王猛++姚慧敏++隋學(xué)艷++王勇

摘 要：

基于遙感技術(shù)及時(shí)獲取小麥倒伏信息，對(duì)于農(nóng)業(yè)部門(mén)指導(dǎo)小麥倒伏后的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、災(zāi)害評(píng)估等具有重要意義。在魯西、魯西南地區(qū)小麥倒伏樣方調(diào)查的基礎(chǔ)上，選用小麥倒伏前后兩期環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)小衛(wèi)星數(shù)據(jù)，探討了利用遙感影像監(jiān)測(cè)小麥倒伏的基本理論和方法。首先，根據(jù)小麥灌漿期不同組分的光譜特性，解釋了倒伏小麥光譜變化的原因；其次，分析了倒伏小麥在可見(jiàn)光和近紅外波段的光譜反射特點(diǎn)，尋找小麥倒伏遙感監(jiān)測(cè)的敏感波段；最后，利用敏感波段建立植被指數(shù)，討論了小麥倒伏發(fā)生程度的遙感監(jiān)測(cè)問(wèn)題。

關(guān)鍵詞： 小麥；倒?fàn)?；光譜特征；樣方調(diào)查；遙感監(jiān)測(cè)；歸一化植被指數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)： S127+S512.105.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)號(hào)：A 文章編號(hào)： 1001 - 4942（2014）08 - 0019 - 04

Research on Remote Sensing Monitor of

Wheat Lodging Based on Ground Samples

Wang Meng， Yao Huimin， Sui Xueyan， Wang Yong*

（Shandong Institute of Agriculture Sustainable Development， Jinan 250100， China）

Abstract Getting wheat lodging information immediately under the help of remote sensing is very important for agricultural department to guide produce and assess disaster after wheat lodging. On the basis of wheat lodging sample surveys in west and southwest Shandong Province， this research selected two images from the environment and disaster monitoring satellite before and after the wheat lodging， and discussed the basic theory and methods for remote sensing monitor of wheat lodging. Firstly， the cause of spectral changing of lodged wheat was explained based on the spectral characteristics of different components of wheat at filling stage； Secondly， the spectrum reflection characteristics in visible and near infrared bands of lodging wheat were analyzed to look for the sensitive bands； Finally， the vegetation index was set up with the sensitive bands， and the remote sensing monitoring of wheat lodging level was discussed.

Key words Wheat； Lodging； Spectral feature； Sample survey； Remote sensing monitoring； Normalized vegetation index

小麥?zhǔn)俏覈?guó)主要農(nóng)作物之一，其歷年種植面積分別占總耕地面積的22%～30%、糧食作物總面積的22%～27%，主要分布在河南、河北、山東、山西、陜西、江蘇、四川、安徽等省份[1]。小麥在生長(zhǎng)過(guò)程中經(jīng)常受到倒伏的威脅。小麥倒伏一般發(fā)生在抽穗期至成熟期。倒伏后，小麥植株水分、養(yǎng)分的運(yùn)轉(zhuǎn)以及光合作用都會(huì)降低，還會(huì)誘發(fā)各種病蟲(chóng)害。小麥倒伏災(zāi)害一般會(huì)帶來(lái)20%～30%的減產(chǎn)，倒伏越早，減產(chǎn)越多。小麥倒伏的原因比較復(fù)雜，植株偏高、莖稈偏細(xì)且韌性差、品種抗倒伏性能低是內(nèi)因；播種量過(guò)大、肥料過(guò)多造成小麥長(zhǎng)勢(shì)過(guò)旺，耕作層過(guò)淺、病蟲(chóng)害防治不到位會(huì)導(dǎo)致小麥植株整體頭重腳輕，類(lèi)似的耕作、栽培管理不當(dāng)是小麥倒伏的人為誘導(dǎo)因素[2]；如遇大風(fēng)、雨等自然氣象因素很容易形成災(zāi)害，惡劣的氣象條件是倒伏的主要自然誘導(dǎo)因素。

