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    基于HJ-1衛(wèi)星的冬小麥葉片SPAD遙感監(jiān)測研究*

    2012-12-17 08:12:34周清波陳仲新
    關鍵詞:植被指數(shù)冬小麥葉綠素

    夏 天,周清波+,陳仲新,周 勇,于 雷

    (1.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術重點實驗室,北京 100081;2.中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京 100081;3.華中師范大學城市與環(huán)境科學學院,湖北武漢 430079)

    SPAD值 (SPAD reading)稱為葉色值 (leaf color values),表示葉片中葉綠素含量相對應的參數(shù)[1]。日本Minolta Camera公司生產(chǎn)的SPAD-502葉綠素儀可以準確地測定植物葉片葉綠素含量 (SPAD),由于它具有操作簡單,不受時間、氣候條件限制等特點使用十分廣泛[2]。Marenco研究發(fā)現(xiàn)SPAD-502測量葉綠素含量的精度很高,幾乎跟化學實驗測得的葉綠素結(jié)果一樣[3]。許多學者通過測定水稻、小麥等作物的葉綠素含量及SPAD,研究發(fā)現(xiàn)SPAD與葉片葉綠素含量呈顯著正相關性[4-6],相關性達到極顯著水平,結(jié)果表明可以用SPAD代替葉綠素的含量[7-9]。同時植物體葉綠素的變化與其光合能力、生長發(fā)育以及氮素狀況有較好的相關性,通常被稱為監(jiān)測植物生長發(fā)育和營養(yǎng)狀況的指示器[10-12]。而葉片光合能力的大小和產(chǎn)量具有密切關系,是糧食作物產(chǎn)量形成的直接動力,所以了解植株葉綠素的含量及動態(tài)變化,對評價作物生產(chǎn)能力、預測產(chǎn)量和品質(zhì)均有重要意義[13]。

    傳統(tǒng)測量植株葉綠素的方法效率低并具有破壞性,隨著遙感技術的發(fā)展,遙感可以直接對地物進行微弱光譜差異的定量分析,利用遙感估測植物葉綠素含量等參數(shù)已經(jīng)成為一種重要手段[14-15],并在植被遙感研究與應用中表現(xiàn)出強大優(yōu)勢[16]。國內(nèi)外在此方面都進行了相關研究,如:Sampson、Carter and Knapp等發(fā)現(xiàn)葉片的葉綠素含量是葉片的主要參數(shù),它決定葉片光譜可見光部分的變化,葉綠素的含量與光譜反射率的變化相關[17-18]。Dash J基于單一的植被類型的冠層葉綠素含量估測,結(jié)果表明綠、紅以及紅外波段附近的光譜信息對于葉綠素含量較為敏感[19]。Bauerle等在研究木質(zhì)植物光合作用時,指出在400~700nm波長范圍內(nèi),SPAD測量值與葉子透射和吸收值存在顯著回歸關系,但與光譜反射的回歸關系不精確[20]。20世紀70年代來以來,隨著對地觀測衛(wèi)星的相繼發(fā)射 (如:MODIS、TM、ETM、SPOT5、ALOS、Quickbird影像等),為實時的對地監(jiān)測提供一種新的手段。但是這些國外衛(wèi)星影像存在獲取難,成本高等諸多問題,不利于我國科研機構使用[21]。

    HJ-1衛(wèi)星是我國自主研制的環(huán)境和災害監(jiān)測預報小衛(wèi)星,兩顆裝有空間分辨率為30m寬幅多光譜CCD相機的HJ-1A星和HJ-1B星能夠滿足2天重訪的要求,該衛(wèi)星具有較高的時間分辨率和空間分辨率[22]。本研究探討利用HJ-1衛(wèi)星反演研究樣區(qū)冬小麥葉片SPAD的可行性,為大面積的冬小麥生長狀況及健康情況監(jiān)測提供一種新的技術手段,以期推動我國遙感衛(wèi)星在實時監(jiān)測冬小麥葉片SPAD的應用。

    1 材料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)采集

    研究選取湖北省潛江市后湖管理區(qū) (112°36'E ~112°44'E,30°12'N ~30°24'N)作為研究區(qū)域,該地區(qū)位于江漢平原腹地,地勢平坦,土壤以黏土為主,地面高程在26~31m之間,全年平均氣溫在16.1℃左右,年均降水量1 110mm,屬亞熱帶季風性濕潤氣候。后湖管理區(qū)主要種植水稻和冬小麥兩種糧食作物,同時套種棉花和油菜兩種經(jīng)濟作物。該區(qū)域的冬小麥品種以鄭麥9023和皖麥369為主,從2010年3月至2010年5月,對后湖管理區(qū)的冬小麥 (品種:鄭麥9023、皖麥369)進行監(jiān)測。

