2020年盤錦水稻面積及長勢高分遙感監測評估

王 婷，王 瑩，周 斌，李雨鴻，劉東明，李 晶，王 鵬

（1.遼寧省生態氣象和衛星遙感中心，遼寧沈陽110166；2.遼寧省氣象服務中心，遼寧沈陽110166）

盤錦市地處遼河三角洲中心地帶，是全國重要的商品糧食生產基地。境內地勢平坦，多水無山，有適宜的溫度條件和較長的生長期供水稻生長發育和籽粒成熟。盤錦年平均氣溫8.4℃，年平均降水量623.2 mm，年平均日照時數2 768.5 h，溫室條件適宜、熱量充足、生長期較長，具有充足的河水灌溉，土壤略偏堿性，這樣得天獨厚的條件使得盤錦的水稻成為享譽全國的優質產品。盤錦水稻生產現代化水平逐年提高，種植技術取得了長足發展。

20世紀70年代遙感技術發展以來，遙感技術就被用來進行土地利用類型監測、農作物長勢監測、種植面積監測及產量預測等方面[1-5]。我國在作物長勢遙感監測方面已取得了一定的進展，并建立了多個業務化運行的作物長勢遙感監測系統[6-9]，且將遙感數據與作物生長模型進行同化廣泛運用于農作物長勢監測中[10-11]。高分系列衛星的發射在國土資源調查、災害評估、環境監測等領域發揮了重大的經濟和社會價值[12-15]，尤其在農業領域對國家糧食安全、生態環境保護、農業可持續發展具有重大意義。

基于高分衛星空間分辨率高、重訪周期高、寬覆蓋等優點，本文應用分辨率2 m的GF-6衛星遙感數據，采用面向對象結合目視解譯方法進行2020年水稻種植面積提取，并利用GF-1 WFV遙感數據對盤錦水稻長勢進行多時相動態遙感監測，客觀地評估水稻種植與長勢，以期為水稻生產和管理決策提供科學依據。

1 數據來源及評價方法

1.1 數據來源

水稻面積監測選取2020年覆蓋盤錦地區的3景高分六號衛星2 m分辨率全色/8 m分辨率多光譜相機（PMS）影像；選取2020年覆蓋盤錦地區的3景高分一號衛星16 m分辨率多光譜相機（WFV）影像用于盤錦水稻長勢動態監測，并選取2019年同期3景高分一號WFV影像用于水稻長勢對比監測（表1）。

1.2 高分數據預處理

應用遙感圖像處理軟件ENVI（The Environment for Visualizing Images）對影像進行預處理，主要包括輻射定標、大氣校正、正射校正、影像融合、拼接，之后用相同坐標系的矢量區域數據裁剪出盤錦市正射影像圖（Digital OrthophotoMap,縮寫DOM）（圖1）。

1.3 面積精度評價方法

將水稻遙感提取結果保存為矢量文件，在ArcGIS中使用幾何計算功能計算水稻面積。對比實測水稻面積，進行面積一致性檢驗：式中：S1為水稻實際種植面積；S2為水稻遙感監測面積。

1.4 植被長勢監測方法

基于歸一化植被指數（NDVI）實現對作物長勢監測：

式中：Bnir為近紅外波段反射率；Bred為紅光波段反射率。NDVI值越大，表示植被長勢越好。

表1 遙感影像參數

2 水稻種植面積遙感監測評估

2.1 種植區提取

基于易康（eCognition）平臺，應用面向對象分析方法進行水稻種植面積提取。應用ArcGIS軟件，根據前期實地考察經驗，結合目視解譯進行提取后處理，得到2020年盤錦水稻種植區（圖2），圖中可見盤錦水稻種植主要分布在大洼區，盤山縣北部和興隆臺區西部，其中大洼區水稻面積最大。

