陳燕麗，莫偉華*，楊紹鍔，莫建飛，丁美花

(1廣西壯族自治區(qū)氣象科學研究所，廣西南寧530022；2廣西壯族自治區(qū)農(nóng)業(yè)科學院，廣西南寧530007)

0 引言

甘蔗是多年生草本植物，喜溫喜雨，廣泛種植于 37°N～31°S的熱帶和亞熱帶地區(qū)[1]。目前，全世界超過100個國家種植甘蔗，巴西是最大的甘蔗生產(chǎn)國，印度次之，中國列居第三。甘蔗莖節(jié)存儲糖分能力強，含糖量10%～18%，是制糖的重要原料，全世界超過 50%的糖來源于甘蔗[2]。甘蔗也是一種重要的能源材料，在巴西等一些國家甘蔗主要用于生產(chǎn)酒精[3]，能源甘蔗已成為生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)開發(fā)的熱點之一[4]。作為一種重要的經(jīng)濟作物，甘蔗是許多發(fā)展中國家和地區(qū)的經(jīng)濟支柱，在我國廣西、云南一些地區(qū)甘蔗是重要的脫貧致富的來源[5]。

甘蔗是一種大田期較長的作物，從發(fā)芽至收獲，由于種植地區(qū)差異，生長期歷時10～24個月不等，較長的生長周期及自然環(huán)境條件差異給甘蔗生長監(jiān)測帶來了諸多不便。遙感技術的迅速發(fā)展為甘蔗農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了便利工具，利用遙感監(jiān)測技術可以開展實時、大范圍、無破壞性的甘蔗生長狀況探測，隨著光譜探測技術的不斷發(fā)展和統(tǒng)計學習方法的日益成熟，遙感技術在甘蔗生長狀況監(jiān)測的應用越來越深入。

作物冠層光譜反射特性是對其生長狀況進行遙感監(jiān)測的基礎。由于作物郁閉度的差異，遙感接收到的冠層光譜信息通常是作物本身及其底層土壤兩者的組合[6]，與冠層結構、葉面化學、農(nóng)藝參數(shù)、大氣條件等因素密切相關[7]。甘蔗冠層結構對光譜反射率的影響最大，作物株型是決定冠層結構的重要因子，緊湊型甘蔗冠層反射率一般低于中間型株型冠層，冠層葉片傾角直接影響甘蔗冠層反射率的高低，研究指出冠層葉片傾角越大，光譜反射率越低[7-9]，冠層結構還會影響太陽光在冠層和底層葉片之間透射作用大小[10]。葉片中的色素含量對甘蔗冠層光譜也會產(chǎn)生影響，包括葉綠素a、葉綠素b、胡蘿卜素、葉黃素和花青素[6,11]。葉片的營養(yǎng)狀況，如氮素虧缺，也會改變甘蔗冠層反射光譜[6,12]，波長550、741 nm附近光譜反射率對甘蔗葉片氮含量敏感[13]。葉片含水量高低也會通過改變對特定波段的吸收(如980 nm和1205 nm)進而影響甘蔗冠層光譜反射。農(nóng)藝形狀參數(shù)如葉面積指數(shù)的高低直接影響光譜反射率的大小，葉面積指數(shù)越高，光譜反射率越高[7,14]。土壤條件的差異也會改變甘蔗冠層光譜，不同土壤水分條件下甘蔗光譜反射率存在顯著差異，甘蔗可見光和近紅外波段反射率隨著土壤含水量的增加而增大[15-16]。大氣中的水汽等會直接影響遙感傳感器接收的光譜反射信息，這也是大氣校正的目的所在。目前針對太陽光與甘蔗冠層相互作用原理的相關研究多基于地面遙感，即利用手持光譜采集設備采集不同試驗條件下甘蔗冠層光譜信息[14,17-19]，鮮見有關衛(wèi)星軌道層次上的甘蔗光譜特性研究報道[7]。

基于甘蔗冠層反射率特征，遙感技術在甘蔗監(jiān)測發(fā)揮了重要作用。本文綜述了遙感技術在甘蔗信息識別、長勢狀況評估、產(chǎn)量估測、品種品質(zhì)監(jiān)測等方面的應用情況，并指出未來面臨的機遇和挑戰(zhàn)。

1 遙感技術在甘蔗信息識別中的應用

農(nóng)作物識別主要是利用綠色植物特有的波譜反射特征，將農(nóng)作物與其它地物區(qū)分開來[20]，作物識別是其面積估算和區(qū)域制圖的基礎，可為產(chǎn)量估測、災情統(tǒng)計、收割進度等生產(chǎn)管理提供基礎數(shù)據(jù)。學者們利用多源遙感數(shù)據(jù)開展了甘蔗識別研究。

低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)主要以中分辨率成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)為主，Xavier等人[21]利用MODIS增強型植被指數(shù)(Enhanced Vegetation Index, EVI)采用非監(jiān)督分類方法提取了巴西甘蔗，發(fā)現(xiàn)甘蔗與牧草具有相似的光譜特征容易混淆，指出結合更高分辨率的遙感影像及采用監(jiān)督分類方法是有效區(qū)分兩者的有效途徑。譚宗琨[22]和丁美花等人[23]利用 MODIS歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)，采用監(jiān)督分類(最大似然法)和逐步剔除相結合的方法提取廣西甘蔗，識別精度分別達到 90%和85%，甘蔗面積估算在丘陵地區(qū)偏小、作物種類繁雜區(qū)偏大，提出地理信息(坡度)的引入及混合象元分解可提高識別精度。

