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“珠海一号”遥感卫星监测高密市3月冬小麦长势

发布日期:2020-03-24浏览次数:

新年伊始,新型冠状病毒肺炎在武汉爆发,而后蔓延至全国。由于疫情持续,对各行各业的冲击巨大,对农业生产也产生了一定的影响。但由于农业具有季节性的特点,对农业生产的不利影响相对有限。为监测疫情对山东省高密市冬小麦的长势影响,针对高密市冬小麦进行信息提取,并采用NDVI差值法对其作物长势进行遥感监测。

监测原理
由于多种农作物的影响,所以需要选取合适月份的影像,以排除其他农作物的干扰。

山东的主要大面积的农作物有冬小麦、花生、玉米、大豆等。花生的生长周期是4月底至八月中旬左右。玉米的周期是3月底至6月份左右。大豆的生长周期是6月份至9月底左右。高密的萝卜主要是秋萝卜和春萝卜,秋萝卜在7月中下旬播种,9月中旬收获;夏萝卜在5-6月播种,7-8月份收获。

冬小麦的生长周期是9月下旬至来年7月左右,且在2月底或3月上旬开始返青,4月下旬至5月上旬抽穗期,这两个时期光谱特征明显。

但由于其他主要农作物在2月底或3月上旬并没有处于生长周期内,因此为与其他农作物区分,选择返青期影像提取冬小麦。

利用NDVI值提取的冬小麦信息里面混有草地和林地,需要做进一步剔除草地和林地信息。利用2020年3月影像计算出整个研究区的NDVI影像,然后反复实验,设置合理阈值,NDVI>0.28的为冬小麦和林草地信息。

选取2019年10月影像,即冬小麦的刚播种时期,且其他农作物也尚未处于物候期,影像上尚未出现冬小麦及其他农作物的光谱特征,草地和林地光谱特征明显,利用NDVI提取出林地和草地。反复实验,设置合理阈值,NDVI>0.38的为林草地。

基于上述原则构建决策树,得到2020年3月冬小麦信息。同样方法,提取2019年3月冬小麦信息,因2018年10月影像缺少,采用11月影像替代。

(a)2018年11月高密市影像      
  
(b)2019年3月高密市影像

(c)2019年10月高密市影像 
           
(d)2020年3月高密市影像
图1 高密市遥感影像

ENVI中利用高密市行政区划矢量裁剪获得2018年11月、2019年3月、2019年10月和2020年3月影像。然后按照规则构建决策树。

图2 决策树分类方法

面积提取
最终提取出冬小麦的栅格及矢量范围,见下图。

(a)2019年冬小麦提取面积  
             
(b) 2020年冬小麦提取面积
图3 高密市冬小麦面积识别结果


表1 冬小麦面积统计

利用提取的冬小麦矢量裁剪NDVI影像,获得冬小麦的NDVI影像范围。然后利用2019年和2020年冬小麦返青期的NDVI值,然后逐像元计算两年的NDVI差值,划分差值范围,定义长势等级。

(a)2019年冬小麦NDVI 
               
(b)2020年冬小麦NDVI
图4 冬小麦NDVI计算结果

图5 2020年与2019年冬小麦NDVI差值

在ArcGIS中对NDVI差值范围统计计算数据生成直方图,定义NDVI差值范围与长势情况的关系,并按照差值范围重分类计算各长势情况下的面积,见下表。

表2 冬小麦NDVI长势分级统计表

表3 冬小麦NDVI差值面积分级统计

最终获得2020年与2019年的冬小麦长势监测对比图,如下图。

图6 高密市冬小麦长势分级图

图7高密市冬小麦长势分级占比

结论
综上分析,2020年高密市冬小麦长势遥感监测结果如下:
(1)全市冬小麦长势整体低于去年同期,但整体长势平稳,局部有冬小麦长势较差;
(2)相较于2019年同期,约有22.6万亩的冬小麦长势较差,主要分布在高密市的北部区域,西部区域零星分布;
(3)相较于2019年同期,约有13万亩冬小麦长势较好,主要分布在南部和东北部区域。
3月份高密市冬小麦处于返青阶段,疫情已初步解除,农田可以恢复生产,进一步加强田间管理,保水保墒有助于苗情恢复,具体成效后续将进一步观测。

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