基于TM 影像的松嫩平原梨树县玉米产量遥感估产

2021-05-20李思佳

科学技术创新 2021年12期

李思佳

（哈尔滨师范大学，黑龙江哈尔滨150000）

1 概述

松嫩平原是我国东北地区粮食生产的重要基地，利用遥感技术监测作物长势对作物区域进行产量估测，这对保障我国粮食产量有重要影响[1-4]。遥感技术在大面积作物长势监测和产量估测、预测中日益发挥着积极的作用，利用遥感技术监测作物长势对促进我国农业经济发展具有重要影响[5]。目前我国已经建立了专业的遥感估产系统，可以准确进行农作物种植面积的提取[6]。

2 遥感数据获取与处理

2.1 研究区域概况

松嫩平原是北方玉米的主要产区，已成为我国重要的玉米作物生产基地和商品粮基地。松嫩平原的玉米种植面积大，是我国玉米种植的主要产区。本文所研究的地区设定为松嫩平原北纬42°09′-43°46′和东京123°45′-124°53′之间。

2.2 遥感数据获取

为结合实验的具体要求，本文获取了1989 年、2001 年和2010 年以及2011 年云量分布较低的Landsat-TM5 的数据。

表1 遥感数据列表

TM 专题成像仪是Landsat 卫星携带的传感器，其光谱分辨率效果较好，承载着7 个波段的地物信息，其采用双向扫描模式，有效提高了测量地表信息的精度[7]。其地面分辨率分为30m和120m。

2.3 研究方法

本文对玉米估产过程主要由以下部分的处理过程组成：首先需要对在地理空间数据云下载的原始遥感影像进行预处理，包括图像裁剪、几何校正等；其次对影像进行解译，用掩膜提取的方法根据作物种类进行识别；按照像元法求出作物的种植面积，并对影像进行NDVI 转换，计算作物种植区的面积；列出NDVI 值与产量的拟合函数关系式。

3 遥感数据的预处理

我们在利用遥感影像对松嫩平原梨树县玉米产量进行评估的过程中，对遥感影像的预处理需经过辐射定标、辐射校正、图像裁剪和掩膜提取等步骤。图像裁剪可以将研究区域以外的区域去除，本文采用的是按照行政区划边界对图像进行裁剪；大气校正是使用自身的影像定标系数对TM 影像数据进行辐射定标，将DN 值转化为辐射的亮度；本文利用中国1：400 万的地理信息数据，找到松嫩平原梨树县所设定的精确经纬度范围，提取轮廓做掩膜图层，利用ENVI 提取松嫩平原的TM 影像数据。

4 监督分类与NDVI

4.1 监督分类

鉴于本文所使用的TM 遥感数据的分辨率为30M，还不能完全达到准确分类，因此需要结合Google Earth 使用最大似然法对研究区域进行分类，提升精度后使用ArcGIS 像元计算玉米田的面积，并将所计算的玉米田的面积与实际面积进行比较。

图1 四年监督分类遥感影像对比（深色为玉米地，浅色为非玉米地）

4.2 玉米田面积计算

最大似然分类将地物分为10 类，玉米田在监督分类中编号为6，利用ENVI 建立玉米田掩膜图层，通过ArcGIS 的分类工具，将监督分类后的图像分为10 类，筛查出其中值为6 的区域，该区域内的植被都是玉米田，由属性表可得到像元的个数为9985367 个，由此计算出玉米田的面积为110026.6 公顷。据农业部地理统计数据显示，松嫩平原的典型试验区玉米田面积为92106 公顷，精度达83.71%。

4.3 NDVI 计算及统计

在遥感影响数据中，NDVI 是近红外波反射值与红光波反射值的差和比。即

归一化差值植被指数是目前作物长势监测中应用最为广泛的植被指数之一，指示了农作物的生长状态及营养状况，此数据可指导玉米田的施肥事项。NDVI 可被应用于植被覆盖率，植被生长状态的预测和辐射误差的消除等事项中。NDVI 的局限性在于使用非线性拉伸的方式提升高近红外、红外反射率的对比。比较同一幅图像，NDVI 的增长速度较滞后，所以NDVI 在高植被区的敏感度低。由于大气校正后的结果主要集中在阴影地区有部分像元为负值，这部分区域计算得到的NDVI 值在[-1，1]之外，为便于后面分析，需统一将此类像元的NDVI 值修正。依据需要修正[0,1]部分，修正表达式为：

（b1 lt 0）*0+（b1 gt l）*0+（b1 ge 0 and b1 le l）*b1，b1：NDVI

利用监督分类的方法得到的玉米掩膜图层，即可得到玉米田区域的NDVI：利用QUICK STATS 按键快速统计图像数据，输出表格格式，即可得到玉米田区域NDVI 的总值，为后续建立估产模型提供依据。

5 建立估产模型

5.1 评估模型建立

农作物生长关键时期的NDVI 值，更能有效反映农作物的生长环境和生长状况[8]。本文使用1989 年、2001 年和2010 年松嫩平原梨树县玉米产量数据和NDVI 数据，建立二者间的回归模型。以研究区各界为掩膜，计算1989 年、2001 年和2010 年NDVI 范围0.2-0.8 之内值的总和。使用获取的每年的NDVI 统计值、玉米种植面积以及玉米产量值，进行线性回归分析，便得到了基于NDVI 及其组合的玉米产量估测模型，然后将2011 年的实际数据对模型进行验证分析。本文使用玉米在生长时期的NDVI 与产量建立一元线性回归模型，得到回归方程。利用松嫩平原玉米实验区1989 年、2001 年和2010 年间NDVI 植及其产量数据建立方程式，进行分析。排除不可抗力因素，该方程为

y=a+bNDVI

方程式中，y 为作物玉米的单产，单位是kg/hm2；a 表示回归方程的截距；b 表示直线的斜率；NDVI 表示选定的植被指数。

最后求出单产Y=Ay，式子中Y 表示该试验区玉米的总产量，A 表示玉米的播种面积。

5.2 模型检验

为验证及比较上述模型的精度及其适用性，将2011 年的松嫩典型实验区玉米产量作为参考数据进行模型检验。通过相对误差公式计算精度

公式中，EP 表示估计产量，单位是t/hm2；AP 表示实际产量，单位是t/hm2。

5.3 模型评价

从数据角度来说，木文直接采用Landsat 数据进行研究，避免了MODIS 数据低空间分辨率、多大合成产生混合像元、NDVI数据不精确的问题[9]。得出以下分析结果：

1989 年、2001 年、2010 年以及2011 年松嫩平原典型实验区玉米田的种植面积在10 万公顷以下，产量约为27.27t/hm2。

2010 年至2011 年玉米种植面积增加了1.2 万公顷，且亩产量增加明显，平均产量38.49t/hm2。遥感影像检测到松嫩平原梨树县2011 年的典型实验区玉米种植面积为114769 公顷，实际面积为97003 公顷，精度达83.93%。遥感预测2011 年松嫩平原典型实验区玉米平均产量为45.90t/hm2，实际单产量为38.49t/hm2，精度达83.84%。遥感检测到松嫩平原2011 年典型实验区玉米种植面积为119471 公顷，实际种植面积为101467 公顷，精度达84.93%。遥感预测2011 年松嫩平原典型实验区玉米平均产量为45.90t/hm2，实际单产量为38.49t/hm2，精度达83.84%。遥感影像检测松嫩平原典型实验区玉米种植面积和玉米产量的精度约在83%左右，试报结果较为理想，但遥感估产技术的精度仍有待于进一步改进提升。