黃 凱，查元源，史良勝

(1.廣西壯族自治區(qū)水利科學(xué)研究院，南寧 530023；2.武漢大學(xué)，武漢 430072)

0 引 言

糖料蔗生產(chǎn)作為廣西農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的優(yōu)勢特色產(chǎn)業(yè)，現(xiàn)已發(fā)展成為廣西經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)和農(nóng)民增收的重要載體。2005 年以來，其甘蔗種植面積和產(chǎn)糖量均占全國總產(chǎn)量的 60%以上[1,2]。另外，糖料蔗生產(chǎn)年均貢獻30多億元稅收，對促進廣西經(jīng)濟社會發(fā)展、推動脫貧攻堅、保障民生具有重要作用[3]。由于水利化程度低、蔗區(qū)分散且多為坡地[4,5]，甘蔗產(chǎn)量呈現(xiàn)強烈的空間變異性。為避免蔗糖產(chǎn)業(yè)依賴國際市場的風(fēng)險，確保國家食糖安全[6]，準確預(yù)估糖料蔗產(chǎn)量成為了亟待解決的難題。作物模型，例如WOFOST，可以估計甘蔗產(chǎn)量，但是模型需要較多的輸入?yún)?shù)及大量觀測數(shù)據(jù)來校核模型[7]。利用無人機等可以較為方便地得到甘蔗不同時期的區(qū)域葉面積指數(shù)和株高等信息[8]，地面的傳感器也可以采集不同深度的土壤含水率。當(dāng)空間變異觀測較為充足時，利用多源線性回歸預(yù)測產(chǎn)量計算量小、精度高，已經(jīng)在農(nóng)業(yè)產(chǎn)量估計中得以廣泛應(yīng)用[9-11]，但用于甘蔗產(chǎn)量估計的研究較少。本文擬分析廣西崇左60個試驗小區(qū)2016年采集的葉面積指數(shù)、株高、土壤水?dāng)?shù)據(jù)和糖料蔗產(chǎn)量的相關(guān)性，并利用多源數(shù)據(jù)回歸分析方法，建立該地區(qū)甘蔗產(chǎn)量估計模型。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于廣西壯族自治區(qū)崇左市江州區(qū)，其經(jīng)緯度為22.31°N, 107.23°E，海拔高度180 m。該試驗站地處廣西壯族自治區(qū)西南部，為喀斯特地貌，屬熱帶季風(fēng)氣候，年平均降雨量約1 300 mm，平均溫度22°，全年雨量充沛，氣候溫暖濕潤，適宜糖料蔗的生長。試驗區(qū)共設(shè)有60個小區(qū)進行糖料蔗的種植，每個小區(qū)面積為64 m2(8 m×8 m)，相鄰小區(qū)間隔2 m，種植時間為2016年4月4日至2016年12月9日，共250 d。

1.2 觀測數(shù)據(jù)

實驗階段主要進行地面數(shù)據(jù)觀測及無人機遙感數(shù)據(jù)觀測，其中地面觀測包括LAI和土壤水分測量以及最終的產(chǎn)量測定，而通過計算無人機遙感平臺獲得的RGB照片，可進行株高的提取。

1.2.1 地面數(shù)據(jù)觀測

采用LAI-2200C冠層分析儀進行無損葉面積指數(shù)(LAI)測量，測量時間段控制在晴天日出后2 h或日落前2 h或云層厚度均勻的陰天，每個小區(qū)隨機選取4個觀測點，將所獲得的平均值作為該小區(qū)的LAI，LAI的采集日期與飛行日期同步，分別為2016年6月5日、6月28日、7月17日、8月6日、8月31日、10月2日及12月4日，每次觀測日期下60個小區(qū)的平均LAI值及標準差如圖2(a)所示。利用TRIME-PICO-IPH頻域反射儀進行土壤含水量的測量，觀測深度為各小區(qū)地面下10, 20, 30, 40, 60和80 cm等6個深度，觀測頻率為3～5 d。

1.2.2 無人機遙感平臺觀測

試驗采用八旋翼無人機(S1000, 大疆公司生產(chǎn))，搭載SONY DSC-QX100 (日本 SONY 公司生產(chǎn))數(shù)碼相機。無人機凈重4 kg，最大載重約6 kg，續(xù)航時間大約18 min。數(shù)碼相機傳感器尺寸13.2 mm×8.8 mm，像素為2020萬，鏡頭焦距10.4 mm。數(shù)據(jù)采集選擇晴朗無云的天氣，采集時間為10∶00-14∶00，飛行高度50 m，圖像縱向重疊度為60%～80%。

