ISPRS | 邱炳文教授等创新大尺度农情自动制图方法并发布全国首套融合光学与雷达时序影像的10米高精度耕地种植强度数据产品

文章信息

文章标题：A robust approach for large-scale cropping intensity mapping in smallholder farms from vegetation, brownness indices and SAR time series

发表期刊：《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》

影响因子：12.7

第一单位：福州大学

通讯作者：邱炳文 教授

研究介绍

提高耕地种植强度作为最直接有效地提高粮食产量的途径，对于确保粮食安全具有重要意义。但如果持续过高的复种指数，会导致耕地养分消耗大，适当休耕将有助于地力恢复，因此我国近年来实行了耕地轮作休耕制度试点工作。快速准确地获取高精度耕地复种指数时空分布数据对于确保粮食安全并且稳步提高耕地质量具有重要意义。

已有耕地种植强度(复种指数)遥感监测研究，主要基于NDVI、EVI等常规植被指数时序数据，通过曲线特征对比法、峰值法、生长周期判别法等各种方法，探测植被指数时序曲线所揭示的农作物生长峰，面临着曲线的生长峰与农作物生长周期并非一一对应的根本性问题。具体而言，至少存在一下三方面的挑战：其一，耕地季节性休耕或抛荒时，杂草和农作物的生长峰相似，难以仅通过植被指数进行区分；其二，冬小麦等冬季作物长期内通常有两个生长峰，在分析中需要设置条件来排除冬季的生长峰；其三，由于南方多云多雨地区的数据缺失和其他问题，导致植被指数曲线波峰模糊或消失，特别在南方双季稻时序中表现最为明显，进而导致对耕地种植强度的高估或低估。

图1 (a) 数据可用性较低的哨兵-2号光学时间序列和参考点地图，(b) 中国的农业生态区和官方报告的复种指数以及与复种指数制图相关的一些挑战，(c) 多波峰， (d) 双季稻的遗漏误差

通过引入褐变指数，建立了基于农作物发育成熟全生命周期的熟制信息精准提取方法MILS。通过结合植被指数与褐变指数，确定农作物从生长到成熟完整历程，建立一种基于生长成熟全生命周期的多熟制识别方法。农作物播种出苗时，幼苗脆弱，容易受到强光等胁迫环境的损坏，植被积累较多的光保护色素，酚类化合物含量增加，褐变指数数值高。随着农作物生长发育时，植株逐渐发育壮大和茂盛，酚类化合物含量逐渐减少，褐变指数数值偏低。当农作物进入成熟阶段时，酚类化合物含量再次增加引起褐变指数数值再次达到高值。研究团队充分利用褐变指数时序特征巧妙地揭示农作物成熟收割过程，跳出长期以来主要依赖植被指数时序数据确定生长峰的研究思路，能有效地克服耕地区域内杂草生长以及冬小麦冬季生长峰引起的干扰，同时无需依据不同区域农作物种植模式特点设置约束条件或阈值参数，具有高精度大尺度应用推广能力。

基于所提出的MILS耕地种植强度自动制图方法，利用哨兵1雷达和哨兵2光学时序数据，获得了全国首张10米高精度耕地复种指数分布图ChinaCI10m。基于广泛分布于全国各地的1万多个参考点位验证，总体精度达到93.93%。ChinaCI10m数据产品精度远高于其他同类数据产品，特别是在我国南方复杂多熟制种植区域。研究表明我国的耕地复种指数为1.2769，在我国各省份中，有四省份的耕地复种指数均在1.6以上，分别是江苏省（CI=1.7013）、河南省（CI=1.6506）、广西省（CI=1.6303）和安徽省（CI=1.615）。其中江苏省的复种指数最高，达到了1.7013。除此之外，还有七个省份的耕地复种指数在1.5以上，依次为浙江省（CI=1.5898）、湖北省（CI=1.5823）、广东省（CI=1.5733）、江西省（CI=1.5627）、福建省（CI=1.533）、湖南省（CI=1.5198）以及上海市（CI=1.5118）。在我国九大农业区中，耕地复种指数最高的为长江中下游(CI=1.5879)，其次为华南区(CI=1.5503)、黄淮海区(CI=1.4877)以及西南区(CI=1.4559)。2020年，全国单熟制、双熟制和三熟制种植面积分别为1086620 km2、412620 km2、1441 km2。

图2 2020 年中国10米种植强度图及部分小区域

中国官方报告的全国复种指数为1.2977，与本研究得出的CIChina10m大致吻合。MILS算法估算的复种指数的总体空间模式与预期和官方报告的农业普查数据一致（图3）：华南和华中地区的复种指数较高，多作物种植的复种指数得到了很好的量化。根据CIChina10m产品计算了总播种面积，并与官方报告的农业普查数据进行了比较。这两个数据集在省、市两级进行了比较，结果显示两者吻合良好（图3）。这两个数据集在省级（k=1.1774，R2=0.9218，RMSE=17217平方千米）和市级（k=1.1357，R2=0.8428，RMSE=2387平方千米）的相关性很高（图3）。尽管这两个数据集在大多数省份具有一致性，但在吉林、辽宁和内蒙古等北方省份存在相当大的高估，而在云南和贵州等南方省份则存在低估（图3）。与农业普查数据（1674871平方千米）相比，CIChina10m产品（1916184平方千米）在全国范围内总体上略微高估了总播种面积。

图 3 不同遥感估算产品（CIChina10m、GCI30、ChinaCP）的 CI 图及其与各省市农业播种面积的相关性。

本研究充分利用褐变指数时序特征巧妙地揭示农作物成熟收割过程，跳出长期以来主要依赖植被指数时序数据确定生长峰的研究思路，能有效地克服耕地区域内杂草生长以及冬小麦冬季生长峰引起的干扰，同时无需依据不同区域农作物种植模式特点设置约束条件或阈值参数，具有高精度大尺度应用推广能力。

福州大学为论文第一通讯单位，邱炳文教授为第一作者。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271623002228

转自：“生态遥感前沿”微信公众号

如有侵权，请联系本站删除！