查治榮 徐保超

(青島市水文局黃島分局， 山東 青島 266400)

基于多源遙感數(shù)據(jù)的黃島區(qū)農(nóng)業(yè)用水量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究

查治榮 徐保超

(青島市水文局黃島分局， 山東 青島 266400)

本研究利用多源遙感數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境信息快速提取技術(shù)，開發(fā)基于多源遙感數(shù)據(jù)的黃島區(qū)農(nóng)業(yè)用水量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，進(jìn)行農(nóng)作物的長勢(shì)及灌溉需水量、用水量的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，為黃島區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和區(qū)域用水總量監(jiān)測(cè)工作提供及時(shí)準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)與評(píng)估信息,為落實(shí)最嚴(yán)格的水資源管理制度，提高黃島區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉用水效率提供技術(shù)支持。

多源遙感； 農(nóng)業(yè)用水； 監(jiān)測(cè)

1 引 言

農(nóng)業(yè)用水量受用水水平、氣候、土壤、作物、耕作方法、灌溉技術(shù)以及渠系水利用系數(shù)等因素的影響，存在明顯的地域差異。遙感技術(shù)作為地球信息科學(xué)的前沿技術(shù)，是最為有效的對(duì)地觀測(cè)技術(shù)和信息獲取的手段。遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)的許多領(lǐng)域，如：農(nóng)業(yè)資源調(diào)查、農(nóng)作物估產(chǎn)、災(zāi)害評(píng)估及預(yù)報(bào)、農(nóng)業(yè)信息管理等方面得到廣泛的應(yīng)用，并取得了不小的經(jīng)濟(jì)效益。農(nóng)作物精確遙感識(shí)別是遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的重要內(nèi)容，也是資源遙感的重要組成部分。通過高質(zhì)量的圖像處理獲得農(nóng)作物信息的精確分類結(jié)果，可以作為農(nóng)作物灌溉需水量的計(jì)算基礎(chǔ)。

黃島區(qū)地處膠東低山丘陵區(qū)，各地水源條件、作物品種、耕植面積不同，用水量也不盡相同。通過人工普查、統(tǒng)計(jì)農(nóng)業(yè)需水、用水情況的難度和工作量較大，利用遙感技術(shù)開展農(nóng)業(yè)需水量、用水量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)能夠極大地提高工作效率和準(zhǔn)確性。

2 系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)

針對(duì)黃島區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和區(qū)域用水總量監(jiān)測(cè)工作的需要，研究包括農(nóng)作物長勢(shì)的遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)的關(guān)鍵技術(shù)和農(nóng)田干旱災(zāi)害農(nóng)業(yè)精細(xì)監(jiān)測(cè)技術(shù)和評(píng)估的關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建黃島區(qū)農(nóng)業(yè)用水管理與分析綜合數(shù)據(jù)庫，開發(fā)基于多源遙感數(shù)據(jù)的黃島區(qū)農(nóng)業(yè)用水量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，形成星—地實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)為一體的黃島區(qū)農(nóng)業(yè)用水信息的動(dòng)態(tài)立體監(jiān)測(cè)體系?？傮w技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 基于多源遙感數(shù)據(jù)的黃島區(qū)農(nóng)業(yè)用水量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建設(shè)技術(shù)路線

結(jié)合地面觀測(cè)，以地面采集數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將農(nóng)業(yè)專題數(shù)據(jù)與以遙感數(shù)據(jù)為主的空間數(shù)據(jù)融合，采用數(shù)據(jù)挖掘、模型鏈接和光譜分析等現(xiàn)代科技手段，對(duì)已有作物遙感監(jiān)測(cè)模型進(jìn)行改進(jìn)，形成適于黃島區(qū)地理氣候特征的作物精細(xì)管理遙感監(jiān)測(cè)模型；以遙感數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，利用改進(jìn)的作物生長模型和多種植被指數(shù)，把作物生長特征及自然災(zāi)害對(duì)作物影響特征擴(kuò)展到時(shí)、空、光譜三維尺度，以期實(shí)現(xiàn)特定區(qū)域作物生長過程及自然災(zāi)害危害信息的定量化表達(dá)；構(gòu)建適合黃島區(qū)精細(xì)農(nóng)業(yè)管理需求的信息獲取關(guān)鍵技術(shù)體系。以黃島區(qū)主要作物為研究對(duì)象，集成多項(xiàng)成熟技術(shù)，開發(fā)并形成實(shí)用化與本地化的基于多源遙感數(shù)據(jù)的黃島區(qū)農(nóng)業(yè)用水量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并在研究區(qū)進(jìn)行試驗(yàn)與應(yīng)用。系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖2所示。

