基于MODIS数据的山东省小麦株高遥感估算研究

基于MODIS数据的山东省

小麦株高遥感估算研究

隋学艳,朱振林,朱传宝,杨丽萍,姚慧敏,郭洪海

1

1

2

1

1

1*

(1󰀁山东省农业可持续发展研究所,山东济南󰀁250100;2󰀁聊城市农技推广站,山东聊城󰀁252000)󰀁󰀁摘󰀁要:以山东省拔节初期至抽穗末期小麦为研究对象,利用高光谱分析技术及Excel、DPS统计分析软件分析了32组光谱数据与小麦株高的相关性,以期探索利用MODIS数据估算小麦株高的方法。结果表明,光谱反射率与株高在红光b1、短近红外b2、蓝光b3、绿光b4及长近红外b7共5个波段的相关性达到了极显著水平,其中,可见光b1、b3、b4及长近红外b7与株高负相关,短近红外b2与株高正相关,用红光b1、短近红外b2建立的b2/b1、b2-b1、(b2-b1)/(b2+b1)3个植被指数,与小麦株高均呈极显著正相关关系,长近红外b7反射率与小麦株高相关度最高,相关系数为-0󰀁871。分别用反射率、植被指数建立8个估算模型,相对误差最高仅为13󰀁7%,模型的准确度较高,因此可以利用MODIS数据进行小麦株高估算。

关键词:MODIS;小麦;株高;估算

中图分类号:S512;TP772󰀁󰀁文献标识号:A󰀁󰀁文章编号:1001-4942(2009)02-0005-04

StudyonEstimatingWheatPlantHeightwith

MODISRemoteSensingDatainShandongProvince

SUIXue-yan,ZHUZhen-lin,ZHUChuan-bao,

111*

YANGLi-ping,YAOHui-min,GUOHong-hai

(1󰀁ShandongInstituteofAgricultureSustainableDevelopment,Jinan250100,China;2󰀁LiaochengAgro-technicalExtensionandServiceCenter,Liaocheng252000,China)

1

1

2

Abstract󰀁InordertostudythemethodforestimatingwheatplantheightusingMODISdatase,twiththe

wheatfromearly-jointingstagetolast-headingstageinShandongProvinceasmaterials,thecorrelationbe󰀁tweenspectrumdataandwheatplantheightwereanalyzedbyhyperspectrumanalysismethodandExcelandDPSstatisticalsoftware󰀁Theresultsshowedthatthecorrelationbetweenspectralreflectanceandplantheight

reachedsignificantlylevelinredbandb1,shortinfraredbandb2,bluebandb3,greenbandb4andlongin󰀁fraredbandb7,whichwasnegativeinvisiblelightbandsandlonginfraredbandbutpositiveinshortinfraredband󰀁Threevegetationindicesweresetwithredbandb1andshortinfraredbandb2,whichwereb2/b1,b2-b1and(b2-b1)/(b2+b1)󰀁Thethreeindicesshowedsignificantlypositivecorrelationwithwheatplantheight󰀁Amongthesespectrumcharacters,longinfraredbandb7hadthehighestcorrelationwithplantheigh,twhosecorrelationcoefficientwas-0󰀁871󰀁Eightestimatingmodelswithhigheraccuracyweresetwithreflec󰀁tanceandvegetationindices,andthehighestRMSEwas13󰀁7%󰀁SowheatplantcouldbeestimatedbyMO󰀁DISdataset󰀁

Keywords󰀁MODIS;Whea;tPlantheigh;tEstimate󰀁󰀁株高是小麦的主要农艺性状之一,是重要的

高产因素

[1~4]

。植株过高的小麦在高肥水条件下

收稿日期:2008-11-10

基金项目:山东省农业科学院2006YCX033、2006YQN047、2007YCX026项目支持。

作者简介:隋学艳(1980-),女,汉族,山东蓬莱人,助理研究员,硕士研究生,研究方向为农业遥感。*通讯作者,郭洪海,男,山东菏泽人,研究员,研究方向为农业信息化。E-mai:lhongha@isohu󰀁com

6

容易发生倒伏,产量下降浆,降低产量

[6]

[5]

山东农业科学󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁2009年󰀁

;植株过矮,易使冠层

云区数据,最终获得63组有效数据。提取1~7波段的光谱反射率,用红光波段b1、短近红外波段b2的反射率构造比值植被指数b2/b1、差值植被指数b2-b1、归一化差值植被指数(b2-b1)/(b2+b1)。