中等分辨率遙感數(shù)據(jù)是目前甘蔗識別的主力遙感數(shù)據(jù)，以美國陸地探測衛(wèi)星系統(tǒng) Landsat系列應用最廣泛。早在 1986年，周蒔等人[24]利用 1978～1982年MSS 457波段假彩色合成衛(wèi)星遙感圖片，通過多時相分析、光譜特征分析、影像增強和計算機點讀群法進行非監(jiān)督分類，結合地學分析，確定了洞庭湖區(qū)甘蔗、水稻等多種農(nóng)作物類型，總判斷正確率達 92.6%。但在該研究之后，甘蔗遙感識別技術的深入研究和應用在國內(nèi)有長達 20余年的空檔期，該期間甘蔗識別技術在國外取得了長足發(fā)展。Landsat熱成像儀(Thermal Mapper, TM)數(shù)據(jù)被發(fā)現(xiàn)對甘蔗具有較強的識別能力，在TM數(shù)據(jù)的藍、綠和紅光波段的甘蔗光譜反射率呈連續(xù)降低趨勢[25]，在TM影像上甘蔗與多種作物如咖啡、柑橘類植物[26]以及木薯[27]光譜反射特征差異顯著。Landsat數(shù)據(jù)的甘蔗識別能力已在多個地區(qū)得到了驗證。Tardin等人[26]利用TM數(shù)據(jù)識別了巴西Furnas地區(qū)甘蔗，精度大于95%；Narciso等人[28]利用TM數(shù)據(jù)識別了南非Eston地區(qū)甘蔗，面積估算結果與46個農(nóng)場主記錄的面積數(shù)據(jù)誤差小于5%；Hadsarang等人[29]發(fā)現(xiàn)1∶50000制圖比例的TM假彩色合成影像可有效區(qū)分甘蔗與其他作物，基于此目視解譯了泰國甘蔗種植分布情況。陳劉鳳等人[30]利用Landsat8_OLI數(shù)據(jù)采用監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類及NDVI剔除法相結合提取了云南耿馬縣甘蔗，分類精度 86.36%。利用TM 數(shù)據(jù)還可以快速監(jiān)測甘蔗秸稈燃燒狀況[31]。法國空間研究中心研制的地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)(Systeme Probatoire d'Observation de la Terre, SPOT)數(shù)據(jù)也具有較強的甘蔗識別能力，其可有效區(qū)分甘蔗種植區(qū)不同的土地利用類型[32]，利用簡單的監(jiān)督分類即可區(qū)分農(nóng)場尺度下的甘蔗收割和未收割區(qū)[33]。我國環(huán)境減災衛(wèi)星HJ-1 CCD數(shù)據(jù)[23,34-35]、高分一號(GF-1)數(shù)據(jù)[36-38]和北京二號數(shù)據(jù)[39-40]等用于甘蔗信息提取也可達到90%以上的識別精度，HJ-1數(shù)據(jù)被成功用于甘蔗收割進度快速監(jiān)測[41]。

雷達數(shù)據(jù)云霧穿透力強，對植被變化響應敏感，是作物監(jiān)測的潛力數(shù)據(jù)源[42]，可有效解決南方云雨地區(qū)光學遙感數(shù)據(jù)在甘蔗監(jiān)測的應用局限。合成孔徑雷達(Advanced Synthetic Aperture Radar, ASAR)的極化hh和hv數(shù)據(jù)的比值與甘蔗葉面積指數(shù)變化具有較好的相關性，利用ASAR極化數(shù)據(jù)基于輻射傳輸理論可構建模型對甘蔗進行識別[43]。進一步研究指出在處于分蘗期(3月初至5月末)的甘蔗在雷達影像上極化特征明顯，是甘蔗識別的有效時期[44]。利用時間序列 Sentinel雷達數(shù)據(jù)，通過繪制甘蔗極化特征生長曲線構建的甘蔗識別模型也可對甘蔗進行高精度識別[45]。雷達信息對甘蔗株高響應敏感，利用數(shù)據(jù)可有效監(jiān)測甘蔗收割進度，且37°的入射角獲取的雷達信號對監(jiān)測甘蔗收割更有效[46]。

無人機航拍遙感技術近年來迅速發(fā)展，以其分辨率高、時效性強、受天氣影響小等特點被用于作物信息調(diào)查[47]。利用無人機航拍影像通過作物表面模型(CSMs)可獲得立體圖像計算甘蔗株高[48]，且利用無人機航拍影像的亞米級高分辨率優(yōu)勢可監(jiān)測甘蔗的一些細節(jié)信息，如識別甘蔗種植行數(shù)[49]、冠層覆蓋度及株心數(shù)量[50]和種植密度[51]。