3 系統(tǒng)建設(shè)內(nèi)容

3.1 多源、多時(shí)像遙感數(shù)據(jù)的獲取

針對(duì)系統(tǒng)建設(shè)要求，獲取的遙感數(shù)據(jù)主要包括高分辨率遙感數(shù)據(jù)、高分辨率LANDSAT TM數(shù)據(jù)以及中等分辨率MODIS數(shù)據(jù)等。通過中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心下載黃島區(qū)2010—2016年近5年的TM、ETM+、OLI數(shù)據(jù)。每周獲取一次分辨率為16m的黃島區(qū)高分影像數(shù)據(jù)。

圖2 動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

3.2 多源遙感影像預(yù)處理

對(duì)獲取的多遠(yuǎn)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理。通過輻射校正，消除傳感器噪聲、消除圖像條紋、平衡各波段之間的亮度關(guān)系, 并使獲取的圖像數(shù)據(jù)的亮度與地面物體的輻射特征保持一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系。大氣校正，利用輻射傳輸模型可以消除氣體分子、水蒸氣、氣溶膠等大氣成分的吸收與散射的影響,恢復(fù)地物本質(zhì)光譜性質(zhì)。通過幾何校正，消除在成像過程中因衛(wèi)星的軌道、姿態(tài)等誤差以及地球、大氣等因素引起的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)的各種幾何形變。

3.3 遙感影像數(shù)據(jù)挖掘

a. 植被指數(shù)的反演。植被指數(shù)是表征植被覆蓋及生長狀況的重要參數(shù)，在環(huán)境、生態(tài)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。為獲取農(nóng)田作物的生長狀況，計(jì)算了長時(shí)間序列的歸一化差異植被指數(shù)NDVI、增強(qiáng)型植被指數(shù)EVI、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)SAVI和大氣阻抗植被指數(shù)ARVI等。選擇覆蓋黃島區(qū)的2015年10月及2016年4月的TM和OLI影像，反演NDVI、EVI、SAVI和ARVI植被指數(shù)，分析植被長勢(shì)情況及年際變化。

b. 波譜特征提取。所有的健康綠色植物均具有基本的光譜特性，其光譜響應(yīng)曲線雖有一定的變化范圍，而呈一定寬度的光譜帶，但總的“峰-谷”形態(tài)變化是基本相似的。這是因?yàn)橛绊懫洳ㄗV特性的主導(dǎo)控制因素一致。但是，不同的植物類別，其葉子的色素含量、細(xì)胞結(jié)構(gòu)、含水量均有不同。因而光譜響應(yīng)曲線總存在著一定的差異。即使同一植物，隨葉的新老、稀密、季節(jié)不同、土壤水分及組分含量差異，或受大氣污染、病蟲害影響等，均會(huì)導(dǎo)致整個(gè)譜段或個(gè)別譜段內(nèi)反射率的變化，而且往往近紅外波段比可見光波段能更清楚地觀測(cè)到這些變化。這種變化相差異，是人們鑒別和監(jiān)測(cè)植物的依據(jù)。

3.4 農(nóng)業(yè)用水基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫建立

以黃島區(qū)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、多源遙感影像數(shù)據(jù)、地物波譜數(shù)據(jù)、農(nóng)作物反演數(shù)據(jù)等為基礎(chǔ)，構(gòu)建黃島區(qū)農(nóng)田基礎(chǔ)信息綜合數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行多源空間數(shù)據(jù)的集成管理，為黃島區(qū)農(nóng)業(yè)用水監(jiān)測(cè)提供決策依據(jù)。

農(nóng)業(yè)用水綜合數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)和管理的數(shù)據(jù)子庫包括：基礎(chǔ)地理要素子庫、多源遙感影像子庫、地物波譜數(shù)據(jù)子庫、自然災(zāi)害特征數(shù)據(jù)子庫、黃島區(qū)生態(tài)環(huán)境變化子庫等。通過對(duì)黃島區(qū)的農(nóng)作物、地物光譜特征的實(shí)地驗(yàn)證和分析，運(yùn)用ER模型分析，進(jìn)行各類專題空間數(shù)據(jù)子庫的邏輯模型和物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)；研究黃島區(qū)范圍的多級(jí)分辨率網(wǎng)格，實(shí)現(xiàn)各專題空間數(shù)據(jù)的有機(jī)組織和快速定位；研究黃島區(qū)農(nóng)業(yè)多源遙感影像數(shù)據(jù)的瓦片金字塔技術(shù)，實(shí)現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的高效組織和管理。

