基于遙感反演的南方丘陵灌區(qū)農(nóng)田灌溉水量估算

付 靜，和玉璞，胡夢(mèng)陽(yáng)，孫 浩，麥紫君，史一平

（1.南京水利科學(xué)研究院水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京 210029；2.河海大學(xué)農(nóng)業(yè)科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇南京 210029；3.江蘇省農(nóng)村水利科技發(fā)展中心，江蘇南京 210029；4.高淳區(qū)水務(wù)局，江蘇南京 211301）

農(nóng)業(yè)用水占我國(guó)用水總量的62.1%，其中灌溉水量占農(nóng)業(yè)用水90%以上［1］。灌區(qū)作為我國(guó)糧食生產(chǎn)及經(jīng)濟(jì)作物種植的重要區(qū)域，區(qū)域內(nèi)水資源狀況的精準(zhǔn)評(píng)估及科學(xué)調(diào)度對(duì)提高我國(guó)農(nóng)業(yè)水資源利用效率具有重要意義［2-4］。南方低山丘陵灌區(qū)內(nèi)分布有大量小型水庫(kù)、塘壩等，調(diào)蓄水源用于攔蓄區(qū)域降雨及地表徑流，再向周邊區(qū)域農(nóng)田灌溉供水。由于灌區(qū)調(diào)蓄水源數(shù)量眾多，現(xiàn)有的水位-流量監(jiān)測(cè)點(diǎn)位僅能覆蓋小部分規(guī)模較大的水庫(kù)及塘壩，無(wú)法全面反映灌區(qū)實(shí)際灌溉面積及用水情況，限制了灌區(qū)水資源利用與配置的進(jìn)一步優(yōu)化［5］。

目前農(nóng)田灌溉用水量估算方法分為3 類：一是采用典型調(diào)查的灌溉水量或現(xiàn)行灌溉定額與實(shí)灌面積數(shù)據(jù)進(jìn)行估算，灌溉面積與灌水定額通過(guò)抽樣調(diào)查與層層上報(bào)的方法獲取，因其時(shí)效性、宏觀性和準(zhǔn)確性等方面的限制，統(tǒng)計(jì)的精度需要進(jìn)一步提高［6-11］。二是基于數(shù)值模型計(jì)算灌區(qū)農(nóng)田灌溉水量，眾多學(xué)者以水文模型為工具開展了灌溉水量及變化規(guī)律的研究［12-13］，基于驗(yàn)證后的數(shù)值模型得到的灌溉用水量，雖然彌補(bǔ)了數(shù)據(jù)精度的短板，但模型存在著諸多假設(shè)和不確定性，只適合特定區(qū)域，其空間異質(zhì)性很難推廣應(yīng)用。三是基于遙感數(shù)據(jù)計(jì)算灌溉水量，隨著各類高時(shí)間、空間、光譜分辨率衛(wèi)星的出現(xiàn)，遙感技術(shù)以其觀測(cè)面積大、周期短和數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的綜合性等特點(diǎn)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)［14］。基于遙感影像光譜特征和植被指數(shù)差異的作物種植結(jié)構(gòu)提取、灌溉面積識(shí)別［15-16］為灌區(qū)用水量估算提供了新路徑。目前我國(guó)灌溉面積識(shí)別主要針對(duì)北方旱作物，如通過(guò)垂直干旱指數(shù)識(shí)別灌溉面積，旱作物灌水頻次低、灌溉水量少，而南方灌區(qū)稻田灌溉頻繁且灌水量大，灌溉前后土壤水分處于飽和的狀態(tài)，基于垂直干旱指數(shù)等識(shí)別灌溉面積不適用于南方地區(qū)。

基于此，本文以淳東灌區(qū)為研究區(qū)，融合Landsat-8、MODIS 遙感影像，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法提取水稻種植面積，結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行農(nóng)田灌溉水量估算，分析灌溉前后水稻植被水分指數(shù)及其差值的變化特征，確定灌溉面積的植被水分指數(shù)臨界閾值，實(shí)現(xiàn)稻田實(shí)際灌溉面積的識(shí)別，預(yù)期研究成果可為高效、精準(zhǔn)獲取灌區(qū)灌溉用水?dāng)?shù)據(jù)提供技術(shù)支撐。

