易秋香
(1.中國(guó)科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所/ 荒漠與綠洲生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊830011;2.新疆維吾爾自治區(qū)遙感與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊830011;3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京100049)
作物生育期能夠反映作物對(duì)環(huán)境的要求和生育進(jìn)程,對(duì)生育期監(jiān)測(cè)在作物的長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量預(yù)報(bào)、種植面積監(jiān)測(cè)、農(nóng)田精細(xì)化管理等工作中有著重要的作用。傳統(tǒng)作物生育期觀測(cè)主要依賴于地面調(diào)查,需要耗費(fèi)大量人力物力,由于其觀測(cè)面積小、周期長(zhǎng),難以滿足大面積觀測(cè)需求。遙感技術(shù)可提供及時(shí)、準(zhǔn)確的大尺度衛(wèi)星影像,實(shí)現(xiàn)大面積地區(qū)高頻率的重復(fù)信息采集[1],為大范圍、高精度的作物生育期識(shí)別及作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)提供了有力技術(shù)。
農(nóng)作物生育期遙感識(shí)別工作始于20 世紀(jì)80年代[2],各類研究中主要使用的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)包括早期廣泛使用的AVHRR(Advanced very high resolution radiometer)數(shù)據(jù)[3-5],空間分辨率 1.1 km。美國(guó)陸地衛(wèi)星 Landsat-4/5/8[6-7],時(shí)間分辨率為 16 d; 中國(guó)資源衛(wèi)星ZY-01[8],時(shí)間分辨率為26 d; 美國(guó)Terra 和Aqua 衛(wèi)星搭載的中等分辨率成像光譜儀MODIS (Moderate resolution imaging spectroradiometer)的合成數(shù)據(jù)[9-10],時(shí)間分辨率為 16 d。由于這些衛(wèi)星數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率較低,容易導(dǎo)致對(duì)作物關(guān)鍵生育期的開始和結(jié)束等監(jiān)測(cè)不準(zhǔn)確或錯(cuò)過,嚴(yán)重影響生育期識(shí)別精度,因此許多以 AVHRR、MODIS 等衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行的研究,都對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理,或者直接對(duì)散點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合、去噪等處理,從而彌補(bǔ)衛(wèi)星數(shù)據(jù)低時(shí)間或低空間分辨率的不足。然而這樣會(huì)帶來一定的誤差,同時(shí)會(huì)消除一些具有意義的數(shù)據(jù)[11]。
隨著遙感衛(wèi)星技術(shù)的迅速發(fā)展,衛(wèi)星數(shù)據(jù)的時(shí)間、 空間及光譜分辨率都得到了極大提升。其中,由歐洲空間局于2015年6月23日發(fā)射的 Sentinel-2A 及 2017年3月7日發(fā)射的 Sentinel-2B 多光譜遙感衛(wèi)星,可將地面時(shí)間分辨率提升為5 d,其上安裝的多光譜成像儀有13 個(gè)通道,其中4 個(gè)可見光及1 個(gè)近紅外波段空間分辨率為10 m,短波紅外和1 個(gè)紅邊波段空間分辨率為20 m,并且可免費(fèi)下載獲取。Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)具備高時(shí)空分辨率以及其特有的紅邊參數(shù)波段,為作物生育期監(jiān)測(cè)提供了理想數(shù)據(jù)源。
