烏蘭吐雅，姚曉燕，烏 蘭，包珺瑋，姜英俊

（1.內(nèi)蒙古農(nóng)牧業(yè)科學院，內(nèi)蒙古呼和浩特 010031；2.內(nèi)蒙古拉布達林農(nóng)場，內(nèi)蒙古拉布達林 022250；3.海拉爾農(nóng)牧場管理局，內(nèi)蒙古海拉爾 021008）

作物生長狀況的動態(tài)監(jiān)測和產(chǎn)量的及時、準確預測，對于國家糧食政策的制定、價格的宏觀調(diào)控、農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展以及對外糧食貿(mào)易具有重要意義[1]。農(nóng)作物產(chǎn)量估產(chǎn)先后經(jīng)歷了抽樣調(diào)查、統(tǒng)計分析、氣象統(tǒng)計模型階段和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)估產(chǎn)階段[2]。遙感技術具有宏觀、綜合、動態(tài)和快速等優(yōu)點[3]，廣泛應用于作物的估產(chǎn)中[2-11]。我國的遙感估產(chǎn)歸納起來有以下幾種模式：光譜信息-植被指數(shù)-長勢信息-產(chǎn)量、光譜-水分與氮素-產(chǎn)量、光譜信息-植被指數(shù)-長勢信息-生長模型-產(chǎn)量[4]。前人的研究多集中在冬小麥遙感估產(chǎn)[2，5，6，8，10]，而對于春小麥遙感估產(chǎn)的研究甚少[11]。本研究應用時間序列MODIS NDVI數(shù)據(jù)，對大興安嶺西麓的春小麥進行HINDVI-SUM參數(shù)的計算，以地塊為單位與地上產(chǎn)量進行回歸分析，建立空間估產(chǎn)模型，為呼倫貝爾市大興安嶺西麓春小麥的產(chǎn)量估算提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域位于呼倫貝爾市大興安嶺西麓，林區(qū)到草原的過渡帶[12]。研究區(qū)域東高西低，起伏平緩，海拔一般在600～900 m，氣候冬季寒冷，夏季溫涼，無霜期在100 d左右，年降水量300～400 mm，地表地下水資源豐富[13]。主要農(nóng)作物為春小麥、油菜、大麥，其中春小麥是內(nèi)蒙古的主產(chǎn)區(qū)之一。該區(qū)域分布著機械化程度強、勞動生產(chǎn)率高、商品率好的國有農(nóng)場及私人農(nóng)場，耕地連片集中，適合用遙感監(jiān)測[12]。

1.2 研究方法與數(shù)據(jù)處理

1.2.1 研究方法 本研究從作物收獲指數(shù)形成機制和農(nóng)學概念出發(fā)，充分利用春小麥生長期間時間序列歸一化植被指數(shù)與時間變量構(gòu)成的特征曲線，結(jié)合主要生育期曲線峰后（開花期-成熟期）累積值和曲線峰前（出苗-開花前）累積值的比值HINDVI-SUM表征春小麥收獲指數(shù)[14]，最后根據(jù)專家知識背景的地塊估算產(chǎn)量進行回歸分析，從而實現(xiàn)對空間春小麥的產(chǎn)量模擬和預算。

1.2.1.1 參數(shù)HINDVI-SUM的構(gòu)建 通過研究NDVI時間序列構(gòu)成的春小麥生長過程曲線，利用春小麥開花前曲線特征和開花后曲線特征，構(gòu)建與春小麥收獲指數(shù)概念相關的參數(shù)HINDVI-SUM，即：

式中：∑NDVIpost——春小麥時間序列NDVI曲線峰后累積值，即春小麥開花后至乳熟期NDVI累積值，該指標反映春小麥籽粒干物質(zhì)積累過程；∑NDVIpro——春小麥時間序列NDVI曲線峰前累積值，即春小麥苗期-開花期NDVI累積值，該指標反映作物莖、葉等干物質(zhì)積累過程，對后期產(chǎn)量形成具有一定影響；∑NDVIpost/∑NDVIpro是與作物收獲指數(shù)存在一定相關關系的參數(shù)[14]。

1.2.1.2 專家知識下的地塊產(chǎn)量 本研究于春小麥灌漿期-乳熟期在額爾古納市的拉布達林農(nóng)場、上庫力農(nóng)場，陳巴爾虎旗境內(nèi)的特泥河農(nóng)場以及海拉爾市北部的謝爾塔拉農(nóng)場，選擇41塊種植春小麥的耕地進行實地調(diào)查，記錄春小麥行距、高度、長勢以及農(nóng)場技術人員的估算產(chǎn)量。農(nóng)場技術人員從播種開始到收割，每日觀察農(nóng)作物的長勢，具有多年實地測產(chǎn)經(jīng)驗，測產(chǎn)方面可以稱為專家。

1.2.1.3 參數(shù)HINDVI-SUM與春小麥產(chǎn)量的定量關系 在構(gòu)建春小麥HINDVI-SUM反演與地塊估算產(chǎn)量間回歸分析中，利用兩者定量關系進行區(qū)域尺度春小麥產(chǎn)量反演。研究過程主要利用SPSS統(tǒng)計軟件曲線擬合模塊進行參數(shù)HINDVI-SUM與地塊產(chǎn)量間的直線統(tǒng)計關系模擬?？紤]估產(chǎn)誤差，參數(shù)HINDVI-SUM標準差大于0.10的地塊沒有參與回歸分析，回歸分析的數(shù)據(jù)共30個。