云雨天氣及衛(wèi)星回訪周期的影響下難以保證高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和連續(xù)性，多源遙感數(shù)據(jù)的簡單結合或時空融合可更好地利用各種遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，改善遙感技術在甘蔗監(jiān)測的應用局限。Markley等人[52]利用 SPOT5和增強型熱制圖儀(Ehanced Thermal Mapper, ETM)數(shù)據(jù)共同監(jiān)測澳大利亞甘蔗收割面積，遙感識別的收割面積與收割機全球定位系統(tǒng)和人工調(diào)查獲取的面積誤差小于2%。彭光雄等人[53]利用CBERS02B和TM數(shù)據(jù)根據(jù)不同作物的物候差異對甘蔗和玉米進行遙感區(qū)分。黃麗等人[54]利用MSS和TM數(shù)據(jù)監(jiān)測了1974～1991年云南潞江壩地區(qū)甘蔗種植面積變化情況。時空融合技術[55-56]解決了遙感影像在空間分辨率和時間分辨率上相互制約，單一的衛(wèi)星傳感器不能獲得既具有高空間分辨率又具有高時間分辨率的影像的矛盾。利用增強型時空自適應融合模型(Enhanced Spatial-temporal Adaptive Fusion Model, ESTAFRM)對MODIS和HJ數(shù)據(jù)可進行有效融合獲取時序高空間分辨率影像并適用于甘蔗分類[57-58]。

利用遙感技術進行甘蔗種植面積或收割進度調(diào)查精度一般可達到90%[59]，但低分辨率遙感影像由于混合像元的影響在甘蔗種植破碎零散地區(qū)難以達到滿意的精度[22]，因此適用的遙感數(shù)據(jù)選擇是非常必要的。此外，不同的分類方法對識別精度也有影響。目前應用于甘蔗識別的分類技術主要包括基于像元和面向?qū)ο髢煞N分類方法。利用面向?qū)ο蠓?，選擇亞米級高空間分辨率無人機航拍數(shù)據(jù)[49]或中等分辨率的 TM[53]、Sentiel-2[60]、HJ數(shù)據(jù)[61-62]均可對甘蔗進行高精度識別。周振[61]和彭光雄等人[53]的研究均指出，面向?qū)ο蠓椒ǚ诸惖母收嶙R別精度高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡法、光譜角分類法和最大似然法。

2 遙感技術在甘蔗生長狀況評估中的應用

2.1 營養(yǎng)狀況診斷

作物氮素營養(yǎng)的快速診斷有助于管理者及時有效地采取應對措施保障作物的高產(chǎn)量并合理管控化肥施用量[63]。作物氮素營養(yǎng)狀況直接影響著作物的光譜信息，目前便攜式葉綠素儀法、高光譜遙感診斷法和數(shù)字圖像分析法是較常用的氮素營養(yǎng)診斷法。80年代開始學者們就開始了甘蔗氮素營養(yǎng)遙感診斷研究，Jackson等人[64]利用輻射儀獲取的近地甘蔗冠層光譜信息可以較好地檢測甘蔗氮素虧缺狀況，且在其視覺癥狀不太明顯的時候就可以進行檢測，氮、鉀元素充足的甘蔗其紅外波段與紅光波段的比值明顯高于氮、鉀元素缺乏的甘蔗。Schmidt等人[65]設置了不同施肥水平的試驗點并利用DMSV傳感器監(jiān)測甘蔗養(yǎng)分變化，但未能檢測到甘蔗養(yǎng)分虧缺。Abdel-Rahman等人[66]利用手持式光譜輻射儀FieldSpec 3獲取的高光譜數(shù)據(jù)估算了甘蔗葉片中氮含量，光譜比值(R744/R2142)與4～5月的甘蔗葉片濃度顯著線性相關(R2=0.74)，(R2200-R2025)/(R2200+R2025)與 6～7月的甘蔗葉片 N顯著線性相關(R2=0.87)。Mokhele等人[67]做了相似的試驗，發(fā)現(xiàn)紅邊指數(shù)(R740/R720)與甘蔗葉片 N 濃度顯著線性相關(R2=0.81)。Miphokasap等人[68]將手持式光譜輻射儀獲取的光譜反射率轉換為一階導數(shù)光譜(First-Derivative Spectrum, FDS)，發(fā)現(xiàn)基于FDS(750/700)的歸一化微分指數(shù)(NDI)和基于FDS(724/700)的比率光譜指數(shù)(RVI)是表征氮濃度的最佳指標。利用便攜式輻射計可以較好地診斷甘蔗氮素養(yǎng)分狀況，但該研究目前還停留在試驗階段，不能測定田間大尺度的養(yǎng)分匱缺狀況，目前鮮見基于衛(wèi)星遙感甘蔗葉氮含量的相關報道。

2.2 病蟲害監(jiān)測

病蟲害防治是甘蔗生產(chǎn)管理的重要環(huán)節(jié)，遙感技術在甘蔗病蟲害監(jiān)測研究最早是 Apan等人[69]利用 EO-1 Hyperion數(shù)據(jù)監(jiān)測了澳大利亞甘蔗的橙色銹病(Puccinia kuehnii)，研究發(fā)現(xiàn)發(fā)生橙色銹病的甘蔗種植區(qū)光譜反射率信號特征顯著，基于專家知識，利用與葉片色素、內(nèi)部結構、水分含量相關的遙感波段計算了40個光譜植被指數(shù)，采用判別函數(shù)法篩選適用的監(jiān)測指數(shù)可較好地區(qū)分病變區(qū)和未病變區(qū)。Abdel-Rahman等人[70]利用手持式田間光譜輻射計測定了遭受薊馬蟲害的甘蔗冠層光譜信息，采用單向方差分析、敏感度分析和典型判別分析方法對光譜信息進行分析，發(fā)現(xiàn)可見光紅邊區(qū)域的光譜反射率與遭受薊馬蟲害的甘蔗相關性最顯著且對不同受害程度的甘蔗區(qū)分度最高。Palaniswami等人[71]利用印度IRS-P6衛(wèi)星數(shù)據(jù)監(jiān)測了甘蔗黃葉病，發(fā)現(xiàn)受災蔗田在可見光、近紅外和短波紅外的 DN值明顯高于非受災蔗田，平均高 7.5個單位量。遙感甘蔗病蟲災監(jiān)測仍需要深入研究，某些昆蟲會對甘蔗生產(chǎn)造成嚴重的影響，但其在甘蔗植株呈現(xiàn)的視覺癥狀并不明顯，需要深入分析由蟲害導致的甘蔗生理變化機制，為利用遙感技術對其進行檢測和監(jiān)測奠定基礎[72]。

