葛 艷，李存軍，周靜平，胡海棠，陳曉寧，何小安

(1.西安科技大學(xué)測繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西西安 710054； 2.北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心，北京 100097)

小麥在我國廣泛種植，是第二大糧食作物。播期(即播種日期)是小麥產(chǎn)量與品質(zhì)的一個重要影響因素，適期播種是冬小麥高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)的關(guān)鍵。近年來，隨著全球氣候的變暖及種植技術(shù)的發(fā)展，冬小麥適宜播期有所變化，與過去相比總體表現(xiàn)為適當(dāng)?shù)耐七t[1-2]。在不同地區(qū)，因地域復(fù)雜性與種植分散性，冬小麥播期有所不同；在同一地區(qū)不同地塊，受土壤墑情、天氣狀況及人為因素的影響，冬小麥播期亦有所不同。

及時準(zhǔn)確地獲取區(qū)域作物播期信息有助于農(nóng)業(yè)遙感估產(chǎn)、基于遙感的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理和病蟲害防治決策等。播期對冬小麥遙感估產(chǎn)精度的提高至關(guān)重要，是遙感數(shù)據(jù)與作物模型同化的直接輸入?yún)?shù)[3]，是利用生產(chǎn)力模型(如GPP、NPP)對冬小麥進行遙感估產(chǎn)的一個間接參數(shù)，也是利用遙感數(shù)據(jù)分析區(qū)域作物增產(chǎn)因素、挖掘糧食潛力[4]和作物水分利用效率[5]等的重要輔助信息；播期可協(xié)助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理，對播期的盡早監(jiān)測可在當(dāng)年指導(dǎo)農(nóng)民對因播期早而易遭凍害的“老弱苗”進行重點防控，對因播期晚而抗逆性差的“晚弱苗”提早肥水管理，來年亦可指導(dǎo)農(nóng)民適時播種小麥[6]；播期可輔助病蟲害防治決策，播期影響作物種群的消長及病蟲害的發(fā)生，小麥蚜蟲、赤霉病、紋枯病等的發(fā)生與播種日期的早晚息息相關(guān)[7-8]，播期信息的盡早獲取有助于病蟲害易發(fā)區(qū)早期預(yù)警并針對性地指導(dǎo)農(nóng)民開展防控措施。

傳統(tǒng)的冬小麥播期監(jiān)測主要以田間調(diào)查為主，在越冬至返青期這一特定時間窗口進行目視觀測，以葉片數(shù)量與正常播期葉片數(shù)量的差異及麥苗的大小為依據(jù)人為主觀推斷早播與晚播。該方法雖簡單易行，但費時耗力，周期長，覆蓋面小，不易及時、準(zhǔn)確、客觀地獲取冬小麥播期信息，難以滿足農(nóng)業(yè)管理部門或技術(shù)推廣部門決策管理的需要。不斷發(fā)展的遙感技術(shù)為冬小麥播期的大區(qū)域、低成本監(jiān)測提供了新的科學(xué)技術(shù)手段,國內(nèi)外學(xué)者對此進行了探索性研究。當(dāng)前主要利用植被信息強的冬小麥生長中后期[9-11]和全生育期遙感影像[4,12]開展監(jiān)測，冬小麥生長前期的稀疏分布、光譜信息的相對較弱，給直接利用生長前期遙感數(shù)據(jù)及時準(zhǔn)確監(jiān)測播期帶來了很大挑戰(zhàn)。本文擬對國內(nèi)外學(xué)者在該領(lǐng)域開展的一些研究成果進行總結(jié)歸納，對現(xiàn)存研究方法的不足進行分析梳理，并對播期遙感監(jiān)測的發(fā)展趨勢進行展望。

1 冬小麥播期遙感監(jiān)測研究進展

目前，冬小麥播期遙感監(jiān)測方法主要是利用全生育期遙感數(shù)據(jù)，基于冬小麥物候監(jiān)測方法擬合播期和直接利用冬小麥生長中前期的遙感數(shù)據(jù)進行監(jiān)測。