3.5 農(nóng)業(yè)旱情動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警

基于多源遙感數(shù)據(jù)，利用圖像中作物與背景的顏色差異，進(jìn)行作物信息提取，構(gòu)建的作物覆蓋度和作物整齊度算法，通過提取出作物的覆蓋度和基于覆蓋度的整齊度信息，實(shí)現(xiàn)了對(duì)作物長勢(shì)的監(jiān)測(cè)?；赥M數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)，利用植被供水指數(shù)法對(duì)農(nóng)業(yè)受干旱影響進(jìn)行監(jiān)測(cè)。結(jié)合氣象水文部門提供的降雨、風(fēng)力、氣溫等數(shù)據(jù)，采用土壤相對(duì)濕度、降水量距平百分率、連續(xù)無雨日數(shù)作為旱情預(yù)警指標(biāo)?；贏RCGIS軟件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)黃島區(qū)農(nóng)業(yè)旱情的可視化表達(dá)。

3.6 農(nóng)業(yè)灌溉用水情況調(diào)查

a. 提取農(nóng)作物種植面積。通過對(duì)遙感影像波段的分析，利用藍(lán)光(0.43～0.52μm，band1)對(duì)葉綠素敏感等特性，提出遙感影像最佳組合波段，用于區(qū)分植被和非植被區(qū)。在此基礎(chǔ)上，通過目視判讀和野外調(diào)查，將衛(wèi)星影像中的地物分為耕地、建筑物、水體等類別。將地面調(diào)查的數(shù)據(jù)點(diǎn)與遙感影像關(guān)聯(lián)后，建立覆蓋作物的耕地、建筑物、水體和其他地類訓(xùn)練樣區(qū)，分別用平行六面體法、最大似然法、最小距離法、馬氏距離法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)五種分類方法對(duì)影像進(jìn)行訓(xùn)練分類。

對(duì)預(yù)處理后的影像進(jìn)行歸一化植被指數(shù)(NDVI)計(jì)算并制作NDVI圖和NDVI分級(jí)圖，根據(jù)不同類型不同長勢(shì)的植被田塊的NDVI值劃定不同作物類型之間的NDVI閾值，通過密度分割后可得到相應(yīng)植被的種植面積。

b. 提取灌溉面積。根據(jù)灌溉后土壤含水量變大、無灌溉時(shí)土壤含水量持續(xù)減小的差異特征，構(gòu)建基于修正垂直干旱指數(shù)差異閾值的灌溉面積監(jiān)測(cè)模型，分析確定閾值，基于兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)上修正垂直干旱指數(shù)值的差異特征，提取實(shí)際灌溉面積。

3.7 系統(tǒng)集成設(shè)計(jì)

基于多源遙感數(shù)據(jù)的黃島區(qū)農(nóng)業(yè)用水量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)分為4個(gè)層次，分別為數(shù)據(jù)層、支撐層、功能層和用戶層。用戶層主要通過研究和分析系統(tǒng)提供的信息資源、數(shù)據(jù)和背景資料，進(jìn)行人機(jī)交互，為正確的決策提供必要的支持。系統(tǒng)采用B/S構(gòu)架設(shè)計(jì)，以WebGIS、ASP.NET等技術(shù)為支撐，調(diào)用開放地圖服務(wù)，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)地理信息在地圖上的實(shí)時(shí)顯示和變化顯示。采用富客戶端技術(shù)Flex進(jìn)行界面設(shè)計(jì)，利用WebService技術(shù)與數(shù)據(jù)庫交互。

4 結(jié) 論

系統(tǒng)的研究與應(yīng)用，可為黃島區(qū)建立一個(gè)農(nóng)業(yè)遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)多源遙感數(shù)據(jù)、旱情發(fā)展動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)灌溉區(qū)動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)、農(nóng)作物動(dòng)態(tài)分類數(shù)據(jù)的集成與管理。系統(tǒng)利用現(xiàn)代遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測(cè)、預(yù)警和農(nóng)業(yè)灌溉用水量統(tǒng)計(jì)，為政府抗旱減災(zāi)提供決策支持，為區(qū)域用水總量監(jiān)測(cè)提供新的數(shù)據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)方式，能夠有效提升黃島區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，提高用水總量監(jiān)測(cè)工作的效率。

Research on agriculture water consumption dynamic monitoring system in Huangdao District based on multi-source remote sensing data

ZHA Zhirong, XU Baochao

(QingdaoHydrographicBureauHuangdaoBranch,Qingdao266400,China)

Rapid extraction technology of agricultural ecological environment information based on multi-source remote sensing data is utilized for developing agriculture water consumption dynamic monitoring system in Huangdao District based on multi-source remote sensing data, thereby monitoring crop growth, irrigation water demand and water consumption dynamically. Timely and accurate monitoring and assessment information is provided for agriculture production in Huangdao District and total water consumption in the region. Technical support is provided for implementing the most strict water resources management system and improving the efficiency of agricultural irrigation water consumption in Huangdao District.

multi-source remote sensing; agricultural water consumption; monitoring

10.16616/j.cnki.10-1326/TV.2017.02.018

TV213.9

A

2096-0131(2017)02- 0064- 04