湖北省油菜種植面積的遙感監測方法探討

唐文瀾，王曉燕，汪權方，陳志杰

(1.湖北大學資源環境學院，湖北武漢 430062；2.華中師范大學城市與環境科學學院，湖北武漢 430079)

湖北是一個農業大省，素有“千湖之省”“魚米之鄉”等美譽。湖北省歷來是我國重要的糧棉油生產基地和我國糧食安全的保障基地，其農業生產在全國具有舉足輕重的地位，尤其是油菜的種植面積、總產量和優質率多年居全國第一。但湖北省地表分異度高、地貌類型多樣、河網稠密、湖泊眾多、旱澇災害頻發，從而導致湖北省油菜生產的年際變化較大，因此及時進行油菜播種面積和產量的預測預報是每年各級政府部門迫切需要掌握的農業基本信息。目前，農業信息來源渠道主要是各級政府部門的逐級上報方式，由于存在各種不同利益的博弈，數據的準確性一直是一個大問題。遙感監測技術是一種獲取田間農情信息的重要技術手段，具有成本低、速度快和精度高的特點。目前我國農作物遙感監測工作主要集中在水稻、小麥等方面[1-9]，油菜播種面積的遙感監測工作研究成果相對較少[1-9]，也需要開展適宜于湖北省油菜種植面積遙感監測的技術方法，包括最佳時相、最佳數據源和影像解譯方法等。鑒于此，筆者研究了適宜于湖北省油菜種植面積的遙感監測的最佳時相、最佳數據源、影像解譯方法等。

1 主要遙感數據源

研究中選用了ALOS、SPOT和TM共3種影像數據，分別為ALOS(時相是20090131、20090421、20090503)、SPOT(時相是20081112、20090131)和TM(時相是20081224、20090314、20090415)，這3種衛星影像數據都具有較高的空間分辨率和良好的性價比。

2 油菜面積遙感監測最佳時相

最佳時相遙感圖像的選擇是作物面積遙感監測的關鍵環節之一。在選擇最佳時相時要求遙感圖像具有足夠高的空間分辨率，同時還能夠反映地理現象呈節律性變化中最具有本質特性的特征信息，探測目標與環境信息差異最大，即油菜與其他作物的光譜特征差異最大。

湖北省油菜種植期是每年9月—次年5月，歷經播種期、發芽期、苗期、蕾薹期、開花期和角果發育成熟期等幾個階段。圖1是在油菜各生長階段所拍攝的序列遙感影像及有關光譜特征曲線圖。

從圖1可以看出，在各影像的紅、綠、藍3波段上，絕大部分油菜區像元反射率都大于包括小麥、森林等在內的其他植被，特別是在油菜開花期(3月中下旬—4月上旬)，3波段上的差異最明顯，其主要原因是油菜開花期，3個波段上的吸收率要低于“純綠色”。從色彩/色調上看，SPOT4-20081112和ALOS-20090503影像上油菜與其他植被差異最明顯，其次是TM-20090314和ALOS-20090421，在影像上的表現特征上，油菜與建筑物、水體等無植被區，無論是色彩/色調，還是光譜特征及NDVI指數等方面都具有顯著可分性。油菜與非植被區具有不同的波段規律，表現為油菜band 4>band 3，而非植被區band 4

綜上所述，在湖北境內油菜面積遙感監測的最佳識別時相大致位于3月中旬—4月中旬，即油菜的開花期。

圖1 局部地區作物/植被等在衛星影像上的表現特征Fig.1 The characteristics of different vegetations in the remote images

3 油菜面積遙感監測信息提取方法

3.1基于單時相影像自動分類的油菜面積信息提取由于ALOS和SPOT影像分辨率較高，直接對2類影像結合地物解譯標志進行監督分類，然后參考地形、土地利用以及野外樣方調查等方面資料，對初始解譯結果進行修正，最后按照最小上圖圖斑為“4×4”個像元(狹長地物的短邊寬最小為2個像元、長度大于8個像元)的原則，對修正后的解譯結果進行了小圖斑去除。統計油菜分類面積，發現利用小圖斑去除分析后所得到的油菜面積要明顯少于未做小圖斑去除處理的結果(表1)。

圖2 基于ALOS影像自動分類的油菜面積信息提取效果Fig.2 The results of extracting rape’s area based on automatic classification at ALOS images

首先對成像于油菜開花期的TM12339-20090314和TM12239-20090408影像進行NDVI指數分析，結果顯示在這2景影像上，位于江漢平原和鄂東長江沿岸平原區集中成片分布的油菜區像元NDVI值分別大于0.200和0.333，而在武漢、咸寧兩地小片分布的油菜區，大多數像元的NDVI值并不符合上述規律。因此，對這2景影像先利用行政邊界將武漢和咸寧境內的部分裁剪下來，并進行單獨的監督分類；對于其他地區，則先利用上述NDVI閾值將可能有油菜分布的區域提取出來，然后再進行監督分類(圖3)。