1 灌區(qū)概況及監(jiān)測(cè)點(diǎn)布置

1.1 區(qū)域概況

淳東灌區(qū)位于南京市高淳區(qū)的東部，設(shè)計(jì)灌溉面積2.07 萬(wàn)hm2，有效灌溉面積1.92 萬(wàn)hm2，主要灌溉水源為胥河。主要種植水稻、小麥、油菜和蔬菜等作物。灌區(qū)氣候四季分明，寒暑顯著，降水充沛，無(wú)霜期共有247.5 d，多年年平均氣溫16.4 ℃，平均蒸發(fā)量1 406.6 mm，平均降水量1 218.1 mm。灌區(qū)屬于南方低山丘陵區(qū)域典型的“長(zhǎng)藤結(jié)瓜”灌區(qū)。由于灌區(qū)旱作物生育期內(nèi)的自然降水滿足作物需水要求，故本研究以水稻為典型作物，開展基于遙感影像的灌區(qū)農(nóng)田灌溉用水量估算。

1.2 監(jiān)測(cè)點(diǎn)位布置

2021年，在淳東灌區(qū)共布設(shè)2個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域，監(jiān)測(cè)區(qū)域1位于高淳區(qū)義保村，面積5.07 hm2，用于分析、獲取區(qū)域內(nèi)植被水分指數(shù)閾值；監(jiān)測(cè)區(qū)域2 位于高淳區(qū)馬家，面積8.46 hm2，用于對(duì)比分析不同種植結(jié)構(gòu)提取估算的灌溉水量與實(shí)測(cè)水量差值。

將監(jiān)測(cè)區(qū)域1 內(nèi)的渠道作為典型渠道，布置Odyssey 電容式水位計(jì)，水位記錄間隔為10 min；采用LB50-1C 型旋杯式流速儀測(cè)定典型斷面不同時(shí)間、不同水位時(shí)的流速，采用Origin 2018 擬合得到渠道內(nèi)水位-流量函數(shù)關(guān)系，通過(guò)典型斷面的測(cè)量水位推算流量，從而得到灌溉水量。

2 研究方法

2.1 遙感數(shù)據(jù)及預(yù)處理

本研究將重現(xiàn)周期為1 d的MODIS影像與空間分辨率30 m的Landsat-8影像融合，采用ESTARFM模型實(shí)現(xiàn)融合。為提高后續(xù)的提取精度，對(duì)選用的遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，主要包括輻射定標(biāo)和大氣校正，大氣校正采用FLAASH模塊。

2.2 農(nóng)田灌溉用水量遙感監(jiān)測(cè)方法

利用灌區(qū)范圍內(nèi)的遙感影像數(shù)據(jù)及機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)的提取，進(jìn)而，結(jié)合觀測(cè)數(shù)據(jù)建立農(nóng)田灌溉取用水量動(dòng)態(tài)分布數(shù)據(jù)集，融合遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與原位實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行灌區(qū)農(nóng)田灌溉水量計(jì)算。將監(jiān)測(cè)區(qū)域1的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為典型調(diào)查水量，監(jiān)測(cè)區(qū)域2 基于水稻種植結(jié)構(gòu)的提取結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合估算灌溉水量，并與區(qū)域2 實(shí)測(cè)的灌溉水量進(jìn)行對(duì)比分析，以驗(yàn)證農(nóng)田灌溉用水量遙感監(jiān)測(cè)精度。

2.3 基于植被水分指數(shù)的灌溉面積識(shí)別方法

本研究利用植被水分指數(shù)變化反演實(shí)際稻田灌溉面積，采用IMSI和IMSII兩種植被水分指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，兩者的計(jì)算公式為

式中，rSwir1為短波紅外1 的反射率；rSwir2為短波紅外2 的反射率；rNir為近紅外的反射率。

計(jì)算灌水前后的植被水分指數(shù)與差值，結(jié)合監(jiān)測(cè)區(qū)域的實(shí)際灌水記錄，對(duì)植被水分指數(shù)的變化值進(jìn)行分析，得到適合的灌溉臨界值。當(dāng)指數(shù)差值大于灌溉臨界值時(shí)，表明此時(shí)作物含水量較之前變低，該區(qū)域?qū)儆谖垂喔葼顟B(tài)；當(dāng)小于臨界值時(shí)，表明此時(shí)作物含水量較高，該處已進(jìn)行了灌溉。將驗(yàn)證后的臨界值用于其他灌溉過(guò)程的面積識(shí)別，對(duì)比反演灌溉面積與實(shí)際灌溉面積，驗(yàn)證該方法的精度。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)田灌溉用水量遙感監(jiān)測(cè)精度

