易秋香

（1.中國科學院新疆生態(tài)與地理研究所/ 荒漠與綠洲生態(tài)國家重點實驗室，烏魯木齊830011；2.新疆維吾爾自治區(qū)遙感與地理信息系統(tǒng)應用重點實驗室，烏魯木齊830011；3.中國科學院大學，北京100049）

作物生育期能夠反映作物對環(huán)境的要求和生育進程，對生育期監(jiān)測在作物的長勢監(jiān)測、產(chǎn)量預報、種植面積監(jiān)測、農(nóng)田精細化管理等工作中有著重要的作用。傳統(tǒng)作物生育期觀測主要依賴于地面調(diào)查，需要耗費大量人力物力，由于其觀測面積小、周期長，難以滿足大面積觀測需求。遙感技術可提供及時、準確的大尺度衛(wèi)星影像，實現(xiàn)大面積地區(qū)高頻率的重復信息采集[1]，為大范圍、高精度的作物生育期識別及作物長勢監(jiān)測提供了有力技術。

農(nóng)作物生育期遙感識別工作始于20 世紀80年代[2]，各類研究中主要使用的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)包括早期廣泛使用的AVHRR（Advanced very high resolution radiometer）數(shù)據(jù)[3-5]，空間分辨率 1.1 km。美國陸地衛(wèi)星 Landsat-4/5/8[6-7]，時間分辨率為 16 d； 中國資源衛(wèi)星ZY-01[8]，時間分辨率為26 d； 美國Terra 和Aqua 衛(wèi)星搭載的中等分辨率成像光譜儀MODIS （Moderate resolution imaging spectroradiometer）的合成數(shù)據(jù)[9-10]，時間分辨率為 16 d。由于這些衛(wèi)星數(shù)據(jù)時間分辨率較低，容易導致對作物關鍵生育期的開始和結束等監(jiān)測不準確或錯過，嚴重影響生育期識別精度，因此許多以 AVHRR、MODIS 等衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行的研究，都對數(shù)據(jù)進行插值處理，或者直接對散點的數(shù)據(jù)進行擬合、去噪等處理，從而彌補衛(wèi)星數(shù)據(jù)低時間或低空間分辨率的不足。然而這樣會帶來一定的誤差，同時會消除一些具有意義的數(shù)據(jù)[11]。

隨著遙感衛(wèi)星技術的迅速發(fā)展，衛(wèi)星數(shù)據(jù)的時間、 空間及光譜分辨率都得到了極大提升。其中，由歐洲空間局于2015年6月23日發(fā)射的 Sentinel-2A 及 2017年3月7日發(fā)射的 Sentinel-2B 多光譜遙感衛(wèi)星，可將地面時間分辨率提升為5 d，其上安裝的多光譜成像儀有13 個通道，其中4 個可見光及1 個近紅外波段空間分辨率為10 m，短波紅外和1 個紅邊波段空間分辨率為20 m，并且可免費下載獲取。Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)具備高時空分辨率以及其特有的紅邊參數(shù)波段，為作物生育期監(jiān)測提供了理想數(shù)據(jù)源。

利用遙感技術進行作物生育期及物候識別已在小麥[12-13]、玉米[14]、水稻[9，15]等多種作物中展開應用。棉花生長遙感監(jiān)測的應用主要體現(xiàn)在棉花種植面積及長勢信息監(jiān)測[16-17]、病蟲害監(jiān)測[18-19]、遙感估產(chǎn)[20-22]以及各類生物生化參數(shù)定量遙感反演，如葉面積指數(shù)[23]、含水量及水分脅迫信息[24-25]、色素信息[26]等。其中，針對棉花不同生育階段遙感植被指數(shù)的變化特征也有相關研究，但多是采用MODIS 合成數(shù)據(jù)或地面光譜數(shù)據(jù)，如王玉[27]通過對比分析16 d合成的MODIS-EVI 產(chǎn)品數(shù)據(jù)在棉花不同生育階段變化特征，進行了棉花種植面積信息提??；曹衛(wèi)彬等[20]在北疆棉花遙感估產(chǎn)最佳時相選擇研究中，利用地面實測光譜信息分析了棉花冠層光譜反射率及NDVI 在棉花不同生育階段的變化特征，并由此確定了棉花識別及估產(chǎn)的最佳時相。目前Sentinel-2 數(shù)據(jù)主要用于作物葉面積及葉綠素估算[28-29]、生物量估算[30]、作物物候[31]、棉花水分消耗[32]等相關研究，而未見利用Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)探討作物不同生長階段光譜特征變化的報道。

