王 謙，元昌安，王新生，陳志杰，許 亮

（1. 廣西師范學(xué)院 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，廣西 南寧 530000；2. 廣西師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，廣西南寧 530000；3. 湖北大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院，湖北 武漢 430062）

水稻作為我國主要糧食作物之一，其種植面積、長勢和產(chǎn)量是國家糧食安全體系的重要組成部分[1]。衛(wèi)星遙感具有實(shí)時(shí)、宏觀、客觀等特點(diǎn)，能快速準(zhǔn)確地獲取農(nóng)作物種植區(qū)域的面積信息及空間分布情況[2-10]，但是目前仍缺乏簡單實(shí)用的快速提取農(nóng)作物種植面積相對變化率的方法。本文以早稻種植面積調(diào)查為例，探討并實(shí)踐了快速提取農(nóng)作物種植面積相對變化率的方法。

1 農(nóng)作物播種面積變化監(jiān)測方法

農(nóng)作物播種面積變化監(jiān)測有多種方法，廣泛采用的有遙感影像解譯調(diào)查方法，包括抽樣方法和全覆蓋方法2種。前者是選取調(diào)查區(qū)域中的若干景遙感影像區(qū)域進(jìn)行遙感解譯，調(diào)查相鄰2年種植面積，從而得出相對變化率；后者則是對調(diào)查區(qū)域進(jìn)行影像全覆蓋，不僅可得出相鄰2年的區(qū)域農(nóng)作物種植面積的相對變化率，更能得出調(diào)查區(qū)域農(nóng)作物種植面積的絕對數(shù)字，但是由于受到數(shù)據(jù)源、精度、成本和工作量等方面的限制，這種方法是一種理論上的方法，在實(shí)際中很難采用。本文主要提出地面樣方調(diào)查方法和區(qū)域遙感影像解譯法。

1.1 野外地面樣方調(diào)查方法

首先在野外實(shí)地建立地面樣方，通過觀測相鄰2年同一個樣方內(nèi)的農(nóng)作物種植狀況，調(diào)查農(nóng)作物播種面積變化。這種方法一般需要較多數(shù)量的樣方，樣方分布于農(nóng)作物主產(chǎn)區(qū)，布局要有代表性，面積可選擇在300 m×300 m～500 m×500 m之間，在實(shí)際中可根據(jù)田塊大小、地塊破碎狀況、種植區(qū)域集中連片程度等來調(diào)整樣方大小。在農(nóng)作物生長期內(nèi)，在野外利用GPS對已有樣方進(jìn)行農(nóng)作物種植面積的變更調(diào)查。每個樣方都有對應(yīng)的調(diào)查表，記錄每個樣方的農(nóng)作物種植面積變化情況以及變化原因。野外調(diào)查完成后，再對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出農(nóng)作物種植面積變化的地面樣方調(diào)查數(shù)據(jù)。野外地面樣方調(diào)查過程中，還可獲得大量的為室內(nèi)解譯提供解譯標(biāo)志的數(shù)據(jù)集。

1.2 遙感影像解譯調(diào)查方法

遙感影像解譯調(diào)查方法是通過解譯在農(nóng)作物生長期內(nèi)同一地區(qū)相鄰2年的遙感影像，計(jì)算、統(tǒng)計(jì)農(nóng)作物種植面積的變化情況。主要步驟包括：

1）建立解譯標(biāo)志。在遙感監(jiān)測解譯工作中，需在GPS的支持下，攜帶相關(guān)影像到野外進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，建立遙感影像的解譯標(biāo)志，為后續(xù)室內(nèi)解譯作準(zhǔn)備。在實(shí)際調(diào)查中，需拍下實(shí)地照片及相關(guān)視頻作為參考依據(jù)。

2）影像預(yù)處理。采用遙感圖像處理軟件，利用已有的往年相同區(qū)域校正后的遙感影像作為參考影像或在Google Earth中采點(diǎn)對待校正的遙感影像進(jìn)行幾何精校正，將精校正后的影像進(jìn)行相交運(yùn)算，獲得不同年份的公共區(qū)域影像，再利用國家1∶10萬或1∶5萬標(biāo)準(zhǔn)地形圖分幅圖框?qū)矃^(qū)域影像進(jìn)行裁剪，以分幅影像作為解譯單元。

3）影像解譯。結(jié)合地面訓(xùn)練樣方、往年數(shù)據(jù)和相關(guān)專題圖等，通過非監(jiān)督分類進(jìn)行人機(jī)交互解譯和修正，獲取目標(biāo)農(nóng)作物的矢量圖層，然后在GIS軟件中進(jìn)行圖斑修改，最終獲取目標(biāo)農(nóng)作物的相關(guān)信息。

