向昆侖, 何博翰, 江銘諾, 王娟敏, 李立, 徐杰

向昆侖, 何博翰, 江銘諾, 等. 基于遙感的灌溉耕地制圖方法研究進(jìn)展[J]. 生態(tài)科學(xué), 2022, 41(4): 257–264.

XIANG Kunlun, HE Bohan, JIANG Mingnuo, et al. Review on satellite-based mapping methods of irrigated farmland [J]. Ecological Science, 2022, 41(4): 257–264.

基于遙感的灌溉耕地制圖方法研究進(jìn)展

向昆侖1,*, 何博翰1, 江銘諾2, 王娟敏3, 李立4, 徐杰1

1. 廣東省生態(tài)氣象中心, 廣東省氣象局, 廣州 510640 2. 廣東省氣象探測(cè)數(shù)據(jù)中心, 廣東省氣象局, 廣州 510640 3. 廣東省氣候中心, 廣東省氣象局, 廣州 510640 4. 廣州市氣象臺(tái), 廣州市氣象局, 廣州 511430

準(zhǔn)確的灌溉耕地位置分布信息是地球系統(tǒng)科學(xué)和氣候變化等研究領(lǐng)域的基礎(chǔ), 它關(guān)乎我們國(guó)家的糧食安全和水資源安全, 對(duì)水循環(huán)、能量循環(huán)研究具有重要的意義。遙感灌溉耕地制圖研究主要分為局地研究、區(qū)域研究和全球研究三類。目前, 基于遙感的灌溉耕地制圖研究大多數(shù)都集中在局地尺度上, 其中, 目視解譯法和數(shù)字圖像分類法是在局地尺度研究中最常見的方法; 在區(qū)域尺度上, 最常見的手段是使用中等分辨率的衛(wèi)星圖像進(jìn)行多時(shí)段的時(shí)間序列分析, 從而實(shí)現(xiàn)灌區(qū)地圖的繪制; 當(dāng)前全球尺度的灌溉位置分布研究工作, 由于在數(shù)據(jù)獲取方面受到的的客觀限制, 使其在灌溉分類結(jié)果上存在較大的不確定性。近年來, 國(guó)際國(guó)內(nèi)出現(xiàn)了一些灌溉產(chǎn)品, 由于各種原因, 這些灌溉產(chǎn)品存在精度不高、分類不可靠等問題。然而, 由于技術(shù)的進(jìn)步, 數(shù)據(jù)融合技術(shù)、微波遙感技術(shù)及大量其他輔助數(shù)據(jù)在大區(qū)域繪制灌溉地圖方面提供了更大的可能性。為此, 極有必要系統(tǒng)回顧灌溉耕地識(shí)別制圖研究的發(fā)展歷程, 總結(jié)當(dāng)前研究的現(xiàn)狀及存在的不足, 為進(jìn)一步開展灌溉耕地制圖方法研究和提高灌溉識(shí)別精度提供參考。

灌溉耕地; 遙感; 識(shí)別制圖

0 前言

灌溉耕地分布信息是地球系統(tǒng)科學(xué)和氣候變化等領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。灌溉作為人類活動(dòng)影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)生最主要的方式之一, 是實(shí)現(xiàn)2060年碳中和最有力的農(nóng)業(yè)措施, 在保障糧食安全方面起著重要作用[1-2]。研究表明, 在過去的40年時(shí)間里, 灌溉是全球糧食產(chǎn)量翻倍的主要原因之一[3-4]。農(nóng)業(yè)灌溉用到的淡水資源主要包括湖泊, 河流, 地下水等, 其中農(nóng)業(yè)灌溉用水占據(jù)了淡水資源消耗的70%以上[5]。隨著全球人口的不斷增加, 人類對(duì)糧食、燃料和纖維的需求量也越來越大, 隨著農(nóng)業(yè)持續(xù)的集約化, 對(duì)淡水資源的需求量將增加50%以上, 尤其是在干旱和半干旱地區(qū)。

