基于植被指數和最優物候期的玉米產量預測研究

馬冠南+丁春雨

摘 要：本文以長春市為研究區，利用高分一號影像進行玉米種植面積提取，并以此對2006—2014年MODIS-EVI產品進行掩膜，計算長春各縣市玉米不同物候期的EVI平均值，建立EVI與統計單產之間的關系模型，通過模型擬合的優劣程度篩選出各縣市玉米的最優估產模型，利用最優模型開展2015年長春市玉米產量的預測工作。結果表明，基于最優估產模型的長春各縣市2015年玉米單產預測的相對誤差為-0.14%～16.88%，總體誤差為1.61%，均方根誤差為191.58kg/hm2，實現了區域尺度下對作物產量的高精度預測。

關鍵詞：玉米；遙感；產量預測；物候期；植被指數

中圖分類號：S513 文獻標識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20170532006

吉林省作為糧食大省，是國家重要的商品糧生產基地，擁有完備的糧食生產體系，在國家糧食供給中占有舉足輕重的地位。吉林玉米帶作為世界三大黃金玉米帶之一，戰略意義重大，多年來為平衡國家糧食供求、保障國家糧食安全、穩定糧食市場方面做出過巨大貢獻。因此，保護玉米的種植面積和穩定生產是確保糧食安全的戰略之一，準確地預測玉米產量對于政府等有關部門制定科學合理的農業政策具有積極意義[1，2]。

傳統的農作物估產方法主要有統計調查方法、農業氣象預報方法等，但是這些方法成本高、工作量大、速度慢，難以實現區域產量的高效高精度預測。隨著遙感技術的不斷發展，利用快速、宏觀獲取地面信息的遙感技術已成為大尺度下的農作物長勢監測和產量預測等農業研究的重要手段。MODIS數據具有適中的空間分辨率和較高的時間分辨率，在近紅外波段和紅光波段均較窄，使其近紅外波段的水汽吸收區被剔除，而紅光波段對葉綠素具有高敏感度，通過波段組合計算得出的植被指數能夠有效地反映植被的生長狀況，因而被廣泛應用到作物長勢和產量信息的監測業務中[3]。本研究擬利用MODIS增強型植被指數（EVI）與統計產量建立最優估產模型，開展2015年度長春市玉米單產遙感估測研究。

1 研究區概況

長春市地處東北平原腹地松遼平原，是東北地區的天然地理中心，位于N4305'～4515'、E12418'～12705'，如圖1所示，屬北溫帶大陸性季風氣候區，年平均氣溫4.8℃，年平均降水量522～615mm，具有四季分明，雨熱同季，干濕適中的氣候特征。長春市位于世界著名的黃金玉米帶上，玉米是該地區的主要糧食作物之一，2015年播種面積為2102148hm2，占全市總播種面積的78.8%。玉米的播種期一般在4月中旬—5月上旬，苗期在5月中旬—6月上旬，拔節期在6月中旬—7月上旬，大喇叭口期在7月中旬—7月下旬，抽雄灌漿期在8月上旬—9月上旬，成熟期在9月中旬—10月中旬。

2 數據來源及處理

2.1 遙感數據

本研究使用的遙感數據為250m空間分辨率16d合成的MODIS-EVI產品數據，時間覆蓋范圍為2006—2015年4月中旬—10月中旬，數據獲取地址為https：//ladsweb.nascom.nasa.gov/data。數據經下載后，利用MODIS重投影工具（MRT）對EVI產品數據進行影像拼接、投影轉換和重采樣，統一采用Albers投影。文中使用的玉米種植結構提取數據為利用高分一號16m分辨率遙感影像經過輻射定標、大氣校正、正射校正、幾何校正、勻色鑲嵌等處理，基于玉米識別的關鍵時間點，實現時空尺度的信息提取過程，提取結果如圖1所示。

2.2 玉米產量數據

本文使用的2006—2015年長春各縣市玉米總播種面積和產量數據均來自于吉林省統計局發布的各年度統計年鑒，數據經整理并計算得出各縣市玉米的單產數據，用于構建不同物候期MODIS-EVI與單產統計數據的估產模型以及產量預測精度的驗證工作。

3 研究方法與結果分析

3.1 玉米估產模型的建立

以玉米種植結構提取數據作為掩膜，統計2006—2014年長春各縣市玉米不同物候期的MODIS-EVI平均值，通過對各縣市EVI與統計單產進行線性擬合，構建玉米遙感估產模型，其線性模型計算公式如下：

Yt，i=a×EVIt，i+b

式中，Yt，i為第t個物候期第i個縣市的玉米預測單產，EVIt，i為第t個物候期第i個縣市的MODIS-EVI平均值，a、b為線性方程回歸系數。

通過計算得出各縣市不同物候期的玉米遙感估產模型，將決定系數R2作為判定各個估產模型擬合的優劣程度。本文以長春6個縣市為區域單元，通過建立玉米不同階段物候期（苗期、拔節期、大喇叭口期、抽雄灌漿期、成熟期）的EVI與單產之間的線性關系，將R2最大的關系模型作為最優物候期的玉米估產模型[4]，結果如表1所示。

3.2 產量預測結果分析

基于2006—2014年長春各縣市MODIS-EVI平均值與統計單產構建并篩選得到的最優物候期的玉米估產模型，開展2015年長春地區玉米單產預測及驗證工作。利用2015年MODIS-EVI遙感數據，通過統計長春各縣市域尺度下的EVI平均值，將其代入到對應的最優估產模型中，得到2015年度各縣市的預測單產，最后利用統計局提供的單產統計數據對預測結果進行驗證，結果如表2所示。

從上表可以看出，長春各縣市2015年玉米單產預測的相對誤差為-0.14%～16.88%，總體誤差為1.61%，通過計算得到均方根誤差為191.58kg/hm2。由此可見，利用多年時序遙感植被指數構建的最優估產模型在縣市域尺度下進行高精度的作物單產估測是可行的。

4 結論與討論

本文通過計算多年MODIS-EVI數據在玉米不同物候期階段的平均值，與對應年份的統計單產之間構建最優估產模型，利用該方法對長春地區玉米單產進行預測，總體誤差在2%以內，實現了縣域尺度下的高精度產量預測。本文采用高分一號影像作為種植結構提取數據保證了作物面積識別的準確性，而每年的作物種植結構是在不斷變化的，簡單的利用單一作物種植結構信息勢必會影響最終估產的精度，今后的研究將引入變化的作物種植結構信息以減少面積提取誤差。現有的MODIS數據雖然具有較高的時間分辨率，但是空間分辨率對于地塊尺度來說還很粗糙，隨著我國高分辨率遙感衛星的不斷發展，未來利用更高時空分辨率的遙感數據進行大尺度下的作物長勢監測和產量預測將更加便利。

參考文獻

[1]郝瑞彬. 吉林省糧食單產時序變化及其因素分解[J]. 資源開發與市場， 2015， 31（10）： 1200-1203.

[2]畢紅杰， 王增輝. 吉林省糧食增產潛力影響因素的模型分析[J]. 中國農學通報， 2010， 26（16）： 398-402.

[3]王長耀， 林文鵬. 基于MODIS EVI的冬小麥產量遙感預測研究[J]. 農業工程學報， 2005， 21（10）： 90-94.

[4]任建強， 陳仲新， 周清波，等. MODIS植被指數的美國玉米單產遙感估測[J]. 遙感學報， 2015， 19（4）： 568-577.