康曉麗

(山西省信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院有限公司，山西 太原 030012)

0 引言

追溯至20世紀70年代，人們就利用衛(wèi)星遙感技術(shù)進行農(nóng)業(yè)灌溉管理，美國利用Landsat衛(wèi)星影像，實現(xiàn)了農(nóng)作物的類別、范圍、產(chǎn)量的估算，并對美國和其他國家的農(nóng)作物的產(chǎn)量和生長過程進行了監(jiān)測預(yù)估。Schutz在2000年系統(tǒng)闡述了衛(wèi)星遙感技術(shù)在灌溉與排水中的應(yīng)用，包括農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的類別、成長周期用水量預(yù)估、土壤含水量推測等。我國衛(wèi)星遙感技術(shù)經(jīng)過多年的不斷發(fā)展，已經(jīng)建成了包括氣象衛(wèi)星、資源衛(wèi)星、海洋衛(wèi)星在內(nèi)的一系列遙感衛(wèi)星，在國土、自然資源、農(nóng)業(yè)、水利等資源及地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查、監(jiān)測與管理和城市規(guī)劃中發(fā)揮了重要作用。灌區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)信息種類繁雜，業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性強，需要建立一種能夠方便、高效利用包括遙感數(shù)據(jù)在內(nèi)的多元數(shù)據(jù)信息進行業(yè)務(wù)監(jiān)測的方式[1-2]。

1 總體設(shè)計

以衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合利用天空地一體化立體觀測數(shù)據(jù)，對灌區(qū)耕地、林地、水體、建成區(qū)、道路等地表覆蓋信息進行全覆蓋、全要素提取，并以年度為單位進行現(xiàn)狀監(jiān)測和動態(tài)更新，包括資源的數(shù)量、分布和空間變化情況，以此作為灌區(qū)農(nóng)業(yè)資源評價、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織管理和相應(yīng)決策分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。運用互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術(shù)，構(gòu)建灌區(qū)農(nóng)業(yè)資源調(diào)查與監(jiān)管體系，實現(xiàn)對灌區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的精準化、規(guī)?；O(jiān)測、監(jiān)管。

2 建設(shè)方案

灌區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)安全監(jiān)測系統(tǒng)包括土地利用情況監(jiān)測、灌區(qū)氣象監(jiān)測預(yù)警、農(nóng)作物盤點、土壤墑情監(jiān)測、長勢監(jiān)測和產(chǎn)量預(yù)估等模塊。

2.1 土地利用情況監(jiān)測

將衛(wèi)星遙感、無人機、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、項目統(tǒng)計數(shù)據(jù)等多元數(shù)據(jù)，通過采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，監(jiān)測農(nóng)業(yè)項目開工情況、工程建設(shè)進展、農(nóng)田建設(shè)實施范圍及內(nèi)容，重點監(jiān)測灌排溝渠、田間道路的建設(shè)情況，以及工程建設(shè)設(shè)施損壞、土地撂荒情況，實現(xiàn)農(nóng)田建設(shè)工程實施情況的全面監(jiān)測[3]。

通過高分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)，按照田塊形態(tài)、耕種方向、行距壟距和圖像紋理等特征，自動地識別田塊分界線，并對其進行分析歸類、自動劃分、特征提取和地塊面積量算，在地圖上矢量化展示區(qū)域內(nèi)種植概況，主要是地塊的面積、大小、分布等信息，并可在短時間內(nèi)完成田塊的自動識別、劃分以及面積測算。在此基礎(chǔ)上可融合農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中土地確權(quán)、土地流轉(zhuǎn)、土壤成分、基本農(nóng)田等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)對市級、鄉(xiāng)鎮(zhèn)級耕地資源的面積分布和地力的精準監(jiān)測。在地圖上展示區(qū)域耕地類型(水田、旱田)、耕地等級、耕地確權(quán)、耕地流轉(zhuǎn)、土壤肥力、土壤墑情的空間分布、時間變化趨勢，以便讓政府部門實時掌握各區(qū)域耕地資源數(shù)量變化、面積分布、地力分布，做到耕地資源數(shù)量和質(zhì)量底數(shù)清。

2.2 灌區(qū)氣象監(jiān)測預(yù)警

以基于遙感反演的土壤水分等參量為基礎(chǔ)，耦合作物生長相關(guān)模型，結(jié)合水分供需關(guān)系，進行干旱風(fēng)險程度的評估，具體包括干旱區(qū)域確定與影像匹配、干旱相關(guān)指標的遙感反演、農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)模型構(gòu)建與計算和農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險等級評估與范圍識別等功能。

結(jié)合氣象觀測的降雨量、蒸散發(fā)和溫度等指標，對比歷史數(shù)據(jù)，確定干旱預(yù)警區(qū)域?；诩t外波段、雷達數(shù)據(jù)等，在“星-地”數(shù)據(jù)協(xié)同的基礎(chǔ)上，開展土壤水分等相關(guān)指標的地塊尺度定量反演。利用作物關(guān)鍵生長期水分需求關(guān)系，構(gòu)建農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)模型，計算不同時期的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)。結(jié)合歷史旱災(zāi)數(shù)據(jù)，確定農(nóng)業(yè)干旱等級劃分閾值，在此基礎(chǔ)上確定不同風(fēng)險等級旱災(zāi)的區(qū)域分布，通過與歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)的對比分析，進行干旱災(zāi)害程度預(yù)警[4-5]。主要技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 農(nóng)業(yè)旱災(zāi)預(yù)警流程

