辽宁地区水稻种植信息遥感提取研究

摘要 辽宁省是我国主要的粳稻产区，对水稻种植面积和长势的监测对于农业和经济的发展以及食品安全具有重要的意义。而基于传统统计方法的水稻种植信息获取存在时间和空间上的局限性，利用水稻冠层高光谱观测数据，分析水稻冠层光谱特征，并与其他类地物光谱进行对比，认为水稻的移栽―返青期和孕穗―抽穗期为水稻种植信息遥感提取的最佳时相。

关键词 水稻；种植信息；遥感提取；辽宁地区

中图分类号 TP79；S511 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2015）15-0258-02

水稻是辽宁省境主要粮食作物之一，辽宁省也是我国主要粳稻产区，粳稻播种面积约占全国总面积的10%，常年水稻种植面积6 000 km2以上，稻谷总产量450万t。依据气候资分布、耕作栽培和生产水平情况，可将辽宁省稻作区划分为4块区域：辽河平原三角洲、辽宁中部平原、东南沿海以和辽宁北部区域。其中中部平原区域资源丰富，土壤肥沃，地势平坦，是水稻种植主要区域，稻田面积占全省70%以上[1]。及时了解水稻种植面积、长势等信息可以为宏观监测区域水稻生产情况、加强农作物的生产和管理、粮食产量预估以及粮食价格走势预测提供依据，为有关部门制定科学有效的粮食政策提供帮助。

卫星遥感技术可以为农业生产监测提供有效的技术支持和保障，可以提供准确、实时的作物生长信息以及周边的环境信息，是目前精细化农业田间获取数据的主要方法之一[2]。分析水稻遥感识别的最佳时相，有利于水稻种植信息的精确获取[3-4]。分析水稻各生育期冠层光谱与其他地物光谱差异，寻求水稻种植信息遥感识别的最佳时相。

1 材料与方法

1.1 供试材料

水稻种植试验的主要目的是观察不同品种、不同生育期水稻光谱反射特性。试验田位于辽宁省沈阳市苏家屯区。于2014年5月中旬开始播种，共3个品种（辽优7362、辽星1、辽73）；行、株距为17 cm×14 m，田埂宽25～30 cm，水渠宽1.5 m。试验田采用大田管理方式。

1.2 测定方法

光谱测定采用ASD-TerraSpec，参考板选用40 cm×40 cm BaSO4白板。观测日期选在水稻各生长发育期时晴朗无风或微风日，测量水稻各生育期的冠层光谱数据。测定时间为北京时间10：00―12：00。测量期间每隔15 min进行1次参考板测定。为减少观测者主观或客观因素导致的数据失真，观测结束后，对每点的光谱观测数据进行人工筛选，剔除异常值后，求算剩余数据的平均光谱反射率，作为该点该次测量的光谱信息数据，以减小误差。

2 结果与分析

2.1 水稻光谱特征分析

2.1.1 不同品种水稻反射光谱分析。分析了不同水稻品种间光谱反射率的差异，并以分蘖期为例说明（图1）。3个品种水稻在波长范围350～700、750～2 500 nm均出现一定的差异性。其中辽73品种可见光部分反射率高于辽星1和辽7362，后两者相近；750 nm处反射率均显著增加；辽7362红光-短波红外波段光谱反射率最高，辽73最低。3个品种光谱曲线变化趋势一致。

2.1.2 水稻不同生育期反射光谱。水稻各生育期之间的观测反射光谱存在一定的差异性（图2）。水稻生长初期，稻田以水体为主，可见光部分反射率高，而红光-红外光反射率低。随水稻植株生长，植株叶片对可见光的吸收逐渐增加，光谱反射率降低，而红光-红外光的吸收率明显降低，反射率增加。拔节期之后，水稻冠层光谱变化程度小，在可见光部分，反射率抽穗期>孕穗期>拔节期，而红光至短波红外区域，光谱反射率差异小。

2.1.3 不同下垫面光谱反射率。水稻插秧―返青期、抽穗期冠层反射光谱和其他地物差异性（图3）。水泥路面光谱反射率随波长增加而增加，对可见光、近红外和短波红外波段反射明显。水稻幼苗期在光谱测量时呈现稻田背景特征，即与浅水层光谱反射率变化趋势相似，但反射率高于浅水层，在近红外、短波红外波段最为明显。草地和水稻孕穗―抽穗期反射光谱近似，在红光波段有一个明显上升的陡坡，在近红外、短波红光波段有明显的反射峰。

2.2 水稻最佳识别时相分析

在水稻发育期的选择上，由于水稻各生长阶段中，其生物量和冠层以及冠层以下地表条件变化，反射光谱特性存在显著差异。通过光谱库的统计对比，可以发现：水稻移栽期的光谱特征和周围地物多光谱特征区分较为明显，但与水体差异较小。水稻孕穗―抽穗期时，光谱特征与水体差异最明显，但与植被光谱差异小。因此，单独使用某一时期的遥感影像不能精确提取水稻种植信息。结合辽宁地区气象要素，水稻孕穗―抽穗期时，辽宁地区晴朗无云日出现次数较拔节期增加。

3 结论

本研究认为水稻移栽―返青期和孕穗―抽穗期为水稻遥感信息识别的最佳时相，在波段选择上选取受水稻生长影响变化显著的可见光部分、近红外波段以及与水分含量相关的短波红外波段[5-6]。

4 参考文献

[1] 侯守贵，隋国民，马兴全，等.辽宁省水稻产业发展现状及展望[J].北方水稻，2012（5）：70-73.

[2] 郑宇鸣，孟波，刘振环，等.“3S”集成技术在精细农业中的应用[J].农机化研究，2011（8）：219-222.

[3] 陈静.黑龙江省水稻种植信息遥感技术探讨[J].农村实用科技信息，2014（1）：33.

[4] 赖格英，杨星卫.南方丘陵地区水稻种植面积遥感信息提取的可行性分析[J]. 遥感技术与应用，1998，13（3）：1-7.

[5] 潘学鹏，李改欣，刘峰贵，等.华北平原冬小麦面积遥感提取及时空变化研究[J].中国生态农业学报，2015，23（4）：497-505.

[6] 吴炳方，刘海燕.水稻种植面积估计的运行化遥感方法[J].遥感学报，1997，1（1）：58-63.