基于MODIS EVI时序数据的冬小麦种植面积提取

摘要：基于MODIS EVI构建的时间序列谱，结合冬小麦生育期形态变化特征，提取了河南省冬小麦种植面积。结果表明，冬小麦在EVI特征空间中具有独特的序列谱相特征，返青期后冬小麦整体EVI表现为逐渐升高，EVI在开花期后下降，灌浆后期快速降低；采用决策树分类方法实现冬小麦分离提取，整个河南省冬小麦识别面积与官方统计面积仅相差482.00×103 hm2，精度达到90.88%；EVI时间序列谱反映的作物生长过程的生理意义明确，采用MODIS EVI时间序列谱的遥感分类方法可以较好地实现冬小麦的遥感分类提取，满足冬小麦的长势监测和遥感估产的需要。

关键词：MODIS EVI；冬小麦种植面积；EVI时间序列；EVI时序数据

中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2014）19-4727-03

DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2014.19.058

Extraction of Winter Wheat Planting Area Based on Data of MODIS EVI Time-series

LU Jie1， LOU Yu-qin1， YAO Li2

（1.College of Environment and Planning，Shangqiu Normal Univeisity，Shangqiu 476000， Henan，China；2. School of Geographical Science，Northeast Normal University，Changchun 130024， Jilin，China）

Abstract： Using the MODIS EVI series in integrated with the growth status of winter wheat， the growing area of winter wheat in Henan province was extracted. The results showed that in EVI′s feature space， the winter wheat had its unique spectrum series trait. After green-up， the EVI of the winter wheat had an overall gradual increasing trend and then followed a decreasing trend after flowering. The decreasing rate became higher after grouting. The decision tree classifier （CART） was used to extract the winter wheat growing area. There was a minor 482 000 hm2 of difference between extracted number and the number officially publicized. The accuracy of extracted winter wheat growing area reached 90.88%. The EVI time series spectrum can clearly reflect the physical meanings of crop growth. Using the remote sensing classification method of the MODIS EVI time series spectrum can accurately extract the winter wheat growing area， and meet the needs of monitoring winter wheat growth and yield estimation by remote sensing.

Key words： MODIS EVI； winter wheat planting area； EVI time-series； EVI time-series data

利用遥感技术对农作物的生长状况及病虫害发生程度进行监测，是农业遥感的重要应用领域之一。随着科学技术的发展，遥感技术也有了长足的进步，目前常用的遥感数据主要有LANDSAT-TM、NOAA/AVHRR、SPOT、MODIS。与其他数据相比，MODIS数据具有精度相对较高，每天可以免费获取几条轨道的数据，有助于降低业务成本等优点，对冬小麦的种植面积监测[1]具有重要的实践意义。

植被指数是植被生长状况和浓密程度的体现，植被指数的时间序列能够反应植被在时间维度上的生长变化，应用植被指数可以有效提取植被信息。应用最广泛的植被指数是增强型植被指数EVI和归一化植被指数NDVI[2]，研究表明EVI相对于NDVI优点更多[3]。目前国内很多学者利用MODIS EVI时序数据提取植被指数信息。王立辉等[4]基于时序MODIS-EVI监测华中地区耕地复种指数；刘丽娟等[5]基于时间序列MODIS EVI数据对森林生长异常进行监测；孙成明等[6]将MODIS应用在草地生态系统研究中；左丽君等[3]基于MODIS EVI 对冬小麦产量进行遥感预测研究。本研究探讨利用250 m分辨率的MODIS EVI时间序列数据，研究不同生态区划下冬小麦种植面积的监测方法。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区选择在河南，河南为农业大省，其小麦的种植面积居全国首位，总产量占全国的1/4，是全国最大的小麦主产区，地处沿海开放地区与中西部地区的结合部，具有独特的区位优势。