利用遙感技術(shù)進(jìn)行作物生育期及物候識(shí)別已在小麥[12-13]、玉米[14]、水稻[9,15]等多種作物中展開應(yīng)用。棉花生長(zhǎng)遙感監(jiān)測(cè)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在棉花種植面積及長(zhǎng)勢(shì)信息監(jiān)測(cè)[16-17]、病蟲害監(jiān)測(cè)[18-19]、遙感估產(chǎn)[20-22]以及各類生物生化參數(shù)定量遙感反演,如葉面積指數(shù)[23]、含水量及水分脅迫信息[24-25]、色素信息[26]等。其中,針對(duì)棉花不同生育階段遙感植被指數(shù)的變化特征也有相關(guān)研究,但多是采用MODIS 合成數(shù)據(jù)或地面光譜數(shù)據(jù),如王玉[27]通過對(duì)比分析16 d合成的MODIS-EVI 產(chǎn)品數(shù)據(jù)在棉花不同生育階段變化特征,進(jìn)行了棉花種植面積信息提??;曹衛(wèi)彬等[20]在北疆棉花遙感估產(chǎn)最佳時(shí)相選擇研究中,利用地面實(shí)測(cè)光譜信息分析了棉花冠層光譜反射率及NDVI 在棉花不同生育階段的變化特征,并由此確定了棉花識(shí)別及估產(chǎn)的最佳時(shí)相。目前Sentinel-2 數(shù)據(jù)主要用于作物葉面積及葉綠素估算[28-29]、生物量估算[30]、作物物候[31]、棉花水分消耗[32]等相關(guān)研究,而未見利用Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)探討作物不同生長(zhǎng)階段光譜特征變化的報(bào)道。
本研究擬利用獲取的地面實(shí)測(cè)棉花冠層光譜數(shù)據(jù)及研究區(qū)連續(xù)2年的Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù),通過分析實(shí)測(cè)及模擬的Sentinel-2 數(shù)據(jù)單波段反射率及不同植被指數(shù)隨棉花發(fā)育進(jìn)程的變化特征,探討Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)用于棉花生育期監(jiān)測(cè)的特點(diǎn),為Sentinel-2 數(shù)據(jù)在作物生育期監(jiān)測(cè)研究中及棉花生長(zhǎng)管理中的廣泛應(yīng)用提供基礎(chǔ)依據(jù)。
研究區(qū)位于新疆維吾爾自治區(qū)北部石河子墾區(qū),地處天山北麓中段,古爾班通古特大沙漠南緣,地理坐標(biāo)為東經(jīng) 84°58'~86°24',北緯 43°26'~45°20'。在研究區(qū)內(nèi),依據(jù)棉花種植面積,選取面積超過50 hm2棉花種植區(qū)作為樣點(diǎn),共選取了4 個(gè)樣點(diǎn)地。依據(jù)樣點(diǎn)面積大小在每個(gè)樣點(diǎn)布設(shè)8~15 個(gè)不等的觀測(cè)點(diǎn)。
研究區(qū)棉花通常在4月中下旬開始播種,10月中下旬停止生長(zhǎng),全生育期180 d 左右。北疆地區(qū)陸地棉平均播期為4月30日,通常在5月中旬左右出苗,大概在6月中旬進(jìn)入現(xiàn)蕾期,7月初進(jìn)入開花期,7月中旬進(jìn)入開花盛期,8月25日左右進(jìn)入吐絮期。通常在6月底7月上旬對(duì)棉花進(jìn)行打頂,9月中旬前完成噴施脫葉劑。棉花出苗、現(xiàn)蕾、開花和吐絮是棉花生育期中較為關(guān)鍵的時(shí)期。根據(jù)棉花生育期時(shí)間分布特點(diǎn),來探討各生育時(shí)期Sentinel-2衛(wèi)星單波段反射率變化及各類可用于作物生育期監(jiān)測(cè)的植被指數(shù)隨生育時(shí)期的變化特點(diǎn)。