2.3 水分狀況監(jiān)測

干旱是甘蔗生產(chǎn)過程中發(fā)生頻率最高、影響范圍最廣、造成損失最嚴重的氣象災害之一[73]。通過監(jiān)測甘蔗水分狀況可以反映甘蔗旱情，但與小麥、水稻等大宗糧食作物相比，遙感技術應用于甘蔗水分狀況監(jiān)測方面的研究和應用相對較少。

已有研究普遍證實了近地遙感獲取的光譜信息對甘蔗水分虧缺響應敏感。Jackson等人[64]采用手持輻射計測試了甘蔗地水分狀況時發(fā)現(xiàn)利用紅外波段與紅光波段的比值可有效監(jiān)測甘蔗水分虧缺。利用DMSV傳感器獲取的甘蔗冠層光譜信息可以識別甘蔗發(fā)育早期不同程度的水分脅迫[65]。水分脅迫條件下甘蔗冠層光譜反射率在460、560 nm和近紅外波段(760～1200 nm)光譜反射率差異顯著，土壤含水量與460、560 nm的反射率比值均呈顯著正相關關系[15-16]。甘蔗葉片葉綠素含量高低與土壤水分條件密切相關，527～578 nm、701～731 nm的光譜反射率及紅邊位置(REP)與葉綠素含量均具有較高的相關性[74]，通過光譜信息反演葉綠素含量可以間接反映甘蔗水分盈虧狀況[75]。在衛(wèi)星軌道層次上，Landsat TM的近紅外和短波紅外波段被發(fā)現(xiàn)能夠提供更多表征甘蔗水分狀況的信息，可利用波段組合反演甘蔗水分含量狀況[25]。星載雷達信號對由于水分脅迫導致的甘蔗田的 NDVI下降信息響應敏感[76]。

利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)也可以監(jiān)測甘蔗水分狀況。低空間分辨率數(shù)據(jù)高級甚高分辨率輻射計(Advanced Very High Resolution Radiometer, AVHRR)和MODIS已廣泛用于甘蔗區(qū)域性旱情監(jiān)測評估中，基于AVHRR推算的甘蔗NDVI與水需求滿意度指數(shù)(WRSI)之間存在顯著的時滯相關關系，利用兩者關系可以實現(xiàn)甘蔗水分狀況監(jiān)測，但由于甘蔗NDVI具有較強的季節(jié)性且 WRSI值變化較大，但該方法難以實現(xiàn)甘蔗水分狀況預測[77]。利用AVHRR的熱紅外數(shù)據(jù)繪制的陸面溫度分布圖，結合氣象數(shù)據(jù)制作甘蔗占主導地位的地區(qū)的蒸騰分布圖，可用于跟蹤管理蔗田灌溉[78]。利用MODIS推算的溫度/植被干度指數(shù)(TVDI)與生長前期(4月)和生長高峰期(10月)甘蔗地土壤水分之間存在著顯著的負相關關系，TVDI能很好地反映印度亞濕潤地區(qū)甘蔗地土壤水分變化狀況[79]。采用 MODIS數(shù)據(jù)和植被溫度指數(shù)模型對 2004～2008年廣西崇左市甘蔗種植區(qū)秋季旱情進行遙感監(jiān)測，評估結果較理想[80]。利用MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)采用植被狀態(tài)指數(shù)(VCI)和溫度條件指數(shù)(TCI)構建干旱指數(shù)(DI)遙感監(jiān)測模型，應用該模型對廣西來賓市興賓區(qū)典型甘蔗種植區(qū)2004、2005年秋季旱情進行了監(jiān)測評估，評估結果與實際狀況吻合度較高[81]。中等分辨率的TM數(shù)據(jù)也可以有效監(jiān)測甘蔗區(qū)旱情。Yang等[82]根據(jù)植被指數(shù)-溫度梯度(VITT)原理，利用Landsat TM數(shù)據(jù)估算了甘蔗種植區(qū)的蒸散狀況，研究發(fā)現(xiàn)該方法對區(qū)域尺度的甘蔗區(qū)蒸散估算非常實用。Veysi等[83]對甘蔗地的冠層溫度和植被水含量進行了實地測量，并利用實地測量的計算作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)，發(fā)現(xiàn)基于Landsat 8熱紅外數(shù)據(jù)反演的CWSI對甘蔗田水分虧缺具有較好的響應。Lebourgeois等人[84]通過進行不同的水條件下(降雨和灌溉)的試驗，驗證了利用熱紅外線衍生的經(jīng)驗性作物水分脅迫指數(shù)(CWSIE)測量甘蔗水分狀況的有效性。Mark等人[85]指出衛(wèi)星反演的參數(shù)和地面測量的甘蔗水分狀況之間具有良好的關系。Zhang等人[86]利用無人機系統(tǒng)(Unmanned Aerial System, UAS)裝備熱成像相機獲取冠層溫度圖像，發(fā)現(xiàn)采用冠層溫度測量方法可用于監(jiān)測不同的甘蔗品種和灌溉制度的水分虧缺狀況。