通過(guò)布設(shè)的水位計(jì)和流速儀計(jì)算7 月31 日監(jiān)測(cè)區(qū)域1 灌溉總量為861.90 m3，結(jié)合監(jiān)測(cè)區(qū)域1 的灌溉面積，可得此次灌溉水層厚度為1.70 cm。同時(shí)在監(jiān)測(cè)區(qū)域2 測(cè)量多點(diǎn)的灌溉水深，得到平均值為1.62 cm，測(cè)得該區(qū)域灌溉水量為1 370.44 m3。

利用基于目視解譯結(jié)合現(xiàn)狀調(diào)研的方法獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域2 水稻的種植面積，將監(jiān)測(cè)區(qū)域1 的灌溉水量作為典型調(diào)查水量，應(yīng)用于監(jiān)測(cè)區(qū)域2，通過(guò)水稻種植面積與灌溉水深估算監(jiān)測(cè)區(qū)域2 灌溉用水量為1 400.80 m3。監(jiān)測(cè)區(qū)域2 的實(shí)測(cè)灌水量1 370.44 m3與基于遙感提取水稻種植面積估算灌溉用水量1 400.80 m3相差30.36 m3，精度較高，表明將監(jiān)測(cè)區(qū)域1實(shí)測(cè)灌水量作為典型區(qū)域估算灌溉用水量較為合理。

3.2 灌溉面積識(shí)別精度

3.2.1 植被水分指數(shù)變化特征

選擇7月21日、8月1日、8月6日及8月30作為典型稻田灌溉時(shí)段，監(jiān)測(cè)區(qū)域1 在上述4 個(gè)時(shí)段均進(jìn)行了全域灌溉，灌水深度分別為16、5、12、50 mm。通過(guò)融合后的遙感影像計(jì)算監(jiān)測(cè)區(qū)域1 水稻MSI、MSII 植被水分指數(shù)，4 個(gè)典型灌溉時(shí)段監(jiān)測(cè)區(qū)域1 MSI、MSII指數(shù)的差值見圖1～2。

圖1 MSI指數(shù)差值分布

圖2 MSII指數(shù)差值分布

由圖1～2 可以看出，MSI 指數(shù)差值在-0.22 至0.11 范圍內(nèi)變化，MSII 指數(shù)差值在-0.09 至0.2 之間波動(dòng)，除極個(gè)別像元外，灌水后的作物植被水分指數(shù)MSI、MSII數(shù)值均小于灌水前，與實(shí)際規(guī)律相符。

3.2.2 實(shí)際灌溉面積反演與精度分析

水稻生長(zhǎng)階段共選擇了4次灌溉過(guò)程，利用8月1日、8月30日灌溉過(guò)程確定臨界值閾值，利用剩余2次灌溉過(guò)程驗(yàn)證反演面積的精度。目前臨界值確定的方法有兩種：一是選取灌溉點(diǎn)和非灌溉點(diǎn)，通過(guò)分析比較不同臨界值產(chǎn)生的結(jié)果確定閾值［17］；二是分析不同臨界值時(shí)灌溉面積的變化情況，當(dāng)臨界值達(dá)到某一值時(shí)，灌溉面積出現(xiàn)明顯變化，通過(guò)試算確定臨界值［4］。由于農(nóng)戶高頻次灌水，無(wú)法獲取較好的非灌水時(shí)段，故采用第二種方法確定臨界值。

根據(jù)選取的典型灌溉過(guò)程，試算不同的臨界值反演得到的淳東灌區(qū)灌溉面積，經(jīng)統(tǒng)計(jì)MSI、MSII差值在-0.01至0處分布較多，由于灌水后水稻水分脅迫指數(shù)下降，故以-0.001 為起算點(diǎn)向下試算，當(dāng)反演的灌溉面積出現(xiàn)較大變動(dòng)時(shí)，則認(rèn)為此時(shí)的臨界值為最優(yōu)臨界值。MSI、MSII 差值分布統(tǒng)計(jì)見圖3，不同MSI、MSII 差值反演灌區(qū)水稻灌溉面積見表1～2，不同MSI、MSII 臨界值反演水稻灌溉面積變化曲線見圖4。