1.2.1.4 參數(shù)HINDVI-SUM模擬春小麥產(chǎn)量精度檢驗2015年春小麥生長季遙感參數(shù)HINDVI-SUM模擬的產(chǎn)量與實際測產(chǎn)的產(chǎn)量以地塊為單位，將拉布達林農(nóng)場花木蘭隊26塊耕地進行對比，得到平均相對誤差，對參數(shù)HINDVI-SUM模擬的春小麥產(chǎn)量的精度進行評價。相對誤差δ=Δ/L×100%，式中δ——實際相對誤差，一般用百分數(shù)給出，Δ——絕對誤差，L——真值。

1.2.2 數(shù)據(jù)處理 使用遙感數(shù)據(jù)包括法國SPOT7數(shù)據(jù)、（DS_SPOT7_201507240225149_FRI_SEI_SEI_E120N50_01140）2015年 6月 3日 path/Row（123/25、123/26）的兩景 LANDSAT8衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)（http：//glovis.usgs.gov/）和十三期（137、145、154、161、169、177、185、193、201、209、217、225、233）4 景（h25v04、h25v03、h26v04、h26v03）MODIS 地表反射 率 數(shù) 據(jù)（MOD09Q1）（http：//edcimswww.cr.usgs.gov/pub/ims welcome），共 52 景。

對SPOT7數(shù)據(jù)進行正射糾正、融合、假彩色合成、投影轉(zhuǎn)換，對LANDSAT8數(shù)據(jù)進行輻射定標、大氣校正、融合、投影轉(zhuǎn)換、543假彩色合成等操作。MODIS（MOD09Q1）是8 d合成的地表反射率數(shù)據(jù)，星下點空間分辨率為250 m。對其進行NDVI計算，投影轉(zhuǎn)換，同一時期的4景數(shù)據(jù)進行最大值合成，消除4景數(shù)據(jù)直接鑲嵌帶來的黑條，最后將研究區(qū)域剪切，統(tǒng)計不同區(qū)域值。

2 結(jié)果與分析

2.1 參數(shù)HINDVI-SUM信息提取結(jié)果

按地塊面積提取遙感參數(shù)HINDVI-SUM值，用軟件進行統(tǒng)計，得到30個地塊的極小值0.553121，極大值 0.899231，均值 0.683552。

2.2 參數(shù)HINDVI-SUM與春小麥產(chǎn)量關系

回歸分析按地塊面積統(tǒng)計的參數(shù)HINDVI-SUM平均值與地塊單產(chǎn)，得出結(jié)果如下：參數(shù)HINDVI-SUM與春小麥單產(chǎn)負線性相關，y=-5769.493x+6957.497，R2=0.386，式中 y為產(chǎn)量（kg/hm2），x為遙感參數(shù) HINDVI-SUM，方差分析通過F檢驗，模型系數(shù)通過t檢驗，P為0.0001，說明模型具有統(tǒng)計學意義，可用于現(xiàn)實估產(chǎn)研究。

2.3 參數(shù)HINDVI-SUM模擬春小麥單產(chǎn)，以地塊為單位產(chǎn)量精度檢驗

本研究選擇拉布達林農(nóng)場花木蘭隊春小麥種植地塊作為產(chǎn)量精度檢驗區(qū)域，用SPOT72.5 m分辨率的遙感影像上提取春小麥種植面積（圖4），以地塊為界線統(tǒng)計模型產(chǎn)量，與實測產(chǎn)量進行對比，26塊種植春小麥的地塊總產(chǎn)量（預測產(chǎn)量）為2730357 kg，實測產(chǎn)量為3165120 kg，模型產(chǎn)量比實際產(chǎn)量少，相對誤差為13.7%，26塊地的預測產(chǎn)量與實際產(chǎn)量擬合度較高（圖5），能夠滿足現(xiàn)實估產(chǎn)需求，具有現(xiàn)實指導意義。

3 結(jié)論與討論

利用時間序列MODIS NDVI數(shù)據(jù)生成的春小麥籽粒生長關鍵階段和植株葉子生長關鍵階段對應的NDVI累積值比值，構(gòu)建2015年春小麥遙感參數(shù)HINDVI-SUM，通過參數(shù)HINDVI-SUM與專家估測地塊產(chǎn)量進行回歸分析，實現(xiàn)春小麥產(chǎn)量的定量反演。研究表明，利用參數(shù)HINDVI-SUM進行區(qū)域范圍春小麥產(chǎn)量反演取得了較好的效果，反演春小麥產(chǎn)量的方法是可行的。

本研究在前人利用遙感時間序列植被指數(shù)提取區(qū)域冬小麥收獲指數(shù)的基礎上，以大興安嶺西麓的春小麥為例，嘗試探索用參數(shù)HINDVI-SUM及專家知識下的地塊產(chǎn)量反演區(qū)域春小麥產(chǎn)量的方法。該方法無論從理論的角度還是實用性而言，對于其他農(nóng)作物的產(chǎn)量反演應該具有一定的普適性。但是，對于不同作物的產(chǎn)量反演及反演精度的提高有待于進一步研究。

本研究在實地調(diào)查中，利用差分GPS空間定位功能，獲取地塊的空間位置信息，并提取對應的遙感參數(shù)，解決了研究區(qū)大麥、小麥不好區(qū)分的問題。通過對參與模型的地塊及精度檢驗的地塊實地核實，降低了春小麥種植區(qū)誤判所帶來的誤差。

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