植物是遙感觀測(cè)和記錄的第一表層，是遙感圖像反映的最直接信息，人們通過(guò)多光譜遙感技術(shù)獲取植物光譜變化信息，達(dá)到直接監(jiān)測(cè)植被長(zhǎng)勢(shì)、病蟲(chóng)害以及生物量估算的目的[3]。小麥倒伏前后植被群體結(jié)構(gòu)發(fā)生了明顯改變，從而影響和改變了小麥植被的冠層光譜特征。本研究在小麥倒伏樣方調(diào)查的基礎(chǔ)上，通過(guò)分析小麥倒伏前后的植被冠層光譜特征變化，探討了倒伏小麥遙感監(jiān)測(cè)的基本理論和方法。

1 材料與方法

1.1 地面樣方調(diào)查

2013年5月25～27日，山東省多地遭遇大到暴雨天氣，部分地區(qū)強(qiáng)降雨發(fā)生時(shí)伴有短時(shí)大風(fēng)。全省共有111個(gè)縣（市、區(qū)）出現(xiàn)降雨，降雨量超過(guò)50 mm的有11個(gè)縣（市、 區(qū)），降雨量超過(guò)25 mm的有31個(gè)縣（市、區(qū)）。其中，菏澤、濟(jì)寧部分地區(qū)降雨量超過(guò)了80 mm，達(dá)到暴雨級(jí)。大風(fēng)降雨造成山東省小麥出現(xiàn)不同程度的倒伏。

為及時(shí)了解山東省糧食主產(chǎn)區(qū)小麥倒伏情況，筆者于5月28～30日開(kāi)展田間小麥倒伏調(diào)查、取樣工作。田間倒伏小麥樣方地點(diǎn)分別位于茌平縣振興街道辦事處、茌平縣樂(lè)平鋪鎮(zhèn)、鄆城縣鄆城鎮(zhèn)、菏澤市牡丹區(qū)辛集鎮(zhèn)和曲阜市陵城鎮(zhèn)。每個(gè)地面樣方點(diǎn)選取倒伏程度不同的倒伏小麥小區(qū)和參照（未倒伏）小麥小區(qū)，記錄各小區(qū)角點(diǎn)GPS位置，并分別采集1 m長(zhǎng)、兩垅寬的小麥樣品。

1.2 遙感影像獲取與預(yù)處理

環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星星座A、B星（HJ-1A/B）同時(shí)搭載有CCD相機(jī)，分別搭載超光譜成像儀（HSI）和紅外相機(jī)（IRS）。其中CCD相機(jī)具有4個(gè)波段，前3個(gè)波段為可見(jiàn)光波段，后一個(gè)波段為近紅外波段，空間分辨率為30 m；超光譜儀具有110～128個(gè)波段，空間分辨率為100 m；紅外相機(jī)具有4個(gè)波段，空間分辨率是150/300 m。 A、B衛(wèi)星組合的重訪周期僅為2天。選用5月21日倒伏前和6月3日倒伏后的環(huán)境小衛(wèi)星CCD影像數(shù)據(jù)，利用地面實(shí)測(cè)的GPS點(diǎn)對(duì)衛(wèi)星影像進(jìn)行幾何精糾正。

衛(wèi)星傳感器在觀測(cè)地面物體輻射或反射的電磁能量時(shí)，從傳感器得到的測(cè)量值與目標(biāo)物體的光譜反射率或光譜輻射亮度等物理量是不一致的，為了消除這種不一致，遙感圖像的絕對(duì)輻射校正是十分有必要的。利用絕對(duì)定標(biāo)系數(shù)將CCD影像DN值轉(zhuǎn)換為輻亮度圖像的公式為：

綜合比較倒伏前后小麥在各波段上的反射率變化情況，認(rèn)為可見(jiàn)光波段作為倒伏小麥遙感監(jiān)測(cè)的敏感波段，可用于指示判斷小麥?zhǔn)欠竦狗约暗狗l(fā)生程度。

NDVI是植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋度的最佳指示因子，分析比較倒伏前后兩期遙感影像小麥NDVI值的變化特點(diǎn)，小麥倒伏后的NDVI減小，論證了利用NDVI值的變化特點(diǎn)監(jiān)測(cè)倒伏小麥的可行性。

本研究在小麥倒伏田間樣方調(diào)查的基礎(chǔ)上，選取倒伏前后兩期HJ環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)小衛(wèi)星影像，通過(guò)研究倒伏小麥的光譜特性、倒伏監(jiān)測(cè)敏感波段以及NDVI值的變化特點(diǎn)等，論證了倒伏小麥遙感監(jiān)測(cè)的可行性和有效性。如何結(jié)合利用倒伏小麥遙感監(jiān)測(cè)敏感波段和NDVI值的變化特點(diǎn)快速準(zhǔn)確地提取倒伏小麥的發(fā)生面積是下一步研究的重點(diǎn)。

參 考 文 獻(xiàn)：

[1]

中華人民共和國(guó)農(nóng)業(yè)部編.中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料[M].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，1998：27-70.

