遙感技術在大豆種植情況監測中的應用

摘要：大豆是我國重要的糧食和經濟作物，對其種植情況進行監測是遙感技術的重要應用方向。通過遙感技術可以為農業部門及農民提供工作數據，為相關部門在種植方面的決策提供參考。目前，世界范圍內的遙感地球觀測系統（EOS）得到了日益完善的發展，并形成了多時相、多分辨率的EOS。遙感技術的快速發展，為我國大豆種植情況監測的深入應用奠定了堅實的技術基礎。該文基于我國大豆種植情況監測以及遙感技術在農作物種植情況監測中的應用現狀，分析了遙感技術在大豆種植情況監測中的難點，重點闡述了相關土壤采樣方法、大豆種植面積和產量遙感監測的技術路線和實施方案。

關鍵詞：遙感技術;大豆種植;種植面積;估產

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（ 2020）21-0221-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 概述

中國是農業大國，大豆是我國重要的糧食和經濟作物之一。從生產來看，大豆為中國第五大糧食作物，播種的面積僅次于玉米、稻谷、小麥、馬鈴薯。截止到2018年全國大豆種植面積到12700千公頃，大豆產量1200萬噸以上。自2019年初中國農業農村部制定印發《大豆振興計劃實施方案》，中國大豆振興計劃各項工作有力有序推進，從農情調度情況看，大豆種植面積有望超1.3億畝，比上年增加1000萬畝，實現連續第四年恢復性增加。

隨著大豆振興計劃的實施，對大豆種植情況監測的要求也逐步提高。綜合來看，我國現行的大豆種植情況統計方法和技術已不能完全適應農業統計不斷變化的需要。新方法、新技術的創新勢在必行。遙感作為一種先進的信息獲取技術，在統計領域，特別是農業統計領域具有獨特的優勢，在一些發達國家得到了廣泛的應用。本文基于遙感技術在我國農業統計上的應用以及我國大豆種植情況監測技術應用現狀，分析了遙感技術在大豆種植情況監測中應用程序，重點闡述相關土壤采樣方法、大豆種植面積和產量遙感監測的技術路線和實施方案。

2 遙感技術在我國農業統計上的應用

遙感技術發展至今已成功地應用于許多領域。遙感作為一種獲取信息的工具，具有客觀、高效、覆蓋面廣等優點，可以滿足擴大統計范圍，克服自然環境影響，節約人力、財力、物力的需要，在農作物種植情況監測領域有著廣泛的應用。美國、歐洲、聯合國糧農組織等國家和組織自20世紀70年代以來一直致力于主要農作物種植面積和產量的估算，并取得了一定的成效。隨著遙感技術的發展和廣泛應用，遙感在農作物種植情況監測中的應用越來越具有操作性和數量性的特點，越來越受到世界各國的重視。

農作物遙感監測主要包括種植面積調查、生長狀況監測和估產等方面，具體而言即通過對采樣區遙感圖像的作物識別，提取采樣區作物變化率，從而建立相關模型，根據歷年全區基礎數據計算出當年作物種植面積和產量。顯然，該方法的計算精度在很大程度上取決于歷史基礎數據。歷史數據的不確定性限制了監測結果的可靠性。我國早在改革開放之初就開始了農業遙感監測工作，關注于遙感估產。經過多年的發展，我國農業遙感監測取得了長足的進步。許多機構開展了相關研究，建立了農業狀況監測系統、農作物遙感監測等一系列系統，實現從單一遙感數據應用到多源數據應用的組合，從單一作物估產到多作物的估產，從單一區域到多省市、多區域等方面的突破，積累了大量技術、方法和經驗。

3 大豆種植情況遙感監測的技術思路

雖然我國作物統計具有大規模野外調查隊伍的優勢，但也存在著抽樣框架陳舊、數據采集手工化、數據協調處理效率不高等缺點。遙感技術在國內外統計工作中的成功應用，為我們提供了寶貴的技術思路和豐富的應用經驗。從統計學意義上講，我國大豆種植狀況監測工作的重點囊括生產苗情調查、受災和災情調查，種植面積變化監測與調查、生產趨勢預測與產量調查。將遙感技術、地理信息系統和全球定位系統技術應用于大豆種植情況監測，對于建立地球采樣系統，改進采樣測量方法，提高數據代表性，改革測量數據的采集方式（包括方法、時間和精度），實現農業統計的信息化具有重要意義。因此，應全面覆蓋全國大豆種植面積和產量遙感調查，以此促進農業統計技術的發展，完善統計體系，提高統計數據質量。