由于2017年及2018年所開展的研究區(qū)棉花不同生育時(shí)期冠層光譜觀測(cè)次數(shù)有限,考慮到同一研究區(qū)內(nèi)棉花生育進(jìn)程相對(duì)穩(wěn)定,本研究所采用的冠層光譜觀測(cè)時(shí)間為2011年,采樣點(diǎn)與2017年及2018年Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取點(diǎn)一致。在棉花關(guān)鍵生育時(shí)期,包括苗期(6月11日)、現(xiàn)蕾期(6月24日)、開花期(7月11日)、開花盛期(7月28日)和吐絮初期(8月21日)共開展了5 次冠層光譜實(shí)地觀測(cè)。使用美國(guó) ASD(Analytical spectral device)公司的ASDFieldSpec Pro FRTM 光譜儀,波段值為350~2 500 nm,其中350~1 000 nm 光譜采樣間隔為1.4 nm,光譜分辨率為3 nm;1 001~2 500 nm 光譜采樣間隔為2 nm,光譜分辨率為10 nm。光譜測(cè)定選擇在無風(fēng)無云或少云的天氣進(jìn)行,測(cè)定時(shí)間為12∶00—16∶00 之間。測(cè)量步驟:測(cè)量之前先開啟光譜儀預(yù)熱,再次測(cè)量之前先進(jìn)行光譜儀的優(yōu)化,冠層光譜測(cè)定前后都進(jìn)行參考板反射率測(cè)定;測(cè)量冠層光譜時(shí)探頭垂直向下,距冠層垂直高度約0.7 m,視場(chǎng)角25°。光譜采樣以10 條光譜為一采樣光譜,即每次記錄10 條光譜,以其平均值作為該樣點(diǎn)的冠層光譜反射值。
根據(jù)研究區(qū)棉花出苗及停止生長(zhǎng)時(shí)間分布特點(diǎn),通過歐洲航空局的數(shù)據(jù)共享網(wǎng)站(https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home) 下載獲取研究區(qū)2017年及2018年棉花不同生育時(shí)期內(nèi)共計(jì)14 期有效Sentinel-2 衛(wèi)星Level-1C 數(shù)據(jù)。獲取時(shí)間分別為2017年6月16日、7月8日、7月28日 、8月22日、9月19日、10月16日及 2018年6月3日、6月16日、6月28日、7月13日、7月28日、8月7日、8月17日、9月6日。所有遙感影像數(shù)據(jù)均為已經(jīng)過輻射校正和幾何校正處理的Level-1C 大氣上層表觀反射率,須對(duì)其進(jìn)行大氣校正使之轉(zhuǎn)換為地表反射率數(shù)據(jù)。
本研究采用SNAP-Sen2Cor 軟件對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正,并通過最近鄰插值法,將大氣校正后的各波段重采樣至空間分辨率10 m 后用于研究區(qū)各觀測(cè)點(diǎn)反射率提取及植被指數(shù)計(jì)算。Sentinel-2遙感影像數(shù)據(jù)包含12 個(gè)波段的光譜數(shù)據(jù),不同波段的空間分辨率略有不同,各波段信息見表1。
表1 Sentinel-2 遙感影像數(shù)據(jù)主要參數(shù)
通過Sentinel-2 多光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)在可見光到近紅外的多個(gè)波段分布可獲取多種植被指數(shù),本研究采用了 NDVI、SAVI、EVI 3 種最常用于作 物生育期及長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)的指數(shù)(表2)。初步探討這些植被指數(shù)隨棉花生育進(jìn)程的分布變化。
