數(shù)等估測(cè)各項(xiàng)生物生化量，如柏軍華等研究棉花冠層光譜對(duì)不同LAI的響應(yīng)，分析LAI與冠層光譜反射率和反射率一階微分之間的定量關(guān)系，提取棉花冠層特征光譜信息，構(gòu)建LAI高光譜反演參數(shù)，建立估算模型[70]。

現(xiàn)階段的生化量研究中，主要通過分析光譜敏感波段、敏感參數(shù)等特征信息，建立各項(xiàng)生化參量的預(yù)測(cè)模型，如劉紅玉等通過提取敏感波段下的紋理特征，建立基于光譜和圖像特征的番茄葉片氮、磷、鉀元素模型[71]。又如陳瑛瑛等利用高光譜技術(shù)測(cè)定了稻穗的全氮含量并進(jìn)行了相應(yīng)的分析，得到與稻穗全氮含量相關(guān)性較高的光譜特征指數(shù)，并建立了相應(yīng)的估算模型[72]。

3 耕地質(zhì)量與作物光譜響應(yīng)

基于遙感高光譜影像數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，研究遙感變量，如遙感植被指數(shù)、結(jié)構(gòu)指數(shù)、紅邊波段比值、對(duì)數(shù)指數(shù)等，與各個(gè)耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性[73-75]，揭示耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)與作物光譜吸收和反射特性的內(nèi)在機(jī)制與差異。林晨等建立了基于MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)的耕地質(zhì)量自然等反演模型，以 MODIS 影像和農(nóng)用地分等屬性數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)作物反射吸收原理進(jìn)行遙感影像灰度值與農(nóng)用地自然質(zhì)量指數(shù)的相關(guān)性分析[76]。丁美青以多光譜數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，對(duì)土壤質(zhì)量遙感評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行信息提取和綜合分析，建立多光譜遙感影像與土壤有機(jī)質(zhì)定量多項(xiàng)式及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演模型[77]。歐陽玲先基于遙感與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分析遙感變量指標(biāo)與耕地質(zhì)量的敏感性，構(gòu)建支持向量機(jī)（SVM）耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，對(duì)松嫩平原南部耕地質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià);并基于耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果探討作物產(chǎn)量、植被指數(shù)、植被凈初級(jí)生產(chǎn)力、植被覆蓋度等作物指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性，進(jìn)一步反映松嫩平原南部耕地質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化[78]。馬佳妮等采用 2000—2010 年 MODIS數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，利用 VPM 模型分別計(jì)算水稻和玉米的凈初級(jí)生產(chǎn)力，反映作物常年長(zhǎng)勢(shì)與耕地質(zhì)量的內(nèi)在響應(yīng)，得到表征耕地質(zhì)量的評(píng)價(jià)結(jié)果[79]。

基于實(shí)測(cè)高光譜數(shù)據(jù)，分析不同耕地質(zhì)量脅迫下，不同生長(zhǎng)期的作物信息在可見光近紅外中的診斷性光譜特征，運(yùn)用相關(guān)系數(shù)法、偏最小二乘法、逐步回歸法、主成分分析法、多元線性回歸分析等方法[80-81]，構(gòu)建耕地質(zhì)量與作物光譜關(guān)聯(lián)模型，揭示不同耕地質(zhì)量狀態(tài)下作物光譜的內(nèi)在響應(yīng)機(jī)制。如Jongschaap等通過對(duì)馬鈴薯葉片光譜紅邊區(qū)域進(jìn)行提取，建立馬鈴薯葉片氮積累量預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行指標(biāo)敏感性分析，取得較高精度[82]。Stone等利用小麥冠層葉片光譜數(shù)據(jù)，根據(jù)氮光譜指數(shù)（PNSI）預(yù)測(cè)小麥植株氮素積累量，分析光譜指標(biāo)與作物生長(zhǎng)及耕地質(zhì)量的響應(yīng)關(guān)系[83]。Clevers等對(duì)水稻冠層光譜與葉片含水率進(jìn)行相關(guān)分析，得出970 nm是預(yù)測(cè)水稻含水率的最佳波段[84]。Zhou 等提出了利用類胡蘿卜素和紅邊波段比值構(gòu)建植被用類胡蘿卜素敏感指數(shù)和紅邊波段比值構(gòu)建植被指數(shù)，研究了更準(zhǔn)確有效的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的反演方法[85]。

4 展望與思考

在利用遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)耕地質(zhì)量的監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)研究中，缺乏對(duì)耕地質(zhì)量與作物光譜響應(yīng)機(jī)制的研究，耕地質(zhì)量與作物光譜的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性仍不明晰。因此，如何從大量的光譜信息中，篩選能有效表征耕地質(zhì)量的光譜變量，進(jìn)一步闡明作物光譜與耕地質(zhì)量的內(nèi)在響應(yīng)機(jī)制，是目前亟待解決的問題，也是目前遙感耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)工作中的焦點(diǎn)。此外，直接探討作物光譜與耕地質(zhì)量的關(guān)聯(lián)性，有效提高遙感耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的精度，對(duì)保護(hù)耕地和快速獲取耕地質(zhì)量信息具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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