1.1 利用全生育期遙感數(shù)據(jù)基于冬小麥物候監(jiān)測方法擬合播期

物候是指植被受氣候、水文、土壤等因素的影響而出現(xiàn)的以年為準(zhǔn)周期的自然現(xiàn)象[13]。近年來，植被物候特征遙感提取技術(shù)已成功應(yīng)用于土地覆蓋的監(jiān)測、耕地種植制度的判別、作物關(guān)鍵生育期的確定及遙感估產(chǎn)精度的提高[14]等方面。遙感直觀感知冬小麥播期的時間主要是生長前期的越冬期和返青期，返青后冬小麥差異體現(xiàn)在群體長勢和產(chǎn)量上，物候期差異已不明顯，而待拔節(jié)封壟后，不同播期小麥光譜已無顯著差異，可借鑒植被物候遙感監(jiān)測方法，通過對冬小麥關(guān)鍵生育期的確定，間接推斷播期[12]。因此，物候特征遙感提取技術(shù)的發(fā)展為小麥播期遙感監(jiān)測奠定了基礎(chǔ)。

目前，常用的植被物候遙感監(jiān)測的數(shù)據(jù)源主要有NOAA/AVHRR[15]、SPOT/VEGETATION[16]、MODIS[17]、Landsat[18]及融合的多源遙感數(shù)據(jù)，如MODIS與Landsat[19-20]。植被物候遙感監(jiān)測使用的時間序列植被指數(shù)主要有歸一化差值植被指數(shù)NDVI、增強型植被指數(shù)EVI等，其所反映的植物生長節(jié)律可用于植物物候期的確定。

利用時序遙感數(shù)據(jù)提取植被物候期特征的常用方法為閾值法、滑動平均法、擬合法等[21-24]。閾值法是利用設(shè)定的閾值提取植被物候期。Justice等[25]采用固定閾值法將植被生長季起始期對應(yīng)的NDVI閾值設(shè)為0.099；White等[26]利用動態(tài)閾值法將相對綠度指數(shù)度指數(shù)RGI閾值設(shè)為0.5來提取植被生長季開始和結(jié)束日期?；瑒悠骄ㄊ抢肗DVI時序曲線與滑動平均曲線的交叉來確定植被物候。常守志等[27]利用傅里葉級數(shù)平滑MODIS-NDVI數(shù)據(jù)，綜合動態(tài)閾值法對農(nóng)田物候進行了監(jiān)測。Reed等平滑AVHRR-NDVI數(shù)據(jù)，提取了農(nóng)作物、森林和草地的返青期和衰老期并計算了生長季長度[28]。擬合法近年來發(fā)展較快，是利用平滑函數(shù)模型對時序遙感數(shù)據(jù)進行擬合和提取物候信息，主要包括Logistic函數(shù)法、非對稱高斯函數(shù)法。Zhang等[29]利用MODIS時序數(shù)據(jù)，采用分段式Logistic函數(shù)分別擬合確定了美國東北部植被的生長階段、衰老階段，并計算了起始期、成熟期、衰落期和休眠期。鹿琳琳等[30]從SPOT/VEGETATION-NDVI時間序列數(shù)據(jù)中利用雙高斯函數(shù)擬合法提取冬小麥返青期、抽穗期及成熟期，并與TIMESAT軟件提取結(jié)果、實地物候觀測結(jié)果進行了比較，結(jié)果表明，該法擬合效果更好，提取結(jié)果更符合實際。

借鑒植被物候監(jiān)測方法，國外學(xué)者嘗試?yán)萌谶b感數(shù)據(jù)對冬小麥播期進行擬合。Lobell等[4]2010年利用小麥生長季多時相Landsat/ETM+數(shù)據(jù)(包括植被峰值)監(jiān)測了印度西北部小麥播期，借助所構(gòu)建的播期與產(chǎn)量關(guān)系模型，推斷出當(dāng)?shù)禺?dāng)年適宜播種期為11月10日，與地面觀測結(jié)果非常接近。Lobell等[12]2013年進一步對印度恒河平原小麥播期開展研究，使用TIMESAT軟件分別擬合2000-2010年MODIS-NDVI、SPOT/VEGETATION-EVI時序數(shù)據(jù)曲線，提取了小麥的返青期(擬合曲線最小值增長到整體增幅的10%所對應(yīng)的時間點)，并利用作物生長模型CERES-Wheat模擬播期與返青期的關(guān)系，從而間接推算播期。

1.2 直接利用冬小麥生長中前期的遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測播期

僅利用小麥生長中前期的遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測播期，國內(nèi)外學(xué)者對此進行了初步嘗試。