對(duì)冠層光譜反射率按照Sentinel-2 衛(wèi)星各波長(zhǎng)中心位置及波段寬度進(jìn)行重新計(jì)算使之符合Sentinel-2 波段分布,從而對(duì)比Sentinel-2 各波長(zhǎng)反射率與實(shí)測(cè)的冠層光譜反射率的擬合情況。采用平均法進(jìn)行計(jì)算,即各中心波長(zhǎng)波段寬度范圍內(nèi)所有波長(zhǎng)反射率的平均值作為該波段的反射率,如B5 波段,中心波長(zhǎng)為705 nm,波段寬度為20 nm,則其波段反射率為波長(zhǎng)695~715 nm 反射率的平均值,其他各波段以此類推。
2011年棉花實(shí)測(cè)冠層光譜反射率及2017年和2018年Sentinel-2 多光譜反射率在不同生育時(shí)期的變化如圖1 所示??傮w上不論是實(shí)測(cè)冠層光譜還是Sentinel-2 衛(wèi)星光譜反射率,B1~B5 的可見光波段 (443~705 nm) 和 B6~B9 的近紅外波段(740 ~945 nm)隨發(fā)育進(jìn)程表現(xiàn)出不同變化規(guī)律,具體表現(xiàn)為可見光波段反射率從苗期 (2011年6月11日)至吐絮期(2011年8月21日)呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢(shì),吐絮期之后逐漸增大;近紅外波段反射率從苗期逐漸增大,至開花盛期(2011年7月28日)達(dá)到最大,而后逐漸減?。幻缙诔跗陔A段(2018年6月3日) 以及最后停止生長(zhǎng)階段 (2017年10月16日),光譜反射率包含明顯土壤光譜特征。
表2 所采用的植被指數(shù)
進(jìn)一步對(duì)比相同或相近日期的實(shí)測(cè)冠層光譜反射率與Sentinel-2 衛(wèi)星反射率,如圖2。從圖2(a)可見,當(dāng)棉花處在苗期時(shí),由于土壤還未被全覆蓋,相比衛(wèi)星多光譜反射率,實(shí)測(cè)冠層光譜反射率(2011-06-11)更多體現(xiàn)出植被信息特征,衛(wèi)星多光譜反射率(2017-06-16 以及 2018-06-16)還受背景土壤光譜的影響,表現(xiàn)為在可見光波段反射率明顯高于實(shí)測(cè)光譜,近紅外波段低于實(shí)測(cè)光譜反射率;隨棉花生長(zhǎng)至盛花期 (圖2 (b)) 和花鈴期 (圖2(c)),冠層接近密閉,Sentinel-2 多光譜反射率與實(shí)測(cè)冠層光譜反射率變化趨向一致,兩者在可見光波段吻合較好,近紅外波段衛(wèi)星光譜反射率略高于實(shí)測(cè)光譜反射率。此外,觀察圖2(a)中不同年份相同日期 Sentinel-2 光譜曲線發(fā)現(xiàn),2018年6月16日Sentinel-2 近紅外波段反射率明顯低于2017年6月16日,根據(jù)棉花種植天氣影響發(fā)現(xiàn),2018年棉花生育前期受低溫風(fēng)災(zāi)的影響,棉花整體生育進(jìn)程較2017年普遍慢5~7 d,這說明Sentinel-2 多光譜衛(wèi)星可體現(xiàn)生育進(jìn)程的變化。
圖1 實(shí)測(cè)冠層光譜(2011年)及Sentinel-2 衛(wèi)星光譜反射率(2017年及2018年)隨棉花生育進(jìn)程的變化特征
圖2 相同或相近時(shí)期的棉花實(shí)測(cè)冠層光譜反射率(2011年)與 Sentinel-2 衛(wèi)星反射率(2017年及 2018年)對(duì)比
為了更好體現(xiàn)不同植被指數(shù)隨生育進(jìn)程的變化差異,將獲取的植被指數(shù)進(jìn)行歸一化處理,歸一化值通過原植被指數(shù)值減去所有生育時(shí)期植被指數(shù)的平均值后除以平均值獲得。不同植被指數(shù)歸一化值在棉花不同生育時(shí)期的變化規(guī)律如圖3??傮w上,各植被指數(shù)歸一化值均呈現(xiàn)出從苗期的負(fù)值到開花盛期以及吐絮期的最大正值再到采摘期的負(fù)值的變化規(guī)律。與NDVI 和SAVI 歸一化值相比,EVI 歸一化值變化范圍更大,表明其對(duì)葉面積指數(shù)(Leaf area index,LAI)變化更為靈敏,同時(shí) EVI 指數(shù)有效避免了NDVI 值隨LAI 值增大而呈現(xiàn)的飽和問題,如圖3 中2011年實(shí)測(cè)NDVI 值在開花期之后至吐絮初期變化非常小。