劉劍鋒++賈玉秋++張喜旺

摘要：利用TM影像更新研究區(qū)的土地利用數(shù)據(jù)，提取冬小麥可能出現(xiàn)的區(qū)域作為掩膜限定識別范圍，從而可以減少其他植被類型信息的干擾；通過選取冬小麥樣點，在時間序列NDVI數(shù)據(jù)中提取純冬小麥的時序曲線，根據(jù)曲線特征構建時相識別模型；在限定的范圍內(nèi)根據(jù)識別模型提取冬小麥，進而將兩個尺度數(shù)據(jù)進行綜合處理和面積統(tǒng)計，冬小麥面積為268.65×103 hm2；利用統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)和隨機抽樣兩種方法進行精度分析，結(jié)果顯示面積精度為91.56%，位置精度為87.46%。與實地調(diào)查和人工解譯相比，大大提供了工作效率，減少了工作量，適用于大面積區(qū)域尺度的冬小麥監(jiān)測。

關鍵詞：多時相；NDVI；土地利用類型；冬小麥識別

中圖分類號：TP79 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2017）08-1560-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.08.040

Winter Wheat Remote Sensing Identification Based on Time Series MOIDS-NDVI

LIU Jian-feng1， JIA Yu-qiu2， ZHANG Xi-wang2

（1.Yellow River Conservancy Technical Institute， Kaifeng 475004， Henan， China；2.Key Laboratory of Geospatial Technology for Middle and Lower Yellow River Regions， Ministry of Education， Kaifeng 475004， Henan， China）

Abstract： In this paper， TM image covering the study area is used to update land use data， from which we can identify where winter wheat may be planted. Then a mask is created， which can reduce interference of other vegetation. Based on the selected samples of winter wheat， NDVI time series of the pure winter wheat pixels are extracted from NDVI products. Then an winter wheat identification model is constructed according to the NDVI curve features. Within the limited range， winter wheat will be identified based on the recognition model， and then the two-scale data are processed in a comprehensive way. Statistical yearbook data and random sampling are used to analyze the accuracy. The results show that the winter wheat acreage is 268.65×103 hm2 in the study area， Acreage accuracy is 91.56% and location accuracy is 87.46%. Compared with field surveys and artificial interpretation， it greatly improves the work efficiency and reduces the workload. Due to the low spatial resolution of MODIS， this method is suitable for crop type identification at regional scale in a large area.

Key words： multi-temporal； NDVI； land use type； winter wheat identification

遙感技術在實現(xiàn)大面積作物長勢監(jiān)測、遙感估產(chǎn)、病蟲害防治等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中發(fā)揮了很大作用，是促進農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展的手段之一。利用遙感數(shù)據(jù)識別冬小麥是進行冬小麥長勢監(jiān)測和估產(chǎn)的前提[1]。冬小麥的遙感識別主要利用光譜信息，但單時相的遙感影像不能獲取最大光譜差異，而利用多時相遙感影像，增加季相節(jié)律特征，可以較大地提高分類精度[2]。在遙感數(shù)據(jù)中，MODIS及其產(chǎn)品具有高時間分辨率、中等空間分辨率優(yōu)勢，已經(jīng)廣泛應用于地物類型的識別。目前，利用MODIS-NDVI結(jié)合其他數(shù)據(jù)源進行作物識別研究很多，如利用MODIS NDVI時序數(shù)據(jù)生成冬小麥識別掩膜應用于TM影像區(qū)分其他作物，再用最大似然法對TM影像進行監(jiān)督分類，提取冬小麥面積[3]。采用多時相的TM/ETM和多時相的MODIS-NDVI數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過基于生態(tài)分類法的監(jiān)督分類和決策樹分類相結(jié)合的方法識別作物類型[4]。也有學者結(jié)合非遙感數(shù)據(jù)進行作物類型識別，如考慮地形對農(nóng)作物生長周期和遙感識別的影響，利用DEM數(shù)據(jù)對研究區(qū)進行分區(qū)，通過對MODIS-NDVI時間譜采用決策樹分類提取研究區(qū)冬小麥面積[5]。而非遙感數(shù)據(jù)中土地利用是最基礎的數(shù)據(jù)集，國內(nèi)有諸多學者和單位定期基于遙感數(shù)據(jù)進行解譯或更新。如果可以利用這些成果，則在很大程度上減輕作物類型遙感監(jiān)測的工作量。

本研究以河南省開封地區(qū)為研究區(qū)域，利用多時相的MODIS-NDVI數(shù)據(jù)結(jié)合現(xiàn)有的土地利用數(shù)據(jù)集，針對冬小麥的時相變化特征構建識別模型，提取冬小麥種植面積，進一步驗證識別精度。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

開封地處豫東平原，位于113°51′51″-115°15′42″E，34°11′43″-35°11′43″N，四季分明，光熱豐富，土地較肥沃，水熱同期，主要作物為小麥、玉米、棉花、花生等。冬小麥10月播種，次年3月進入返青期，生物量開始增加，5月達到峰值，6月初收割。開封地區(qū)農(nóng)田地塊大而完整，地勢平坦，海拔69～78 m，無明顯垂直分異，因此作物農(nóng)事歷差異受海拔影響可以忽略。

