蔡慶空 李二俊 王果 張迪 陳超

摘? 要：農(nóng)作物長勢的有效監(jiān)測對于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)建設(shè)意義重大?；贚andsat8衛(wèi)星影像和同步實驗數(shù)據(jù)，采用雙變量相關(guān)性分析法篩選植被指數(shù)，構(gòu)建LAI反演模型并進(jìn)行精度評定。結(jié)果表明：DVI與LAI的相關(guān)性最高，其次為SAVI和EVI，NRI與LAI相關(guān)性最低?；贒VI建立的模型精度最高，模型R2為0.77。研究區(qū)冬小麥長勢總體良好，其中長勢一般的區(qū)域占44.37%，長勢良好的區(qū)域主要分布在扶風(fēng)縣中南部，武功縣中部，長勢過旺地區(qū)主要分布在扶風(fēng)縣西部地區(qū)，武功縣西北部地區(qū)。

關(guān)鍵詞：冬小麥；葉面積指數(shù)；植被指數(shù)；遙感反演；長勢監(jiān)測

中圖分類號：TP391? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? 文章編號：2096-4706（2023）06-0098-05

Remote Sensing Growth Monitoring of Winter Wheat Based on Satellite Remote Sensing and Synchronous Ground Experiment Data

CAI Qingkong1， LI Erjun2， WANG Guo1， ZHANG Di1， CHEN Chao1

（1.College of Civil Engineering， Henan University of Engineering， Zhengzhou? 451191， China;

2.School of Humanities， Political Science and Law， Henan University of Engineering， Zhengzhou? 451191， China）

Abstract： The effective monitoring of crop growth is of great significance to the construction of precision agriculture. Based on Landsat8 satellite image and synchronous experimental data， bivariate correlation analysis method is used to screen vegetation index， build LAI inversion model and evaluate accuracy. The results show that DVI has the highest correlation with LAI， followed by SAVI and EVI， and NRI has the lowest correlation with LAI. The built model based on DVI has the highest accuracy， with R2 of 0.77. The winter wheat in the study area is growing well in general， of which 44.37% is in the area with general growth. The areas with good growth are mainly distributed in the middle and south central parts of Fufeng County， the middle part of Wugong County， and the areas with excessive growth are mainly distributed in the west part of Fufeng County and the northwest part of Wugong County.

Keywords： winter wheat; leaf area index; vegetation index; remote sensing inversion; growth monitoring

0? 引? 言

葉面積指數(shù)（Leaf Area Index， LAI）作為農(nóng)作物長勢監(jiān)測的重要指標(biāo)，其數(shù)值與產(chǎn)量的高低密切相關(guān)，在農(nóng)作物長勢監(jiān)測、產(chǎn)量估算等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[1]。傳統(tǒng)的LAI獲取方法費(fèi)時費(fèi)力，成本高，而且需要破壞性采樣。與傳統(tǒng)方法相比，遙感技術(shù)具有現(xiàn)勢性、便捷性、時效性、宏觀性等優(yōu)勢，能快速、準(zhǔn)確、動態(tài)地獲取農(nóng)作物的長勢信息，且精度有保證，因此在LAI估測中表現(xiàn)出強(qiáng)大的優(yōu)勢[2]。目前，常用的LAI反演方法主要有兩種：物理模型法和經(jīng)驗?zāi)Ｐ头╗3]。物理模型法是在物理學(xué)理論的基礎(chǔ)上，模擬植被冠層光譜特征、大氣以及土壤等對電磁波的作用，來實現(xiàn)葉面積指數(shù)的反演[4]。苗乃哲等采取物理模型法對北京市通州和順義冬小麥葉面積指數(shù)進(jìn)行反演[5]。赫曉慧等利用PROSAIL模型和遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對大豆種群的LAI進(jìn)行了反演[6]。王梟軒等針對物理模型抗噪能力差且容易過擬合的問題，提出一種PROSAIL模型結(jié)合VMG多元回歸模型反演冬小麥葉面積指數(shù)方法，提高了LAI的反演精度[7]。包剛等采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物理模型方法對草地LAI進(jìn)行了高光譜反演[8]。物理模型法能較好的解釋事物的本質(zhì)，但物理模型參數(shù)較多，且部分參數(shù)獲取困難，應(yīng)用受到一定的限制[4]。經(jīng)驗?zāi)Ｐ头ň哂斜憬菪?、時效性、現(xiàn)勢性、宏觀性等優(yōu)勢，在農(nóng)作物長勢監(jiān)測中應(yīng)用較為廣泛。束美艷等分析了基于地面實驗采集的冬小麥冠層光譜數(shù)據(jù)，構(gòu)建紅邊抗水植被指數(shù)，提高了作物L(fēng)AI的反演精度[9]。孫華林等在正常播期和晚播條件下選取最佳植被指數(shù)建立了LAI估算模型[10]。Moriondo等利用冬小麥的NDVI數(shù)據(jù)對意大利兩個省份的冬小麥進(jìn)行長勢監(jiān)測，取得了較高的精度[11]。吾木提·艾山江等基于野外實測的光譜數(shù)據(jù)，利用植被指數(shù)和優(yōu)化光譜指數(shù)，建立了冬小麥LAI的回歸模型，對其進(jìn)行精度驗證[12]。李軍玲等利用野外試驗獲取的光譜數(shù)據(jù)與LAI數(shù)據(jù)，建立了不同生育時期冬小麥葉面積指數(shù)的遙感反演模型[13]。經(jīng)驗?zāi)Ｐ途哂斜憬菪浴r效性、現(xiàn)勢性、宏觀性等優(yōu)勢在LAI的反演中得到了廣泛的應(yīng)用。