利用Agisoft PhotoScan Professional (Russia) 以及Eris Arcmap軟件對RGB照片進行處理并計算株高，其具體流程如下：①生成點云并對齊照片；②輸入地面控制點(如圖1所示)坐標進行幾何校正；③重建高度并輸出三維立體的作物表面模型(crop surface models，CSMs)；④柵格計算輸出株高。詳細流程請參考楊等[1]。實驗期間共獲取7次株高數(shù)據(jù)，觀測均值及標準差如圖2(b)所示。

圖1 實驗小區(qū)總體布置

圖2 實測60個小區(qū)LAI及株高均值隨時間的變化規(guī)律

1.2.3 干物質(zhì)量觀測

甘蔗干物質(zhì)測量需要莖鮮重及烘干含水率。在收割日期(12月9日)分別測得60個小區(qū)的莖鮮重，并選取其中的7個樣本進行烘干實驗。每個樣本被切成長寬高不超過2 cm的小塊，放入80 ℃的烘箱烘干至重量不再變化。圖3展示了收割時期，甘蔗莖鮮重和干物質(zhì)量轉(zhuǎn)化關(guān)系圖。通過該回歸公式，我們可以推導(dǎo)出60個田塊的莖的干物質(zhì)量。

2 研究方法

本文以糖料蔗為例，基于多種觀測平臺(無人機、地面觀測和地下觀測)獲取的多源數(shù)據(jù)(株高pH、葉面積指數(shù)LAI和土壤水SM)，與實測產(chǎn)量進行相關(guān)性分析，對比不同類型的觀測與產(chǎn)量的相關(guān)性大小，同時采用回歸的方法對甘蔗不同生長階段的觀測的數(shù)據(jù)價值進行分析，挑選出甘蔗不同生育階段最有價值的觀測，從而指導(dǎo)農(nóng)業(yè)監(jiān)測與產(chǎn)量估算。本文采用相關(guān)系數(shù)R2來評估預(yù)測模型精度，R2越大說明模型擬合效果越好。

圖3 收割時期甘蔗莖鮮重與干物質(zhì)量轉(zhuǎn)換關(guān)系

3 結(jié)果與分析

3.1 LAI與甘蔗產(chǎn)量回歸分析

為了評價利用LAI觀測預(yù)估產(chǎn)量的可行性，圖4 (a)展示了伸長中期(8月6日)，甘蔗LAI與干物質(zhì)量的相關(guān)性圖。由圖4可知，利用LAI回歸產(chǎn)量，其相關(guān)系數(shù)最多可以達到0.57，說明LAI和甘蔗產(chǎn)量具有較好的相關(guān)性，這個結(jié)果是合理的，因為干物質(zhì)的累積主要和葉面積有關(guān)，LAI越大，葉片通過光合作用生成的干物質(zhì)量也就越多，從而糖料蔗莖的產(chǎn)量也就越多。為了分析LAI觀測在甘蔗不同生育階段對產(chǎn)量預(yù)估的數(shù)據(jù)價值，圖4 (b)畫出了LAI和產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)隨時間的變化。如圖所示，LAI和產(chǎn)量的相關(guān)性具有很明顯的先增加后減少的變化趨勢，并在伸長中期(8月6日)達到最大，結(jié)合圖2中LAI隨時間的變化規(guī)律(即LAI在6月5日-8月31日逐漸增加至最大，然后在8月31日之后由于衰老而逐漸降低)，我們可以得知，LAI和產(chǎn)量相關(guān)性達到最高的時間并不是LAI達到最大的時刻，而是葉面積生長最快的伸長中期，這是因為在伸長期末期，甘蔗的生長率降低，此時的LAI的差異對整體的干物質(zhì)累積量的影響較小，然而，在伸長中期，干物質(zhì)累積速度最快，受葉面積的影響也就越大，因而相關(guān)性最高。

圖4 甘蔗LAI和產(chǎn)量DM的回歸分析

3.2 株高與甘蔗產(chǎn)量回歸分析

同理，為了評價由無人機RGB圖像提取的株高對產(chǎn)量預(yù)測的可行性，圖5 (a)展示了伸長末期(10月2日)，甘蔗株高與產(chǎn)量的相關(guān)性分析圖。此時，株高與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)達到了0.80，說明相比于LAI，株高和產(chǎn)量具有更強的相關(guān)性。這個結(jié)果是合理的，因為甘蔗產(chǎn)量主要是由莖高，莖寬和有效莖數(shù)決定的，而株高能在最大程度上反映莖高的特征，因此其與甘蔗產(chǎn)量的相關(guān)性也就最大。然而值得注意的是，甘蔗株高與產(chǎn)量相關(guān)性最大的時刻并不是在最后的成熟期，而是在伸長末期[8月31號及10月2號，如圖5(b)所示]，這是因為在成熟期，某些田塊的甘蔗發(fā)生了倒伏現(xiàn)象(如圖2所示，無人機在12月4日監(jiān)測到的株高略低于10月2日)，此時由RGB圖像提取的株高數(shù)據(jù)不能代表其真實的莖高，因此導(dǎo)致其與產(chǎn)量相關(guān)性的降低。