本研究擬利用獲取的地面實測棉花冠層光譜數(shù)據(jù)及研究區(qū)連續(xù)2年的Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)，通過分析實測及模擬的Sentinel-2 數(shù)據(jù)單波段反射率及不同植被指數(shù)隨棉花發(fā)育進程的變化特征，探討Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)用于棉花生育期監(jiān)測的特點，為Sentinel-2 數(shù)據(jù)在作物生育期監(jiān)測研究中及棉花生長管理中的廣泛應用提供基礎依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于新疆維吾爾自治區(qū)北部石河子墾區(qū)，地處天山北麓中段，古爾班通古特大沙漠南緣，地理坐標為東經(jīng) 84°58'～86°24'，北緯 43°26'～45°20'。在研究區(qū)內(nèi)，依據(jù)棉花種植面積，選取面積超過50 hm2棉花種植區(qū)作為樣點，共選取了4 個樣點地。依據(jù)樣點面積大小在每個樣點布設8～15 個不等的觀測點。

1.2 研究區(qū)棉花生育期特點

研究區(qū)棉花通常在4月中下旬開始播種，10月中下旬停止生長，全生育期180 d 左右。北疆地區(qū)陸地棉平均播期為4月30日，通常在5月中旬左右出苗，大概在6月中旬進入現(xiàn)蕾期，7月初進入開花期，7月中旬進入開花盛期，8月25日左右進入吐絮期。通常在6月底7月上旬對棉花進行打頂，9月中旬前完成噴施脫葉劑。棉花出苗、現(xiàn)蕾、開花和吐絮是棉花生育期中較為關鍵的時期。根據(jù)棉花生育期時間分布特點，來探討各生育時期Sentinel-2衛(wèi)星單波段反射率變化及各類可用于作物生育期監(jiān)測的植被指數(shù)隨生育時期的變化特點。

1.3 冠層光譜測定

由于2017年及2018年所開展的研究區(qū)棉花不同生育時期冠層光譜觀測次數(shù)有限，考慮到同一研究區(qū)內(nèi)棉花生育進程相對穩(wěn)定，本研究所采用的冠層光譜觀測時間為2011年，采樣點與2017年及2018年Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取點一致。在棉花關鍵生育時期，包括苗期（6月11日）、現(xiàn)蕾期（6月24日）、開花期（7月11日）、開花盛期（7月28日）和吐絮初期（8月21日）共開展了5 次冠層光譜實地觀測。使用美國 ASD（Analytical spectral device）公司的ASDFieldSpec Pro FRTM 光譜儀，波段值為350～2 500 nm，其中350～1 000 nm 光譜采樣間隔為1.4 nm，光譜分辨率為3 nm；1 001～2 500 nm 光譜采樣間隔為2 nm，光譜分辨率為10 nm。光譜測定選擇在無風無云或少云的天氣進行，測定時間為12∶00—16∶00 之間。測量步驟：測量之前先開啟光譜儀預熱，再次測量之前先進行光譜儀的優(yōu)化，冠層光譜測定前后都進行參考板反射率測定；測量冠層光譜時探頭垂直向下，距冠層垂直高度約0.7 m，視場角25°。光譜采樣以10 條光譜為一采樣光譜，即每次記錄10 條光譜，以其平均值作為該樣點的冠層光譜反射值。

1.4 Sentine-2數(shù)據(jù)及其處理

根據(jù)研究區(qū)棉花出苗及停止生長時間分布特點，通過歐洲航空局的數(shù)據(jù)共享網(wǎng)站（https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home） 下載獲取研究區(qū)2017年及2018年棉花不同生育時期內(nèi)共計14 期有效Sentinel-2 衛(wèi)星Level-1C 數(shù)據(jù)。獲取時間分別為2017年6月16日、7月8日、7月28日 、8月22日、9月19日、10月16日及 2018年6月3日、6月16日、6月28日、7月13日、7月28日、8月7日、8月17日、9月6日。所有遙感影像數(shù)據(jù)均為已經(jīng)過輻射校正和幾何校正處理的Level-1C 大氣上層表觀反射率，須對其進行大氣校正使之轉(zhuǎn)換為地表反射率數(shù)據(jù)。