綜合以上研究，由于受實驗條件的限制，以往LAI的研究大多基于地面實驗采集的光譜數(shù)據(jù)，構(gòu)建LAI反演模型，而沒有同步獲取的遙感影像數(shù)據(jù)，或者是有衛(wèi)星影像但無同步地面實驗數(shù)據(jù)，導(dǎo)致無法將地面實驗建立的LAI模型推廣應(yīng)用至大區(qū)域范圍的遙感影像上。論文選取陜西省武功縣和扶風(fēng)縣為研究區(qū)，綜合利用星（Landsat8衛(wèi)星影像）-地（地面實驗數(shù)據(jù)）同步實驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建冬小麥LAI反演模型，結(jié)合Landsat8衛(wèi)星影像將建立的LAI模型推廣應(yīng)用于遙感影像上，實現(xiàn)大區(qū)域范圍的冬小麥長勢遙感監(jiān)測。

1? 研究區(qū)和數(shù)據(jù)源

1.1? 研究區(qū)概況

選取陜西省武功縣和扶風(fēng)縣為研究區(qū)域，如圖1所示，地理位置介于北緯東經(jīng)間。氣候類型屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候，具有春季溫暖多風(fēng)，夏季炎熱多雨，秋季涼爽多連陰雨，冬季寒冷少雪等特征，年均氣溫12.9 ℃，年均降水量635.1 mm。區(qū)內(nèi)地勢總體較為平坦，最高點海拔約為540米，最低點海拔約為418米，土壤肥沃，土質(zhì)類型主要為重壤土和中壤土。境內(nèi)有渭河，漆水河、湋河、漠浴河流經(jīng)，降水是水資源的重要來源，占莊稼年水需求量的63.9%。主要種植農(nóng)作物是小麥、玉米、油菜和各種蔬菜。

1.2? 數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

論文采用的數(shù)據(jù)主要包括Landsat8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)和同步獲取的地面實驗數(shù)據(jù)。Landsat8影像獲取時間為2014年5月11日（http：//www.gscloud.cn/），影像空間分辨率為30米，幅寬185千米，影像條帶號為127/36，云覆蓋度0.3%，天氣晴朗無云。遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何糾正以及影像裁剪。采用野外實驗時采集的地面控制點對影像進(jìn)行幾何糾正，糾正誤差控制在1個像元之內(nèi)。同步獲取的地面實驗數(shù)據(jù)主要包括：采樣點的地面坐標(biāo)和葉面積指數(shù)，葉面積指數(shù)采用LAI2000進(jìn)行采集，共采集有效實驗樣點37個，其中隨機(jī)選取25個樣點作為訓(xùn)練樣本，其余12個樣本作為檢驗樣本。