雖然灌溉耕地分布信息對(duì)糧食安全, 水循環(huán)、能量循環(huán)等具有重要意義, 但是全球范圍內(nèi)準(zhǔn)確的灌溉耕地分布仍然是一個(gè)未知的謎團(tuán)。農(nóng)業(yè)灌溉增加了全球的糧食產(chǎn)量, 同時(shí)也極大的影響了我們賴以生存的環(huán)境。主要表現(xiàn)在地表過程和水氣交換[6-8], 用水供需平衡[9-11], 糧食安全和水資源管理[12], 干旱地區(qū)的農(nóng)業(yè)氣候反饋等[13-14]。通過文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn), 相比于大量的土地覆蓋繪圖研究, 專門的灌溉耕地制圖研究顯得十分缺乏, 灌溉地圖數(shù)據(jù)通常是作為土地覆蓋產(chǎn)品的二級(jí)產(chǎn)品而存在。由此可見, 灌溉區(qū)域的識(shí)別以及灌溉地圖的繪制工作是十分必要的, 其方法學(xué)的研究仍然需要不斷的發(fā)展。為此, 極有必要系統(tǒng)回顧灌溉耕地識(shí)別研究的發(fā)展過程, 總結(jié)目前研究中存在的問題和不足, 為進(jìn)一步提高灌溉識(shí)別精度和開展灌溉耕地制圖方法研究提供參考。

1 基于遙感的灌溉制圖研究現(xiàn)狀

灌溉遙感測(cè)繪數(shù)據(jù)和方法的研究中, 根據(jù)研究尺度可分為局地研究、區(qū)域研究和全球研究。與傳統(tǒng)的航空影像調(diào)查方法相比, 遙感技術(shù)的方法顯得更加省時(shí)省力。利用遙感影像進(jìn)行植被生產(chǎn)力、灌溉面積監(jiān)測(cè), 具有明顯的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前遙感技術(shù)已經(jīng)成為一個(gè)有效的灌溉監(jiān)測(cè)工具[15-17]。通過分析對(duì)比統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及遙感影像, 從而揭示作物生長(zhǎng)變化的過程。利用地理信息系統(tǒng)(GIS), 衛(wèi)星遙感的數(shù)字化特征使其較容易與其他來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)。遙感技術(shù)能提供灌溉耕地準(zhǔn)確的位置信息, 而不僅是某行政區(qū)域的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù), 能用于評(píng)估灌溉用水和灌溉區(qū)域的實(shí)時(shí)變化。

1.1 局地研究

目前, 基于遙感的灌溉測(cè)繪研究大多數(shù)都集中在局地尺度上。原因有三個(gè): 首先, 局地尺度提供了相對(duì)熟悉的環(huán)境, 調(diào)查人員有廣泛了解和學(xué)習(xí)的基礎(chǔ); 其次, 大多數(shù)局地尺度的研究是為了證明遙感方法的效果, 而不是大范圍的灌溉制圖; 第三, 隨著區(qū)域的擴(kuò)大, 灌溉形式也變得多樣, 這使得灌溉制圖研究變得異常復(fù)雜, 很多學(xué)者的研究停留于此。但是, 在局地尺度上的灌溉制圖研究存在的問題是, 在一個(gè)區(qū)域和時(shí)間段開發(fā)的方法可能并不適用于另一個(gè)區(qū)域和時(shí)間段。在局地尺度的研究中, 目視解譯法和數(shù)字圖像分類法, 這兩類繪圖方法是最常見的方法。早期的研究主要集中在利用來自美國(guó)和印度的航空部門的目視解譯技術(shù), 來繪制和更新灌溉地圖[18-20]。后來的研究開發(fā)了數(shù)字圖像自動(dòng)分類方法專門用于灌溉識(shí)別制圖[21-23]。在這些方法中, 許多都被證明有非常顯著的效果。表1列舉的是局地尺度研究中常用到的灌溉制圖方法。