Liu等[9]、劉良云等[10]利用冬小麥返青-拔節(jié)期Landsat/TM-NDVI數(shù)據(jù)提取植被指數(shù)并與播期進行統(tǒng)計相關(guān)分析，結(jié)果表明，拔節(jié)期的NDVI與播期呈負相關(guān)(R2=0.352 7，n=20),并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了冬小麥遙感估產(chǎn)優(yōu)化模型；Song等[11]選取冬小麥生長前期(分蘗期至越冬期)一期Landsat TM和兩期HJ-1A/B影像組成多時相遙感數(shù)據(jù)，對提取的冬小麥種植區(qū)的NDVI、RDVI、SAVI和DVI指數(shù)分別與播期進行相關(guān)分析，基于與播期最相關(guān)原則選擇11月下旬DVI數(shù)據(jù)構(gòu)建了北京地區(qū)冬小麥播期遙感監(jiān)測模型。李明君等[31]利用作物生長模型和耦合PROSAIL輻射傳輸模型模擬了冬小麥生長前期冠層光譜并對播期遙感監(jiān)測的最佳時相進行了判別。

Vyas等[32]以1 km空間分辨率的INSAT遙感數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源構(gòu)建9月1日至12月31日的NDVI時序曲線，將其呈現(xiàn)持續(xù)正斜率的最小NDVI值所對應(yīng)的時間點定義為衛(wèi)星最早能探測的小麥生長時間，使用閾值法提取該時間點，并利用差值法間接推斷了播期。由于生長前期的小麥植被光譜信息較弱，Marinho等使用MODIS數(shù)據(jù)，借鑒Pekel等[33]報道的荒漠稀疏植被遙感監(jiān)測方法，對MIR、NIR和R波段進行RGB合成，并進行色彩空間變換提取色調(diào)H,利用構(gòu)建的H-NDVI二維空間實現(xiàn)了弱光譜信息的冬小麥種植區(qū)自動準(zhǔn)確提取及生長起始時間的監(jiān)測，并以村為單位，通過概率分析間接推斷出播期[34]。

2 現(xiàn)存問題分析

近年來國內(nèi)外學(xué)者主要集中于運用多光譜數(shù)據(jù)對冬小麥播期遙感監(jiān)測方法開展研究，并取得了一定的成果，但現(xiàn)存的方法都存在一定的不足。

2.1 基于物候方法擬合播期受冬小麥物候提取結(jié)果的影響大

基于植被物候方法的播期監(jiān)測，受植被物候遙感監(jiān)測結(jié)果影響大。冬小麥物候遙感監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確性受多種因素的影響，如使用的遙感數(shù)據(jù)、采用的預(yù)處理方法及遙感物候識別方法等。

基于遙感技術(shù)的冬小麥物候監(jiān)測使用的MODIS、SPOT/ VEGETATION等衛(wèi)星傳感器數(shù)據(jù)的時間分辨率較高，但空間分辨率較低，難以在田塊尺度上開展播期遙感監(jiān)測，且在多種植被類型混合情況下較難準(zhǔn)確識別冬小麥種植區(qū)，難以對冬小麥的物候期進行準(zhǔn)確提取；為構(gòu)建時間上一致、空間上可比的植被指數(shù)數(shù)據(jù)集，通常對收集的時序遙感數(shù)據(jù)進行幾何校正、輻射定標(biāo)和大氣校正等常規(guī)預(yù)處理，但較少針對性地對植被波段數(shù)據(jù)作BRDF的大氣校正，而對植被指數(shù)時序數(shù)據(jù)去噪重建時，如何根據(jù)研究區(qū)域選擇合適的算法仍需深入探究。冬小麥物候遙感識別方法中，閾值法閾值設(shè)置的合理準(zhǔn)確與否受時間、地域及人為經(jīng)驗等因素的約束；滑動平均法精度相對較高，能較穩(wěn)定、可靠地對一年一生長季的植被指數(shù)時序數(shù)據(jù)進行計算，但對時間間隔的選擇、滑動窗口的設(shè)置較為敏感[35]。擬合法在使用上較為靈活，易受函數(shù)初始值和影像時間分辨率影響，函數(shù)擬合精度影響物候特征提取精度[36]。因此，冬小麥物候遙感監(jiān)測方法存在的諸多難題，在很大程度上會制約基于物候監(jiān)測方法的播期遙感監(jiān)測結(jié)果精度的提高。