進(jìn)一步分析各植被指數(shù)歸一化值正負(fù)變化時(shí)間點(diǎn),可發(fā)現(xiàn)Sentinel-2 衛(wèi)星光譜指數(shù)的歸一化值與實(shí)測(cè)冠層光譜變化趨勢(shì)一致:在6月中旬棉花現(xiàn)蕾期前,各植被指數(shù)歸一化值均呈負(fù)值,現(xiàn)蕾期向開花期過渡的階段,植被指數(shù)歸一化值逐漸增大至正值,直到開花盛期(7月初至7月中旬左右)達(dá)到最大正值,而后開始逐漸減小,至吐絮盛期(9月初)減小至負(fù)值。植被指數(shù)歸一化值隨棉花生育進(jìn)程呈現(xiàn)的變化規(guī)律,可為棉花遙感識(shí)別及面積提取等提供有用信息。
圖3 不同年份基于實(shí)測(cè)(2011年)及Sentinel-2 衛(wèi)星光譜(2017年及2018年)的植被指數(shù)歸一化值隨棉花生育進(jìn)程的變化規(guī)律
本研究初步分析了Sentinel-2 多光譜反射率及3 類常用植被指數(shù)隨棉花生育進(jìn)程的變化規(guī)律,發(fā)現(xiàn)整體上Sentinel-2 多光譜反射率與實(shí)測(cè)冠層光譜反射率變化趨勢(shì)吻合,尤其在棉花開花期及開花盛期時(shí)Sentinel-2 多光譜反射率在可見光及近紅外波段均與實(shí)測(cè)觀測(cè)光譜反射率趨勢(shì)一致;Sentinel-2多光譜特有的紅邊參數(shù)波段反射率隨棉花生育進(jìn)程具有從棉花苗期逐漸增大,至開花盛期達(dá)到最大正值,而后逐漸減小的變化規(guī)律;對(duì)比Sentinel-2 多光譜指數(shù)NDVI、SAVI 以及EVI 隨生育進(jìn)程的變化規(guī)律發(fā)現(xiàn),基于實(shí)測(cè)冠層光譜和Sentinel-2 衛(wèi)星光譜的EVI 歸一化指數(shù)隨棉花生育進(jìn)程具有較為一致和穩(wěn)定的變化規(guī)律,現(xiàn)蕾期前EVI 歸一化值為負(fù)值并具有逐漸增大趨勢(shì),至開花盛期達(dá)到最大正值,而后逐漸減小至吐絮盛期變?yōu)樨?fù)值。Sentinel-2 衛(wèi)星各波段值及植被指數(shù)值在棉花不同生育階段的取值特點(diǎn),可為棉花遙感識(shí)別、棉花面積提取以及棉花生化參數(shù)定量診斷提供有用信息。本研究中所采用的Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)以及實(shí)測(cè)冠層光譜數(shù)據(jù)分布于棉花生育進(jìn)程的幾個(gè)關(guān)鍵時(shí)期,數(shù)據(jù)獲取的年份不同、品種不同,數(shù)據(jù)分布的廣泛性增強(qiáng)了結(jié)論的普適性。后續(xù)隨著Sentinel-2 數(shù)據(jù)的累積,結(jié)合實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù),更為細(xì)化的分析可針對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)同步的情況展開,探究Sentinel-2 數(shù)據(jù)在作物物候監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用前景。同時(shí),基于Sentinel-2 的多光譜反射率是多個(gè)研究樣點(diǎn)的平均值,在后續(xù)的研究中,還有必要考慮到不同品種之間的差異,期望細(xì)化到不同品種間發(fā)育進(jìn)程的差異,從而實(shí)現(xiàn)不同品種的識(shí)別。此外,在此研究基礎(chǔ)上,還可以進(jìn)一步加入對(duì)比大面積研究區(qū)同一時(shí)期其他主要種植作物的光譜變化特征,如冬小麥、春玉米、葡萄等作物,使Sentinel-2 多光譜衛(wèi)星在棉花種植面積提取及估產(chǎn)等最佳時(shí)相的選擇等方面得到更廣泛的應(yīng)用。