邵秋芳，麻澤龍，敬 琴

(1.成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院學(xué)院，四川 成都 610059；2.四川省水利科學(xué)研究院，四川 成都 610072；3.成都理工大學(xué)旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，四川 成都 610059)

灌區(qū)的信息化建設(shè)是水利信息化建設(shè)的重要構(gòu)成部分，也是灌區(qū)現(xiàn)代化的根本和標(biāo)志[1- 4]。灌區(qū)信息化即利用先進(jìn)的手段和技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、傳輸和管理，使得水資源得到合理的調(diào)度以及及時(shí)、準(zhǔn)確的分析和預(yù)測(cè)，形成一個(gè)以提高灌區(qū)管理效率和用水效率為目的的管理信息系統(tǒng)；因此，實(shí)現(xiàn)灌區(qū)的信息化建設(shè)不僅可以加快新農(nóng)村建設(shè)，而且可以促進(jìn)水資源的優(yōu)化配置和水利事業(yè)的長(zhǎng)足發(fā)展，推動(dòng)節(jié)水型社會(huì)的建設(shè)。3S技術(shù)的發(fā)展為灌區(qū)信息化的發(fā)展提供全新的方式和技術(shù)支撐，尤其是遙感技術(shù)時(shí)效性很強(qiáng)，可以在大面積的范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)同步觀測(cè)。全國(guó)水利信息化發(fā)展“十二五”規(guī)劃指出，在積極建設(shè)、完善常規(guī)信息采集設(shè)施的同時(shí)，應(yīng)大力推進(jìn)遙感等新技術(shù)、新方法的應(yīng)用[5]?！笆濉币?guī)劃指出水利信息化的建設(shè)過(guò)程中要利用先進(jìn)的手段解決問(wèn)題。因此，可以將遙感技術(shù)應(yīng)用于灌區(qū)的信息化建設(shè)中，實(shí)現(xiàn)水資源科學(xué)利用、合理調(diào)度、提高水資源利用率，逐漸實(shí)現(xiàn)水資源可持續(xù)利用的目標(biāo)[6- 8]。

1 遙感技術(shù)在灌區(qū)信息化中的應(yīng)用

遙感技術(shù)在灌區(qū)信息化的建設(shè)中，起到了舉足輕重的作用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

1.1 地面信息的提取

對(duì)于灌區(qū)來(lái)講，地面信息的空間分布及其變化是灌區(qū)管理的基礎(chǔ)性資料。以前人們主要是依靠實(shí)地調(diào)查獲取信息，工作量大，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，很多地區(qū)的數(shù)據(jù)只能依靠人們估算，數(shù)據(jù)獲取不全面，精度不準(zhǔn)確。遙感技術(shù)的快速發(fā)展，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)手段的不足。

地面信息的提取主要包括：渠系信息、土地利用及生態(tài)環(huán)境。

通過(guò)提取灌溉渠系的分布信息可以提高渠系輸水、配水的效率，降低成本，從而達(dá)到做到節(jié)水灌溉的目的。利用遙感影像識(shí)別渠系主要是識(shí)別灌溉渠系的圖像特征，包括：顏色特征、幾何特征、光譜特征和拓?fù)涮卣鱗9]。顏色特征：主要對(duì)圖像中灌溉渠系的表面性質(zhì)等進(jìn)行描述，根據(jù)顏色特征進(jìn)行圖像分類。形狀特征：主要對(duì)圖像中灌溉渠系的幾何形狀進(jìn)行描述。灌溉渠系主要任務(wù)是從灌溉水源地取水然后輸送、分配到田間，在遙感圖像上主要表現(xiàn)為線性，因此可利用渠系的形狀特征進(jìn)行提取。光譜特征：主要對(duì)圖像中灌溉渠系對(duì)電磁波的反射能力進(jìn)行描述。任何物體都具有其自身的電磁輻射規(guī)律，不同地物對(duì)入射電磁波的反射能力是不一樣的，灌溉渠系具有自身的理化性質(zhì)，對(duì)電磁波具有比較均勻的反射率。因此可以選取研究區(qū)樣本分析灌溉渠系對(duì)特定波段或融合波段反映的光譜值，然后利用該光譜值進(jìn)行灌溉渠系的提取。拓?fù)涮卣鳎汗喔葏^(qū)通常包括總引水渠、干渠、支渠、斗渠等不同級(jí)別的渠，之間彼此相連，因此，可以利用拓?fù)涮卣鬟M(jìn)行提取[10]。