    1.1.1 遙感監(jiān)測

    研究選取HJ-1衛(wèi)星2010年3月17日 (HJ-1A CCD2)、2010年4月16日 (HJ-1B CCD1)、2010年5月1日 (HJ-1B CCD2)和2010年5月24日 (HJ-1B CCD2)遙感影像。這四景影像分別為冬小麥的拔節(jié)期、抽穗期、灌漿期和成熟期拍攝,拍攝時天氣狀況較優(yōu)并有田間觀測相配合。HJ-1A/B星CCD相機空間分辨率為30m,光譜范圍覆蓋藍光波段 (0.43~0.52μm)、綠光波段 (0.52~0.60μm)、紅光波段(0.63 ~0.69μm)和近紅外波段 (0.76 ~0.90μm)。

    1.1.2 田間觀測

    研究樣區(qū)選取位于后湖管理區(qū)中部的五分場,采樣點中心子樣點 (CP)設置在田塊中央,圍繞中心子樣點,以15m為半徑,分在正東、南、西、北設置四個子樣點 (EP、SP、WP、NP),采樣間距在30m左右,這樣能保證與HJ-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)的分辨率匹配,每一個監(jiān)測點使用差分GPS記錄監(jiān)測點的坐標。

    綠色葉片是小麥積累光合產(chǎn)物的重要器官。小麥的一生葉片分為3組:近根葉組、中層葉組和上層葉組。倒二葉屬于上層葉組,在孕穗期,小麥植株最后三片功能葉對每穗結(jié)實粒數(shù)影響:倒二葉>劍葉>倒三葉[23]。故研究選取對冬小麥植株重要的倒二葉作為研究對象。研究分別在每個子樣點附近1m范圍內(nèi)隨機選擇4株冬小麥,測量倒二葉位葉片的SPAD。對每一個倒二葉位葉片測量時,通過測量葉片的上部1/3處、中部和下部1/3處求其平均值。

    1.2 數(shù)據(jù)處理

    1.2.1 影像數(shù)據(jù)處理

    影像處理步驟如下:(1)輻射定標和大氣校正。利用中國資源衛(wèi)星應用中心公布的2010年HJ-1A/B星CCD相機的輻射定標參數(shù)將多光譜圖像DN值轉(zhuǎn)換為輻亮度圖像,然后運行ENVI中FLASSH模塊對影像進行大氣校正,由輻亮度轉(zhuǎn)換反射率。(2)冬小麥播種面積影像提取。準確判定土地覆蓋類型,提取出冬小麥種植的范圍,是利用遙感技術反演冬小麥SAPD的基礎。為了能夠更加準確的提取出后湖管理區(qū)冬小麥的影像,研究利用2009年末第二次全國土地利用調(diào)查的矢量數(shù)據(jù)對影像進行裁剪,結(jié)合后湖管理區(qū)的調(diào)研實際情況,得到研究區(qū)的冬小麥影像數(shù)據(jù)。

    1.2.2 SPAD 處理

    對采集的冬小麥SPAD進行預處理,將所有的SPAD數(shù)據(jù)按照采樣監(jiān)測點、采樣的方位和采樣時間分別進行分類。后湖管理區(qū)的鄭麥9023、皖麥369主要生育期SPAD變化均呈拋物線趨勢 (如圖1),其中拔節(jié)期分別為45.8和39.1,最大值出現(xiàn)在抽穗期,分別為51.6和48,最小值出現(xiàn)在成熟期分別為4.8和6.5。研究區(qū)的冬小麥葉片SPAD從拔節(jié)開始不斷增加,抽穗期達到最大,隨后進入灌漿期,冬小麥的營養(yǎng)不斷的供給麥穗,葉子和麥稈慢慢凋萎,最后達到成熟期小麥葉片的SPAD降至最低點。