3.1 建立大豆種植土地抽樣調查制度

在保證統計分析準確性的前提下，采用3S技術，即遙感技術（RS）、地理信息系統（GIS）和全球定位系統（GPS）與統計抽樣相結合，對現場樣品進行分配，為大豆種植面積和產量遙感調查、居民點抽樣與耕地對比提供空間抽樣技術支持，實現與現有抽樣調查技術的交互驗證。首先，應針對大豆種植相關土地覆蓋類型，建立遙感與統計抽樣技術相結合的抽樣外推方法，并在其支持下對抽樣調查縣、村、片進行合理布局。其次，對相關大豆主產省農村土壤取樣方法進行研究，并在典型示范省建立農村土壤采樣單位基地。采樣單元庫主要包括地球采樣單元的空間信息、自然屬性信息、樣本的社會屬性信息以及樣本的更新和交換管理。最后，在農村土地抽樣調查空間化選樣優化實施方案方面，采用網格化空間采樣法、空間土地采樣法。為了建立最合適的土地采樣系統，對空間采樣法和多級采樣法進行分類采樣試驗。

3.1.1 網格空間采樣法

網格化地球空間采樣打破了原有的帶有行政邊界的純空間采樣。該方法從采樣省、縣的網格中提取一次采樣單元（ PSU），研究基于分層和地質統計的采樣技術，并考慮河流、山脈等自然條件和其他自然障礙物的影響，對空間土樣進行分布。雖然這種方法比較客觀，能很好地反映耕地和作物種植面積的變化，但給野外調查帶來了一定的困難。

3.1.2 空間采樣法

空間地球采樣是一種純粹的空間采樣方法.以保持二次采樣單元行政邊界的完整性。該方法在基于空間基準地形圖和遙感影像的PSU研究、基于分層和地質統計的采樣技術研究中，保留了設計網格時二次行政邊界的完整性，并考慮到河流、山脈等自然條件的影響，對空間土樣進行分布。該方法比較客觀，既能較好地反映耕地和作物種植面積的變化，又能考慮野外調查的困難。

3.1.3目錄抽樣結合空間抽樣法

目錄抽樣與空間抽樣方法相結合。首先根據行政省目錄選擇抽樣行政縣，然后從行政縣目錄中抽取抽樣村。在采樣村莊的基礎上，從遙感圖像中隨機提取土壤樣本。

3.1.4多級目錄抽樣法

多級目錄抽樣是一種基于管理目錄的傳統方法。首先根據行政省目錄選擇抽樣行政縣，然后從行政縣目錄中抽取抽樣村。土壤樣本是從行政村目錄中提取的。采用一些常用的邊界，如山脊、河流、道路和村莊，會更加方便。首先，在建立地球采樣方法的基礎上，對野外數據采集系統進行研究。其次，利用便攜式GPS采集作物種植面積和產量遙感調查的田間數據和耕地對比的田間數據。增加野外數據的空間屬性，有利于減輕測量人員的負擔，有利于測量人員在進行監測工作時準確瞄準和跟蹤測量對象，提高統計監測效果，控制數據質量。

3.2 實施大豆種植情況遙感監測

利用遙感技術對大豆的種植情況進行監測，其基本原理是根據生物學原理，在收集、分析大豆光譜特征的基礎上，通過衛星傳感記錄地標信息，辨別大豆類型、監測大豆長勢，并在收獲前預測產量。以大豆和玉米的光譜反射曲線對比為例，大豆和玉米在不同時間、空間反射光譜曲線變化的情況不同。在播種后經過一段時間，兩者光譜曲線接近，而在播種30天前后，綠色覆蓋尚不完全時，光譜曲線的差異比75天、100天和140天要顯著得多。

大豆種植情況遙感監測的基本程序方面，首先要建立抽樣和外推模型;其次，在種植區域內布設遙感監測點以及相關數據采集設備，以獲得遙感影像;再次，利用計算機和相關大豆遙感數據分析軟件對影像進行解譯與分析;最后，根據一定標準對解析結果進行核對和修正。

3.2.1 建立監測抽樣框架

建立監測抽樣框架是開展遙感監測工作的基礎，也是獲得精準數據的前提。要根據所要監測區域的地理特征確定合理的監測樣方，從地區地形情況出發，設置最合理的遙感監測祥方。以安徽省為例，適合種植大豆的區域既有平原也有山地，平均海拔119.3米，省內水域也比較多。從實際地形出發，遙感監測樣方可設置為邊長在300 - 500米之間的正方形，并依據南北地形差異適度調整樣方大小范圍。同時，設置一定數量的監測祥方，例如30 - 50個以基本覆蓋大豆種植區域，便于通過遙感技術準確全面地獲取相關數據。

3.2.2 遙感圖像預備和預處理

為了輔助遙感圖像的判讀，盡可能多地從圖像中提取信息，需要借助圖像處理和分析技術進行圖像預備和預處理。其中，特定技術或算法的使用選擇取決于每個單獨項目的目標。遙感圖像預備和預處理通常保函以下兩個階段。

首先，預處理。在進行數據分析之前，通常對原始數據進行初始處理，以校正由于成像系統的特性和成像條件造成的任何失真。根據用戶的要求，地面站操作員可以在數據交付給最終用戶之前執行一些標準校正程序。這些程序包括輻射校正以校正整個圖像上傳感器的不均勻響應，以及幾何校正以校正由于地球旋轉和其他成像條件（如斜視角）而造成的幾何失真。圖像也可以被轉換以符合特定的地圖投影系統。此外，如果需要知道圖像上某個區域的準確地理位置，則使用地面控制點（ GCP）將圖像注冊到精確地圖（地理參考）。

