基于多时相Landsat8数据的吉林梨树县玉米遥感估产研究.pdf
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1、2023 年 31 期创新前沿科技创新与应用Technology Innovation and Application基于多时相 Landsat8 数据的吉林梨树县玉米遥感估产研究朱紫琳,王加,潘阳虹,史浩辰,李喜佳*(吉林建筑大学 测绘与勘查工程学院,长春 130118)国以民为本,民以食为天,所以仓廪实,天下安。习近平总书记在吉林考察时指出:“吉林作为粮食主产省,要扛稳国家粮食安全重任。”稳粮仓必须稳种植面积,稳产量,而对农作物生长过程进行连续的监测是不可缺少的关键步骤。全球生态环境遥感监测工作专家组组长郭华东院士也曾表示:“中国利用遥感技术进行世界粮食估产,已成为全球鼎立的 三足 之一,
2、这代表我国在该领域的能力已达到国际水平。1”提高粮食估产能力将为我国在国际粮食贸易中争取到更多的主动权2。当今时代粮食丰收不再只是靠天吃饭的风调雨顺,还有来自现代科技为粮食生产的护航丰粮于技。卫星遥感因其具有大范围连续观测,时效性高、成本低等优点受到人们的青睐,为粮食估产提供了新的快速准确的科技方法3。遥感估产主要包括两方面内容:一是作物识别与种植面积提取;二是生长发育期监测和产量预估4。不同地物具有不同的光谱特征,表现为不同的农作物在卫星影像上的色调不一样,不同时间段获取的遥感影像可以显示出农作物不同生长基金项目:吉林省大学生创新创业训练计划项目(S202210191038)*通信作者:李喜
3、佳(1984-),女,博士,讲师。研究方向为遥感信息应用。摘要:粮食产量关系到国计民生,世界各国都非常重视粮食估产在农业和粮食安全中的作用和意义,因此及时对吉林省重点玉米产区梨树县进行估产及动态预测粮食产量是非常必要的,也具有重要的现实意义。该文基于多时相 Landsat8 数据、全球高精度土地覆盖数据集 GlobeLand30 数据,结合吉林省统计年鉴数据对梨树县玉米种植区进行识别提取及精度检验,同时利用波段计算处理修正该区域植被指数,并以此建立较为准确的吉林梨树县玉米遥感估产模型。研究表明,累积 NDVI 值和累积 RVI 值均在玉米生长的抽雄期达到最值,且具有一定的负相关性;对于任何生长
4、时期,使用累积 NDVI 值作为特征参数、对抽雄期及乳熟期进行估产的模型具有更高的精度数据。因此,多时相 Landsat8 数据在农作物遥感应用方面有较好的发展空间。关键词:梨树县;Landsat8 数据;提取玉米种植面积;植被指数;玉米遥感估产中图分类号院P208文献标志码院A文章编号院2095-2945渊2023冤31-0022-05Abstract:Grain output is related to the national economy and peoples livelihood,and countries all over the world attachgreat impor
5、tance to the role and significance of grain yield estimation in agriculture and food security.Therefore,it is verynecessary to estimate and dynamically predict grain yield in Lishu County,a key corn producing area of Jilin Province.It also hasimportant practical significance.Based on the multi-tempo
6、ral Landsat8 data and the global high-precision land cover data setGlobeLand30 data,combined with the statistical yearbook data of Jilin Province,the corn planting area of Lishu County wasidentified and extracted and its accuracy was tested.At the same time,the regional vegetation index was modified
7、 by bandcalculation,and a more accurate remote sensing yield estimation model of corn in Lishu County of Jilin Province was established.The results showed that both the cumulative NDVI value and the cumulative RVI value reached the maximum at the headingstage of corn growth,and had a certain negativ
8、e correlation;for any growth period,the model using cumulative NDVI value ascharacteristic parameter to estimate yield at heading stage and milk stage has higher accuracy data.Therefore,multi-temporalLandsat8 data has a good development space in the application of crop remote sensing.Keywords:Lishu
