河南省冬小麥估產
——基于MODIS-EVI和NDVI模型

張 帝 宋雅寧 于強靜

河南大學環境與規劃學院

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河南省冬小麥估產
——基于MODIS-EVI和NDVI模型

張 帝 宋雅寧 于強靜

河南大學環境與規劃學院

糧食問題關乎國計民生，本文筆者選取河南省的3、4、5月的EVI和NDVI數據，得到精度較高的產量預測模型。結果表明：（1）5月EVI與小麥產量相關性最高，并得出精度較高的多元回歸模型。（2）EVI可能比NDVI更適合于估產建模。

冬小麥估產；NDVIEVI；相關分析；回歸分析

一、研究區概況

河南省全省多平原地區，處于中國的中東部分。其地理位置介于31.38°-36.37°N和110.35°-116.39°E。全省總面積達到16.7萬平方公里，全年無霜期為275-308天。小麥是河南省主要種植的農作物。

二、數據處理

本文選取的數據主要來源于NASA官網的MODIS（1km）數據、河南省區劃圖以及2000年-2014年的河南省統計年鑒中冬小麥實際產量。選擇3月、4月、5月三個月的MODIS數據來對和河南省冬小麥估產建模進行研究。

三、NDVI與EVI建模

（一）NDVI與EVI十五年間的變化趨勢

1.NDVI與EVI的定義

目前，EVI與NDVI是使用較為頻繁的植被指數。NDVI即歸一化植被指數，其計算公式為（1）：

其中，ρNIR代表植被在近紅外波段的反射率、ρRED代表植被在紅光波段的反射率。其數值介于-1到1之間。而增強型植被指數又加入了藍光波段，可以對土壤背景及大氣進行訂正，使得EVI具有NDVI指數所不具有的季節性。其計算公式為（2）：

ρNIR代表植被在近紅外波段的反射率、ρRED代表植被在紅光波段的反射率、ρBLUE代表植被在藍光波段的反射率。

2.河南省NDVI與EVI十五年間的變化趨勢

對2000年-2014年河南省的3月、4月、5月的EVI及NDVI數據進行處理，得到其均值，并統計得出：3、4、5月的EVI數據在2000年-2014年的變化趨勢與走向大同小異，總體而言，3月、4月趨勢較為接近；4月、5月數值比較相近。

圖1 EVI十五年間變化趨勢

NDVI數據分析結果：其變化趨勢與EVI數據類似。

圖2 NDVI十五年間變化趨勢

對比兩張折線圖可以看出：EVI與NDVI的數值并不同，但各月份的變化趨勢相似，差異較小。

圖3 糧食產量十五年間變化趨勢

對比圖3與圖1、圖2可知：糧食產量十五年間的變化趨勢與5月的變化趨勢最為接近。

（二）3、4、5月NDVIEVI與實際產量的分析

1.NDVIEVI與產量的相關分析

圖1、圖2可以看出EVI與NDVI的變化趨勢大致相同。分別將3月、4月、5月的EVI數據與NDVI數據與河南省統計年鑒中的小麥實際產量進行相關分析。如下所示：

表1 NDVIEVI數據與實際產量的相關分析

將6組數據與河南省2000年-2014年小麥實際產量進行相關分析，可以初步得出：5月EVI數據與小麥實際產量的相關性最高。

2.經對數變換的NDVIEVI與產量的回歸分析

取表1的六組數據的對數分別與河南省實際產量的對數建立散點圖并分別求出其模型以及R2，然后對比分析：

5 月的EVI對數數據與實際產量對數數據的擬合精度最高，其次為5月的NDVI對數數據與實際產量對數數據的擬合精度。并且都達到了0.05的置信水平。

（三）3、4、5月NDVIEVI累計與實際產量的分析

1.月份累計的NDVIEVI與產量的相關分析

5 月的EVI數據與實際產量的相關性最高，接下來將三個月的數據累加與實際產量做相關分析，然后與單個月份相比較：

3 月、5月的EVI累加數據與河南省實際小麥產量的相關系數最高，5月的EVI數據相關性最高，達到了0.813。

2.NDVIEVI與產量的回歸分析

取八組對數數據分別與河南省實際產量對數數據建立散點圖并分別求出其回歸模型以及R2，然后對比：

經對數變換的3月、5月累加EVI與河南省小麥實際產量的擬合精度最高，經對數變換的4月、5月累加EVI與河南省小麥實際產量的擬合精度高，3月、5月累加的NDVI與4月、5月累加的NDVI數據與實際產量的擬合精度較高。由此可知，3月、4月份的數據相比5月，與小麥產量的相關性不是很高。

（四）多元回歸分析建模結果與驗證

1.多元線性回歸建模與分析

經研究表明：5月EVI數據模型的R值達到了0.813，R2達到了0.668，F值也達到了0.05的置信水平。因此，5月的EVI最適合對河南省冬小麥進行估產建模。

表2 一元回歸模型

2.多元線性回歸建模的驗證

與一元回歸模型相比，多元回歸模型精度更高。用2014年河南省小麥的實際產量對多元回歸線性模型進行驗證，如表3：

表3 多元回歸模型的驗證

四、結果分析

本文選取河南省2000年-2014年的3月到5月的MODIS-EVI 與NDVI數據對小麥估產進行研究，分別對3月、4月、5月以及月份的累加進行相關分析和回歸分析，并對EVI和NDVI的估產適宜性進行了對比，證明了5月份的EVI與實際產量的相關性最高。本文通過選取河南省冬小麥生長關鍵期的EVI與NDVI數據來進行遙感估產，獲得以下結論：

（1）全年之中5月是生長最為關鍵的月份，對小麥產量的影響最大。

（2）EVI較NDVI而言，EVI對冬小麥的遙感估產精度較高，EVI更適合估產。

基于此在將來的研究中可以多種結合多種模型進行預測冬小麥的產量，加入氣象因子，土壤濕度等多個參數提高模型的精度使預測更加準確。

［1］賀振，賀俊平.基于NOAA—NDVI的河南省冬小麥遙感估產［J］.干旱區資源與環境，2013，27（5）：46-53.

［2］趙亞光，張粲，候璠，等.多參數冬小麥估產模型研究及產量影響因素分析［N］.中國農學通報，2015，31（29）：241-247.

［3］李軍玲，郭其樂，彭記永.基于MODIS數據的河南省冬小麥產量遙感估算模型［N］.生態環境學報，2012，21（10）：1665-1669.

張帝（1995.07.01—）男，漢族，河南南陽人，河南大學環境與規劃學院，2013級本科生，人文地理與城鄉規劃專業。