基于Sentinel-2遙感影像的作物信息提取與需水量分析研究

錢 鑫，李培顯，2，謝宏全，郜薇薇，王 楊，劉付程

（1.江蘇海洋大學海洋技術(shù)與測繪學院，江蘇連云港 222005；2.山東金田測繪地理信息有限公司，濟南 250000）

0 引 言

作物種植結(jié)構(gòu)信息是農(nóng)業(yè)灌溉用水預測、農(nóng)業(yè)產(chǎn)量估算、農(nóng)業(yè)補貼定損和區(qū)域水資源分配的重要參考指標。自從18 世紀開始，英美等國采用田測法與筒測法等原始方法進行預測農(nóng)作物需水的研究。隨后世界各國開始進行小面積農(nóng)業(yè)試驗田的需水量研究[1]，當時認定太陽輻射是影響蒸發(fā)的主要因子。1948年P(guān)enman 基于太陽輻射因子對裸土水面牧草等提出了其蒸發(fā)估算公式[2]，1963年Monieith 將地表阻力作為影響因子，提出了Penman-Monteith(P-M)公式[3]。1970年M.E.Jensen通過觀測對比實際蒸發(fā)蒸騰量與潛在蒸發(fā)蒸騰量之間聯(lián)系，提出了土壤水分修正系數(shù)[4]。1972年P(guān)riestley 和Talylor 首先提出了蒸散發(fā)在濕潤氣候條件下的估算公式[5]。自20世紀后期以來，隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展與更新?lián)Q代，GIS、遙感等現(xiàn)代地理技術(shù)進入農(nóng)業(yè)測量領域，大大推動了作物需水量研究的進程[6-9]。Kumar 利用Penman-Monteith 公式以及印度比哈爾邦Sabour 區(qū)和Patna 區(qū)的水稻、玉米、小麥、綠豆的作物系數(shù)估算了各作物在兩區(qū)的需水量，并根據(jù)作物在生育期的有效降雨量估算了不同作物的灌溉用水量[10]。王景雷等將主成分分析（PCA）及地理加權(quán)回歸（GWR）方法結(jié)合一起對華北地區(qū)的冬小麥作物需水量空間分布進行了估算，結(jié)果表明該方法可以分析出不同位置不同影響因子對農(nóng)作物需水量的影響[11]。李志新等基于GA-Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡模型在對逐日參考作物需水量預測時有良好的精度性能及穩(wěn)定性，而且隨機選取進行測試后，其相對誤差絕對值均值為7.24%[12]?！?br>