2.2 基于全生育期遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥播期的時間滯后

農(nóng)業(yè)遙感、生產(chǎn)管理和病蟲害防治等對在冬小麥生長前期盡早獲取區(qū)域播期信息有強烈要求，而基于植被物候方法的播期監(jiān)測雖可為農(nóng)業(yè)物候和作物關(guān)鍵期遙感監(jiān)測提供便利，但需冬小麥全生育期遙感數(shù)據(jù)(至少包括小麥生育量頂峰時期植被光譜信號最大的數(shù)據(jù))，對盡早監(jiān)測區(qū)域播期來說，當(dāng)季冬小麥處于生長前期時尚無后期遙感數(shù)據(jù)，待冬小麥生育期結(jié)束后開展播期監(jiān)測屬事后監(jiān)測，其結(jié)果不具備時效性，無法為提高小麥產(chǎn)量而進行科學(xué)決策提供理論指導(dǎo)，播期遙感監(jiān)測的現(xiàn)實意義無法體現(xiàn)，因而不能滿足對播期提前監(jiān)測的要求。

2.3 基于前期遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥播期精度有待提高

冬小麥在經(jīng)歷越冬期生長的基本停止后，到第二年春天，隨著氣溫的回升開始迅速生長，LAI急劇升高，植被覆蓋度逐漸增大直至完全覆蓋地表，致使不同播期光譜可分性隨之降低，甚至無法對播期信息進行區(qū)分。因此，對冬小麥播期光譜信號的感知與區(qū)分主要集中在越冬前期至返青期，且這一時期是基于生物學(xué)表觀特征直接區(qū)分不同播期的唯一時間窗口。但冬小麥生長前期植被分布稀疏，覆蓋度較小，光譜信號較弱，受植被豐度和土壤顏色、水分含量等土壤背景因素的干擾較大。要利用遙感的手段在冬小麥生長前期實現(xiàn)大面積、準(zhǔn)確的播期監(jiān)測，選擇生育期內(nèi)哪一時相的遙感數(shù)據(jù)對應(yīng)的不同播期光譜信息可分性相對更好，選擇何種光譜指數(shù)與播期構(gòu)建何種定量關(guān)系可取得更為理想的監(jiān)測效果，當(dāng)前尚較少對此開展深入研究。

2.4 播期遙感監(jiān)測結(jié)果的農(nóng)學(xué)機理性支持及與生產(chǎn)應(yīng)用的結(jié)合有待加強

一方面，現(xiàn)有播期遙感監(jiān)測方法需要加強農(nóng)學(xué)機理性支持和解釋。冬小麥播期是否合適，其確定的農(nóng)學(xué)依據(jù)是冬前苗情是否健壯和越冬期是否安全，不同生態(tài)型冬小麥品種對播期的適應(yīng)性有差別。一般情況下，冬小麥品種對播期有一定適應(yīng)性，晚播時可以通過加大播量增加群體密度獲得較高的穗數(shù)和產(chǎn)量，即使播期差異很大，但返青后冬小麥差異并不大，生長前期長勢差異較大是主要表現(xiàn)，從而不同播期冬小麥冠層光譜存在可分性，應(yīng)綜合農(nóng)學(xué)機理和遙感機制研究播期遙感監(jiān)測方法和提高監(jiān)測精度。另一方面，播期遙感監(jiān)測應(yīng)提高生產(chǎn)應(yīng)用，在生長中前期及時獲取區(qū)域小麥播期信息，從而為越冬期水肥管理和病蟲害預(yù)警提供支撐。

3 發(fā)展趨勢展望

對于利用遙感技術(shù)實現(xiàn)冬小麥播期的監(jiān)測，近年來已得到一定發(fā)展。盡管如此，現(xiàn)存的冬小麥播期遙感監(jiān)測方法面臨監(jiān)測精度不高、監(jiān)測時間滯后等不足，需從以下幾方面深化研究。

3.1 高時空分辨率遙感數(shù)據(jù)的利用

隨著航天遙感平臺與傳感器的改進，一批新型短重訪周期、高時空分辨率遙感數(shù)據(jù)經(jīng)歷從無到有且日益豐富，為播期遙感監(jiān)測的發(fā)展提供了新的機遇。

