基于MODIS的农作物面积遥感监测及应用

第５４卷第６期　２０１５年３月　湖北农业科学　Ｈｕｂｅｉ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ　Ｖｏ１．５４　Ｎｏ．６　Ｍａｒ．，２０１５　基于ＭＯＤＩＳ的农作物面积遥感监测及应用　陈　静　（许昌学院电气信息工程学院，河南许昌４６１０００）　摘要：ＭＯＤＩＳ遥感数据具有探测周期短、覆盖面积广、数据开放等优点，适合大尺度、动态的农业遥感监　测应用　结合了ＭＯＤＩＳ遥感数据资源的特点和农作物物候特征．提出了基于ＭＯＤＩＳ的农作物面积遥感　监测方法．并根据黄淮地区冬小麦种植面积提取的应用需求．选用地理空间数据云平台提供的３种　ＭＯＤＩＳ数据产品进行了农作物面积提取。结果表明，使用５　ｄ合成数据产品的提取精度较高。　关键词：遥感监测；农作物面积；ＭＯＤＩＳ；冬小麦　中图分类号：ＴＰ３９２；￥１２７　文献标识码：Ａ　文章编号：０４３９—８１１４（２０１５）０６—１４８３—０３　Ｄ０Ｉ：１０．１４０８８１ｉ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ０４３９—８１　１４．２０１５．０６．０５２　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　Ｗｉｎｔｅｒ　Ｗｈｅａｔ　Ａｃｒｅａｇｅ　ｗｉｔｈ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＭＯＤＩＳ　ＣＨＥＮ　Ｊｉｎｇ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｕｃｈａｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｕｃｈａｎｇ　４６１０００，Ｈｅｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＭＯＤＩＳ　ｄａｔａ　ｗｉｔｈ　ａｄｖａｎｔａｇｅｓ　ｏｆ　ｓｈｏｒｔ　ｐｅｒｉｏｄ　ｏｆ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｗｉｄｅ　ｃｏｖｅｒａｇｅ　ａｎｄ　ｏｐｅｎ　ａｃｃｅｓｓ　ａｒｅ　ｓｕｉｔａｂｌｅ　ｆｏｒ　ｌａｒｇｅ—　ｓｃａｌｅ，ｄｙｎａｍｉｃ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｆｅａｔｕｒｅｓ　ｏｆ　ＭＯＤＩＳ　ａｎｄ　ｃｒｏｐｓ　ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｃｒｏｐｓ　ａｒｅａ　ｗｉｔｈ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＭＯＤＩＳ　ｗａｓ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ａｃ—　ｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ　ｏｆ　ｗｉｎｔｅｒ　ｗｈｅａｔ　ａｃｒｅａｇｅ　ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ　ｉｎ　Ｈｕａｎｇ—Ｈｕａｉ　ｒｅｇｉｏｎ，ｔｈｒｅｅ　ｋｉｎｄｓ　ｏｆ　ＭＯＤＩＳ　ｄａｔａ　ｐｒｏｄｕｃｔｓ　ｉｎ　Ｇｅｏｓｐａｔｉａｌ　Ｄａｔａ　Ｃｌｏｕｄ　ｗｅｒｅ　ｕｓｅｄ　ｆｏｒ　ｃｒｏｐ　ａｒｅａ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗｅｄ　ｔｈａｔ　ｕｓｉｎｇ　ｆｉｖｅ—ｄａｙ　ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ　ｄａｔａ　ｐｒｏｄｕｃｔ　ｈａｄ　ａ　ｈｉｇｈｅｒ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ａｃｃｕｒａｃｙ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｍｏｎｉｔｏｒ；ｃｒｏｐ　ａｃｒｅａｇｅ；ＭＯＤＩＳ；ｗｉｎｔｅｒ　ｗｈｅａｔ　遥感（Ｒｅｍ０ｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ，ＲＳ）技术作为地球信息　科学的前沿技术．