[2] 張曉霞， 孫秀紅， 王力.小麥倒伏的原因及防止倒伏采取的對(duì)策[J]. 作物栽培， 2008（10）：24.

[3] 趙英時(shí)，等.遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京：科學(xué)出版社， 2003：366-399.

[4] 劉良云， 王紀(jì)華， 宋曉宇，等.小麥倒伏的光譜特征及遙感監(jiān)測(cè)[J]. 遙感學(xué)報(bào)，2005（3）：1-5.

[5] 王紀(jì)華， 趙春江， 黃文江.農(nóng)業(yè)定量遙感基礎(chǔ)與應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社， 2008：280-290.

[6] Ji L， Peters A J.A spatial regression procedure for evaluating the relationship between AVHRR-NDVI and climate in the northern Great Plains[J].International Journal of Remote Sensing， 2004， 25（2）：297-311.

1.2 遙感影像獲取與預(yù)處理

環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星星座A、B星（HJ-1A/B）同時(shí)搭載有CCD相機(jī)，分別搭載超光譜成像儀（HSI）和紅外相機(jī)（IRS）。其中CCD相機(jī)具有4個(gè)波段，前3個(gè)波段為可見(jiàn)光波段，后一個(gè)波段為近紅外波段，空間分辨率為30 m；超光譜儀具有110～128個(gè)波段，空間分辨率為100 m；紅外相機(jī)具有4個(gè)波段，空間分辨率是150/300 m。 A、B衛(wèi)星組合的重訪周期僅為2天。選用5月21日倒伏前和6月3日倒伏后的環(huán)境小衛(wèi)星CCD影像數(shù)據(jù)，利用地面實(shí)測(cè)的GPS點(diǎn)對(duì)衛(wèi)星影像進(jìn)行幾何精糾正。

衛(wèi)星傳感器在觀測(cè)地面物體輻射或反射的電磁能量時(shí)，從傳感器得到的測(cè)量值與目標(biāo)物體的光譜反射率或光譜輻射亮度等物理量是不一致的，為了消除這種不一致，遙感圖像的絕對(duì)輻射校正是十分有必要的。利用絕對(duì)定標(biāo)系數(shù)將CCD影像DN值轉(zhuǎn)換為輻亮度圖像的公式為：

綜合比較倒伏前后小麥在各波段上的反射率變化情況，認(rèn)為可見(jiàn)光波段作為倒伏小麥遙感監(jiān)測(cè)的敏感波段，可用于指示判斷小麥?zhǔn)欠竦狗约暗狗l(fā)生程度。

NDVI是植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋度的最佳指示因子，分析比較倒伏前后兩期遙感影像小麥NDVI值的變化特點(diǎn)，小麥倒伏后的NDVI減小，論證了利用NDVI值的變化特點(diǎn)監(jiān)測(cè)倒伏小麥的可行性。

本研究在小麥倒伏田間樣方調(diào)查的基礎(chǔ)上，選取倒伏前后兩期HJ環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)小衛(wèi)星影像，通過(guò)研究倒伏小麥的光譜特性、倒伏監(jiān)測(cè)敏感波段以及NDVI值的變化特點(diǎn)等，論證了倒伏小麥遙感監(jiān)測(cè)的可行性和有效性。如何結(jié)合利用倒伏小麥遙感監(jiān)測(cè)敏感波段和NDVI值的變化特點(diǎn)快速準(zhǔn)確地提取倒伏小麥的發(fā)生面積是下一步研究的重點(diǎn)。

參 考 文 獻(xiàn)：

[1]

中華人民共和國(guó)農(nóng)業(yè)部編.中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料[M].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，1998：27-70.

[2] 張曉霞， 孫秀紅， 王力.小麥倒伏的原因及防止倒伏采取的對(duì)策[J]. 作物栽培， 2008（10）：24.