本研究采用SNAP-Sen2Cor 軟件對影像數(shù)據(jù)進行大氣校正，并通過最近鄰插值法，將大氣校正后的各波段重采樣至空間分辨率10 m 后用于研究區(qū)各觀測點反射率提取及植被指數(shù)計算。Sentinel-2遙感影像數(shù)據(jù)包含12 個波段的光譜數(shù)據(jù)，不同波段的空間分辨率略有不同，各波段信息見表1。

表1 Sentinel-2 遙感影像數(shù)據(jù)主要參數(shù)

1.5 植被指數(shù)

通過Sentinel-2 多光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)在可見光到近紅外的多個波段分布可獲取多種植被指數(shù)，本研究采用了 NDVI、SAVI、EVI 3 種最常用于作 物生育期及長勢監(jiān)測的指數(shù)（表2）。初步探討這些植被指數(shù)隨棉花生育進程的分布變化。

2 結果與分析

2.1 冠層及Sentinel-2各波段反射率在不同生育時期變化特征

對冠層光譜反射率按照Sentinel-2 衛(wèi)星各波長中心位置及波段寬度進行重新計算使之符合Sentinel-2 波段分布，從而對比Sentinel-2 各波長反射率與實測的冠層光譜反射率的擬合情況。采用平均法進行計算，即各中心波長波段寬度范圍內(nèi)所有波長反射率的平均值作為該波段的反射率，如B5 波段，中心波長為705 nm，波段寬度為20 nm，則其波段反射率為波長695～715 nm 反射率的平均值，其他各波段以此類推。

2011年棉花實測冠層光譜反射率及2017年和2018年Sentinel-2 多光譜反射率在不同生育時期的變化如圖1 所示?？傮w上不論是實測冠層光譜還是Sentinel-2 衛(wèi)星光譜反射率，B1～B5 的可見光波段 （443～705 nm） 和 B6～B9 的近紅外波段（740 ～945 nm）隨發(fā)育進程表現(xiàn)出不同變化規(guī)律，具體表現(xiàn)為可見光波段反射率從苗期 （2011年6月11日）至吐絮期（2011年8月21日）呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢，吐絮期之后逐漸增大；近紅外波段反射率從苗期逐漸增大，至開花盛期（2011年7月28日）達到最大，而后逐漸減??；苗期初期階段（2018年6月3日） 以及最后停止生長階段 （2017年10月16日），光譜反射率包含明顯土壤光譜特征。

表2 所采用的植被指數(shù)

進一步對比相同或相近日期的實測冠層光譜反射率與Sentinel-2 衛(wèi)星反射率，如圖2。從圖2（a）可見，當棉花處在苗期時，由于土壤還未被全覆蓋，相比衛(wèi)星多光譜反射率，實測冠層光譜反射率（2011-06-11）更多體現(xiàn)出植被信息特征，衛(wèi)星多光譜反射率（2017-06-16 以及 2018-06-16）還受背景土壤光譜的影響，表現(xiàn)為在可見光波段反射率明顯高于實測光譜，近紅外波段低于實測光譜反射率；隨棉花生長至盛花期 （圖2 （b）） 和花鈴期 （圖2（c）），冠層接近密閉，Sentinel-2 多光譜反射率與實測冠層光譜反射率變化趨向一致，兩者在可見光波段吻合較好，近紅外波段衛(wèi)星光譜反射率略高于實測光譜反射率。此外，觀察圖2（a）中不同年份相同日期 Sentinel-2 光譜曲線發(fā)現(xiàn)，2018年6月16日Sentinel-2 近紅外波段反射率明顯低于2017年6月16日，根據(jù)棉花種植天氣影響發(fā)現(xiàn)，2018年棉花生育前期受低溫風災的影響，棉花整體生育進程較2017年普遍慢5～7 d，這說明Sentinel-2 多光譜衛(wèi)星可體現(xiàn)生育進程的變化。