注：A.提取前(TM432合成后的原始影像)；B.提取后(綠色部分，其底層為TM432合成影像)Note：A.Before extraction(raw image after TM432 synthesis)；B.After extraction(green part，the bottom layer was TM432 composite image)圖3 基于TM影像自動分類的油菜面積信息提取效果Fig.3 The results of extracting rape’s area based on automatic classification at TM images

3.2基于NDVI雙時差值的油菜面積信息提取基于NDVI雙時差值的油菜面積信息提取的主要思路為：對具有同一傳感器的多時相影像，采用“先剔除非植被類地物，然后進行雙時NDVI差值分析，最后采用計算機自動分類或多光譜閾值分割”的方法來提取油菜面積。多光譜閾值分割法是指利用同一幅影像上不同地物的光譜特征差異對影像進行密度分割，最終提取目標地物。

3.2.1基于雙時ALOS/NDVI差值的油菜信息提取。ALOS-20090131和ALOS-20090503的2幅影像上相同地物的NDVI指數變化為：大多數油菜區像元NDVI值表現為1月份大于5月份，而森林以及水生植物則表現出相反的規律。據此，可以將1月份的NDVI值減去5月份，從而得到1幅雙時NDVI差值影像，然后按照“雙時NDVI差值大于0以及ALOS-20090131影像上NDVI也大于0”或“雙時NDVI差值大于0以及ALOS-20090131和ALOS-20090503影像上NDVI也都大于0”的原則對上述2幅影像進行裁剪。

經過上述處理，可以將這2幅ALOS影像上水體、道路/建筑物、空閑的耕地等非植被區以及森林、水生植物、部分非油菜類作物等剔除，余下的影像再根據地物光譜特征和色彩/色調差異進行計算機自動分類或多光譜閾值分割(圖4)。

3.2.2基于雙時SPOT/NDVI差值的油菜信息提取。首先，將SPOT2-20090130與 SPOT4-20081112的NDVI相減，從而得到1幅雙時SPOT/NDVI差值影像。依據任一時期的SPOT/NDVI均應大于0原則，分別將SPOT4-20081112和SPOT4-20081112影像上的水體、道路/建筑物、空閑的耕地等非植被區剔除，余下的部分按照“雙時SPOT/NDVI差值大于0或者同一像元在2幅影像上的NDVI都大于0.2 ”的原則再次進行裁減，此時SPOT2-20090130和SPOT4-20081112影像上主要包含油菜和少量的其他作物/植被信息。

對經過上述裁減處理后的SPOT2-20090130和SPOT4-20081112影像，分別根據地物的光譜特征曲線進行密度分割和油菜信息的提取(圖5)。

注：A.ALOS-200901031;B.ALOS-20090503Note：A.ALOS-200901031；B.ALOS-20090503 圖4 基于雙時ALOS/NDVI差值的油菜信息提取效果(綠色部分)Fig.4 The extracting results of rape area based on ALOS/NDVI difference

圖5 基于雙時SPOT/NDVI差值的油菜面積信息提取效果Fig.5 The extracting results of rape area based on SPOT/NDVI difference

3.2.3基于雙時TM/NDVI差值的油菜信息提取。具體處理方法如下：同時提取TM12339-20090314和TM12339-20081224這2景影像中的NDVI都大于0.2，并且NDVI差值(3月14日的NDVI減去12月24日)大于0的區域，將處理結果對TM12339-20090314影像進行掩膜，然后對掩膜后的影像分別進行監督分類或光譜閾值分割(圖6)。

注：A.TM12339-20090314；B.TM12339-20081224 Note：A.TM12339-20090314；B.TM12339-20081224 圖6 基于雙時TM/NDVI差值法的油菜面積信息提取效果(綠色部分)Fig.6 The extracting results of rape area based on TM/NDVI difference

4 結論

該研究通過對多數據源、多時相的遙感影像的湖北省油菜種植面積解譯試驗，采用了多種解譯方法，并對各方法解譯精度進行了分析，得出了以下結論：

(1)考慮到湖北省農作物的物候期，通過對農作物光譜特征分析，湖北省油菜面積遙感監測的最佳識別時相大致位于3月中旬—4月中旬，即油菜的開花期。

(2)提出了基于NDVI雙時差值的油菜面積信息提取的有效方法。對具有同一傳感器的多時相影像，采用“先剔除非植被類地物，然后進行雙時NDVI差值分析，最后采用計算機自動分類或多光譜閾值分割”的方法來提取油菜面積。

(3)兼顧經濟上可行性和精度要求，建議湖北省油菜面積遙感監測技術方案為：對于油菜連片分布的平原地區(如位于江漢平原的仙桃、天門、潛江、洪湖、漢川以及位于鄂東沿江一帶的武穴和黃梅等地)采用雙時TM影像，其中至少有1景影像必須成像于油菜開花期(3月中旬—4月中旬)；對于油菜非成片分布的低山丘陵地區(咸寧等)采用10m-ALOS影像。