利用Excel、DPS统计软件进行数据分析,建立统计模型。

叶片拥挤,中下部通风透光条件差,影响籽粒灌

。及时掌握小麦株高情况,可以

了解长势,提早估算产量。大面积株高数据的获

取,依靠传统的地面调查,实施起来非常困难,工作量很大,而遥感观测则可以为此提供最佳的信息获取方式。应用遥感技术,尤其是高光谱遥感技术,进行作物种植面积提取、营养元素估算、叶面积指数提取、产量估算等已有大量研究

[7~9]

,但

2󰀁结果与分析

2󰀁1󰀁光谱参数与小麦株高相关分析

将7个波段的光谱反射率及3个植被指数与

32个株高数据进行相关分析,结果如图1。

b1~b7波段反射率除b5、b6外均与株高呈极显著相关关系,b1、b3、b4分别是红光、蓝光、绿

[11]

光波段,植株吸收红光、蓝光进行光合作用,在小麦的生育前期随着株高的增加、叶片的增多,植株进行光合作用能力逐渐提高,红光、蓝光的吸收程度越高,反射率越低。植被对绿光以吸收为主,

[11]

并存在较弱的反射,总体呈负相关关系,但相关度低于红光和蓝光区。b7是长近红外波段,属于蛋白质、淀粉、纤维素的特征吸收波段

[12]

对小麦株高的遥感估算未见报道。中空间分辨率、高光谱分辨率的MODIS是Terra和Aqua卫星

上搭载的主要传感器之一,两颗星相互配合每1~2天可重复观测整个地球表面

[10]

,利用MODIS

影像数据可以实现小麦长势的动态监测。本研究通过分析山东省小麦拔节初期至抽穗末期小麦株高与MODIS1~7波段光谱反射率及植被指数的关系,提取估算小麦株高的光谱参数,建立小麦株高估算模型,旨在为山东省小麦农情监测、估产奠定基础。

1󰀁材料与方法

根据山东省历年小麦种植情况,选择小麦主产区鲁西北(滨州、德州、聊城)、鲁西南(菏泽、济宁、临沂)、鲁中(泰安)地区的大面积小麦地块共43个作为试验点。视天气情况,分别于2007年4月6日、4月13日、4月25日、5月10进行地面定点测试。每测试点采用对角线布点方法,随机量取60株小麦的株高,求平均值代表测试点株高。用ENVI软件对4个时期的MODIS数据进行几何纠正、辐射纠正,研究地点数据截取,去除有

,随着

株高的增加,小麦植株内的蛋白质、淀粉、纤维素

含量逐渐提高,对此波段的光吸收加强,反射率降低,因此呈高度的负相关关系。近红外波段b2及其与红光波段b1组合构建的3个植被指数均突出了绿色植被出于自身保护对近红外光高度反射的特性

[11]

,植株越高对近红外光的反射率越高,

因此b2及3个植被指数与株高均呈正相关关系,且均达到了极显著水平。

图1󰀁光谱参数与株高的相关度(n=32)󰀁第2期󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁隋学艳等:基于MODIS数据的山东省小麦株高遥感估算研究2󰀁2󰀁株高光谱估算模型的建立

分别对与株高达到极显著相关关系的8个光谱参数依次建立线性、对数、多项式、乘幂、指数5种回归模型,筛选拟合优度R最大的模型,最优结果见表1。可见,参数b1、b3、b4的最优模型为多项式,参数b2、b2-b1、(b2-b1)/(b2+b1)的最优模型为线性,参数b7的最优模型为乘幂,参数b2/b1的最优模型为对数。

󰀁󰀁表1󰀁󰀁

参󰀁数b1b2b3b4b7b2-b1b2/b1

(b2-b1)/(b2+b1)󰀁󰀁

2

7

用MODZS遥感数据估算山东省小麦从拔节初期至抽穗末期的株高。

3󰀁1󰀁提高株高估算准确度与精确度的方法小麦不同生育时期的生化组分及植株冠层结[13]

构不同,对太阳光的吸收、反射性质也不同

[14]

。因此,为了进一步提高小麦株高估算的准

确度与精确度,需要利用近地高光谱进行丰富的试验,如不同品种、不同种植密度、不同生育时期株高与植株结构以及株高与光谱的关系等。气候是决定植物生长进程的重要因素

[15]