1.2 數(shù)據(jù)收集與預處理

MODIS（Moderate-resolution imaging spectroradiometer）是EOS（地球觀測系統(tǒng)）中最具特色的傳感器之一，搭載在Terra和Aqua衛(wèi)星上。MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品的設計增強了對植被信息的感應程度，同時減少大氣、觀測角等因素的影響，便于在全球范圍進行監(jiān)測。本研究采用MODIS-NDVI 16 d合成數(shù)據(jù)，空間分辨率250 m。利用2010～2011年TERRA MOD13Q1和ACQUA MYD13Q1交替組合產(chǎn)生8 d步長的時間序列數(shù)據(jù)。另外，獲取2011年6月初的TM影像。非遙感數(shù)據(jù)有開封地區(qū)矢量邊界圖，河南省2008年土地利用類型圖。非遙感數(shù)據(jù)均轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均統(tǒng)一投影坐標系，覆蓋整個研究區(qū)域。

2 研究方法

2.1 技術流程

受遺傳和自然條件等的影響，不同作物具有自己獨特的季相節(jié)律，在反映作物生長的時間序列變化信息上均有區(qū)別于其他植被的獨特特征[6]。而NDVI是植被生長的指示劑之一，也是植被研究中最廣泛被使用的植被指數(shù)[7]。MODIS-NDVI形成的時間序列可以很好地反映植被的生長狀況，因此本研究采用MOD13Q1和MYD13Q1產(chǎn)品，組合形成2010～2011年冬小麥生長季的NDVI時間序列。

土地利用數(shù)據(jù)是很多學科研究的基礎數(shù)據(jù)，如果充分利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，則可以大大降低遙感解譯的工作量。通過土地利用數(shù)據(jù)來限定冬小麥種植范圍，可以排除其他植被信息的干擾，對冬小麥的識別具有很好的輔助作用。

本研究的總體思路是利用2011年的Landsat數(shù)據(jù)對現(xiàn)有的土地利用數(shù)據(jù)進行更新，用于限定冬小麥種植區(qū)；然后根據(jù)選取采樣點提取純冬小麥的NDVI時間序列曲線，根據(jù)曲線的特征構建識別模型；在限定的范圍內(nèi)利用識別模型對冬小麥進行識別。

2.2 土地利用更新與樣點選擇

選擇2011年冬小麥生長季內(nèi)的Landsat TM遙感影像，用于更新研究區(qū)的土地利用數(shù)據(jù)?；谡{(diào)查數(shù)據(jù)以及專家經(jīng)驗，將2008年土地利用數(shù)據(jù)疊加在TM影像上，利用目視方法提取變化信息，并結(jié)合Google影像進行核對，確保土地利用數(shù)據(jù)的精度在96%以上。土地利用數(shù)據(jù)更新后，在整個研究區(qū)，集中連片，面積較大的地塊上選取冬小麥樣點68個，確保在樣點位置可以有足夠的面積形成MODIS純像元。研究區(qū)土地利用數(shù)據(jù)及選擇的冬小麥樣點如圖2所示。

2.3 冬小麥時相特征

基于時間序列MODIS-NDVI數(shù)據(jù)，提取樣點對應像元的NDVI值，對所有樣點的NDVI值求均值，從而形成生長季內(nèi)純冬小麥的NDVI時間序列曲線，如圖3所示。由圖3可以看出，冬小麥的NDVI曲線具有明顯的兩個峰值，是研究區(qū)其他植被所不具備的重要特征。10月下旬冬小麥播種，經(jīng)過出苗、分蘗等快速生長，NDVI不斷增加；到12月上旬達到第一個峰值，之后開始進入越冬期，NDVI逐漸減小；2月中旬進入返青期，經(jīng)過起身、撥節(jié)，生物量迅速增大，NDVI值也隨之上升；到5月初NDVI值達到最大，形成第二個峰值，之后葉子逐漸枯黃，NDVI迅速下降，至6月初開始收割，NDVI值降至最低。NDVI曲線是作物生長隨時間波動起伏的最直觀反映，因此NDVI的變化特征是識別冬小麥的重要依據(jù)。

4 結(jié)論

本研究采用MODIS-NDVI時間序列數(shù)據(jù)結(jié)合土地利用類型對開封地區(qū)冬小麥進行識別，直接排除了其他不種植冬小麥的土地利用類型異物同譜的干擾，效果顯著，精確度達到91.56%。提取的冬小麥種植面積與統(tǒng)計面積相比偏低，經(jīng)分析其誤差來源于MODIS-NDVI的低分辨率以及該地區(qū)部分套種習慣?？紤]到研究區(qū)地處平原、地勢平坦、地塊完整，使用分辨率較低的MODIS數(shù)據(jù)效果雖然顯著，若該方法用于地形起伏、地塊破碎、地類復雜的地區(qū)，嚴重的混合像元將降低該方法的識別效果。因此該方法適用于廣闊平原地帶，尤其是進行大區(qū)域尺度的遙感監(jiān)測研究，必將大大提高工作效率，減輕工作量，為決策部門快速提供實時的農(nóng)情信息。

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