1.2 區(qū)域研究

在區(qū)域尺度上, 繪制灌區(qū)地圖最常見的手段是使用中等分辨率的衛(wèi)星圖像進(jìn)行多時(shí)段的時(shí)間序列分析。該方法在很大程度上依賴于作物生長(zhǎng)過程中的原始光譜波段特征和植被指數(shù)的季節(jié)性差異。該方法需要了解該區(qū)域的常見作物的生長(zhǎng)周期。監(jiān)測(cè)大面積灌區(qū)最有效的方法之一, 就是使用AVHRR和MODIS等傳感器的植被指數(shù)數(shù)據(jù)[17,24-25]。運(yùn)用現(xiàn)代分類算法分析時(shí)序性植被指數(shù)特征, 如決策樹算法, 其分類精度范圍在60%—90%[24,26-27]。在區(qū)域尺度上, 該方法對(duì)灌區(qū)估算的誤差主要受到氣候因素、局部降水和種植模式的影響[24]。此外, 這種分類方法受益于多階段分類法, 使用氣候數(shù)據(jù)、地表水狀況、海拔高度、土地覆蓋類型、作物面積和水掩膜等輔助資料[16,28], 可以將土地覆蓋類別進(jìn)行逐個(gè)分類[24]。研究表明, 當(dāng)使用MODIS等高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)時(shí), 多時(shí)序圖像分類中使用原始光譜特征結(jié)合光譜轉(zhuǎn)換指數(shù), 可以得到更好的分類效果[25,29]。時(shí)序性圖像中自動(dòng)識(shí)別植被峰值的位置和數(shù)量的算法提高了分類精度[28]。

表1 提取灌溉空間分布信息的典型方法。

1.3 全球研究

近年來, 關(guān)于全球尺度的灌溉空間分布的研究工作, 由于在獲取數(shù)據(jù)的客觀性方面受到的限制, 使其在灌溉分類結(jié)果上存在較大的不確定性。1992年4月至1993年9月, 美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局開展的基于觀測(cè)和AVHRR 數(shù)據(jù)(1 km)生成的全球土地覆蓋圖[30](Loveland et al., 2000)。該數(shù)據(jù)集的主要缺點(diǎn)是將灌溉地圖作為土地覆蓋圖的一個(gè)子集來研究。因此, 該地圖的重點(diǎn)主要是土地覆蓋類型, 而對(duì)灌溉本身則關(guān)注較少, 其分類準(zhǔn)確率也較低。V?r?smarty 和 Sahagian(2002)[12]通過比較美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局繪制的灌溉地圖和美國(guó)國(guó)家層面報(bào)道的灌溉面積(FAO, 1998), 發(fā)現(xiàn)由于世界糧農(nóng)組織高度政治化的性質(zhì), 以及在獲取數(shù)據(jù)的客觀性方面的限制, 使其在灌溉分類結(jié)果上存在較大的不確定性。歐洲航天局(ESA)利用2005—2006年的中分辨率成像光譜儀(MERIS)數(shù)據(jù)繪制了一幅中等分辨率(300米)的全球陸地覆蓋圖(GlobeCover)。全球陸地覆蓋圖中有幾個(gè)是關(guān)于灌溉類型的作物, 包括水稻。分類的過程包括對(duì)選定的圖像進(jìn)行無監(jiān)督聚類, 然后利用MERIS的時(shí)序圖像計(jì)算物候參數(shù)(起始、持續(xù)、結(jié)束)并進(jìn)行時(shí)間特征提取。最后, 對(duì)區(qū)域土地覆蓋的每個(gè)類別進(jìn)行標(biāo)注。該地圖由于樣本的質(zhì)量和數(shù)量問題而導(dǎo)致灌溉分類結(jié)果同樣存在較大的不確定性。