[3] 趙英時(shí)，等.遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京：科學(xué)出版社， 2003：366-399.

[4] 劉良云， 王紀(jì)華， 宋曉宇，等.小麥倒伏的光譜特征及遙感監(jiān)測(cè)[J]. 遙感學(xué)報(bào)，2005（3）：1-5.

[5] 王紀(jì)華， 趙春江， 黃文江.農(nóng)業(yè)定量遙感基礎(chǔ)與應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社， 2008：280-290.

[6] Ji L， Peters A J.A spatial regression procedure for evaluating the relationship between AVHRR-NDVI and climate in the northern Great Plains[J].International Journal of Remote Sensing， 2004， 25（2）：297-311.

1.2 遙感影像獲取與預(yù)處理

環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星星座A、B星（HJ-1A/B）同時(shí)搭載有CCD相機(jī)，分別搭載超光譜成像儀（HSI）和紅外相機(jī)（IRS）。其中CCD相機(jī)具有4個(gè)波段，前3個(gè)波段為可見(jiàn)光波段，后一個(gè)波段為近紅外波段，空間分辨率為30 m；超光譜儀具有110～128個(gè)波段，空間分辨率為100 m；紅外相機(jī)具有4個(gè)波段，空間分辨率是150/300 m。 A、B衛(wèi)星組合的重訪周期僅為2天。選用5月21日倒伏前和6月3日倒伏后的環(huán)境小衛(wèi)星CCD影像數(shù)據(jù)，利用地面實(shí)測(cè)的GPS點(diǎn)對(duì)衛(wèi)星影像進(jìn)行幾何精糾正。

衛(wèi)星傳感器在觀測(cè)地面物體輻射或反射的電磁能量時(shí)，從傳感器得到的測(cè)量值與目標(biāo)物體的光譜反射率或光譜輻射亮度等物理量是不一致的，為了消除這種不一致，遙感圖像的絕對(duì)輻射校正是十分有必要的。利用絕對(duì)定標(biāo)系數(shù)將CCD影像DN值轉(zhuǎn)換為輻亮度圖像的公式為：

綜合比較倒伏前后小麥在各波段上的反射率變化情況，認(rèn)為可見(jiàn)光波段作為倒伏小麥遙感監(jiān)測(cè)的敏感波段，可用于指示判斷小麥?zhǔn)欠竦狗约暗狗l(fā)生程度。

NDVI是植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋度的最佳指示因子，分析比較倒伏前后兩期遙感影像小麥NDVI值的變化特點(diǎn)，小麥倒伏后的NDVI減小，論證了利用NDVI值的變化特點(diǎn)監(jiān)測(cè)倒伏小麥的可行性。

本研究在小麥倒伏田間樣方調(diào)查的基礎(chǔ)上，選取倒伏前后兩期HJ環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)小衛(wèi)星影像，通過(guò)研究倒伏小麥的光譜特性、倒伏監(jiān)測(cè)敏感波段以及NDVI值的變化特點(diǎn)等，論證了倒伏小麥遙感監(jiān)測(cè)的可行性和有效性。如何結(jié)合利用倒伏小麥遙感監(jiān)測(cè)敏感波段和NDVI值的變化特點(diǎn)快速準(zhǔn)確地提取倒伏小麥的發(fā)生面積是下一步研究的重點(diǎn)。

參 考 文 獻(xiàn)：

[1]

中華人民共和國(guó)農(nóng)業(yè)部編.中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料[M].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，1998：27-70.

[2] 張曉霞， 孫秀紅， 王力.小麥倒伏的原因及防止倒伏采取的對(duì)策[J]. 作物栽培， 2008（10）：24.

[3] 趙英時(shí)，等.遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京：科學(xué)出版社， 2003：366-399.

[4] 劉良云， 王紀(jì)華， 宋曉宇，等.小麥倒伏的光譜特征及遙感監(jiān)測(cè)[J]. 遙感學(xué)報(bào)，2005（3）：1-5.

[5] 王紀(jì)華， 趙春江， 黃文江.農(nóng)業(yè)定量遙感基礎(chǔ)與應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社， 2008：280-290.

[6] Ji L， Peters A J.A spatial regression procedure for evaluating the relationship between AVHRR-NDVI and climate in the northern Great Plains[J].International Journal of Remote Sensing， 2004， 25（2）：297-311.