田塊尺度冬小麥播期遙感監(jiān)測的開展對遙感數(shù)據(jù)的獲取時間、包含的波段及空間分辨率都有一定的要求[37]。國內(nèi)環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報小衛(wèi)星(HJ-1)、高分衛(wèi)星(GF)、資源衛(wèi)星(ZY-1 02C、ZY-3)等的發(fā)射可提供米級、亞米級高時空分辨率數(shù)據(jù)，國外分發(fā)的WorldView衛(wèi)星還可提供專用于作物監(jiān)測紅邊波段的遙感數(shù)據(jù)，Planet Labs衛(wèi)星星座可實現(xiàn)超高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)的快速獲取。Jain等[38]已嘗試?yán)?014-2015、2015-2016年小麥生長季多時相高空間分辨率(2 m)、高時間分辨率(2周)SkySat小微衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對印度比哈爾地區(qū)各地塊冬小麥播期進行監(jiān)測。新數(shù)據(jù)源的增加在為冬小麥播期的盡早監(jiān)測及精度的改善提供可能的同時，也為數(shù)據(jù)的合理選擇帶來了挑戰(zhàn)，如何從海量高質(zhì)量遙感數(shù)據(jù)中為獲得播期最佳監(jiān)測效果選擇合適的數(shù)據(jù)仍需深入研究。

3.2 多尺度傳感器遙感數(shù)據(jù)融合算法的應(yīng)用

目前基于植被物候監(jiān)測方法的播期監(jiān)測使用的時序植被指數(shù)數(shù)據(jù)時間分辨率高，但空間分辨率低，混合像元的存在使得冬小麥種植區(qū)難以準(zhǔn)確提取，進而導(dǎo)致播期監(jiān)測結(jié)果難以與實際地塊相匹配。近年來，多尺度傳感器遙感數(shù)據(jù)融合算法的發(fā)展為提高播期監(jiān)測的精度提供了新的理論依據(jù)[39]。

為了融合MODIS與Landsat/TM數(shù)據(jù)，Gao等發(fā)展了STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)融合算法[40]，生成與MODIS數(shù)據(jù)時間相對應(yīng)的模擬Landsat數(shù)據(jù)并成功應(yīng)用于物候監(jiān)測[41]、森林擾動監(jiān)測[42]和土地分類結(jié)果精度的提高[43]。一些學(xué)者對STARFM算法進行了改進。鄔明權(quán)等[44]設(shè)計了STDFA(Spatial and Temporal Data Fusion Model)遙感數(shù)據(jù)時空融合算法。Huang等[45]提出了SPSTFM(Sparse-representation-based Spatio Temporal Reflectance Fusion Model)基于稀疏表示法的時空反射率融合模型。Shen等[46]考慮傳感器的差異發(fā)展了時空融合模型。這些多源多尺度傳感器遙感數(shù)據(jù)融合算法的設(shè)計和完善，使得具備“雙高”特征的遙感數(shù)據(jù)應(yīng)運而生，這將大大促進田塊尺度和大區(qū)域冬小麥播期遙感監(jiān)測精度的提高。

3.3 冬小麥生長前期不同播期光譜信息的挖掘

非成像高光譜遙感能夠獲取作物冠層或葉片的光譜數(shù)據(jù)，其微小差異可揭示作物生理生化的細微變化。在同一時刻，因播期有所差異，冬小麥基本光譜特性總的“峰-谷”形態(tài)變化雖基本相似，但葉的新老、疏密等因素會導(dǎo)致其生物量、結(jié)構(gòu)、組分發(fā)生變化，從而引起不同播期冬小麥冠層光譜信息的差異。前人主要運用多光譜數(shù)據(jù)對冬小麥播期進行遙感監(jiān)測，對不同播期冬小麥冠層生長前期的光譜分布規(guī)律及差異的研究則較少。遙感圖像是對地物種類及其組合方式的瞬時反映。通過獲取并分析冬小麥生長前期不同時相地面高分辨率光譜數(shù)據(jù)，選擇不同播期光譜信息差異最大的時相，將為播期監(jiān)測數(shù)據(jù)優(yōu)選提供參考和依據(jù)。植被反射光譜是對植被進行遙感研究和各種模擬的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是地面實驗數(shù)據(jù)與遙感影像數(shù)據(jù)的橋梁，將基于地面高光譜數(shù)據(jù)建立的播期遙感估測模型，應(yīng)用于航空、航天等遙感數(shù)據(jù)中，對模型的宏觀應(yīng)用價值進行評價，綜合分析篩選播期遙感監(jiān)測效果較好的光譜或模型；同時，為與衛(wèi)星數(shù)據(jù)對接，也可將不同播期地面高光譜數(shù)據(jù)根據(jù)影像數(shù)據(jù)的波段響應(yīng)函數(shù)生成寬波段多光譜模擬數(shù)據(jù)，用于冬小麥播期遙感監(jiān)測時相及光譜優(yōu)選。因此，為了在冬小麥生長前期既能實現(xiàn)播期的盡早監(jiān)測，又能實現(xiàn)播期遙感監(jiān)測精度的提高，亟待利用冬小麥生長前期地面高光譜數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)的挖掘，對不同播期冬小麥生長前期光譜響應(yīng)差異機制和變化規(guī)律、播期監(jiān)測最佳時相及最優(yōu)光譜等開展深入探索，從而為利用航空、航天多光譜數(shù)據(jù)開展播期遙感監(jiān)測提供參考。