2? 冬小麥LAI模型構(gòu)建及長勢監(jiān)測

2.1? 植被指數(shù)與LAI相關(guān)性分析

在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，選取8個與LAI密切相關(guān)的植被指數(shù)，分別是歸一化植被指數(shù)（NDVI）、差值植被指數(shù)（DVI）、增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（SAVI）、優(yōu)化的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（OSAVI）、比值植被指數(shù)（RVI）、綠色歸一化植被指數(shù)（GNDVI）和作物氮反應(yīng)指數(shù)（NRI）[5，14，15]?；谥脖恢笖?shù)的計算公式，通過波段運(yùn)算，得到研究區(qū)8個植被指數(shù)影像?；诓杉臉颖军c坐標(biāo)，將樣本點分別導(dǎo)入到各植被指數(shù)影像上，提取樣本點位置的植被指數(shù)，并將提取的植被指數(shù)分為訓(xùn)練樣本和檢驗樣本。將訓(xùn)練集樣本點植被指數(shù)與葉面積指數(shù)導(dǎo)入SPSS軟件，繪制散點圖，并進(jìn)行Pearson雙變量相關(guān)性分析，分析結(jié)果如表1所示。

由表1可知，8個植被指數(shù)與LAI相關(guān)性均達(dá)到了顯著性檢驗水平，其中DVI、SAVI和EVI與LAI相關(guān)性最高，分別為0.79、0.76和0.76，其次為OSAVI、GNDVI、NDVI和RVI，NRI與LAI相關(guān)性最差，相關(guān)系數(shù)僅為0.53。因此，后續(xù)研究中采用NDVI、DVI、EVI、GNDVI、OSAVI、RVI和SAVI進(jìn)行進(jìn)一步分析。

2.2? 構(gòu)建LAI反演模型及精度評定

2.2.1? 建立LAI反演模型

基于訓(xùn)練集樣本，將LAI與植被指數(shù)在SPSS軟件中進(jìn)行回歸分析。對于每一個植被指數(shù)，函數(shù)模型選取一元線性模型、二次多項式模型、對數(shù)模型、冪函數(shù)模型和指數(shù)模型5種形式，從中選取R2最大的模型作為該植被指數(shù)模型的最終形式，模型建立的結(jié)果如表2所示。

由表2可知，從模型類別來看，指數(shù)模型和二次多項式模型的擬合效果最好，其次為對數(shù)模型和冪函數(shù)模型，一元線性模型的擬合效果最差；從植被指數(shù)方面來看，DVI、EVI、SAVI模型的反演精度優(yōu)于其他植被指數(shù)，NDVI的擬合效果最差，原因在于冬小麥灌漿期植被密度達(dá)到了一定程度，NDVI不再隨小麥生長繼續(xù)增長，到了飽和期。DVI、EVI以及SAVI的二次多項式模型反演精度最高，模型決定系數(shù)R2分別為0.77、0.74、0.73。

2.2.2? 模型精度評定

為了驗證模型的可靠性和普適性，利用12個驗證集樣本對反演精度最好的3個模型進(jìn)行精度評定。將利用3個模型反演得到的LAI與驗證集樣本LAI在SPSS軟件中進(jìn)行Pearson雙變量相關(guān)性分析，得出3種模型反演LAI與野外測量LAI的相關(guān)系數(shù)，其中DVI和SAVI的相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)均為0.71，EVI的相關(guān)系數(shù)為0.69。

2.3? 冬小麥種植區(qū)域提取

遙感影像上含有不同種類的地物，論文的研究對象是冬小麥，因此需要在影像上提取出冬小麥種植區(qū)域。采用監(jiān)督分類法提取冬小麥種植區(qū)域，通過目視判讀，將遙感影像上的地物分為建設(shè)用地、林地、水、冬小麥、裸地共5類，采集5類樣本的感興趣區(qū)，感興趣區(qū)要均勻的分布在影像上而且有一定的代表性，并計算樣本的可分離性。然后進(jìn)行分類器選擇，論文中選擇支持向量機(jī)方法進(jìn)行監(jiān)督分類，并對監(jiān)督分類結(jié)果進(jìn)行后處理，最終得到研究區(qū)土地分類圖，如圖2所示?；诒O(jiān)督分類結(jié)果將冬小麥種植區(qū)域提取出來，為了更直觀的顯示冬小麥的分布情況，將其分為冬小麥區(qū)域和非小麥區(qū)域并著色，結(jié)果如圖3所示。