多源遙感數(shù)據(jù)時空融合技術在甘蔗旱情監(jiān)測也開展了應用嘗試，基于MODIS和HJ數(shù)據(jù)融合的時序數(shù)據(jù)反演的適用干旱指標可對甘蔗不同生育期旱情進行較準確的評估[58]。

2.4 寒凍害監(jiān)測

寒凍害是甘蔗生產(chǎn)過程中影響僅次于干旱的氣象災害。丁美花[87]和譚宗琨等人[88]利用 MODIS數(shù)據(jù)并結合大量田間調(diào)查資料，利用凍害發(fā)生前、發(fā)生后及上一年同期的甘蔗NDVI值分別監(jiān)測了2008年初市和區(qū)尺度的甘蔗寒凍害時空分布狀況，結果顯示由于甘蔗種植環(huán)境差異，以市為單位進行凍害評估結果更準確。何燕等人[89]采用統(tǒng)計分析和實地調(diào)查方法，結合MOD IS衛(wèi)星遙感監(jiān)測結果，分析了 2008年廣西低溫凍害對廣西甘蔗及蔗糖生產(chǎn)造成的具體影響。鐘仕全等人[90]結合 Landsat 8 OLI和MODIS遙感數(shù)據(jù)，利用凍害年和正常年的NDVI值差異監(jiān)測評估了 2013年底云南耿馬縣甘蔗霜凍害。寒凍害分級指標決定了監(jiān)測精度，目前遙感甘蔗寒凍害研究多針對單次過程，所制定的分級指標適用性有待考證，利用長時間序列遙感數(shù)據(jù)、災情調(diào)查樣本及更多的寒凍害過程案例可制定更客觀合理的寒凍害分級指標。

2.5 長勢綜合評估

地理環(huán)境及耕作等條件的差異會使得某一空間區(qū)域范圍內(nèi)的甘蔗表現(xiàn)出不同的生長狀態(tài)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中稱之為長勢(苗情)，許多情況下需要對區(qū)域范圍內(nèi)的甘蔗長勢進行優(yōu)劣評估。目前作物長勢評估指標多采用 NDVI，評估方法主要有逐年比較模型和等級模型，模型中需要獲取NDVI均值和極值均需要多年數(shù)據(jù)的積累[91]。針對甘蔗長勢進行綜合評估的研究報道較少，丁美花等人[92]利用NDVI分析了甘蔗年內(nèi)長勢動態(tài)變化，黃敏堂等人[93]采用簡單的NDVI偏差模型對比分析了2009～2012年上思縣甘蔗長勢多年變化狀況。中國氣象局于2015年發(fā)布了氣象行業(yè)標準《甘蔗長勢衛(wèi)星遙感評估技術規(guī)范》(QX/T 284-2015)[94]，提出利用NDVI偏差和標準差共同對甘蔗長勢進行評估，并給出了甘蔗不同生育期的具體評估參數(shù)，為甘蔗長勢客觀定量評估提供科學依據(jù)。

3 遙感技術在甘蔗產(chǎn)量估測中的應用

甘蔗產(chǎn)量估測對甘蔗生產(chǎn)至關重要。目前已有相關研究利用低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)和中低空間分辨率數(shù)據(jù)對甘蔗產(chǎn)量進行估測。