4）地面驗(yàn)證及檢查。對有關(guān)解譯結(jié)果再次進(jìn)行野外實(shí)地驗(yàn)證，主要是驗(yàn)證在解譯過程中難以確定的區(qū)域，如發(fā)現(xiàn)解譯有問題，立即反饋給室內(nèi)解譯人員，對解譯結(jié)果進(jìn)行修改。

5）統(tǒng)計(jì)分析。待所有解譯結(jié)果檢查合格后，將數(shù)據(jù)匯總進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出農(nóng)作物種植面積變化的監(jiān)測調(diào)查報(bào)告。

2 黃梅縣早稻播種面積變化調(diào)查

2.1 調(diào)查區(qū)域概況

本次調(diào)查區(qū)域選擇湖北省東部的黃梅縣。

2.2 地面樣方調(diào)查

由于多種因素的制約，在本次調(diào)查中，只對2個早稻地面樣方進(jìn)行了調(diào)查。野外調(diào)查中，實(shí)地觀察和測量了這2個地面樣方的農(nóng)作物種植情況及變化（見圖1和表1）。從2個樣方的結(jié)果來看，2011年2個樣方中早稻播種面積都較2010年有大規(guī)模減少，一個減少64.79%、另一個減少28.84%。由于樣方數(shù)量太少，可能并不能反映調(diào)查區(qū)域的實(shí)際情況，結(jié)果只能作為參考（調(diào)查區(qū)域的早稻播種面積變化主要采用遙感影像解譯調(diào)查來實(shí)現(xiàn)）。

表1 地面樣方早稻播種面積變化表

2.3 遙感影像解譯調(diào)查

根據(jù)湖北省早稻生長物候歷，早稻的遙感解譯工作中，最容易與其他地物混淆的時(shí)間是在早稻剛移栽的過程中。這時(shí)早稻田在影像中體現(xiàn)的是水體特征，不容易與水體分開。同時(shí)，在早稻生長的后期階段，與一季稻也很難分開。較容易與其他地物區(qū)分開的時(shí)期是早稻返青期，同時(shí)考慮到監(jiān)測區(qū)的農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)、種植制度等特點(diǎn)，確定早稻種植面積遙感識別的最佳時(shí)相為5月中旬至6月上旬之間，共選用2010-05-24和2011-05-20 SPOT5衛(wèi)星影像2景，主要分布湖北省鄂東地區(qū)。

湖北省早稻種植面積動態(tài)遙感監(jiān)測，采用高分辨率多光譜衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合地面樣方調(diào)查結(jié)果，采用非監(jiān)督分類與人機(jī)交互并行的方式進(jìn)行早稻識別與分類，提取監(jiān)測區(qū)內(nèi)相鄰2年早稻種植面積的空間分布及數(shù)量，計(jì)算、統(tǒng)計(jì)2010年和2011年該區(qū)域的早稻種植面積相對變化率。

由于受到數(shù)據(jù)源和湖北省鄂東地區(qū)早稻種植區(qū)域的限制，本次遙感影像調(diào)查范圍僅選取一個標(biāo)準(zhǔn)1∶5萬地形圖分幅范圍（見圖2）。按照前述解譯方法對2010年和2011年同一區(qū)域的早稻種植區(qū)域進(jìn)行了解譯，并得到了相應(yīng)的解譯結(jié)果（見圖2和表2）。從解譯結(jié)果來看， 2011年早稻面積約1 653.56 hm2，比2010年減少了1 154.50 hm2，變化幅度為-41.11%。

表2 影像解譯結(jié)果

2.4 重點(diǎn)區(qū)域早稻種植情況調(diào)查

從地面樣方調(diào)查和遙感影像解譯的結(jié)果來看，早

稻播種面積大量減少，選取了幾個重點(diǎn)區(qū)域（見圖3）對早稻種植面積明顯變化的原因進(jìn)行了詳細(xì)調(diào)查。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，該區(qū)域2011年早稻種植面積大量減少的主要原因有3個方面：①2011年上半年湖北省旱情嚴(yán)重，很多地區(qū)缺水使早稻無法栽插，導(dǎo)致大多地方早稻改種一季稻，這是早稻面積大規(guī)模減少的直接原因；②由于蓮藕價(jià)值高、市場行情好，該區(qū)域部分地方將早稻田改種蓮藕；③隨著人力物力等方面投入的加大，兩季稻收益相對一季稻不具有很大優(yōu)勢，所以部分地區(qū)將種植兩季稻改為一季稻，導(dǎo)致早稻播種面積減少。

3 結(jié) 語

本文通過分別提取相鄰2年解譯區(qū)早稻的種植面積，從而計(jì)算出區(qū)域早稻種植面積總體變化率。該方法從新的角度實(shí)現(xiàn)了對早稻種植面積動態(tài)變化的遙感監(jiān)測，避免了“混合像元”和“同物異譜、異物同譜”對農(nóng)作物動態(tài)遙感監(jiān)測帶來的不確定性影響，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息獲取提供了新思路和新方法。但是，研究中也存在一些問題：