隨著遙感數(shù)據(jù)源來源的擴展和質(zhì)量的提升，數(shù)據(jù)處理方法技術(shù)的改進，如何將田間實驗觀測數(shù)據(jù)、模型模擬數(shù)據(jù)與遙感影像數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過信息挖掘，以能最大限度反應(yīng)冬小麥播期的最佳時相與最優(yōu)光譜的判別結(jié)果為基礎(chǔ)，從豐富的數(shù)據(jù)源中挑選合適的遙感數(shù)據(jù)用于冬小麥播期監(jiān)測，實現(xiàn)觀測空間尺度的擴展，是未來研究的一大重要內(nèi)容。

3.4 冬小麥生長前期光譜與上茬作物時序遙感數(shù)據(jù)的綜合

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，受人為因素的影響，上茬作物成熟收獲早，冬小麥可能提前播種；反之，為提高上茬作物產(chǎn)量而對其晚收獲，則將導(dǎo)致冬小麥晚播，從而造成與上茬作物正常收獲、冬小麥適期播種的時序變化規(guī)律存在著差異。為了在小麥生長當(dāng)季盡可能早地利用已有數(shù)據(jù)對播期實現(xiàn)遙感監(jiān)測，雖無法獲取生長中后期的當(dāng)季冬小麥遙感數(shù)據(jù)，但上茬作物時序遙感數(shù)據(jù)是可獲取的，上茬作物成熟至冬小麥生長前期的時序數(shù)據(jù)在一定程度上可以反映播期的早晚。在對不同播期的冬小麥生長前期光譜進行深入挖掘優(yōu)選播期監(jiān)測的最佳時相和最優(yōu)光譜基礎(chǔ)上，增加上茬作物時序遙感數(shù)據(jù)實現(xiàn)播期監(jiān)測時間窗口的前移，研究表征冬小麥播期的新型遙感光譜指數(shù)，二者集成建模，可在一定程度上彌補冬小麥生長前期植被光譜信號較弱的劣勢，既能滿足盡早監(jiān)測的需求，又能在一定程度上提高播期監(jiān)測的精度，是未來播期遙感監(jiān)測的重要研究方向。

3.5 遙感數(shù)據(jù)和作物模型同化方法的借鑒

從使用的數(shù)據(jù)源以及遙感監(jiān)測手段看，遙感數(shù)據(jù)與作物模型的有機結(jié)合近年來應(yīng)用到作物長勢監(jiān)測、產(chǎn)量估測等方面[47]，是作物播期遙感監(jiān)測又一重要方法。趙艷霞等[48]以棉花為研究對象，比較了復(fù)合形演化、模擬退火、微分演化三種同化反演播期效果，并利用MODIS數(shù)據(jù)和COSIM模型選擇復(fù)合型演化同化算法對新疆北部棉花主產(chǎn)區(qū)的棉花空間分布進行制圖。以水稻為研究對象，Wang等[49]使用環(huán)境星CCD數(shù)據(jù)和RiceGrow生長模型，采用PSO和SCE-UA同化算法制作了江蘇如皋縣水稻的播期(移栽期)分布圖；De-Bernardis等[50]則利用雙極化雷達時序遙感數(shù)據(jù)，分別利用粒子濾波同化算法、擴展卡爾曼濾波同化算法對水稻播期進行估算，研究發(fā)現(xiàn)濾波同化算法估算播期精度更高。遙感數(shù)據(jù)與作物模型同化方法監(jiān)測播期，國內(nèi)外學(xué)者以棉花、水稻為研究對象已開展初步研究，為冬小麥播期監(jiān)測提供了新思路。因冬小麥的生長規(guī)律有其獨特性，其植被光譜和生物量具有雙峰特點，如何借鑒遙感數(shù)據(jù)和作物模型同化的方法估算冬小麥播期，是未來研究的新發(fā)展方向。

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