表1 不同MSI差值反演灌區(qū)水稻灌溉面積

表2 不同MSII差值反演灌區(qū)水稻灌溉面積

圖3 MSI、MSII差值分布統(tǒng)計(jì)

圖4 不同MSI、MSII臨界值反演水稻灌溉面積變化曲線

從圖表中可看出，MSI差值取值大于-0.002時(shí)，反演的灌溉面積較為穩(wěn)定，并沒有明顯變化，當(dāng)MSI差值小于-0.002時(shí)，各臨界值反演的灌溉面積變化較大，因此，確定灌溉臨界值閾值-0.002。將MSI臨界值-0.002 代入剩余2 次灌溉過(guò)程，反演灌溉面積并驗(yàn)證精度，如圖5 所示。當(dāng)MSII 差值取值大于-0.006 時(shí)，反演的灌溉面積較為穩(wěn)定，并沒有明顯變化，當(dāng)MSII 差值小于-0.006 時(shí)，各臨界值反演的灌溉面積出現(xiàn)變化，因此，確定灌溉臨界值MSII臨界閾值為-0.006。將臨界值-0.006代入剩余的2次灌溉過(guò)程，反演灌溉面積并驗(yàn)證精度，如圖6所示。

圖5 MSI反演水稻灌溉面積

圖6 MSII反演水稻灌溉面積

基于MSI水分指數(shù)計(jì)算的7月22日與7月21日稻田灌溉面積為4.45萬(wàn)m2，8月7日與8月6日稻田灌溉面積為4.73 萬(wàn)m2。監(jiān)測(cè)區(qū)域1 在這兩次灌水中全域灌溉，反演的精度分別為87.82%和93.42%。基于MSII水分指數(shù)7月22日與7月21日反演的灌溉面積為2.37萬(wàn)m2，8月7日與8月6日反演灌溉面積為4.64 萬(wàn)m2，反演的精度分別為46.71%和91.66%。已有研究表明，使用遙感手段反演旱作物實(shí)際灌溉面積可行，精度基本達(dá)到80%以上［18］，本研究在南方丘陵灌區(qū)應(yīng)用MSI植被水分指數(shù)反演典型時(shí)段水稻灌溉面積平均精度為90.62%，與現(xiàn)有研究對(duì)旱地灌溉面積識(shí)別精度的報(bào)道較為接近。

在本研究中，MSI 水分指數(shù)反演的灌溉面積精度較好，反演灌溉面積具有一定的可行性，MSII 水分指數(shù)7月22日與7月21日灌溉面積精度為46.71%，具有不穩(wěn)定性?？傮wMSI水分指數(shù)反演精度較MSII高，這主要由于在短波紅外波段中，作物冠層水分對(duì)SWIR1（1.57～1.65 μm）波段反射率較為敏感，與遙感監(jiān)測(cè)植被冠層水分的波段在1.48～1.759 μm 最佳這一結(jié)論保持一致［19-21］。

3.3 淳東灌區(qū)應(yīng)用結(jié)果

3.3.1 農(nóng)田灌溉用水量估算

基于遙感反演的水稻種植面積與灌溉面積均可以較好地估算灌區(qū)用水量，精度較高。而利用植被水分指數(shù)變化反演實(shí)際灌溉面積，由于在研究中無(wú)法獲取質(zhì)量較好的逐日遙感影像，只能選取影像質(zhì)量較高的時(shí)間段作為典型灌溉時(shí)段，此種方法無(wú)法落實(shí)到整個(gè)稻季。故本研究利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合水稻種植面積估算淳東灌區(qū)在水稻生育期內(nèi)的總灌溉用水量。

為提取水稻灌溉面積，首先采用2021 年3 月26 日、5月29日、9月18日和12月7日4個(gè)時(shí)間段的Landsat-8遙感影像對(duì)水稻的種植結(jié)構(gòu)進(jìn)行提取，分別采用CART 決策樹、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林分類器進(jìn)行提取和精度對(duì)比分析，經(jīng)驗(yàn)證CART 決策樹提取精度最高，為96.48%。提取的淳東灌區(qū)2021年水稻種植面積為6 793.3 hm2。