小麦株高估算模型建立

估算模型

Y=-444󰀁69X-614󰀁5X+129󰀁18

Y=293󰀁45X-34󰀁682Y=-2122󰀁6X-1143󰀁7X+127󰀁66Y=-16318X+2014󰀁7X+9󰀁307

Y=201󰀁9e

-8󰀁0738X222

,因此可以利

拟合优度0󰀁7430󰀁4790󰀁7420󰀁6250󰀁7730󰀁6240󰀁6870󰀁694

****************

用气候数据对山东省各地区小麦的生育期进行划分,然后再建立不同生育时期的分段模型,可以提高小麦株高估算的准确度与精确度。

3󰀁2󰀁如何更好地发挥遥感小麦株高估算的作用

用遥感数据估算小麦株高的目的是对小麦生长状况进行监测。小麦株高受遗传基因的控制

[16]

Y=232󰀁08X+9󰀁0487Y=44󰀁604LnX+8󰀁098Y=128󰀁68X-5󰀁221

**0󰀁01极显著水平(n=32)

,每个品种都对应一个适宜的株高,不能完

2󰀁3󰀁模型检验

用于建模样本的31个样本对模型进行检验,结果如表2。可见,以8个光谱参数建立的8个统计模型所得的估算值与真实值之间的相关系数均达到极显著水平。相对误差、均方根差都较小,准确度均在86%以上,以b7为参数的乘幂模型准确度最高,为90󰀁6%。

󰀁󰀁表2󰀁󰀁

参󰀁数b1b2b3b4b7b2-b1

b2/b1(b2-b1)/(b2+b1)

全依据小麦株高判定小麦生长状况以及是否会高产,因此需进一步研究不同品种株高与产量之间的关系,进而可以通过株高数据对小麦进行估产。

小麦生长环境适宜时,会得到合理的株高、合理的冠层结构,在遇到干旱、肥料缺乏或肥料过剩造成肥害等情况下,株高会受到一定影响。所以通过遥感估算小麦株高并结合地面定点调查小麦生长环境数据建立数据库,方能为小麦生产、科学利用资源提供决策依据。3󰀁3󰀁特殊情况下株高模型的应用

均方根差RMSE13󰀁96313󰀁90413󰀁88214󰀁50415󰀁34013󰀁51714󰀁05113󰀁975

相对误差RE(%)11󰀁511󰀁411󰀁513󰀁79󰀁410󰀁310󰀁39󰀁8

模型检验

相关系数

R0󰀁774*0󰀁720*0󰀁7760󰀁7810󰀁710*0󰀁766*0󰀁769*0󰀁765*

**

***

*****

2007年5月20~24日山东发生降雨及瞬时大风,造成鲁西南、鲁中地区小麦大面积倒伏,5月底进行了小麦受害情况调查,对20个倒伏点进行GPS定位。将5月19日、5月27日的数据作为倒伏前及倒伏后的卫星影像数据,提取定位点的8个光谱参数,用8个模型进行反演。得以b1、b3、b4、b7为参数的4个模型,反演的株高倒伏后高于倒伏前;以b2、3个植被指数为参数的4个模型,反演的株高倒伏后低于倒伏前。主要因为小麦倒伏后,麦穗与叶片均由直立状态转向平铺状态,单位面积上绿叶面积及麦穗面积增多,对红光b1、蓝光b3、绿光b4、长近红外光b7吸收增多,反射率下降,表现为一种假象增高。倒伏后小麦植株堆积在一起,叶片之间基本无空隙,使得短近红外光b2不能在多层叶片之间形成多次反射,所以反射率下降,即b2以及由(下转第11页)

󰀁󰀁**0󰀁01极显著水平(n=31)

3󰀁结论与讨论

本试验通过对山东省小麦株高与MODIS光谱数据的相关分析,筛选了5个波段的光谱反射率、3个植被指数,建立了8个统计模型,检验结

果表明,由8个统计模型所得的估算值与真实值之间的相关系数均达到极显著水平。因此,可以

󰀁第2期󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁杨玉建等:精准尺度下麦田土壤特性参数的模型研究

2005󰀁

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(上接第7页)b2参与建立的3个植被指数降低,表现为株高降低。

因此从植被光谱产生机理出发由b2及3个植被指数为参数的4个模型能够应用于抽穗末期

至乳熟期小麦倒伏监测。对于特殊情况下株高的反演,需要明确植被光谱作用机理,选择适当的模型。参󰀁考󰀁文󰀁献:

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