1）遙感解譯結(jié)果受影像質(zhì)量和解譯人員專業(yè)素養(yǎng)的影響。

2）需要結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和區(qū)域背景資料來提高農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測精度和準(zhǔn)確性。

3）需要利用數(shù)量眾多的地面樣方來建立詳盡的解譯標(biāo)志數(shù)據(jù)庫，使得解譯成本較高。

4）地面樣方調(diào)查需要樣方數(shù)量很多，樣方分布要有代表性，樣方面積要大，但是在我國南方地區(qū)，由于地形起伏大、人口密集、田塊較小、種植農(nóng)作物類型多樣等，較難形成同一種農(nóng)作物集中連片分布，所以在樣方面積上可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行適當(dāng)設(shè)置，有時(shí)不能做得很大，建議在困難地區(qū)可選擇較小的樣方面積。

5）受早稻播種時(shí)間跨度長和水稻發(fā)育情況參差不齊等影響，在遙感影像上早稻有時(shí)與一季稻的解譯標(biāo)志極為相似。例如，種植時(shí)間較早的早稻田在影像上呈現(xiàn)土黃色，而部分種植時(shí)間較遲（成像于5月下旬～6月上旬）的早稻田則與一季稻田在影像上都表現(xiàn)出極其類似的色彩、色調(diào)特征，均呈淺紫色或深紫色，如果早稻和一季稻都在五一前開始播種，兩者在影像上表現(xiàn)特征非常類似，從而會導(dǎo)致早稻面積的解譯結(jié)果有明顯增加的現(xiàn)象。因此，僅利用單時(shí)相遙感影像，有時(shí)很難將兩2景影像覆蓋范圍內(nèi)的早稻和一季稻較準(zhǔn)確地區(qū)分開來，需要尋求多時(shí)相影像或其他調(diào)查方法進(jìn)行補(bǔ)充。

鑒于早稻栽種時(shí)間可能存在不統(tǒng)一的情況，建議采用時(shí)譜法進(jìn)行早稻遙感監(jiān)測，即上一年度的早稻信息提取盡量采用雙時(shí)相影像（其中一景成像于5月中下旬，另一景成像于早稻收割后而一季稻正處于生長旺盛期），本年度的早稻信息則依據(jù)地面訓(xùn)練樣區(qū)及實(shí)地調(diào)查所獲取的先驗(yàn)知識，結(jié)合上一年度的早稻種植情況進(jìn)行提取。

另外，影像解譯工作屬于一種大范圍的抽樣調(diào)查，并且在實(shí)際的農(nóng)作物面積遙感監(jiān)測工作中遙感影像也不可能是全覆蓋，因此，為了提高解譯精度，建議在早稻主產(chǎn)區(qū)采用更高分辨率的Quickbird影像等作為早稻遙感監(jiān)測信息源。

[1]陳仲新,劉海啟,周清波，等. 全國冬小麥面積變化遙感監(jiān)測抽樣外推方法的研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2000, 16(5): 126-129

[2]黃敬峰, 王人潮, 蔣亨顯，等. 基于GIS的浙江省水稻遙感估產(chǎn)最佳時(shí)相選擇[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2002(3): 291-295

[3]闕杜云,李秀芬,韓俊杰.基于多時(shí)相MODIS數(shù)據(jù)的黑龍江省水稻種植面積動態(tài)監(jiān)測研究[J]. 黑龍江氣象, 2010,27(2): 21-22

[4]范莉,羅孳孳.基于MODIS-ENVI的水稻遙感估產(chǎn)——以重慶三峽庫區(qū)為例[J]. 西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2009, 22(5): 1 416-1 419

[5]吳炳芳, 劉海燕. 水稻種植面積估計(jì)的遙感方法[J]. 遙感學(xué)報(bào), 1997, 1(1): 58-63

[6]鄧勁松, 王珂, 沈掌泉，等. 基于特征波段的SPOT-5衛(wèi)星影像耕地信息自動提取方法研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2004,20(6): 145-148

[7]張峰, 吳炳芳, 黃慧萍，等. 泰國水稻種植區(qū)耕地信息提取研究[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2003, 18(6): 766-772

[8]黃敬峰, Ahmad Yaghi, 王人潮. 利用GIS與TM資料集成技術(shù)估算龍游縣早稻面積[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2001, 17(1): 159-162

[9]柳菲, 王新生. 基于SPOT影像和地面樣方的一季稻晚稻遙感監(jiān)測[J]. 湖北大學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 34(3): 313-316

[10]Sushil P. Crop Area Estimation using GIS, Remote Sensing and Data Frame Sampling [J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2001, 3(1): 86-92