基于哨兵2號多光譜影像的水稻倒伏識別與分類

任志鵬，高 睿，王大慶

（1.黑龍江省農墾科學院，哈爾濱 150000；2.東北農業大學電氣與信息學院，哈爾濱 150000；3.黑龍江省農墾管理干部學院，哈爾濱 150000；4.海口經濟學院，海口 571127）

0 引 言

水稻作為我國的主要糧食作物之一，其產量和品質的穩定常常受到倒伏災害的影響[1]。水稻倒伏主要發生在大風、暴雨等惡劣氣象天氣之后，倒伏程度與氣象災害嚴重程度、土壤結構、灌溉方式等息息相關[2,3]，同時也取決于水稻自身品種、株高、種植密度等因素[4]。水稻倒伏類型主要分為兩種，一是根部倒伏，即水稻根部與土壤連接處的錨固作用被破壞，出現連根拔出的倒伏；二是莖稈倒伏，即水稻莖稈在自重或外力作用下發生彎曲甚至折斷的倒伏。水稻倒伏后，冠層在空間上的有序結構被破壞，光合作用效率大大降低；加之莖稈的彎曲折斷阻礙了作物內部養分的傳輸路徑甚至形成外露傷口，影響水稻的正常生長發育過程，導致水稻產量下降和品質劣化[5]。相關調查及試驗發現[6,7]大田水稻倒伏后產量減少一般在5%～20%，嚴重倒伏情況下，水稻減產達35%以上。因此，加強對水稻倒伏面積及位置的監測識別，并對倒伏嚴重程度進行分類，對于估計水稻倒伏損失，及時采取相關挽救和補償措施意義重大。

農田遙感技術可廣泛應用于作物分類、面積測算、長勢評估等工作[8]，李彥等[9]基于TM 遙感影像成功在河套灌區識別了玉米、小麥和葵花的作物分布及種植面積；周敏姑[10]等使用無人機遙感影像計算植被指數，成功建立了冬小麥葉綠素含量的回歸模型。……