田 源，候 洪，李 靜

1.新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)業(yè)資源區(qū)劃辦公室 2.新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站，烏魯木齊 830049

小麥?zhǔn)切陆髯迦罕姷闹饕诩Z，確保一定的小麥種植面積對(duì)新疆的糧食安全、社會(huì)穩(wěn)定等至關(guān)重要，當(dāng)前有必要準(zhǔn)確掌握小麥種植面積，以便合理安排冬小麥、春小麥的種植比例，同時(shí)為農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整提供基礎(chǔ)依據(jù)[1-3]。遙感技術(shù)有著覆蓋區(qū)域大、信息獲取速度快的特點(diǎn)，本文利用美國(guó)LANDSAT8和歐洲Sentinel2A衛(wèi)星影像結(jié)合地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)新疆小麥種植面積進(jìn)行信息提取，分析其空間分布特征，為新疆小麥科學(xué)管理提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

本研究以新疆全境為研究區(qū)，該區(qū)域內(nèi)為干旱區(qū)典型綠洲農(nóng)業(yè)，根據(jù)野外調(diào)查，天山北坡主要有小麥、葡萄、正播玉米、棉花、豆類等作物，天山南坡則主要種植棉花、小麥、復(fù)播玉米等作物，且小麥多與棗樹(shù)、核桃等套種。

1.2 數(shù)據(jù)源

本研究采用美國(guó)LANDSAT815 m空間分辨率和歐洲Sentinel2A 10 m空間分辨率衛(wèi)星影像，LANDSAT8衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以在地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站下載（http://www.gscloud.cn/），Sentinel2A 衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以在歐洲航天局相關(guān)網(wǎng)站下載（https://scihub.copernicus.eu/）。南疆地區(qū)小麥多與果樹(shù)套種，因此主要采用Sentinel2A衛(wèi)星數(shù)據(jù)，考慮到監(jiān)測(cè)區(qū)域主要農(nóng)作物的農(nóng)時(shí)歷、冬小麥、春小麥的生育周期以及不同作物光譜信息的季節(jié)差別，本研究衛(wèi)星影像的獲取時(shí)間選定在2017年3月至7月，最后獲取本區(qū)域適合的影像總計(jì)80景，覆蓋了研究區(qū)全部范圍。

2 研究技術(shù)路線

本研究首先采用GPS技術(shù)，實(shí)地獲采集各類作物的解譯標(biāo)志點(diǎn)信息，并在小麥種植結(jié)構(gòu)比較典型的地區(qū)實(shí)地布設(shè)若干地面樣方，測(cè)量樣方內(nèi)各類作物的面積；其次對(duì)獲取的80景遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行影像校正、鑲嵌裁切等預(yù)處理，得到監(jiān)測(cè)區(qū)域晴空遙感數(shù)據(jù)；接著按照1:5萬(wàn)分幅框形成解疑單元，依據(jù)地面解譯標(biāo)志點(diǎn)建立遙感圖像上小麥光譜特征庫(kù)，在人機(jī)交互模式下提取小麥種植地塊，并利用道路和地面樣方分別扣除線狀地物面積和細(xì)小圖斑面積，最后匯總得到分縣市、地州全疆的小麥種植空間分布數(shù)據(jù)和面積匯總數(shù)據(jù)[4-6]。

3 小麥種植面積遙感監(jiān)測(cè)

3.1 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了能更好的分辨影像上各類作物光譜特征，本研究分別對(duì)LANDSAT8和Sentinel2A數(shù)據(jù)行了預(yù)處理，其中LANDSAT8數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了定標(biāo)和大氣校正，Sentinel2A數(shù)據(jù)則采用快速大氣校正進(jìn)行了處理，投影信息則統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為ALBERS投影并按照1:5萬(wàn)圖幅進(jìn)行裁切，形成單個(gè)解譯單元。

3.2 農(nóng)作物解譯標(biāo)志數(shù)據(jù)庫(kù)

將地面實(shí)地采集的解譯標(biāo)志點(diǎn)和樣方數(shù)據(jù)分別疊加在整景和分幅解譯單元上，判斷監(jiān)測(cè)區(qū)域小麥及其他主要作物的光譜特征，以便準(zhǔn)確把握小麥的光譜信息。

3.3 小麥種植面積遙感信息提取

在計(jì)算機(jī)軟硬件支持下，采用ERDAS軟件依據(jù)小麥光譜特征對(duì)上述解譯單元進(jìn)行非監(jiān)督分類，獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)小麥種植面積空間分布數(shù)據(jù)，對(duì)該數(shù)據(jù)依據(jù)不同道路寬度以及樣方內(nèi)實(shí)測(cè)小麥面積和遙感提取面積的比值分別扣除線狀地物和細(xì)小圖斑的面積，最終得到新疆小麥種植總面積，并按照縣市、地州、全區(qū)進(jìn)行匯總。

4 結(jié)論與討論

本研究采用LANDSAT8和Sentinel2A衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)新疆小麥種植面積進(jìn)行信息提取，形成了一套完整的技術(shù)流程和方法，研究表明，第一北疆小麥種植區(qū)以及兵團(tuán)等地，小麥種植地塊相對(duì)較大，采用融合后的15 m分辨率landsat8衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)可以較為準(zhǔn)確的提取小麥種植面積，但是在南疆尤其是和田、喀什、阿克蘇地區(qū)，受到小麥與果樹(shù)套種以及地塊較為破碎的影響，有必要采用更高分辨率的衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，考慮到影像覆蓋范圍以及工作量等因素，本研究采用10 m空間分辨率的Sentinel2A衛(wèi)星數(shù)據(jù)有效的提高了上述地區(qū)小麥種植地塊信息提取的精度；第二北疆地區(qū)小麥與其同時(shí)期的苜蓿、蔬菜等作物光譜特征十分接近，容易混淆，針對(duì)上述問(wèn)題，本文采用覆蓋同一地區(qū)的不同時(shí)相的不同衛(wèi)星數(shù)據(jù)，進(jìn)行對(duì)比分析，有效的減少了這類“異物同譜”問(wèn)題，提高了小麥種植面積監(jiān)測(cè)的精度，第三受到地形海拔等因素的影響,同一地區(qū)的小麥表現(xiàn)出的光譜特征略有差異，需要在實(shí)地調(diào)查時(shí)，采集不同地形海拔的小麥作物解譯標(biāo)志。