1.4 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有灌溉產(chǎn)品

當(dāng)前國(guó)際國(guó)內(nèi)出現(xiàn)了一些灌溉產(chǎn)品, 但是由于各種原因, 這些灌溉產(chǎn)品存在精度不高、分類不可靠等問題。2000年, 由聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織和法蘭克福大學(xué)(FAO/UF)繪制的全球第一份灌溉耕地分布圖 GMIA(Global Map of Irrigated Area), 該地圖的空間分辨率為5弧分, 反映了灌溉的百分比, 隨后陸續(xù)有產(chǎn)品更新[31-35]。除 GMIA 外, 較典型產(chǎn)品還有 MIRCA, GIAM/GMRCA和 GRIPC 等。國(guó)際水資源管理研究所(IWMI)制作的全球灌溉面積地圖(GIAM)[17,28,36], 該方法考慮了1km分辨率的亞像元問題以及灌溉強(qiáng)度[36], 但由于訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)有限, 其分類結(jié)果并不可靠。隨后, 研究者們又推出了全球糧食安全數(shù)據(jù)圖(GFSAD), GFSAD 在其分類體系中包含了無灌溉信息的耕地以及其他混合類。全球雨養(yǎng)、灌溉和稻田地圖(GRIPC)的空間分辨率為500 m[37], 是這幾幅地圖中分辨率最高的。還有一些土地覆蓋產(chǎn)品也將灌溉作物信息納入分類體系中, 如以土地覆蓋分類為目標(biāo)的 IGBP-Discover, Glob Cover以及 GLCNMO, 他們?cè)诜诸愺w系上存在與GFSAD 類似的問題。另外, 朱秀芳等(2015)[38]發(fā)展了三個(gè)灌溉潛力指數(shù)和一個(gè)灌溉識(shí)別模型, 結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)繪制了一份中國(guó)的灌溉地圖。也有諸多的研究將水澆地和旱地單獨(dú)羅列研究, 生產(chǎn)出不同分辨率的灌溉地圖[39-44]。這些研究主要集中在土地利用和土地覆蓋遙感分類上, 較少關(guān)注灌溉制圖方法本身。表2是對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有灌溉產(chǎn)品的總結(jié)。

表2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有灌溉產(chǎn)品介紹。

2 基于遙感的灌溉制圖研究展望

目前, 在局部尺度上繪制單一日期圖像技術(shù)較為成熟, 但如果在區(qū)域/大陸/全球尺度上繪制地圖則可能不夠, 在區(qū)域/全球尺度上還需要雷達(dá)、微波等輔助數(shù)據(jù), 需要數(shù)據(jù)融合、機(jī)器學(xué)習(xí)以及基于規(guī)則的分類等技術(shù)。因此, 數(shù)據(jù)融合技術(shù)、微波遙感的非光學(xué)數(shù)據(jù)以及其他大量輔助數(shù)據(jù)在繪制更大區(qū)域地圖方面將具有不可估量的價(jià)值。

2.1 雷達(dá)數(shù)據(jù)應(yīng)用

由于可在所有天氣條件下收集土壤濕度數(shù)據(jù), 雷達(dá)正成為一種非常有效的工具, 即使是在復(fù)雜的環(huán)境中, 對(duì)土壤水分狀況信息也十分敏感。在過去的十年, 越來越多的雷達(dá)傳感器被發(fā)射到太空中。首先, 雷達(dá)可以在沒有大氣干擾和太陽(yáng)角度變化的情況下盡可能頻繁地獲取地面信息。其次, 根據(jù)不同的波長(zhǎng), 雷達(dá)的回波信號(hào)攜帶了植被的水分狀況信息。例如, Ribbes 等(1999)[45]發(fā)現(xiàn)了水稻田的雷達(dá)回波信號(hào)具有顯著的時(shí)間變化, 且該變化可以用來識(shí)別水稻田。同時(shí), Rosenqvist 等(1999)[46]報(bào)道了人工種植水稻區(qū)域的回波信號(hào)L波段與植株生長(zhǎng)之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性關(guān)系, 這種關(guān)系與植株間距和位置分布無關(guān)。該調(diào)查為理解水稻生長(zhǎng)與雷達(dá)回波信號(hào)之間的關(guān)系奠定了物理基礎(chǔ)。另一項(xiàng)研究表明[47], 水稻估產(chǎn)需要對(duì)作物生長(zhǎng)和發(fā)育的三個(gè)階段進(jìn)行三次雷達(dá)數(shù)據(jù)的收集。但是, 如果有多個(gè)雷達(dá), 則只需要進(jìn)行兩次數(shù)據(jù)收集就可完成估產(chǎn)。

2.2 微波遙感技術(shù)

