劉貞強(qiáng)+簡(jiǎn)俊凡

摘 要：水稻作為黑龍江省主要農(nóng)作物之一，準(zhǔn)確獲取水稻的分布狀況及種植面積有助于給政府部門提供科學(xué)有效的輔助決策信息。本研究以黑龍江省肇東市為例，選取水稻物候期內(nèi)5幅Landsat8遙感影像，根據(jù)水稻生長期的特點(diǎn)，結(jié)合黑龍江省統(tǒng)計(jì)局的水稻種植信息，通過分析各幅遙感影像中水稻的水體指數(shù)（NDWI）和歸一化植被指數(shù)（NDVI）變化曲線，利用波段運(yùn)算提取出水稻的種植面積。最后統(tǒng)計(jì)提取面積在42萬畝左右，與肇東市統(tǒng)計(jì)局實(shí)測(cè)面積39萬畝相比，精度達(dá)到百分之92.3%左右。

關(guān)鍵詞：遙感 水稻提取 Landsat影像 肇東市

中圖分類號(hào)：S511 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2017）07（b）-0106-02

肇東市位于黑龍江省西南部，松嫩平原中部，屬于黑龍江省綏化市，E125°22′～126°22′，N45°10′～46°20′，南距“冰城”哈爾濱53km，北距“油城”大慶74km，是哈爾濱-大慶-齊齊哈爾經(jīng)濟(jì)帶上的重要節(jié)點(diǎn)城市，處于哈大齊工業(yè)走廊的中軸位置。肇東市土地以黑鈣土和草甸土為主，盛產(chǎn)玉米、水稻、谷子等多種糧食作物。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)選取和預(yù)處理

本研究選取了5景無云的2015年4～9月的Landsat8數(shù)據(jù)，在美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）官網(wǎng)上免費(fèi)下載，分別對(duì)獲取的影像進(jìn)行預(yù)處理，首先根據(jù)肇東市的矢量圖裁剪出肇東市區(qū)域，然后對(duì)裁剪的影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正[1]。

從黑龍江省統(tǒng)計(jì)局獲取肇東市水稻實(shí)測(cè)區(qū)域與水稻產(chǎn)量，作為后期選取水稻感興趣區(qū)的數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

本研究首先確定水稻的關(guān)鍵物候期見表1，根據(jù)水稻的物候期選取下載肇東市水稻物候期內(nèi)5幅質(zhì)量較高的影像，分別計(jì)算水體指數(shù)與歸一化植被指數(shù)，通過分析各主要地物不同物候期的水體指數(shù)與歸一化植被指數(shù)均值。確定水稻提取影像的日期與閾值。然后根據(jù)波段運(yùn)算逐步剔除其他作物，提取出水稻區(qū)域。

1.2.1 特征指數(shù)選取

本研究選取的特征指數(shù)主要有水體指數(shù)（NDWI）和歸一化植被指數(shù)（NDVI），這兩種指數(shù)對(duì)水體和植被反應(yīng)特性強(qiáng)。

1.2.2 選取統(tǒng)計(jì)訓(xùn)練樣本

訓(xùn)練樣本的選取要能夠保證純度，同時(shí)樣本數(shù)量要足夠多，以保證所選取的訓(xùn)練樣本統(tǒng)計(jì)值能代表地物的普遍特性[3]。本研究是根據(jù)黑龍江省統(tǒng)計(jì)局所提供的數(shù)據(jù)資料，選取各幅計(jì)算指數(shù)后影像上的水稻、玉米、水體、裸地、建筑的訓(xùn)練樣本，然后分別統(tǒng)計(jì)各種地物在影像上的均值。

主要地物在不同影像上的NDWI變化曲線如圖1所示。通過折線圖可以看出，在4月13號(hào)影像上的水體指數(shù)（NDWI）值除了水體大于0以外，其他地物的值都小于0，在5月15號(hào)的影像中水稻和水體的水體指數(shù)（NDWI）值大于0，其他地物的值仍小于0，之后的幾幅影像水稻的水體指數(shù)值一直在下降，水體的值一直保持大于0，由此可以根據(jù)5月15號(hào)的影像提取出水體與水稻區(qū)域。

主要地物在不同影像上的NDVI變化曲線如圖2所示，水體的NDVI值一直小于0，水稻的NDVI值呈增長趨勢(shì)且大于0，所以利用5月15號(hào)的水體與水稻的提取結(jié)果，結(jié)合7月18號(hào)的影像的水體指數(shù)與歸一化植被指數(shù)均值，將水體指數(shù)小于0且植被指數(shù)大于0的區(qū)域即水體提取出來，剩下的區(qū)域即為水稻區(qū)域。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)以上分析，首先計(jì)算各幅影像的歸一化植被指數(shù)（NDVI）和水體指數(shù)（NDWI），根據(jù)黑龍江省統(tǒng)計(jì)局提供的資料，選取感興趣區(qū)，統(tǒng)計(jì)各種地物的NDVI和NDWI均值，根據(jù)圖1和圖2的折線圖，分析得到用5月15號(hào)的影像提取水稻和水域，7月18號(hào)的影像去除水體提取水稻，得到研究區(qū)的提取結(jié)果（圖3）。

經(jīng)計(jì)算得到水稻提取面積為42萬畝左右，根據(jù)黑龍江統(tǒng)計(jì)局提供的值為39萬畝左右，估測(cè)精度為92.3%。

3 結(jié)語

根據(jù)水稻的關(guān)鍵物候期，結(jié)合多時(shí)相Landsat8遙感數(shù)據(jù)，分析主要地物的光譜特征及NDWI和NDVI隨時(shí)間變化，能較準(zhǔn)確的提取出水稻像元。

從本研究看來，Landsat8數(shù)據(jù)分辨率高，成本低，獲取方便，是作物遙感監(jiān)測(cè)，識(shí)別提取的良好數(shù)據(jù)源。

本研究的不足之處：從提取結(jié)果來看，有一部分含水草比較多的水域也被提取了出來，還有云的陰影影響也較大，如何選取更合適的指數(shù)來去除水草和云陰影的影響，還需進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)

[1] 朱良，平博，蘇奮振，等.多時(shí)相TM影像決策樹模型的水稻識(shí)別提取[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2013（3）：446-451.

[2] 林子晶，李衛(wèi)國，申雙和.利用中高分辨率遙感影像提取水稻種植面積[A].中國氣象學(xué)會(huì).第32屆中國氣象學(xué)會(huì)年會(huì)S15提升氣象為農(nóng)服務(wù)能力，保障農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效[C].2015.

[3] 劉吉?jiǎng)P，鐘仕全，梁文海.基于多時(shí)相Landsat8 OLI影像的作物種植結(jié)構(gòu)提取[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2015（4）：775-783.endprint