高分六號衛星紅邊波段及紅邊植被指數對水稻分類精度的影響

劉道芳， 王景山， 李勝陽

（1.黃河水利委員會信息中心，鄭州 450004； 2.寧夏回族自治區水利廳，銀川 750001）

黃河流域節水的重點是農業，農田灌溉引水量占流域用水的比重較大. 據《黃河水資源公報》，2019年黃河流域農田灌溉取水量304.06 億m3［1］，占地表水取水量的68.8%. 寧蒙兩區農田灌溉取用黃河水122.93 億m3，占流域農田灌溉取用地表水總量的40.4%. 水稻作為一種高耗水的作物，其種植面積直接影響到灌區的耗水總量. 快速調查灌區水稻種植面積，對于支撐黃河流域深度節水控水、控制農業耗水具有重要意義.

遙感技術具有客觀性、宏觀性和及時性特點，在農作物種植面積調查中發揮的作用越來越大. 與實地調查數據結合后，遙感技術農作物面積調查的精度越來越高，逐步成為農作物面積快速獲取的主要方式［2-6］.目前提高農作物監測的精度方法主要為多時相監測方法［7-11］和敏感波段監測方法［12-13］. 多時相監測方法是通過作物生長關鍵期的多期影像獲取多時相信息提高分類精度，敏感波段監測方法是通過傳感器增加對作物敏感的波段信息來提升地類的區分度. 傳統遙感衛星的可見光數據一般分為藍（450～520 nm）、綠（520～590 nm）、紅（630～690 nm）和近紅外（770～890 nm）等波段. 研究發現，在波段范圍為690～730 nm的紅邊區域，植被的反射率會發生明顯變化，且受周圍環境的影響較小，可以提升作物遙感監測的精度，是作物遙感監測的理論基礎［14-16］.

快速準確地監測水稻種植面積信息，對于農業生產、節水控水等具有重要意義［17］. 水稻面……