微波遙感可以根據(jù)干濕土壤介電常數(shù)的巨大反差來估算土壤濕度, 進(jìn)而用于灌溉監(jiān)測(cè)和識(shí)別[48-49]。生長(zhǎng)期內(nèi)根部土壤水分的時(shí)序監(jiān)測(cè)可對(duì)灌溉和非灌溉農(nóng)田進(jìn)行初步區(qū)分。然后, 用光學(xué)或雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)來細(xì)化這些信息, 以提高其分辨率。由于微波穿透云層能力強(qiáng), 因此微波遙感是光學(xué)遙感的一種很好的替代方法, 它能提供在云層覆蓋頻繁的潮濕地區(qū)的灌區(qū)監(jiān)測(cè)以及用水需求方面的監(jiān)測(cè)。雖然微波數(shù)據(jù)有空間分辨率(25 km)較粗糙的缺點(diǎn), 但這可以初步確定灌區(qū)的范圍。

2.3 多對(duì)一關(guān)聯(lián)對(duì)象映射的分類算法

多對(duì)一關(guān)聯(lián)對(duì)象映射分類算法是指多個(gè)變量的取值之間存在某種規(guī)律性的聯(lián)系, 關(guān)聯(lián)規(guī)則是尋找同一個(gè)事件出現(xiàn)的不同項(xiàng)的相關(guān)性。例如, 通過已有的分類技術(shù), 按照支持度與置信度的不同構(gòu)造一個(gè)分類器模型進(jìn)行分類分析。由于待處理的時(shí)序性數(shù)據(jù)圖像質(zhì)量的需求, 使得基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的自動(dòng)化監(jiān)督分類方法變得越來越重要。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[50-51]、決策樹[52]和支持向量機(jī)[53]在處理多源數(shù)據(jù)來生成可靠的分類結(jié)果的功能非常強(qiáng)大。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點(diǎn)之一是多對(duì)一映射能力, 這意味著任何給定的輸出數(shù)據(jù)都會(huì)有許多光譜特征。這對(duì)灌溉制圖而言是非常重要的, 因?yàn)榇蠖鄶?shù)研究只使用有限的類別, 而非灌溉類可以包括多個(gè)土地覆蓋類。

2.4 面向?qū)ο蠓诸惙?/h3>

面向?qū)ο蠓诸惙ㄊ侵敢环N將對(duì)象作為最小的分類單元的分類法, 是對(duì)傳統(tǒng)的基于像元分類方法的一種改進(jìn), 使分類結(jié)果包含豐富的影像語(yǔ)義信息。例如, 對(duì)目標(biāo)影像進(jìn)行分割, 從空間特征、紋理特征、形狀特征等考慮使同質(zhì)的像元組合成大小不同的對(duì)象區(qū)域; 對(duì)生成的對(duì)象進(jìn)行分類, 進(jìn)而提取影像中的對(duì)象信息。在面向?qū)ο蟮姆诸愡^程中, 可以通過自動(dòng)分割算法或地圖學(xué)等輔助信息源來建立圖像對(duì)應(yīng)關(guān)系。一般來說, 分割算法根據(jù)傳感器屬性而不是地理特征產(chǎn)生空間分割。面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄒ褟V泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)[54-55]。面向?qū)ο蟮膱D像分析可以通過以下兩種不同的方法來完成: 在像元分類之前和分類之后。在前一種方法中, 首先計(jì)算每個(gè)大類的特征, 然后使用分類算法對(duì)大類進(jìn)行再分類。在后一種方法中, 使用多像元類作為指定的像元標(biāo)簽, 或者使用混合標(biāo)簽描述指定的像元類的異質(zhì)性, 來計(jì)算每個(gè)類中分類像元的頻率[54,56]。

2.5 多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)

不同傳感器對(duì)同一場(chǎng)景的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行融合的技術(shù)稱為數(shù)據(jù)融合技術(shù)。利用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)來繪制灌區(qū)地圖正在變得越來越受關(guān)注。目前, 根據(jù)不同空間分辨率、光譜特征、時(shí)間特征和輻射特征, 越來越多的衛(wèi)星傳感器被用來收集農(nóng)業(yè)地塊信息。數(shù)據(jù)融合的目的是為了得到無法從單個(gè)傳感器獲得的圖像信息, 或者減少單個(gè)傳感器數(shù)據(jù)的不確定性[57]。一般來說, 數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以分為兩類: (1)顏色匹配技術(shù); (2)統(tǒng)計(jì)/數(shù)值法。第一種包括RGB顏色中三個(gè)通道的顏色組成以及更復(fù)雜的顏色轉(zhuǎn)換。第二種, 統(tǒng)計(jì)/數(shù)值法是在通道信息統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的, 包括相關(guān)性和濾波器。

