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HJ—1星CCD數(shù)據(jù)多次分類反演夏收作物油菜與小麥的空間分布

2017-05-08 10:35:57王有寧覃燕劉牛熊勤學(xué)章愛群
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年4期

王有寧+覃燕+劉牛+熊勤學(xué)+章愛群

摘要:湖北省監(jiān)利縣夏收作物主要是小麥與油菜,小麥、油菜與樹木大部分期間光譜特征相似,即存在異物同譜現(xiàn)象,很難通過(guò)一景數(shù)據(jù)進(jìn)行解譯。根據(jù)監(jiān)利縣夏收作物的物候特征,結(jié)合其NDVI指數(shù)的變化,采用二次分類法,即將3月4日、3月6日、4月15日、4月26日NDVI指數(shù)大于0.4,5月13日、6月13日小于0.2的定為油菜小麥區(qū),主要原理是物候特征,3、4月油菜小麥長(zhǎng)勢(shì)好,葉面積系數(shù)大,NDVI指數(shù)高,而進(jìn)入5月后,油菜小麥進(jìn)行生殖階段,葉面變黃,葉綠素降低,NDVI指數(shù)變小,成功反演監(jiān)利縣夏收作物小麥與油菜的空間分布,其結(jié)果與高分?jǐn)?shù)據(jù)反演的結(jié)果比較,Kappa系數(shù)為0.94,證實(shí)其方法是準(zhǔn)確的,可為監(jiān)利縣夏收作物的反演提供一套新的方法與手段。

關(guān)鍵詞:多次分類法;環(huán)境衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù);反演;油菜;小麥;光譜特征;空間分布

中圖分類號(hào): S127文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

文章編號(hào):1002-1302(2017)04-0163-03

小麥、油菜是湖北省監(jiān)利縣種植面積最大的2種夏收作物,從播種至收獲二者生長(zhǎng)期相仿。單期遙感影像由于受到“混合像元”和“同物異譜、異物同譜”的影響,難以保證農(nóng)作物遙感識(shí)別精度。多時(shí)相遙感影像能夠在一定程度上解決異物同譜的問題,準(zhǔn)確獲取農(nóng)作物的種植面積,但多期影像相對(duì)配準(zhǔn)造成的誤差積累會(huì)影響測(cè)量精度[1-6]。在遙感分析中由于湖北省監(jiān)利縣夏收作物主要是小麥與油菜,小麥、油菜與樹木大部分期間光譜特征相似(即異物同譜現(xiàn)象),很難區(qū)分開來(lái),所以成功區(qū)分小麥、油菜與樹木將是反演成功的關(guān)鍵。本研究運(yùn)用多次分類法來(lái)提取小麥、油菜的豐度分布圖,最終統(tǒng)計(jì)出湖北省監(jiān)利縣油菜、小麥種植面積,以期為區(qū)域夏收作物反演提供一套方法與手段。

1材料與方法

1.1研究區(qū)域的概況

本研究區(qū)域位于湖北省監(jiān)利縣(112°35′~113°19′E,29°26′~30°12′N(圖1),湖北省監(jiān)利縣有24個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)784個(gè)行政村。地勢(shì)平緩,河渠縱橫交織,河泊星羅棋布。監(jiān)利縣總面積約3 508 km2,其中耕地面積為12萬(wàn)hm2。該縣屬典型的平原地型,地面海拔高程在23.5~30.5 m,地表外圍南、西、北三面隆起,中間低下,呈撮箕形狀結(jié)構(gòu)。由于千百年來(lái),縣民挽堤束水、圍垸造田,形成堤埂縱橫,墩臺(tái)錯(cuò)落,縣內(nèi)大小民垸490多個(gè),狀如蜂窩。屬于典型的亞熱帶季風(fēng)氣候,光能充足、熱量豐富、無(wú)霜期長(zhǎng)。監(jiān)利縣太陽(yáng)年輻射總量為0.43~0.46 MJ/cm2,年日照時(shí)數(shù)1 800~2 000 h,年平均氣溫 15.9~16.6 ℃,年無(wú)霜期242~263 d,多數(shù)年份降水量為 1 100~1 300 mm。有足夠的氣候資源供農(nóng)作物生長(zhǎng)。[JP3]并且該地區(qū)的水熱同步與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)季一致的氣候條件,適宜多種農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育。作物主要以種植油菜、小麥、水稻、棉花為主。[JP]

1.2遙感數(shù)據(jù)的獲取以及預(yù)處理

HJ衛(wèi)星是中國(guó)第一個(gè)多星多載荷民用對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)。其中,HJ-1A光學(xué)衛(wèi)星搭載了2臺(tái)寬覆蓋多光譜(簡(jiǎn)稱CCD)相機(jī)和1臺(tái)超光譜成像儀(簡(jiǎn)稱HIS),HJ-1B光學(xué)衛(wèi)星搭載了2臺(tái)寬覆蓋多光譜相機(jī)和1臺(tái)紅外(簡(jiǎn)稱IRS)相機(jī),其中CCD影像數(shù)據(jù)空間分辨率達(dá)30 m,且HJ-1A和 HJ-1B這2顆衛(wèi)星結(jié)合的重訪周期為2 d,幅寬大,監(jiān)測(cè)范圍廣,是日常監(jiān)測(cè)較好的數(shù)據(jù)源[7-8]。