其中，區(qū)域確定與影像匹配功能主要是結(jié)合氣象實時預(yù)報信息，結(jié)合地區(qū)特征，在氣象條件達到預(yù)警閾值時，結(jié)合歷史旱災(zāi)預(yù)警信息，判定開展預(yù)警風(fēng)險分析的區(qū)域范圍。以此為基礎(chǔ)進行中分辨率遙感影像數(shù)據(jù)的檢索查詢，匹配合適的影像數(shù)據(jù)，作為分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)模型構(gòu)建與計算功能主要是基于土壤水分含量、土壤質(zhì)地、作物種類、降水、蒸散發(fā)等信息，利用作物關(guān)鍵生長期水分需求關(guān)系，構(gòu)建農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)模型，計算不同時期的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)，在這一過程中主要融合地域?qū)＜抑R和歷史旱災(zāi)信息。

農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險等級評估與范圍識別功能主要是在農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)計算的基礎(chǔ)上，結(jié)合歷史旱災(zāi)數(shù)據(jù)，確定農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險等級劃分閾值，在此基礎(chǔ)上確定不同等級旱災(zāi)風(fēng)險的區(qū)域分布和范圍，作為預(yù)警發(fā)布的基礎(chǔ)。

2.3 農(nóng)作物盤點

利用時空數(shù)據(jù)分析手段，通過對高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進行分析處理，實現(xiàn)種植面積監(jiān)測、種植結(jié)構(gòu)歷史變遷分析、實時作物種植面積測算。通過采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，采用歷年及最新的高分辨率衛(wèi)星的遙感影像進行圖像解譯，按照田塊的耕種作物種類、耕種方向、行距壟距和圖像紋理等特征，自動識別分散田塊的分界線，并對其進行精準劃分和面積計算。通過對遙感影像的深度學(xué)習(xí)，構(gòu)建主要農(nóng)作物識別模型，實現(xiàn)對灌區(qū)主要農(nóng)作物種類的精確識別和分類,計算和統(tǒng)計作物的實際種植面積及分布；實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)種植面積結(jié)構(gòu)空間分布及結(jié)構(gòu)調(diào)整、變化幅度分析，為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃布局、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整政策的落實提供數(shù)據(jù)決策依據(jù)。

2.4 土壤墑情監(jiān)測

通過對微波遙感數(shù)據(jù)以及地面物聯(lián)網(wǎng)土壤濕度數(shù)據(jù)進行分析，對大田作物的需水和干旱情況進行不間斷地的監(jiān)測。通過土壤含水量、干旱指數(shù)等多個數(shù)據(jù)指標，獲得需水情況的綜合評估。通過地塊級需水灌溉量精準的計算，為后續(xù)水肥一體化、節(jié)水灌溉等設(shè)備的精準運行提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

2.5 長勢監(jiān)測

農(nóng)作物長勢監(jiān)測是對農(nóng)作物的整個生長過程進行系統(tǒng)監(jiān)測和管理，利用多時相、長時序遙感數(shù)據(jù)實現(xiàn)大范圍作物長勢監(jiān)測，技術(shù)流程圖如2所示。

圖2 農(nóng)作物長勢監(jiān)測技術(shù)流程圖

監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)如下：

1) 監(jiān)測指標

農(nóng)作物長勢監(jiān)測原理是利用植被反射率光譜特征反演關(guān)鍵植被參數(shù)，通過植被參數(shù)的變化趨勢來分析農(nóng)作物的長勢信息。在作物的長勢監(jiān)測中，歸一化植被指數(shù)作為反映作物生長狀況的良好指標，植被狀態(tài)指數(shù)作為反映當(dāng)?shù)刂脖簧L的條件指標。

2) 監(jiān)測方法

農(nóng)作物長勢監(jiān)測通過過程監(jiān)測和實時監(jiān)測實現(xiàn)。過程監(jiān)測從作物生長發(fā)育的全過程來描述作物的生長；實時監(jiān)測通過與之前某個時間點上的植被狀態(tài)進行對比確定作物的相對長勢。

農(nóng)作物長勢監(jiān)測不僅可以為農(nóng)業(yè)管理者提供主糧作物生長發(fā)育過程的健康狀況和相關(guān)指數(shù)信息，便于對農(nóng)作物的生長過程進行監(jiān)控和管理，同時也可以實現(xiàn)出苗狀況監(jiān)測，結(jié)合氣象、作物生長周期進行作物成熟期預(yù)測，并為產(chǎn)量預(yù)估提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2.6 產(chǎn)量預(yù)估

農(nóng)作物產(chǎn)量遙感估算是基于農(nóng)作物特有的波譜反射特征，利用衛(wèi)星遙感手段對作物產(chǎn)量進行監(jiān)測預(yù)報的一種技術(shù)。利用影像的光譜信息可以反演作物的生長信息，通過建立生長信息與產(chǎn)量間的關(guān)聯(lián)模型，可獲得作物產(chǎn)量信息。

3 優(yōu)勢分析

基于衛(wèi)星遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)灌溉的監(jiān)測改變了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)灌溉監(jiān)測管理時容易用水浪費嚴重的現(xiàn)象，因此在節(jié)水方面，基于高分系列遙感衛(wèi)星的農(nóng)業(yè)灌溉監(jiān)測管理系統(tǒng)的使用效果非常明顯，可以平均節(jié)水50%左右；可以實時監(jiān)測并隨時控制農(nóng)業(yè)的灌溉方式；可以使得灌水均勻,保持土壤疏松、容量小，孔隙適中,為作物生長創(chuàng)造良好環(huán)境；在其他灌區(qū)信息化之后發(fā)現(xiàn)，對于作物增產(chǎn)增收效果明顯；該系統(tǒng)能夠隨時控制農(nóng)業(yè)的灌溉方式，遠程控制閥門的開關(guān)，因此極少人就可以管理多個灌溉工作，省工省力。