2.4? 冬小麥長勢監(jiān)測

基于DVI、EVI以及SAVI的植被指數(shù)影像，將建立的二次多項式模型應(yīng)用到Landsat8遙感影像上，得到研究區(qū)葉面積指數(shù)分布圖，將葉面積指數(shù)分布圖與冬小麥種植區(qū)域圖疊加，得到研究區(qū)冬小麥種植區(qū)域葉面積指數(shù)分布圖。結(jié)合研究區(qū)樣點地面實驗數(shù)據(jù)和以往研究結(jié)果，將冬小麥的長勢情況分為3個等級：長勢一般、長勢良好、長勢過旺[16]，基于此分級標(biāo)準(zhǔn)，將研究區(qū)冬小麥葉面積指數(shù)分布圖進(jìn)行分級并著色，得到研究區(qū)灌漿期冬小麥長勢監(jiān)測分布圖，如圖4所示。

為定量分析研究區(qū)冬小麥長勢情況，計算三種模型下研究區(qū)冬小麥LAI的平均值，并統(tǒng)計三種模型下長勢一般、良好和過旺等級的面積，如表3所示。

由圖4和表3可知，研究區(qū)冬小麥LAI的平均值為4.86，屬于長勢良好等級，表明研究區(qū)冬小麥總體長勢良好。從整個研究區(qū)看，長勢一般區(qū)域占總種植面積的44.39%，主要分布在扶風(fēng)縣北部，原因是研究區(qū)西北部地區(qū)地勢高，種植條件差；長勢良好的區(qū)域占總種植面積的40.13%，主要分布在扶風(fēng)縣中南部，武功縣中部，該地區(qū)水源充足，土地肥沃，靠近楊凌農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)示范區(qū)，受到示范區(qū)的影響，中南部地區(qū)的冬小麥種植有較好的農(nóng)田管理，大部分冬小麥長勢良好；長勢過旺的區(qū)域占總種植面積的15.5%，冬小麥長勢過旺地區(qū)較為分散，主要分布在扶風(fēng)縣西部地區(qū)，武功縣西北部地區(qū)，出現(xiàn)這種情況可能是因為種植密度太大，施肥過多等，生長后期會出現(xiàn)透風(fēng)性和透光性差。

3? 結(jié)? 論

為了對冬小麥長勢進(jìn)行及時有效的監(jiān)測，文中選取陜西省武功縣與扶風(fēng)縣為研究區(qū)，綜合遙感影像和同步獲取的地面實驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建了LAI反演模型，對研究區(qū)冬小麥長勢進(jìn)行遙感監(jiān)測，取得的主要結(jié)論如下：

（1）通過將8個植被指數(shù)與葉面積指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，8個植被指數(shù)與LAI相關(guān)性達(dá)到了顯著性檢驗水平，其中DVI、SAVI和EVI與LAI相關(guān)性最高，分別為0.79、0.76和0.76，其次為OSAVI、GNDVI、NDVI和RVI，NRI與LAI相關(guān)性最低，相關(guān)系數(shù)為0.53。

（2）從模型建立形式看，二次多項式模型和指數(shù)模型的擬合效果最好，其次為對數(shù)模型和冪函數(shù)模型，一元線性模型的擬合效果最差。從植被指數(shù)方面來看，DVI、EVI、SAVI三種植被指數(shù)的擬合效果最好，其中基于DVI的二次多項式模型精度最高，模型R2為0.77，模型反演LAI與實測LAI有較好的相關(guān)性。

（3）研究區(qū)冬小麥總體長勢良好，其中長勢良好的區(qū)域占總種植面積的40.13%，主要分布在扶風(fēng)縣中南部，武功縣中部；長勢一般的區(qū)域占44.37%，主要分布在扶風(fēng)縣北部地區(qū)；長勢過旺的區(qū)域占15.5%，長勢過旺地區(qū)較為分散，主要分布在扶風(fēng)縣西部地區(qū)，武功縣西北部地區(qū)。

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作者簡介：蔡慶空（1986—），男，漢族，河南南召人，講師，博士，研究方向：資源環(huán)境遙感、高光譜遙感；李二?。?986—），女，漢族，河南溫縣人，講師，碩士，研究方向：資源環(huán)境遙感；王果（1986—），男，漢族，河南內(nèi)鄉(xiāng)人，副教授，博士，研究方向：攝影測量與遙感；張迪（1987—），男，漢族，河南鄧州人，副教授，博士，研究方向：攝影測量與遙感；陳超（1989—），男，漢族，河南開封人，講師，博士，研究方向：攝影測量與遙感。

收稿日期：2022-10-18

基金項目：河南省高等學(xué)校重點科研項目（21A420003，23A420001，22A420003）；河南省重點研發(fā)與推廣項目（222102320155）