通過(guò)義保村監(jiān)測(cè)區(qū)域1 的灌溉過(guò)程，結(jié)合淳東灌區(qū)水稻種植面積計(jì)算淳東灌區(qū)在水稻生育期內(nèi)的總用水量。經(jīng)過(guò)調(diào)查，淳東灌區(qū)在水稻泡田期時(shí)的泡田定額約為1 500 m3/hm2，本研究估算的灌溉用水量不包括泡田期。本研究水稻于6 月7 日插秧，并于當(dāng)日安裝水位計(jì)，至9 月11 日水稻進(jìn)入黃熟期，此后水稻未進(jìn)行灌溉。從6 月7 日至9 與11 日，估算淳東灌區(qū)總灌溉用水量5 108.84 萬(wàn)m3。

7—8 月是淳東灌區(qū)水稻生育期用水最多的時(shí)段，這與實(shí)際情況相符。6 月下旬灌溉總量為774.48 萬(wàn)m3，占總灌溉用水量的15.16%。7 月灌溉總量為2 017.72 萬(wàn)m3，占水稻生育期灌溉總量的39.49%，也是占比最多的一個(gè)月份。8 月灌溉總量為1 562.55 萬(wàn)m3，僅次于7 月，占水稻生育期灌溉總量的30.59%，其中8 月上旬共灌水658.99 萬(wàn)m3，中旬由于發(fā)生連續(xù)降雨，故灌溉用水量共計(jì)190.22 萬(wàn)m3，8月下旬共灌溉了713.34萬(wàn)m3水量，其中8月30日1 d的灌溉水量為339.68萬(wàn)m3，是水稻生育期灌溉水量最大的1次。9月共灌溉754.10萬(wàn)m3，占灌溉總量的14.76%。

3.3.2 典型灌溉時(shí)段實(shí)際灌溉面積識(shí)別

選取典型時(shí)段識(shí)別灌區(qū)實(shí)際灌溉面積，考慮到降雨影響、灌溉次數(shù)以及遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量，最終選擇7 月30 日至8 月8 日作為典型灌溉時(shí)段，其中8 月3 日至8月5日淳東灌區(qū)發(fā)生降雨，故不考慮灌溉水量。利用前述方法計(jì)算水稻種植區(qū)域的MSI水分指數(shù)以及灌溉前后指數(shù)差異，結(jié)合MSI 臨界值閾值識(shí)別水稻區(qū)域的實(shí)際灌溉面積。淳東灌區(qū)水稻種植區(qū)域典型時(shí)段灌溉面積見圖7。

圖7 淳東灌區(qū)典型灌溉時(shí)段實(shí)際灌溉面積

4 結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)南方丘陵灌區(qū)灌溉用水特點(diǎn)，構(gòu)建了基于遙感反演的農(nóng)田灌溉水量估算方法，在典型區(qū)域驗(yàn)證的精度為97.78%。結(jié)合衛(wèi)星遙感與機(jī)器學(xué)習(xí)算法提取灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)，與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)融合計(jì)算南方丘陵灌區(qū)灌溉用水量。選取淳東灌區(qū)典型區(qū)域，基于遙感反演的農(nóng)田灌溉水量計(jì)算值為1 400.80 m3，與實(shí)測(cè)灌水量1 370.44 m3相差僅30.36 m3，精度較高。

基于MSI、MSII 植被水分指數(shù)反演稻田實(shí)際灌溉面積的精度均值分別為90.62%、69.19%，基于MSI 臨界閾值提取的水稻灌溉面積，總體精度優(yōu)于MSII。結(jié)合監(jiān)測(cè)區(qū)域的實(shí)際灌溉過(guò)程，通過(guò)試算確定植被水分指數(shù)的灌溉臨界值分別為-0.002及-0.006。

利用基于遙感反演的農(nóng)田灌溉水量估算方法明確了淳東灌區(qū)稻田灌溉水量。淳東灌區(qū)在水稻生育期內(nèi)總灌溉用水量5 108.84 萬(wàn)m3，其中7 月和8 月的灌溉用水量占比較大，分別占總灌溉用水總量的39.49%和30.59%，與實(shí)際情況相符。