由于夏收作物的分析需要進(jìn)行NDVI指數(shù)計(jì)算,筆者選取了HJ-1A/B衛(wèi)星的CCD影像數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。從中國(guó)資源衛(wèi)星中心的網(wǎng)站(http://www.cresda.com/cn/profile.html)上下載監(jiān)利上空無(wú)云的HJ衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù),選擇7景作為分析數(shù)據(jù),日期具體分別為1月1日、3月4日、3月6日、4月15日、4月26日、5月13日、6月13日。下載的數(shù)據(jù)級(jí)別為二級(jí)。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理[9],即輻射定標(biāo)、大氣校正、研究區(qū)選擇與裁剪、幾何校正等。經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正后,將每景數(shù)據(jù)進(jìn)行NDVI指數(shù)計(jì)算,并將所有 NDVI 指數(shù)文件采用layer stacking合并成1個(gè)文件,形成 NDVI 指數(shù)生長(zhǎng)季多光譜文件。

2結(jié)果與分析

2.1二次分類過(guò)程

本研究采用二次分類法來(lái)區(qū)分樹木和夏收作物(油菜、小麥)。由于湖北省監(jiān)利縣3—4月油菜、小麥長(zhǎng)勢(shì)很好,相

對(duì)葉面系數(shù)較大,NDVI指數(shù)相也很高,但進(jìn)入5月后,油菜、小麥開始進(jìn)入生殖生長(zhǎng)階段,葉綠素逐漸降低,葉色也開始由綠變黃,NDVI指數(shù)變小,在這段時(shí)間只有油菜、小麥這2種作物具有這樣的物候特征,樹木等植被沒有相應(yīng)的規(guī)律,具體操作時(shí)將3月4日、3月6日、4月15日、4月26日NDVI指數(shù)大于0.4,5月13日、6月13日NDVI指數(shù)小于0.2的定為油菜、小麥區(qū),最后得出該研究油菜、小麥混合區(qū)域(圖2)。

3—4月期間,由于油菜開花,呈黃色,而小麥仍然呈綠色,這2種農(nóng)作物光譜特征差異較大,將3月6日、4月15日CCD數(shù)據(jù)相加并平均,通過(guò)GCP田間調(diào)查指定調(diào)查點(diǎn)的信息,運(yùn)行監(jiān)督分類的最小距離法,很容易區(qū)分2種作物,最終得到該區(qū)域的小麥、油菜的空間分布(圖3)。

2.2分類結(jié)果比較[HT]

本研究采用資源三號(hào)衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)反演的結(jié)果認(rèn)定為準(zhǔn)確值,資源三號(hào)衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)(空間分辨率為5.8 m),相對(duì)于HJ衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)30 m的空間分辨率來(lái)講,認(rèn)為是真實(shí)地面的反映,也很容易區(qū)分,將資源三號(hào)衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)與環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù)重合的地方進(jìn)行比較(圖4),將結(jié)果代入ENVI軟件的結(jié)果認(rèn)證,Kappa系數(shù)為0.94,和1比較接近,說(shuō)明結(jié)果還是很準(zhǔn)確的。因此,使用多次分類法來(lái)反演夏收作物面積的方法是可行的。

結(jié)果表明,湖北省監(jiān)利縣夏收作物小麥、油菜種植面積達(dá)11.78萬(wàn)hm2。其中,油菜種植面積高于小麥種植面積,油菜種植面積達(dá)10.38萬(wàn)hm2,湖北省監(jiān)利縣小麥種植面積主要分布在新溝3 806.7 hm2、程集1 686.7 hm2、江城1 506.7 hm2等鄉(xiāng)鎮(zhèn);油菜種植面積主要分布在江城15 260 hm2,汴河 7 486.7 hm2,分鹽7 300 hm2,毛市7 046.7 hm2,分類反演結(jié)果可為區(qū)域夏收作物種植監(jiān)測(cè)和估產(chǎn)提供相關(guān)數(shù)據(jù)。

3結(jié)論

盡管湖北省監(jiān)利縣夏收作物異物同譜現(xiàn)象很嚴(yán)重,但有些特別時(shí)段部分作物會(huì)有差異,不可以直接采用監(jiān)督分類進(jìn)行處理,只有根據(jù)其物候特征,在夏收作物某個(gè)時(shí)段光譜特征差異大時(shí)逐步區(qū)分,即運(yùn)用多次分類的方法才能準(zhǔn)確反演,通過(guò)驗(yàn)證,采用多層分類法反演異物同譜地區(qū)的農(nóng)作物空間分布還是很準(zhǔn)確的,為區(qū)域夏收作物種植面積反演提供了有效思路和方法。

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