可以在短期内连续获取大范围的　物遥感估产．从小区域到跨越１１个省市的遥感估　产．取得了许多研究成果＿３＿　我国幅员辽阔、地区差异大、地块零碎、散户经　地面信息．实现农业信息的快速收集和定量分析．是　目前最为有效的对地观测技术和信息获取手段…　作物遥感监测是遥感技术在农业领域应用的重要　内容之一　１９７４年．美国农业部就开展了“大面积农　营．加之遥感数据资源的缺乏．我国农业遥感监测　还存在着作物识别精度不高、工作效率偏低、费用　昂贵等问题　本研究结合ＭＯＤＩＳ遥感数据高光谱、　多时相、开放性等优点，探讨了基于不同类型ＭＯＤＩＳ　作物估产实验”（ＬＡＣＩＥ），对世界范围内不同区域的　小麦种植面积、总产量进行估算．精度达到９０％以　上　自１９８８年以来，欧盟开展农业遥感监测计划　数据产品和物候特征实现农作物遥感监测。并在黄　淮地区冬小麦种植面积提取中进行了应用　（ＭＡＲＳ），利用遥感技术对欧盟国的耕地、作物种植　面积和产量进行监测．每两周报告一次．将监测结　１　ＭＯＤＩＳ数据产品概述　中分辨率成像光谱仪（Ｍｏｄｅｒａｔｅ—ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｉｍａｇ—　ｉｎｇ　ｓｐｅｃｔｒｏｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ。ＭＯＤＩＳ）是美国对地观测卫　果用于农业补贴的申报核查和共同农业制定　近年来．我国农作物遥感监测方面也取得了长足的　进步。从单一作物发展到小麦、玉米、水稻等多种作　星ＴＥＲＲＡ所携带的传感器之一．其扫描光谱范围　收稿日期：２０１４—０９—０ｌ　基金项目：河南省教育厅科学技术重点研究项目（１４Ａ５１００２６）；许昌学院科研基金项目（２０１４０１１）　作者简介：陈静（１９８１一），女，河南许昌人，讲师，硕士，主要从事遥感影像处理及图像识别方面的研究，（电话）１５９３６３．１６８２５（电子信箱）　ｃｈｅｎｊｉｎｇ１２０６＠１２６．ｃｏｎｌ。　第６期　曾　燕等：基于ＳＦＬＡ和ＬＳＳＶＭ的芹菜总黄酮含量预测模型　１４８９　５　４　３　对芹菜黄酮类化合物的测定有着重要的应用价值　参考文献：　［１］赵进，尤婷婷，林丹英．超声波提取芹菜总黄酮及鉴别【Ｊ］．时珍　国医国药，２００７，１８（６）：１４５４—１４５５．　２　４ｌｌｌＩ　１　［２］文开新，王成章．黄酮类化合物生物学活性研究进展［Ｊ］．草业科　学，２０１０，２７（６）：１１５—１２２．　霞　Ｏ　一［３］包丽芹，韩德权．芹菜及芹菜黄酮的药用价值［Ｊ］．黑龙江医药，　２００７，２Ｏ（４）：３１７—３２０．　１　２　［４］陈欲云，刘春丽，边名鸿．芹菜黄酮抗氧化作用的研究［Ｊ］．时珍国　医国药，２０１２．２３（７）：１７１８－１７１９．　－３　１　２　３　４　５　６　７　８　９　１０　ｌ１　［５］俞金寿．软测量技术及其应用［Ｊ］．自动化仪表，２００８，２９（１）：１—７．　ｆ６］袁琦，黄建清，符新．基于神经网络的水产养殖水质预测模　样本　图２　基于ＳＦＬＡ和ＬＳＳＶＭ预测模型相对误差曲线　０．０５８　０．０５６　型研究［Ｊ］．湖北农业科学，２０１３，５２（１）：１４３—１４６．　［７］高丙朋，姜波，南新元．基于ＬＳ—ＳＶＭ的番茄产量在线预测［Ｊ］．　湖北农业科学．２０１２，５１（５）：１０２５—１０２７．　ｆ８］杨玮。孙红．郑立华．基于土壤参数的冬小麦产量预测模　型［Ｊ］．农业工程学报，２０１３，２９（２３）：１１８—１２３．　０．０５４　［９］秦业，袁海文，袁海斌，等．基于优化最小二乘支持向量机的电　ｏ．０５２　ｏｓｏ　ｏ．０４８　能质量扰动分类［Ｊ］．电工技术学报，２０１２，２７（８）：２０９—２１４．　［１０］ＥＵＳＵＦＦ　Ｍ　Ｍ，ＬＡＮＳＥＹ　Ｋ　Ｅ．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｗａｔｅｒ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｄｅｓｉｇｎ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｓｈｕｆｆｌｅｄ　ｆｒｏｇ　ｌｅａｐｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ　１．　