在土地利用信息方面，利用遙感技術(shù)提取的方法已較為成熟，方法也很多主要包括目視判讀、監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類等等。此外，通過(guò)對(duì)比不同時(shí)段的遙感影像，可以對(duì)土地資源的退化現(xiàn)象進(jìn)行調(diào)查和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[11- 12]。

影響灌區(qū)生態(tài)環(huán)境的自然因素主要包括地形、地貌、氣候、土壤等，這些因素對(duì)灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)、作物質(zhì)量產(chǎn)量都有著非常重要的影響。利用遙感技術(shù)，結(jié)合GIS以及相應(yīng)的模型，選取影響生態(tài)環(huán)境的各種因子作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)灌區(qū)的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)，為灌區(qū)生態(tài)環(huán)境的管理和建設(shè)提供技術(shù)支撐和科學(xué)依據(jù)[13- 16]。

1.2 農(nóng)作物信息的獲取

遙感技術(shù)在農(nóng)作物信息提取方面主要包括：種植結(jié)構(gòu)、種植面積、農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)及土壤墑情等。

在種植結(jié)構(gòu)方面早期以目視解譯為主，人們根據(jù)作物的不同波段進(jìn)行影像的彩色合成，然后利用作物在合成影像上反映出的不同特性進(jìn)行作物的識(shí)別[17- 19]。每種作物都有相應(yīng)的季相節(jié)律性和物候變化的規(guī)律性，人們根據(jù)這些特點(diǎn)，利用遙感影像上作物的時(shí)相變化規(guī)律，識(shí)別農(nóng)作物的類型。歸一化植被指數(shù)(NDVI)能較為準(zhǔn)確地反映作物的活力狀況，時(shí)間序列所具有的季節(jié)節(jié)律綜合反映了作物的季相變化特征[20]。因此，基于作物物候特征的地表覆蓋分類上，NDVI時(shí)間序列分析成為一種基本的手段[21]。

作物種植面積信息的獲取在農(nóng)業(yè)發(fā)展中也非常重要，通過(guò)分析作物種植面積可以監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì)，進(jìn)行產(chǎn)量估算，監(jiān)測(cè)病蟲(chóng)害及其他災(zāi)害[22- 24]。利用遙感技術(shù)比較不同作物的光譜特征，根據(jù)遙感影像上的地表信息，提取作物的種植區(qū)域，獲得作物的種植面積。通過(guò)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的長(zhǎng)勢(shì)，可以幫助人們了解作物的生長(zhǎng)狀態(tài)信息，對(duì)作物的生產(chǎn)狀況進(jìn)行預(yù)警并進(jìn)行作物產(chǎn)量的預(yù)測(cè)[25]。葉面積指數(shù)LAI(leaf area index)是單位面積中所表現(xiàn)出的最大葉面積，是一項(xiàng)重要的植被特征參量，可以作為表征作物長(zhǎng)勢(shì)的參數(shù)[26]。NDVI和LAI關(guān)系密切，利用遙感圖像獲取作物的NDVI曲線，然后反演計(jì)算作物的LAI，監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì)[27]。

土壤墑情的監(jiān)測(cè)即為土壤含水量的監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)方法較多，一是基于土壤水分的熱紅外監(jiān)測(cè)方法，包括土壤熱慣量方法。二是基于植被指數(shù)的可見(jiàn)光和近紅外監(jiān)測(cè)方法，包括歸一化植被指數(shù)(NDVI)、距平值被指數(shù)(AVI)、植被狀態(tài)指數(shù)(VCI)、標(biāo)準(zhǔn)植被指數(shù)(SVI)。三是基于微波遙感的干旱監(jiān)測(cè)方法，微波遙感分為主動(dòng)微波遙感和被動(dòng)微波遙感，兩者都可以用于土壤水分的監(jiān)測(cè)[28]。