圖1 實測冠層光譜（2011年）及Sentinel-2 衛(wèi)星光譜反射率（2017年及2018年）隨棉花生育進程的變化特征

2.2 冠層及Sentinel-2植被指數(shù)隨生育時期變化特征

圖2 相同或相近時期的棉花實測冠層光譜反射率（2011年）與 Sentinel-2 衛(wèi)星反射率（2017年及 2018年）對比

為了更好體現(xiàn)不同植被指數(shù)隨生育進程的變化差異，將獲取的植被指數(shù)進行歸一化處理，歸一化值通過原植被指數(shù)值減去所有生育時期植被指數(shù)的平均值后除以平均值獲得。不同植被指數(shù)歸一化值在棉花不同生育時期的變化規(guī)律如圖3?？傮w上，各植被指數(shù)歸一化值均呈現(xiàn)出從苗期的負值到開花盛期以及吐絮期的最大正值再到采摘期的負值的變化規(guī)律。與NDVI 和SAVI 歸一化值相比，EVI 歸一化值變化范圍更大，表明其對葉面積指數(shù)（Leaf area index,LAI）變化更為靈敏，同時 EVI 指數(shù)有效避免了NDVI 值隨LAI 值增大而呈現(xiàn)的飽和問題，如圖3 中2011年實測NDVI 值在開花期之后至吐絮初期變化非常小。進一步分析各植被指數(shù)歸一化值正負變化時間點，可發(fā)現(xiàn)Sentinel-2 衛(wèi)星光譜指數(shù)的歸一化值與實測冠層光譜變化趨勢一致：在6月中旬棉花現(xiàn)蕾期前，各植被指數(shù)歸一化值均呈負值，現(xiàn)蕾期向開花期過渡的階段，植被指數(shù)歸一化值逐漸增大至正值，直到開花盛期（7月初至7月中旬左右）達到最大正值，而后開始逐漸減小，至吐絮盛期（9月初）減小至負值。植被指數(shù)歸一化值隨棉花生育進程呈現(xiàn)的變化規(guī)律，可為棉花遙感識別及面積提取等提供有用信息。

圖3 不同年份基于實測（2011年）及Sentinel-2 衛(wèi)星光譜（2017年及2018年）的植被指數(shù)歸一化值隨棉花生育進程的變化規(guī)律

3 結論

本研究初步分析了Sentinel-2 多光譜反射率及3 類常用植被指數(shù)隨棉花生育進程的變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)整體上Sentinel-2 多光譜反射率與實測冠層光譜反射率變化趨勢吻合，尤其在棉花開花期及開花盛期時Sentinel-2 多光譜反射率在可見光及近紅外波段均與實測觀測光譜反射率趨勢一致；Sentinel-2多光譜特有的紅邊參數(shù)波段反射率隨棉花生育進程具有從棉花苗期逐漸增大，至開花盛期達到最大正值，而后逐漸減小的變化規(guī)律；對比Sentinel-2 多光譜指數(shù)NDVI、SAVI 以及EVI 隨生育進程的變化規(guī)律發(fā)現(xiàn)，基于實測冠層光譜和Sentinel-2 衛(wèi)星光譜的EVI 歸一化指數(shù)隨棉花生育進程具有較為一致和穩(wěn)定的變化規(guī)律，現(xiàn)蕾期前EVI 歸一化值為負值并具有逐漸增大趨勢，至開花盛期達到最大正值，而后逐漸減小至吐絮盛期變?yōu)樨撝?。Sentinel-2 衛(wèi)星各波段值及植被指數(shù)值在棉花不同生育階段的取值特點，可為棉花遙感識別、棉花面積提取以及棉花生化參數(shù)定量診斷提供有用信息。本研究中所采用的Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)以及實測冠層光譜數(shù)據(jù)分布于棉花生育進程的幾個關鍵時期，數(shù)據(jù)獲取的年份不同、品種不同，數(shù)據(jù)分布的廣泛性增強了結論的普適性。后續(xù)隨著Sentinel-2 數(shù)據(jù)的累積，結合實測光譜數(shù)據(jù)，更為細化的分析可針對衛(wèi)星數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)同步的情況展開，探究Sentinel-2 數(shù)據(jù)在作物物候監(jiān)測方面的應用前景。同時，基于Sentinel-2 的多光譜反射率是多個研究樣點的平均值，在后續(xù)的研究中，還有必要考慮到不同品種之間的差異，期望細化到不同品種間發(fā)育進程的差異，從而實現(xiàn)不同品種的識別。此外，在此研究基礎上，還可以進一步加入對比大面積研究區(qū)同一時期其他主要種植作物的光譜變化特征，如冬小麥、春玉米、葡萄等作物，使Sentinel-2 多光譜衛(wèi)星在棉花種植面積提取及估產(chǎn)等最佳時相的選擇等方面得到更廣泛的應用。