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      基于Landsat8遙感數(shù)據(jù)的棉花長勢快速監(jiān)測

      2015-12-26 03:37:32劉曉晨
      新疆農(nóng)業(yè)科技 2015年6期
      關(guān)鍵詞:瑪納斯縣植被指數(shù)長勢

      劉曉晨

      新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)業(yè)資源區(qū)劃辦公室,烏魯木齊 830049

      基于Landsat8遙感數(shù)據(jù)的棉花長勢快速監(jiān)測

      劉曉晨

      新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)業(yè)資源區(qū)劃辦公室,烏魯木齊 830049

      選擇新疆棉花主產(chǎn)縣瑪納斯縣作為研究區(qū),利用遙感技術(shù)進(jìn)行棉花長勢的提取與評價,實現(xiàn)了較為準(zhǔn)確、快速的縣級棉花長勢監(jiān)測[1-5]。

      Landsat8;棉花;長勢

      1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)來源

      1.1 研究區(qū)概況

      瑪納斯縣位于新疆維吾爾自治區(qū)中北部,農(nóng)業(yè)種植主要以棉花、玉米、特色作物為主。

      1.2 數(shù)據(jù)來源

      本研究采用Landsat8遙感數(shù)據(jù)下載自美國國家地質(zhì)調(diào)查局Global Visualizaton Viewer,數(shù)據(jù)軌道號為143029,獲取日期分別為2014年8月15日和2015年8月18日,減少作物物候的影響。

      2 研究方法和技術(shù)路線

      如圖1所示,為本研究采用的技術(shù)路線圖。下載的原始Landsat8數(shù)據(jù)為Geotiff格式,每個波段為一個單獨的Geotiff文件,因此首先利用ENVI軟件進(jìn)行波段合成,并檢查頭文件信息是否完全,接著進(jìn)行遙感數(shù)據(jù)的定標(biāo)以便將DN值轉(zhuǎn)化為表觀反射率,接著利用FLAASH模塊進(jìn)行大氣校正,以便去除大氣的影響,其結(jié)果得到地表反射率數(shù)據(jù)。然后利用瑪納斯矢量縣界進(jìn)行裁切,從而得到該縣的縣域遙感圖像。接著計算植被指數(shù),并計算其差值,最后進(jìn)行分級從而得到棉花長勢分級圖。

      圖1 技術(shù)路線圖

      3 棉花長勢的遙感監(jiān)測

      3.1 棉花種植區(qū)域識別

      本研究利用在瑪納斯縣采集的作物解譯標(biāo)志點進(jìn)行棉花解譯標(biāo)志的建立與判讀,利用最大似然方法結(jié)合解譯標(biāo)志進(jìn)行棉花種植區(qū)域的提取,在此區(qū)域內(nèi)進(jìn)行棉花長勢的監(jiān)測與評價。

      3.2 植被指數(shù)的選擇與計算

      植被在可見光的紅光波段有很強的吸收特性,反射率低,在近紅外波段有很強的反射特性,反射率高,通過上述兩個波段的不同組合可以得到不同的植被指數(shù),植被指數(shù)有比值、差值、垂直、土壤調(diào)節(jié)、歸一化植被指數(shù)等等40余種。其中歸一化差值植被指數(shù)NDVI是目前應(yīng)用最廣泛的一種植被指數(shù),由于植物葉綠素發(fā)生光合作用而吸收紅光,所以長勢越好的植物吸收紅光越多,反射近紅外光也越多.所以NDVI能反應(yīng)植物生物量的多少,NDVI越大,植物長勢越好.考慮到上述兩點因素,本研究即采用NDVI作為研究棉花長勢的指數(shù)。NDVI的計算公式為:

      NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

      NIR為近紅外波段反射率,R為紅光波段反射率,對應(yīng)本研究采用的Landsat8數(shù)據(jù),NIR為第四波段,R為第三波段。利用公式將2014與2015年對應(yīng)波段帶入公式,得出兩年的NDVI。

      3.3 棉花長勢的監(jiān)測

      在計算出相鄰兩年NDVI的基礎(chǔ)上,對2015年NDVI與2014年NDVI進(jìn)行差值運算,數(shù)值為0的區(qū)域表明相鄰兩年棉花長勢相同,數(shù)值為正值的區(qū)域表明2015年棉花長勢好于2014年,同理,數(shù)值為負(fù)值的區(qū)域表明2015年棉花長勢弱于2014年,據(jù)此對差值圖進(jìn)行分級,從而得到相鄰兩年棉花的長勢分級圖,更進(jìn)一步也可以在數(shù)值為正或者負(fù)的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行細(xì)分,以便得到更加精細(xì)的棉花長勢分級結(jié)果。根據(jù)長勢分級圖,大部分區(qū)域都集中在0值附近,表明總體上相鄰兩年棉花長勢相差不大,小部分變化較大的區(qū)域(正值或者負(fù)值)主要分布在北部沙漠邊緣,表明該區(qū)域脆弱的生態(tài)環(huán)境對棉花長勢還是有一定影響。

      4 結(jié)論

      本研究利用Landsat8遙感數(shù)據(jù),在瑪納斯縣進(jìn)行了棉花長勢監(jiān)測與評價,研究表明,第一,Landsat8遙感數(shù)據(jù)為免費下載,獲取難度低,數(shù)據(jù)成像質(zhì)量好,周期穩(wěn)定,便于實施作物長勢監(jiān)測,且Landsat系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)延續(xù)周期長,便于進(jìn)行長時間序列的作物長勢監(jiān)測;第二,本研究采用的技術(shù)方法簡單,可靠,可以在短時間內(nèi)獲取長勢監(jiān)測結(jié)果,便于在基層推廣使用。

      [1]黃青,周清波,王利民,李丹丹.基于遙感的冬小麥長勢等級與氣象因子相關(guān)性分析 [J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報,2014,45 (12):301-304.

      [2]黃青,李丹丹,陳仲新,等.基于MODIS數(shù)據(jù)的冬小麥種植面積快速提取與長勢監(jiān)測[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報,2012,43( 7):163-167.

      [3]吳炳方,張峰,劉成林,等.農(nóng)作物長勢綜合遙感監(jiān)測方法[J].遙感學(xué)報,2004,8(6):498-514.

      [4]張峰,吳炳方,劉成林等.區(qū)域作物生長過程信息的遙感提取方法[J].遙感學(xué)報,2004,8(6):515—528.

      劉曉晨(1980年8月—),農(nóng)業(yè)推廣碩士,農(nóng)藝師,研究方向:農(nóng)業(yè)項目管理。

      2015-11-17

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