1.3 災(zāi)害監(jiān)測(cè)

農(nóng)作物在生長(zhǎng)過(guò)程中經(jīng)常遇到各種各樣的自然災(zāi)害，利用遙感技術(shù)，對(duì)災(zāi)害進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，可以快速、準(zhǔn)確、有效地提取關(guān)于災(zāi)害的信息，最大程度的降低農(nóng)業(yè)損失，減輕影響，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。

洪澇災(zāi)害突發(fā)性較強(qiáng)，遙感技術(shù)在洪澇災(zāi)害的災(zāi)前預(yù)警、救災(zāi)過(guò)程及災(zāi)后重建等方面可以提供實(shí)時(shí)、精確、可靠的信息并進(jìn)行反饋[29]。

在選擇數(shù)據(jù)源時(shí)，可以將陸地衛(wèi)星TM數(shù)據(jù)、SPOT衛(wèi)星數(shù)據(jù)作為背景圖像；氣象衛(wèi)星NOVV- 14/AVHRR數(shù)據(jù)為主要信息源，每天接受兩次；如果天氣條件惡劣，雷達(dá)衛(wèi)星SAR數(shù)據(jù)是比較好的選擇；監(jiān)測(cè)與評(píng)估災(zāi)情嚴(yán)重的區(qū)域，可以使用機(jī)載SAR數(shù)據(jù)。水體遙感監(jiān)測(cè)模型主要包括：?jiǎn)尾ǘ畏?、多波段法、水體指數(shù)法。洪澇災(zāi)害發(fā)生后，單純的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并不能滿足要求?？梢詫?S技術(shù)結(jié)合起來(lái)，為救援工作提供最佳的時(shí)機(jī)和路線[30- 31]。

利用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)干旱實(shí)際上就是監(jiān)測(cè)土壤中含水量的多少和分布情況，從而有效地反映受旱的程度以及干旱分布范圍[32]。許多專家學(xué)者以土壤水分、植被指數(shù)、溫度、地物的光譜反射率為出發(fā)點(diǎn)，提取植被的干旱情況。為了更加準(zhǔn)確的提高農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，將不同種類的監(jiān)測(cè)模型相結(jié)合，避免使用單一的數(shù)據(jù)源，利用多波段、多影像數(shù)據(jù)融合對(duì)干旱災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測(cè)。隨著3S技術(shù)快速發(fā)展，可以將其與各種數(shù)學(xué)模型相結(jié)合對(duì)干旱災(zāi)害進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和評(píng)估，降低干旱對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

農(nóng)作物在生長(zhǎng)過(guò)程中也會(huì)受到病蟲(chóng)害的影響，初期農(nóng)作物的葉綠素結(jié)構(gòu)遭到破壞，光譜特征發(fā)生變化，遙感影像上表現(xiàn)出紅外反射率和植被指數(shù)均降低。利用遙感技術(shù)對(duì)病蟲(chóng)害進(jìn)行監(jiān)測(cè)，可以提早預(yù)防，避免農(nóng)作物受到侵害[33]。

2 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，遙感作為一種空間信息技術(shù)以其自身的優(yōu)勢(shì)為灌區(qū)信息化的建設(shè)提供了技術(shù)支持。當(dāng)前我國(guó)衛(wèi)星技術(shù)發(fā)展迅猛，遙感數(shù)據(jù)日益豐富，各種遙感軟件功能日益強(qiáng)大，遙感隊(duì)伍不斷壯大，信息模型越來(lái)越多，遙感技術(shù)應(yīng)用于灌區(qū)信息化前景更加廣闊。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，遙感技術(shù)的運(yùn)用，使得數(shù)據(jù)及時(shí)共享，為灌區(qū)信息化貢獻(xiàn)力量。