    圖1 冬小麥葉片SPAD變化趨勢

    1.3 SPAD估算模型構建

    遙感數(shù)據(jù)可以構建許多對植株相對敏感的植被指數(shù) (VI),它能夠精確地表達植物內(nèi)部物質(zhì)吸收和散射的波形,有助于提高遙感數(shù)據(jù)表達葉綠素含量的精度。該研究選取4種能反映冬小麥葉綠素特點的植被指數(shù) (如表1)構建反演模型,比值植被指數(shù) (RVI)綠色植被的一個靈敏的指示參數(shù),它與葉綠素含量相關性高。差值植被指數(shù) (DVI)對土壤背景的變化較RVI敏感,植被覆蓋度高時,對植被的敏感度有所下降,適宜于冬小麥初期的植被覆蓋研究;歸一化植被指數(shù) (NDVI)可以消除大部分與儀器定標、太陽角、地形、云陰影和大氣條件相關輻射照度的變化的影響,常用于研究植被生長狀態(tài)及覆蓋度。而綠波段指數(shù) (GRVI)對葉綠素濃度有較高的敏感性。

    表1 研究采用的高光譜植被指數(shù)表達式

    將各生育期采集的各監(jiān)測點冬小麥葉片SPAD,利用差分GPS儀測定坐標,將田間監(jiān)測數(shù)據(jù)與HJ-1遙感數(shù)據(jù)在時間和空間上對應起來。從田間監(jiān)測數(shù)據(jù)中隨機選取15個樣點數(shù)據(jù)用來分析建模,另取12個樣點數(shù)據(jù)作為測試樣本進行模型精度檢驗。通過建立監(jiān)測點將冬小麥葉片SPAD與衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的聯(lián)系起來,對冬小麥葉片SPAD與影像像元中的植被指數(shù)進行相關性分析并構建回歸模型。采用決定系數(shù)R2和均方根誤差 (RMSE)對模擬值和實測值之間進行擬合度檢驗。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 植被指數(shù)預測模型對比分析

    利用差分GPS定位坐標,從HJ-1提取與冬小麥葉片SPAD在時間和空間上一致光譜反射率并計算4種植被指數(shù)[28]。將各植被指數(shù)與冬小麥葉片SPAD利用SPSS軟件進行相關性分析,分析結(jié)果如表2,結(jié)果顯示四種植被指數(shù)與冬小麥葉片SPAD相關系數(shù)在0.827~0.934之間。根據(jù)統(tǒng)計學的劃定:相關系數(shù)|r|≥0.8時,視為高度相關;0.5≤|r| <0.8時,視為中度相關;0.3≤ |r| <0.5時,視為低度相關;|r|<0.3時,說明變量之間相關程度極弱,可視為不相關。該研究植被指數(shù)與SPAD相關性均視為高度相關,可用于冬小麥葉片SPAD預測。植被指數(shù)NDVI與冬小麥葉片SPAD相關性最高,相關系數(shù)達0.934,視為高度相關。

    為了綜合比較四種植被指數(shù)預測冬小麥葉片SPAD的精度,故建立它們之間的回歸模型 (結(jié)果見表3)。從表3中能夠看出各植被指數(shù)回歸方程擬合的情況,R2最大的是NDVI冪方程,達到了0.910,最小的為RVI的指數(shù)方程 (0.609)。RMSE最小的NDVI對數(shù)方程,均方根誤差為5.02。綜合考慮四種植被指數(shù)的擬合情況,結(jié)合樣點的分別情況 (圖2),對數(shù)方程較其它回歸方程擬合度高、預測精度高,適合預測冬小麥葉片SPAD。經(jīng)分析,本研究認為NDVI的對數(shù)方程較適合對SPAD進行預測。

    表2 植被指數(shù)與冬小麥葉片SPAD相關性分析

    2.2 模型應用及檢驗

    將NDVI-SPAD反演模型運用到研究選取的四幅HJ-1衛(wèi)星遙感影像中,對后湖管理區(qū)內(nèi)冬小麥各主要生育期 (拔節(jié)期、抽穗期、灌漿期和成熟期)的SPAD(如圖3)反演,結(jié)果顯示通過該方法能夠有效的反映出該地區(qū)冬小麥SPAD的變化情況。拔節(jié)期時,后湖管理區(qū)內(nèi)SPAD值主要變化區(qū)域為20~30之間,部分區(qū)域達到45左右。抽穗期時,后湖管理區(qū)內(nèi)SPAD值主要變化區(qū)域為30~45之間,其中有1/2區(qū)域達到50左右。灌漿期時,后湖管理區(qū)內(nèi)SPAD值主要變化區(qū)域為20~30之間,部分區(qū)域達到40左右。成熟期時,后湖管理區(qū)內(nèi)SPAD值主要變化區(qū)域為10~20之間,零星區(qū)域的SPAD值還很高。通過HJ-1遙感影像對冬小麥SPAD進行反演,反演SPAD的變化趨勢與實際變化趨勢相同,能夠?qū)ρ芯繀^(qū)域的冬小麥SPAD進行有效的遙感監(jiān)測。