3 總結(jié)

灌溉耕地位置分布信息, 能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)、水利部門的監(jiān)測(cè)和決策提供宏觀信息, 是糧食安全、水資源管理、氣候變化領(lǐng)域最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)之一。遙感以其經(jīng)濟(jì)、及時(shí)、客觀和覆蓋廣的優(yōu)勢(shì), 已成為獲取灌溉耕地位置分布信息的重要手段。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)為不同尺度的灌區(qū)制圖提供了巨大的優(yōu)勢(shì)。同時(shí), 為有效地利用遙感技術(shù), 我們應(yīng)該對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)和局限性進(jìn)行更深入了解, 并從現(xiàn)有遙感數(shù)據(jù)中做出合理的選擇。充分利用更先進(jìn)的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù), 包括利用多時(shí)間圖像和輔助數(shù)據(jù)來改進(jìn)灌區(qū)識(shí)別的技術(shù), 以適用于所有空間尺度?？偟膩碚f, 多時(shí)間圖像和輔助信息的應(yīng)用, 如氣候、土壤或坡度信息, 都能用來提高了灌溉分類精度。多時(shí)段圖像為從其他土地覆蓋類型中識(shí)別灌溉提供了可能性。機(jī)器學(xué)習(xí)和基于規(guī)則的分類方法通常比傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分類方法的效果更好。綜上所述, 利用衛(wèi)星遙感圖像繪制灌溉地圖雖然是一項(xiàng)十分困難的工作, 但卻是完全可以實(shí)現(xiàn)的。

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Review on satellite-based mapping methods of irrigated farmland

XIANG Kunlun1,*, HE Bohan1, JIANG Mingnuo2, WANG Juanmin3, LI Li4, XU Jie1

1.Guangdong Ecological Meteorology Center, Guangdong Meteorological Administration, Guangzhou 510640, China 2.Guangdong Meteorological Sounding Data Center, Guangdong Meteorological Administration, Guangzhou 510640, China 3.Guangdong Climate Center, Guangdong Meteorological Administration, Guangzhou 510640, China 4.Guangzhou Meteorological Observatory, Guangzhou Meteorological Bureau, Guangzhou 511430, Guangdong, China

Accurate distribution information of irrigated farmland is fundamental to earth system science and climate change research. It is related to food security and water resources security of our country, and is of great significance to the study of water cycle and energy cycle. The research of mappingirrigated farmland using remote sensing can be divided into local, regional and global research. At present, most of the mapping research of irrigated farmland based on remote sensing focuses on the local scale, visual interpretation and digital image classification are the most common methods. At the regional scale, using medium resolution satellite images for multi-time series analysisis one of the most common methodsto achieve the goalof mapping irrigated farmland. Due to the objective limitation of data acquisition, there is great uncertainty in the irrigated classification results of the current researchat the global scale. In recent years, some irrigation products have been published. Due to various reasons, these irrigation products have some problems such as low accuracy and unreliable classification. However, due to technological advances, data fusion, microwave remote sensing and large amounts of auxiliary data offer greater possibilities for irrigated mapping over large areas. Therefore, it is necessary to review the development process of irrigated farmland identification research systematically, and summarize the current situation and shortcomings existing in the current research, in order to provide reference for further research on mapping methods of irrigated cultivated land and improvement of identification accuracy of irrigation.

irrigated farmland; remote sensing; identification and mapping

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.04.030

S127

A

1008-8873(2022)04-257-08

2021-11-30;

2021-12-26

廣東省生態(tài)氣象中心科研項(xiàng)目(STZX2150400006); 廣東省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(2020A1515110423); 廣東省氣象局科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(GRMC2021M15)

向昆侖(1990—), 男, 湖北黃岡人, 博士, 主要從事農(nóng)業(yè)遙感生態(tài)學(xué)研究, E-mail: xiangkunlun8@126.com

通信作者:向昆侖

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