2.2 面積監測結果

基于ArcGIS軟件，實現水稻種植面積遙感監測。經過統計，得到2020年盤錦水稻種植面積為11.256萬hm2，其中：大洼縣水稻種植面積最大，為6.030萬hm2，占盤錦水稻種植面積的53.57%；盤山縣水稻種植面積為4.584萬hm2，占盤錦水稻種植面積的40.72%；興隆臺區水稻種植面積為0.604萬hm2，占盤錦水稻種植面積的5.37%；雙臺子區水稻種植面積為0.038萬hm2，占盤錦水稻種植面積的0.34%（表2）。

根據統計資料顯示，盤錦市2020年水稻種植面積為10.656萬hm2，計算得到誤差為5.32%。

表2 2020年盤錦市各區/縣水稻面積統計

3 植被長勢遙感監測結果

3.1 2020年植被長勢動態監測

選取2020年生長季覆蓋盤錦市的3景GF-1衛星WFV影像，結合水稻種植監測結果，通過計算獲得多時相NDVI值，獲得2020年盤錦水稻長勢監測圖（圖3）。

2020年6月11日，盤錦水稻大部分地區NDVI＜0.3，6月水稻處于返青期，植被指數較低（圖3-a）；2020年6月28日，盤錦水稻大部分地區NDVI處于0.5～0.7，水稻長勢東部地區好于西部地區，此時水稻處于分蘗拔節期，植被覆蓋度增加，植被指數較高（圖3-b）；2020年9月18日，盤錦水稻大部分地區NDVI＞0.6，水稻處于乳熟至成熟期，水稻長勢較好，植被指數達到高峰期（圖3-c）。

3.2 2020與2019年水稻長勢對比分析

為對比2020和2019年同期水稻長勢情況，分別選取與2020年水稻生長季（6月、7月、9月）相近的高分影像，計算獲取2019年水稻長勢監測圖，并對比分析同期NDVI指數差值（圖4），結果顯示：2019年6月4日，盤錦水稻大部分地區NDVI＜0.2（圖4-a），與2020年同期相比，88%的地區水稻長勢偏差（圖4-b）；2019年7月3日，盤錦大部分地區NDVI＞0.6（圖4-c），水稻長勢呈現東部好于西部地區，81%的地區水稻長勢好于2020年同期（圖4-d）；2019年9月23日，水稻已基本成熟，NDVI值大部分分布在0.4～0.6（圖4-e），與2020年同期相比水稻長勢略差（圖4-f）。

4 結論

高分遙感影像具有分辨率高、地物形狀及紋理清晰等特征。應用高分影像可以高精度、寬范圍地監測水稻種植面積和長勢，實現水稻信息的快速獲取，為農業生產部門提供客觀、及時、準確的農情遙感監測信息。本文以高分衛星遙感影像為數據源，對盤錦市水稻面積進行提取，并對水稻長勢進行監測評價，結果表明：1）基于分辨率2 m的高分六號衛星遙感數據，2020年盤錦水稻遙感監測面積為11.256萬hm2，面積監測精度為94.68%。2）盤錦水稻主要分布在大洼區、盤山縣北部和興隆臺區西部，其中大洼區水稻面積最大，為6.030萬hm2，占盤錦水稻種植面積的53.57%。3）對盤錦水稻長勢進行多時相動態遙感監測，6月份水稻處于返青期，植被指數較低；6月底至7月初，水稻處于分蘗拔節期，大部分地區NDVI為0.5～0.7，水稻長勢東部地區好于西部地區；9月份水稻處于乳熟至成熟期，水稻長勢較好，植被指數達到高峰期。2020年盤錦水稻長勢較好。4）對比2020和2019年同期水稻長勢情況，前期2020年水稻長勢優于2019年；7月份降水偏少，生長旺盛期由于長期供水不足，致盤錦水稻81%的地區NDVI值比2019年偏低；8月份以后，隨著降水逐漸增多，彌補了前期水分不足的影響，水稻長勢明顯好轉。