許多國家利用低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)開展了甘蔗產(chǎn)量估測試驗。Bastiaanssen等[95]利用 NOAA AVHRR數(shù)據(jù)建立了巴基斯坦甘蔗產(chǎn)量估測模型，甘蔗估測精度與區(qū)域統(tǒng)計數(shù)據(jù)均方根誤差為 13.5 t/hm2，研究指出日照時數(shù)、空氣溫度和作物分布圖可作為模型改進的重要因子。Sim?es等[14]利用MODIS光合有效輻射數(shù)據(jù)估測莫桑比克甘蔗產(chǎn)量的試驗中結果并不理想，但通過對 MODIS光合有效輻射數(shù)據(jù)進行空間純度、作物年歷替代及不規(guī)則數(shù)據(jù)平滑等系信號增強處理獲取的新數(shù)據(jù)序列可以有效檢測甘蔗生物量累計的絕對變化和年際變化，產(chǎn)量估測誤差最低可達0.6 t/hm2[96]。有研究證明，利用低分辨率的高時間分辨率優(yōu)勢，結合氣象數(shù)據(jù)可以更好地估測甘蔗產(chǎn)量。SPOT 1 km NDVI數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)耦合被用于巴西不同尺度的甘蔗產(chǎn)量估測，對于大型甘蔗農(nóng)場精度達66.7%～86.5%，但對于小型甘蔗種植社區(qū)產(chǎn)量估測精度僅為8.3%，低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)對甘蔗種植純度較低或小于遙感數(shù)據(jù)分辨率地區(qū)的甘蔗產(chǎn)量預測精度較低[97]。類似的研究也指出，降雨量和MODIS NDVI均與氣象站5 km半徑內(nèi)的甘蔗產(chǎn)量無明顯相關性，但在在更大的范圍內(nèi)，NDVI與雨季種植的甘蔗產(chǎn)量顯著正相關(R2=0.57)[98]。對AVHRR NDVI的研究也得出相似結果，AVHRR NDVI與工廠尺度的甘蔗產(chǎn)量顯著相關但與農(nóng)場尺度甘蔗產(chǎn)量不相關[99-100]。SPOT NDVI與氣象數(shù)據(jù)結合構建的甘蔗產(chǎn)量估測模型，對中產(chǎn)田和高產(chǎn)田估測精度較高分別為66.7%、86.5%[97]。SPOT NDVI估測甘蔗產(chǎn)量的最佳時期為收獲前2個月，產(chǎn)量估測精度可達85%[101]。衛(wèi)星數(shù)據(jù)和氣候指標結合也可以較好地估測甘蔗產(chǎn)量，AVHRR NDVI與農(nóng)業(yè)氣候指數(shù)的耦合指數(shù)與巴西甘蔗產(chǎn)量的相關性較高(R2=0.69～0.79)[77]。學者們還發(fā)現(xiàn)通過適當?shù)姆椒▽πl(wèi)星數(shù)據(jù)進行歸一化可以提高其與產(chǎn)量的相關性，克服由于生長環(huán)境和甘蔗發(fā)育期的地區(qū)差異造成的NDVI難以估測甘蔗產(chǎn)量的現(xiàn)狀，對路易斯安那州甘蔗產(chǎn)量的估測研究中，使用熱變量對NDVI進行調(diào)整，甘蔗產(chǎn)量與調(diào)整后的 NDVI相關性較未調(diào)整NDVI高0.20[102]。利用歸一化處理后的MODIS NDVI估測2002～2010年肯尼亞6個甘蔗種植區(qū)甘蔗產(chǎn)量，發(fā)現(xiàn)甘蔗產(chǎn)量與歸一化 MODIS NDVI相關性在空間維度相關性較高(R2=0.53)，但其在時間維度相關性較低(R2=0.1)，利用現(xiàn)有衛(wèi)星低分辨率數(shù)據(jù)估測甘蔗年產(chǎn)量存在較大困難[103]。利用遙感數(shù)據(jù)和其他輔助數(shù)據(jù)結合也可實現(xiàn)甘蔗產(chǎn)量估測。Goncalves等人[104]采用多元線性回歸方法，利用AVHRR NDVI、甘蔗種植面積和WRSI共同構建了巴西圣保羅地區(qū)的甘蔗產(chǎn)量模型，估測精度較高(R2在0.9左右)。利用MODIS NDVI替代Goncalves提出的甘蔗產(chǎn)量估測模型中的 AVHRR NDVI能獲得更高的甘蔗估測精度(R2＞0.94)[105]。在不使用甘蔗種植面積數(shù)據(jù)的情況下，MODIS NDVI和官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)的結合也可實現(xiàn)甘蔗產(chǎn)量估測[106]。

中低空間分辨率數(shù)據(jù)也被用于甘蔗產(chǎn)量估測研究。Lee-Lovick和Kirchner[25]利用Landsat TM估測澳大利亞 Bundaberg地區(qū)的甘蔗產(chǎn)量，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)量和任一波段的反射率均不相關。類似的研究也發(fā)現(xiàn)，Landsat ETM+反射率與Umfolozi工廠尺度的甘蔗產(chǎn)量無顯著相關關系[107-108]。Ueno等人[109]利用Landsat TM數(shù)據(jù)估測日本甘蔗產(chǎn)量的精度也很低。利用 DMSV獲取的精細分辨率光譜數(shù)據(jù)計算的NDVI與甘蔗產(chǎn)量相關性也不顯著[101-102]，但利用田間光譜儀獲取與Landsat ETM+相同波段數(shù)據(jù)，其紅光波段、比值植被指數(shù)RVI、NDVI和土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)SAVI與甘蔗蔗莖產(chǎn)量及米蔗莖數(shù)高度相關(R2＞0.79)，利用RVI，LAI和NPM構建的模型可解釋97%的甘蔗產(chǎn)量變化[14]。Rudorff和 Batista[110]的研究發(fā)現(xiàn)Landsat MSS數(shù)據(jù)結合農(nóng)業(yè)氣象模型估測甘蔗精度較高，同時指出單獨利用光譜數(shù)據(jù)或農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)也可估測甘蔗產(chǎn)量，但兩者的耦合模型估測的甘蔗產(chǎn)量精度最高。Almeida等人[111]利用ASTER和Landsat ETM+數(shù)據(jù)，通過光譜增強、降維及設置權重等方法獲取簡單的DN值圖像，發(fā)現(xiàn)利用該DN圖像通過歸一化處理估測的甘蔗產(chǎn)量精度高于傳統(tǒng)方法。利用Landsat TM和ETM+長時間序列數(shù)據(jù)提取的綠色歸一化植被指數(shù) GNDVI可以較好地表征澳大利亞班達伯格地區(qū)的甘蔗長勢狀況，GNDVI最大值與歷史甘蔗產(chǎn)量數(shù)據(jù)擬合效果較好(R2=0.69)[112]。Landsat反演的 NDVI與巴西圣保羅的某一甘蔗商業(yè)田甘蔗產(chǎn)量和總生物量相關性較好，R2分別為0.68和0.97[113]。利用SPOT4和SPOT5的NDVI序列采用多項式回歸方法可以較好估測留尼汪島地區(qū)甘蔗產(chǎn)量(R2=0.75)，并且可以提前 2個月實現(xiàn)產(chǎn)量預測[114]。何亞娟[115]利用 SPOT NDVI與甘蔗葉面積顯著正相關，兩者的二次函數(shù)擬合效果最佳(R2=0.84)，依據(jù)LAI-產(chǎn)量模型得倒的甘蔗單產(chǎn)數(shù)據(jù)與統(tǒng)計數(shù)據(jù)相對誤差僅為 2.6%。劉吉凱[116]研究發(fā)現(xiàn)利用HJ NDVI在甘蔗不同生育期估產(chǎn)效果有差異，全生育期精度最高，關鍵生育期中以莖伸長中期精度最高，工藝成熟期精度最低。利用無人機獲取的RGB航拍圖像和地面2 m×2 m隨機采樣的株高、莖數(shù)、莖重的數(shù)據(jù)共同構建的甘蔗產(chǎn)量估測模型[117]。