9、County;Landsat8 data;extraction of corn planting area;vegetation index;estimation of corn yield by remotesensingDOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.31.00622-创新前沿科技创新与应用Technology Innovation and Application2023 年 31 期期的光谱信息特征,由此可以区分不同的地表类型和农作物类型5,将其结合全球高精度土地覆盖数据集GlobeLand30 数据的耕地掩膜,生成其光谱决策树,用以完成识别较为准确的作
10、物种植区域,实现种植面积的提取。利用计算的农作物种植面积数据信息,可以进行农作物产量遥感估算,通常需要借助利用可见光与近红外波段波谱数据经过数学上的线性或非线性组合而构成的植被指数,其能从定量的角度来反映作物的长势,是理想的农作物估产遥感特征参数6,如比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)和增强植被指(EVI)等。本文将以吉林省的重点玉米产区梨树县作为研究区,基于新一代中高分辨率遥感卫星 Landsat8 数据探索玉米遥感估产方法,建立更为准确的玉米种植面积提取方法,构建简单易行高效的玉米产量估算模型。为国家和吉林省及时掌握梨树县玉米生产状况,为制定粮食宏观调控政策提供支撑信息。1
11、数据和方法1.1研究区概况梨树县是吉林省的重要玉米产区,作为典型的农业县,始终走在农业绿色发展的前沿。为进一步夯实农业基础,挖掘农业优势,杠稳国家粮食安全重任7,这里已建成百万亩国家绿色食品原料(玉米)标准化生产基地,是全国粮食生产先进县,及国家现代农业示范区8。吉林省梨树县行政区划如图 1 所示。图 1吉林梨树县行政区划1.2数据源概况本文研究的数据源包括 Landsat8 卫星遥感影像数据、全球土地覆盖数据集 GlobeLand30 数据以及20162019 年吉林省统计年鉴数据9-12。1)该研究的主要数据源 Landsat8 数据考虑其县级的行政区域尺度,选取来自美国陆地卫星计划(La
12、nd原sat)的第 8 颗对地观测卫星搭载的新一代传感器陆地成像仪(Operational Land Imager,OLI),且该影像中对植被信息的监测波段具有多时相,影像数据质量较好。2)选取与 Landsat8 具有相同 30 m 空间分辨率的全球土地覆盖数据集 GlobeLand30 数据,避免尺度转换而产生的误差,便于数据处理。3)20162019 年吉林省统计年鉴数据,为梨树县玉米面积提取及估产模型提供辅助验证数据。1.3研究流程该研究的主要流程为可用遥感数据的筛选及下载、遥感数据预处理、识别及提取玉米种植面积、计算及修正选用的植被指数、建立并验证玉米估产模型。整体流程如图 2 所示
13、。作为模型特征参数在众多植被指数的选择上,归一化植被指数 NDVI 应用最广泛,基本已从机理上确定了其与作物产量的内在关系;比值植被指数 RVI 可以突出植被与土壤的反射差异,与叶干生物量相关性较高,可以检测绿色植被生物量,因此本研究将采取NDVI 和 RVI 作为 2 个遥感估产特征参数。2 种植被指数的计算可以为遥感估产提供依据。吉林省玉米生长期最佳估产时间是在 79 月份,此时正值玉米拔节期、抽雄期、乳熟期和成熟期。在线性回归模型的建立上,分别建立玉米 4 个生长期的多时相遥感估产模型,分别计算各年不同生长期内玉米种植区累积 NDVI 值和累积 RVI 值,再各与其对应年份的统计产量进行
14、线性拟合或其他回归分析,也可建立多生育期组合模型。1.4玉米面积提取方法生成的 Landsat8 遥感影像数据的标准假彩色图像,以其为基础进行数据图像预处理及应用:基于典型地物光谱曲线构建决策树,利用 GlobeLand30 数据提取耕地掩膜修正分类异常,实现对吉林梨树县玉米种植区的解译、识别及提取,提取成果分别如图 3、图4 所示。23-2023 年 31 期创新前沿科技创新与应用Technology Innovation and Application图 3决策树提取的面积渊2018 年 8 月 2 日为例冤图4计算植被指数提取的面积渊2018 年 8 月 2 日为例冤1.5数据处理对统计
15、年鉴数据进行汇总整理,将提取的种植区面积数据与实际播种面积相对比,分析得到其误差数据。对叠加后的玉米范围求取累积 NDVI 值和累积RVI 值,分析该值与统计年鉴中实际产量的线性关系,再各与其对应年份的统计产量进行数据的线性拟合或其他回归分析。以线性拟合为例,其公式如下,(1),(2)式中:孕NDVI和 孕RVI分别代表利用 NDVI 和 RVI 遥感估算的产量,XNDVI和 XRVI分别代表对应年份某一生长期的 NDVI 累积值和 RVI 累积值,a、m、b 和 n 是回归系数。可以利用多个以往年份的数据构建模型,也可建立多生育期组合模型。通过对比选取最优植被指数和玉米估产期,确立玉米遥感估
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