其次，圖像增強。通過灰度拉伸等圖像增強技術，提高圖像的對比度和邊緣增強的空間濾波能力，可以改善圖像中物體的視覺外觀，以輔助視覺解譯。

3.2.3 建立解譯標志庫

建立解譯標志庫，即從大量的不同類型的遙感圖像中集中提取具有代表性的空間信息作為某一類圖像解釋的參照。圖像解釋的參照標準通常包括以下幾個要素：

第一，圖像色調、灰度或多光譜灰度向量等。人眼可以分辨1000多種顏色，但只有16種灰度。因此，彩色圖像是圖像解釋的首選。其中一個困難是使用維數超過3的多光譜圖像。為了充分利用圖像各波段的信息，必須以某種方式降低圖像的維數。

第二，圖像紋理。圖像色調的空間變化。紋理是圖像判讀的重要線索。對于人類口譯員來說，把它納入他們的思維過程是非常容易的。大多數紋理圖案在圖像上顯得不規則。

第三，排列。地面物體的排列規則，例如航空照片上的居民區和衛星圖像上規則排列的山脈。

第四，關聯。與另一物體共存的特定物體，例如與娛樂中心關聯的室外游泳池和與學校關聯的操場。

第四，陰影。當遙感對象有垂直變化時，則呈現出物體陰影，例如樹木、高樓、山脈等。

第五，形狀。農田和人類建造的建筑物都有規則的形狀。這些可以用來識別各種目標。

第六，尺寸。根據建筑物的相對大小識別土地利用的類型，而根據樹冠的相對大小推算樹木的大致年齡。

第七，地理位置。在圖像判讀中參考地理位置，例如闊葉樹分布在較低和較溫暖的山谷，而針葉樹則傾向于分布在較高的海拔地區如苔原。

在安徽北部淮北平原以及中部蘇皖平原一帶，由于大豆種植區域相對平坦且規模較大，種植結構相對簡單，建立解譯標志庫時比較有優勢。再以大豆與玉米的遙感影像為例，根據常用SPOT數據解譯標志，兩者均紋理均勻，形狀規則、集中、連片，但大豆的影像呈現黃色，紋理更為細膩，而玉米則呈現紅色或棕色，紋理相對粗糙。

3.2.4 種植面積測算

根據種植面積調查數據和衛星光譜數據，利用分層估計器，在使用比例尺為1：50000地形圖生成區域邊界掩膜。使用波段2（綠色）波段3（紅色）和波段4（近紅外）的光譜數據生成假彩色合成（FCC），其中包含道路、運河、水體等可識別特征的信息。此外，還利用全球定位系統（ GPS）來確定作物種植區。利用GPS對樣地進行定位，記錄樣地的經緯度位置。然后在FCC上確定這些位置，記錄每個地塊的掃描線和柱號坐標，以便在標準化差植被指數（ NDVI）和比值植被指數（RVI）圖像上確定這些地塊面積。

3.2.5 長勢及病蟲害、災害監測

利用遙感技術進行長勢監測主要是針對處于不同生長周期的大豆指數進行監測，根據指數變化與相關參照資料進行對比便可獲得大豆在不同生長期的長勢情況，由此進一步預測大豆的趨勢產量。利用遙感技術進行病蟲害、災害監測即利用不同地物的不同光譜特征，對旱災、洪澇、病蟲害、冷東害、風雹災、雪災以及其他各類自然、環境、生物災害的發生進行監測，以客觀了解災害發展情況并及時采取防災減災措施。

3.2.6 遙感估產

遙感估產即基于作物產量調查數據和衛星光譜數據的估算程序。不同的土壤類型、農業投入、改良技術的采用等因素都會影響作物產量，從而導致即使在一個地層內，作物產量也會發生很大的變化。由于光譜反射率是影響作物的所有重要因素的表現，因此，根據光譜數據反映的作物活力對作物面積進行分層，有望提高作物產量估算的效率。

4 結束語

對大豆種植情況進行監測是遙感技術在農業生產中的重要應用。通過遙感監測技術可以快速、準確地為農業部門提供大豆種植面積，長勢及災害情況的變化數據并進行估產，為相關部門提供決策參考與依據。利用遙感技術可以對大豆生長與環境變化情況進行實時跟蹤監控，對大豆生長環境進行資源評估，以促進大豆產量的提高。隨著我國“大豆振興”計劃的施行和保障大豆產量與經濟效益的總體目標的確定，利用遙感技術對大豆種植情況進行監測、分析，有利于促進大豆種植地區實現生態經濟平衡發展，有利于穩步提升大豆產量，更好地滿足經濟社會發展需求。

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【通聯編輯：朱寶貴】

作者簡介：楊金曼（1999-），安徽合肥人，本科在讀，主要研究方向為農業遙感、模式識別、機器學習等。