盡管利用多種衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)開展了甘蔗估產(chǎn)研究，泰國一些農(nóng)場或制糖企業(yè)甚至在每年甘蔗收獲前都定期開展產(chǎn)量評估[101]，但冠層密度、甘蔗種植和生長發(fā)育的地域差異使得甘蔗產(chǎn)量估測仍存在較大困難。學者們發(fā)展了眾多的作物生長模型用于甘蔗估產(chǎn)，其中 APSIM、CANEGRO、QCANE應用較廣泛，遙感和作物模型的耦合在理論上充分利用作物模型的機理性和遙感監(jiān)測的區(qū)域性，可獲得更優(yōu)的產(chǎn)量估測結果，但由于作物模型需要氣象要素、土壤狀況、管理措施和田間觀測數(shù)據(jù)等多重參數(shù)，眾多輸入?yún)?shù)的不確定性會加劇同化方法估測結果的變異，限制了其在區(qū)域性甘蔗產(chǎn)量估測上的應用。在利用SPOT4和SPOT5的NDVI數(shù)據(jù)對回歸統(tǒng)計模型、Kumar-monteith效率模型、遙感-作物模型(MOSICAS)耦合3種遙感估產(chǎn)的比較分析中發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的回歸統(tǒng)計模型對留尼汪島地區(qū)甘蔗產(chǎn)量估測精度最高[118]。

4 遙感技術在品種品質(zhì)鑒定中的應用

4.1 品種鑒定

甘蔗品種鑒定對產(chǎn)量估測和災害風險評估具有重要意義。目前已有相關研究利用光譜儀、多光譜和高光譜遙感數(shù)據(jù)等開展了甘蔗品種鑒別試驗。Schmidt等人[65,119]的研究表明，利用高空間分辨率DMSV能夠區(qū)分南非不同的甘蔗品種。Johnson等人[120]利用光譜儀收集自然光條件下的甘蔗反射率數(shù)據(jù)成功區(qū)分7個甘蔗品種，包括5個商業(yè)品種、1個常規(guī)種和 1個野生種。Fortes和 Demattê[7]利用Landsat ETM+數(shù)據(jù)的不同波段并計算植被指數(shù)共同與地面調(diào)查品種數(shù)據(jù)建立關系方程對4個甘蔗品種進行鑒別，甘蔗品種分類精度可達93.6%。但Gers等人[107-108]研究發(fā)現(xiàn)Umflozi地區(qū)的5大甘蔗品種在Landsat ETM+反射率數(shù)據(jù)上的差異不顯著。在高光譜數(shù)據(jù)方面，Apan等人[71]利用 Hyperion數(shù)據(jù)，結合光譜反射率、波段比值、植被指數(shù)采用多元判別分析方法(MDA)對澳大利亞甘蔗品種進行辨別。識別精度對采樣樣本和品種分別為97%、74%。Galv?o等人[8]利用類似的方法有效區(qū)分了巴西地區(qū)的甘蔗品種。但利用AVHRR、SPOT-5、CBERS-2、Landsat ETM+和 TERRA數(shù)據(jù)通過濾波函數(shù)模擬 Hyperion數(shù)據(jù)卻無法對甘蔗品種進行有效識別[9]。目前可用的衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)日益豐富，但鮮見 IKONOS、QuickBird等數(shù)據(jù)用于甘蔗品種識別的報道。