Ｗａｔｅｒ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　Ｐｌａｎｎｉｎｇ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００３，１２９（３）：　Ｏ．Ｏ４６　０．Ｏ４４　０．０４２　２１０－２２５．　ｆ１１］陶新民，徐晶，杨立标，等．一种改进的粒子群和Ｋ均值混合　聚类算法［Ｊ］．电子与信息学报，２０１０，３２（１）：９２—９７．　进化代数，／代　０　１０　２０　３Ｏ　４０　５０　６０　７０　８０　９０　１００　图３预测模型进化曲线　（责任编辑屠　晶）　（上接第１４８５页）　ＥＶＩＦ遥感数据的分类精度普遍高于单日数据产品　［３］陈仲新．ＧＥＯＳＳ背景下的农业遥感监测［Ｊ］．中国农业资源与区　划，２０１２，３３（４）：５－１０．　『４］Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｓｐａｃｅ　Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ：ＭＯＤＩＳ　Ｄａｔａ　ＭＯＤ０９ＧＱ和旬合成数据产品ＭＯＤＥＶ１Ｔ。　５小结与讨论　农作物面积反映了农业生产在空间范围利用　农业生产资源的情况，是了解农产品种类、结果、分　［ＤＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｍｏｄｉｓ．ｇｓｆｃ．ｎａｓａ．ｇｏｖ／．　ｆ５］中国科学院计算机网络信息中心．地理空间数据云［ＤＢ／ＯＬ￣．　ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｓｅｌｏｕｄ．ｃｎ／．　『６］齐腊，刘良云，赵春江，等．基于遥感影像时间序列的冬小麦　布特征的重要信息。是进行农业结构调整的依据．　是研究粮食区域平衡、预测农业资源综合生产能力　与人口承载能力的重要数据源　应用遥感技术可以　种植监测最佳时相选择研究［Ｊ］．遥感技术与应用，２００８，２３（２）：　３８－４３．　ｆ　７］ＰＡＵＬ　Ｄ，ＨＡＴＦＩＥＬＦ　Ｊ．Ｃｒｏｐ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｙｉｅｌｄ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ　ｕｓｉｎｇ　Ｌａｎｄｓａｔ　ａｎｄ　ＭＯＤＩＳ　ｉｍａｇｅｒｙ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　ｏｆ　Ｅｎ—　ｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００４，９２（４）：５４８－５５９．　及时可靠地监测全国主要农作物的种植面积或种　植面积的变化。尤其是近年来新的高空间分辨率、　高光谱、雷达等遥感技术的发展，为农业现代化管　ｆ８］王家强．于军，彭杰，等．基于植被指数的土壤氮素遥感估算　研究［Ｊ］．西南农业学报，２０１４，２７（１）：２１５—２１９．　『９］范莉，罗孳孳．基于ＭＯＤＩＳ—ＮＤＶＩ的水稻遥感估产——以重　理提供了新的机遇。结合地理信息系统（ＧＩＳ）、全球　定位系统（ＧＰＳ）和遥感技术（ＲＳ）的“３Ｓ”一体化发展　必将成为今后农业遥感的研究热点。　参考文献：　［１］李小文．遥感原理与应用［Ｍ］．北京：科学出版社，２００８．１—８．　［２］林文鹏，王长耀．大尺度作物遥感检测方法与应用［Ｍ］．北京：科　学出版社．２０１０．　庆三峡库区为例［Ｊ］．西南农业学报，２００９，２２（５）：１４１６—１４１９．　［１０］冯学智，肖鹏峰，赵书河，等．遥感数字图像处理与应用［Ｍ］．北　京：商务印书馆．２０１　１．２６７—２７４．　『１１］王长耀．林文鹏．基于ＭＯＤＩＳ　ＥＶＩ的冬小麦产量遥感预测研　究［Ｊ］．农业工程学报，２００５，２２（１０）：９０—９４．　ｆ１２］柳钦火，辛晓洲，唐娉，等．定量遥感模型、应用及不确定性研　究『Ｍ］．北京：科学出版社，２０１０．　（责任编辑屠　晶）