1.2 数据来源及数据预处理

本研究采用2012年10中旬至2013年6月中旬NASA USGS提供的MODIS NDVI/EVI MOD13Q1的遥感数据，空间分辨率为250 m，时间分辨率为16 d。虽然MODIS NDVI/EVI都采用了MVC或CV-MVC方法合成数据，处理了一些误差，如太阳高度角、观测角度引起的影响，以及云、水汽、气溶胶和传感器精度变化干扰等，但对于局部受云层等因素的影响仍需进行平滑处理[7]。

对遥感数据的预处理过程：①坐标变换。将MODIS NDVI/EVI数据变换到统一的UTM 50N zone坐标系下。②研究区提取。利用河南省行政区划数据提取研究区内的遥感数据，主要方法是利用ENVI软件/ArcGIS软件进行掩膜提取。③合成时序数据集进行平滑处理。利用ENVI软件进行波段合成，按照时间得到时序数据集；对时序数据集采用Sacitzky-Golay滤波平滑处理，消除部分地区云层等因素的影响，得到新的数据集。

本研究采用的其他数据集有河南省主要农作物的农时历数据，河南省农业区划办公厅提供的河南省农业生态区划数据，最新的1∶25万的河南省土地利用现状数据以及来自北京师范大学的2012年河南省冬小麦丰度图数据等。

1.3 提取方法及主要流程

河南省冬小麦种植面积的提取方法主要依据农作物在不同阶段及不同地域条件下的EVI指数不同的特点和冬小麦的EVI曲线，结合冬小麦的物候历，提取冬小麦在不同生育期的特征参数，对这些参数应用决策树分类法提取河南省冬小麦的种植面积。

2 结果与分析

2.1 冬小麦生育期特征

冬小麦有11个生育期，时间一般为230～240 d，通常10月上旬播种，10月中旬出苗，11月上旬分蘖，12月上旬进入越冬期，在越冬期冬小麦地面以上部分停止生长，次年3月上旬返青，4月中旬拔节，4月下旬孕穗，5月中旬开花，6月中旬成熟收获。气候和环境条件对冬小麦的生长影响很大，导致冬小麦的生育期在不同条件下有所差别。河南省跨度较大，冬小麦南北生育期的差别可以达到10～20 d，因此需要根据实际情况对河南省的冬小麦进行分区研究。

2.2 河南省冬小麦生态区划

考虑全省的气候和环境条件等影响因素，参照河南省农业资源区划办公室提供的区划图（图1），将河南省划分为5个监测区域：豫东地区、豫西地区、豫南地区、豫中南地区和豫北地区[8]。

2.3 冬小麦MODIS EVI时间谱曲线

以河南省土地利用现状数据提取的河南省耕地数据为掩膜，处理2012年河南省冬小麦的丰度数据得到冬小麦种植面积。使用Sacitzky-Golay滤波对2012-2013年冬小麦生育期内的MODIS EVI时序数据进行平滑处理，再进行掩膜处理得到冬小麦的EVI时间序列数据。应用ENVI软件统计计算不同阶段的像元均值得到冬小麦的EVI均值，以时间轴为横坐标得到河南省冬小麦的EVI时间序列曲线，反映了冬小麦生育期内EVI值的变化。同理计算各区域的EVI值，得到河南省冬小麦EVI时间谱曲线（图2），以此反映河南省各监测区域的冬小麦生育期内的EVI值变化。

如图2所示，随着冬小麦的EVI时间序列曲线变化，冬小麦出苗后迅速生长，EVI值在第3个16 d达到第一个极大值，第7个16 d降到第一个极小值，随后在第11或12个16 d达到最大值又迅速下降。结合冬小麦的实际生长过程，冬小麦生长出苗后分蘖生长，分蘖期，在生长区域的麦苗和地表的共同作用下EVI值达到第一个极大值；随后由于气温下降，冬小麦基本停止生长进入越冬期，在越冬期内EVI值达到第一个极小值；随着气温回升，良好的光热条件使冬小麦快速返青拔节生长，表现为EVI值逐渐增加，第11个16 d冬小麦基本覆盖地表，到第12个16 d左右EVI值达到最大值；冬小麦开花期和灌浆期之后进入成熟期，冬小麦的EVI值开始降低，具体表现为叶片叶绿素的减少。由此可知，冬小麦独特的EVI时间序列变化特征为应用遥感提取冬小麦种植面积奠定了基础。