    表3 植被指數(shù)預測模型

    圖2 植被指數(shù)與小麥葉片SPAD擬合模型

    為了進一步檢驗HJ-1遙感影像反演冬小麥SPAD精度,本研究利用另外12個地面數(shù)據(jù)對模型反演精度進行檢驗。利用采樣點坐標從反演影像中提取冬小麥SPAD預測值,將影像反演值與田間實測值進行對比,計算預測值與實際值的相對誤差,其中最大誤差值為6.75,平均相對誤差為-2.34,均方根誤差(RMSE)為5.65。驗證結(jié)果表明,HJ-1衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)計算的植被指數(shù)NDVI與冬小麥葉片SPAD相關性較高,NDVI對數(shù)模型能夠較好的預測研究區(qū)冬小麥的SPAD。

    圖3 后湖管理區(qū)小麥主要生育期SPAD反演

    3 討論

    及時了解植被生長狀況、動態(tài)跟蹤診斷植被,對管理植被均具有重要的意義。遙感技術區(qū)別與傳統(tǒng)技術是它能實時的、大面積、不間斷監(jiān)測,但是由于衛(wèi)星受到天氣、重返周期等技術方面的限制,一定程度上限制了它的發(fā)展。HJ-1A/B星具有較好的空間分辨率 (30m)和高時間分辨率 (重返周期2天)的優(yōu)勢,在農(nóng)業(yè)監(jiān)測方面發(fā)揮著重要的作用。

    該研究利用HJ-1衛(wèi)星對江漢平原潛江市后湖管理區(qū)的冬小麥進行動態(tài)監(jiān)測,從定量的角度監(jiān)測了該地區(qū)冬小麥植被指數(shù)的時空變化情況,通過與冬小麥葉片SPAD進行相關性分析構建反演模型,由反演結(jié)果可以看出,該定量分析方法能夠?qū)Χ←溔~片SPAD的變化情況進行監(jiān)測,一定程度上可以反演該地區(qū)冬小麥的生長狀況。然而,冬小麥自身復雜性以及植被內(nèi)部變化情況不一定能夠及時從光譜信息中反映出來,怎樣能夠提高反演的精度需要進一步研究。

    耕地信息的提取是提高反演精度的一個基礎,也是遙感影像監(jiān)測的關鍵問題[29]。本研究使用的第二次全國土地利用調(diào)查的矢量數(shù)據(jù)對HJ-1衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進行裁剪,雖然一定程度能提高提取的精度,但是研究區(qū)除種植冬小麥外還套種了一定數(shù)量油菜等經(jīng)濟作物,這些作物并沒能從影像中扣除,這些作物對最終的結(jié)果產(chǎn)生了一定得影響。從反演的結(jié)果中也可以看出,在零星的區(qū)域中存在著數(shù)據(jù)異常的一些現(xiàn)象,造成該現(xiàn)象的主要原因是套種作物和裁剪精度的影響。

    4 結(jié)論

    該研究利用HJ-1衛(wèi)星對江漢平原地區(qū)潛江市后湖管理區(qū)的冬小麥進行實時動態(tài)的監(jiān)測,并通過實地測量冬小麥葉片SPAD變化情況,將遙感監(jiān)測與田間監(jiān)測相結(jié)合,探討采用植被指數(shù)反演該地區(qū)冬小麥葉片SPAD的可行性。研究結(jié)果表明:RVI、DVI、NDVI、GRVI四種植被指數(shù)與冬小麥葉片SPAD相關性均較高,通過回歸分析構建SAPD值反演模型,其中NDVI對數(shù)方程能夠較好的反演冬小麥葉片SPAD,方程R2為0.895,RMSE為5.02。經(jīng)檢驗,該模型的平均相對誤差為 -2.34,均方根誤差 (RMSE)為5.65。利用HJ-1 CCD影像和NDVI對數(shù)反演模型能夠較好的預測冬小麥葉片SPAD,這將為農(nóng)業(yè)工作者實時動態(tài)監(jiān)測冬小麥葉片SPAD提供了一種有效方法。

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