4.2 品質(zhì)鑒定

甘蔗糖分是決定甘蔗品質(zhì)的關鍵，提高甘蔗糖分是國內(nèi)外甘蔗種植者追求的目標，也是提高甘蔗經(jīng)濟效益的主要方法，因此甘蔗糖分監(jiān)測是甘蔗品質(zhì)鑒定的重要內(nèi)容。目前針對甘蔗糖分監(jiān)測目前常用方法是近紅外(NIR)光譜分析技術[121]，利用近紅外實驗光譜儀獲得甘蔗中蔗糖的特征振動信息，采用化學計量方法對所得的基團振動的近紅外光譜進行分析，獲得甘蔗中蔗糖分(主要為含糖量)信息[122-125]。盡管 NIR技術可實現(xiàn)蔗莖、蔗葉等非蔗汁樣本糖分的快速測定，但由于NIR光譜試驗儀器對環(huán)境適應性差、掃描速度低、設備體積較大且成本較高，因此并不適合在大田使用。目前有關利用NIR技術進行甘蔗糖分測定的報道僅限于對采樣數(shù)據(jù)進行實驗室測定。此外，微波技術在甘蔗糖分檢測中也存在巨大潛力[126-127]，但該技術的應用也停留在實驗室測定研究范疇[128]。在田間尺度上，Begue等人[114]研究發(fā)現(xiàn)，利用SPOT NDVI可較好地監(jiān)測甘蔗糖分，兩者的回歸模型擬合精度較高(R2=0.75)，且甘蔗糖分在12%～25%之間時，SPOT NDVI與其線性相關，甘蔗糖分穩(wěn)定25%時，SPOT NDVI與其相關性不明顯。Zhao等人[129]分析糖分累積和產(chǎn)量形成規(guī)律，利用RapidEye和Landsat組成的時間序列遙感數(shù)據(jù)和降水量數(shù)據(jù)建立了甘蔗糖分估測模型，估測精度達 90.4%；之后又構建了遙感光譜數(shù)據(jù)與作物生產(chǎn)系統(tǒng)模擬模型 DSSAT同化的甘蔗糖分預測方法，并實現(xiàn)了對糖分含量及其峰值出現(xiàn)時間的準確預測[130]，為最佳砍運方案的制定提供了決策依據(jù)。

5 遙感技術用于甘蔗監(jiān)測的挑戰(zhàn)和機遇

綜上所述，遙感光譜植被指數(shù)用于甘蔗品種、內(nèi)在組分(氮素、糖分、水分)及病蟲害遙感反演的可行性已被證實，但基于光譜指數(shù)的波段組合運算方法眾多，不同方法所得指數(shù)用于估測甘蔗品種、內(nèi)在組分及病蟲害的穩(wěn)定性和普適性均鮮有研究。高光譜數(shù)據(jù)對甘蔗品種、內(nèi)在組分及病蟲害的監(jiān)測優(yōu)勢已有體現(xiàn)，但目前多局限于近地手持輻射計數(shù)據(jù)。需深入研究利用在軌高光譜數(shù)據(jù)甘蔗品種、內(nèi)在組分及病蟲害監(jiān)測的方法模型。此外，基于遙感光譜信息的甘蔗產(chǎn)量估測方法眾多，但可以運行化的估測模型較少。統(tǒng)計模型法、過程模型法、作物模型法及遙感-作物模型耦合等多種遙感甘蔗估產(chǎn)方法的穩(wěn)定性和適用性仍需驗證。

傳感器開發(fā)和輻射校正技術的發(fā)展進一步促進了遙感技術的發(fā)展，但目前針對農(nóng)業(yè)遙感關鍵光譜反射區(qū)鮮見研發(fā)專用的在軌傳感器。對于甘蔗而言，關于其光譜反射原理及特性的研究仍然局限于近地手持輻射計獲取的光譜數(shù)據(jù)，針對甘蔗群體品種、內(nèi)在組分及病蟲害研究甘蔗在軌光譜反射原理及特性，篩選最優(yōu)波段組合并構建監(jiān)測模型是實現(xiàn)遙感技術在甘蔗生產(chǎn)實際應用的有效途徑。

日益豐富的衛(wèi)星數(shù)據(jù)為農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測提供了眾多的數(shù)據(jù)源，但在實際應用中，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性仍然是限制遙感技術在甘蔗監(jiān)測應用的主要問題。可見光-近紅外波段是目前眾多衛(wèi)星都搭載有的傳感器，但目前遙感可見光—近紅外數(shù)據(jù)在甘蔗種植區(qū)的應用面臨較大的困難。雷達數(shù)據(jù)不受天氣影響，但其處理技術較復雜，甘蔗在雷達影像上的光譜機理仍需深入研究。多源遙感數(shù)據(jù)時空融合技術解決了遙感影像在空間分辨率和時間分辨率上相互制約，單一的衛(wèi)星傳感器不能獲得既具有高空間分辨率又具有高時間分辨率的影像的矛盾，為遙感數(shù)據(jù)在甘蔗監(jiān)測的多元化深入應用提供了有效手段，但目前該技術在甘蔗的應用僅限于種植面積識別和干旱監(jiān)測，且其融合的數(shù)據(jù)多為可見光-近紅外的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。時空融合技術在近地(小飛機)、雷達遙感數(shù)據(jù)的應用研究值得期待，耦合星-地多源遙感信息是充分發(fā)揮遙感優(yōu)勢，拓展遙感技術在甘蔗種植區(qū)應用的一種有效途徑。

本文對遙感技術在甘蔗信息識別、生長狀況評估、產(chǎn)量估測、品種品質(zhì)等方面的應用情況進行了梳理，指出目前在甘蔗品種、內(nèi)在組分、病蟲害和產(chǎn)量評估中遙感監(jiān)測模型存在著穩(wěn)定性和適用性研究不足的問題，提出未來可在甘蔗光譜反射原理和多源遙感數(shù)據(jù)融合應用等方面深入研究，以期為遙感技術在甘蔗監(jiān)測評估的深入應用提供參考。