2.4 冬小麦种植面积的提取

河南省冬小麦生育期从每年的10月中旬到次年6月中旬大致经历15个16 d。由图2可知，冬小麦生育期内的EVI值变化反映出，冬小麦在进入越冬期前分别在11月下旬和12月上旬达到峰值，期间EVI值在极大值和极小值范围波动。根据第1、3、5时段EVI值关系（b1

2.5 验证与分析

由图3可知，河南省冬小麦主要分布在豫北地区、豫东地区和豫中南地区。驻马店、南阳、周口、商丘、新乡、安阳、开封、濮阳及平顶山等地冬小麦种植面积较大。将提取得到的河南省各地市冬小麦种植面积与2012年河南统计年鉴数据对比，如表1所示。

由表1可知，提取的冬小麦种植面积精度为90.88%，比官方统计的面积（5 287.87×103 hm2）大，主要存在两个方面的原因，一方面由于2012年河南省冬小麦种植面积有所增加；另一方面由于 MODIS数据空间分辨率为250 m，存在混合像元的问题。因此，统计结果比实际情况偏大具有一定的合理性。除了驻马店市的统计面积相差较大外，其他地市面积相差不大。由此得出，通过MODIS EVI时间序列数据提取的河南省耕地面积精度较高。

3 小结与讨论

冬小麦是中国主要的粮食作物，利用遥感技术获取冬小麦种植面积与分布对于研究粮食区域平衡，预测农业资源综合生产能力以及产量预测具有重要的意义。采用NASA USGS提供的2012年10月至2013年6月MODIS NDVI/EVI MOD13Q1的遥感数据，结合冬小麦生育期形态变化特征，以MODIS EVI构建的时间序列谱对河南省冬小麦种植面积的提取方法进行研究，结果表明冬小麦EVI值的变化具有独特的序列特征，冬小麦EVI值在返青后逐渐升高，开花期后下降，灌浆后期快速降低；采用决策树分类方法实现冬小麦分离提取，对结果进行对比分析与验证；EVI时间序列谱反映的作物生长过程的生理意义明确，采用MODIS EVI时间序列谱的遥感监测提取的冬小麦种植面积精度较高，能够满足冬小麦的长势监测和遥感产量估算的需要。

参考文献：

[1] 贾建华，刘良云，竞 霞，等.基于多时相MODIS监测冬小麦的种植面积[J].遥感信息，2005（6）：49-51.

[2] 张 霞，帅 通，杨 杭，等.基于MODIS EVI图像时间序列的冬小麦面积提取[J].农业工程学报，2010，26（1）：220-224.

[3] 左丽君，张增祥，董婷婷，等.MODIS/NDVI 和MODIS/EVI在耕地信息提取中的应用及对比分析[J].农业工程学报，2008，24（3）：167-172.

[4] 王立辉，黄进良，孙俊英.基于时序MODIS-EVI监测华中地区耕地复种指数[J].长江流域资源与环境，2010（5）：529-534.

[5] 刘丽娟，庞 勇.基于时间序列MODIS EVI数据的森林生长异常监测[J].林业科学，2012（2）：54-62.

[6] 孙成明，孙政国，穆少杰，等.基于MODIS的植被指数模型及其在草地生态系统中的应用[J].中国农学通报，2011，27（22）：84-88.

[7] RATANA P，HUETE A R，YUAN Y.Interrelation among Moids vegetation products across an Amazon Eco-climatic Gradient[A].IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium Proceedings[C].Korea：Seoul，IGARSS，2005.3009-3012.

[8] 陈怀亮，邓 伟，张雪芬，等.河南小麦生产农业气象灾害风险分析及区划[J].自然灾害学报，2006，15（1）：135-143.