圖5 基于RGB圖片提取的株高pH和產(chǎn)量DM的回歸分析

3.3 土壤水與甘蔗產(chǎn)量回歸分析

根據(jù)前人的研究，土壤水是影響作物生長的重要因素之一，因此對土壤水分的監(jiān)測以及分析是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵。圖6畫出了不同深度下，每月平均含水量值(紅五角星)及其與甘蔗產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)(藍+)。如圖所示，10 cm含水量由于受氣象影響較大，波動最劇烈，因此與產(chǎn)量的相關(guān)性最弱，而20 cm和30 cm是根系吸水的主要區(qū)域，因此和產(chǎn)量的相關(guān)性較高，然而，80 cm含水量與產(chǎn)量的相關(guān)性最高，這可能是因為該實驗區(qū)的土壤滲透性很強，大部分的水都滲透到了深層，并成為了作物吸水的主要來源；另外，從趨勢上看，20，30，80 cm處含水量與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)R2在5月份分別達到了0.31, 0.30, 0.41，并隨著時間逐漸降低，這說明對于甘蔗而言，播種后一到兩月的含水量對于甘蔗產(chǎn)量的形成至關(guān)重要。

圖6 不同深度的月度平均含水量(紅五角星)與甘蔗產(chǎn)量相關(guān)性(藍+)分析

圖7 基于多元線性回歸的甘蔗產(chǎn)量預(yù)測

3.4 基于多元線性回歸的甘蔗產(chǎn)量預(yù)測

為了探究多源數(shù)據(jù)融合對甘蔗產(chǎn)量估計的影響，我們基于葉面積指數(shù)LAI(x1)、株高(x2)、取樣時間前的不同深度的含水量平均值(10, 20, 30, 40, 60, 80 cm深度分別對應(yīng)x3～x8)對產(chǎn)量進行了多元線性回歸分析。圖7(a) 展示了伸長末期(10月2日)，通過多元線性回歸估計的甘蔗產(chǎn)量與實際觀測測量的比較，其回歸方程為產(chǎn)量y=0.05x1+0.49x2-0.16x3+0.07x4+0.03x5-0.02x6-0.002x7-0.003x8+6.39。如圖所示，通過多元線性回歸得到的產(chǎn)量估計值與實測值的相關(guān)性(R2=0.87) 要優(yōu)于只存在LAI或株高一種觀測時的相關(guān)性(R2分別為0.57和0.8)，說明通過融合不同類型的觀測，我們可以獲得更加全面的信息，從而更好的估計甘蔗產(chǎn)量。圖 7(b)展示了產(chǎn)量估計值與實測值的相關(guān)系數(shù)R2隨時間的變化，可以發(fā)現(xiàn)在任何采樣時間下，利用多元線性回歸得到的甘蔗產(chǎn)量估計值都優(yōu)于只使用一種觀測得到的結(jié)果，說明了利用多元數(shù)據(jù)融合可以提高產(chǎn)量的估計效果。另外，產(chǎn)量估計值與實測值的相關(guān)性仍滿足先增大后減小的規(guī)律，并在10月2日達到最大，這可能是因為在多元回歸分析中，株高觀測的價值占比更大，因此其形狀更符合株高與產(chǎn)量的相關(guān)性特征。

4 討 論

本文基于多平臺(地面、無人機觀測平臺)下的多源數(shù)據(jù)(LAI、株高、土壤水)，比較了不同類型的觀測對估計甘蔗產(chǎn)量的影響，并探究了各類型觀測在甘蔗不同生育階段的數(shù)據(jù)價值。研究表明無人機獲取的株高觀測與甘蔗產(chǎn)量的相關(guān)性最高，而土壤水分觀測與甘蔗產(chǎn)量的相關(guān)性最低。這是因為株高可以直接地反映出甘蔗莖長的特征，從而表征甘蔗產(chǎn)量，而土壤水與作物的相互作用機理更加復(fù)雜，涉及作物生理、生化等多個過程，并且，土壤水的時空變異性更強，利用點尺度的土壤水?dāng)?shù)據(jù)往往沒有辦法代表實驗小區(qū)的整體水平，從而導(dǎo)致土壤水和產(chǎn)量的弱相關(guān)。此外，LAI觀測影響到了作物的干物質(zhì)累積過程，但與作物產(chǎn)量并不直接相關(guān)，因此其相關(guān)性要弱于株高，高于土壤水。

不同類型的觀測在甘蔗生長的不同生育階段所反映的數(shù)據(jù)價值不同。對于LAI觀測，在甘蔗伸長中期，其與產(chǎn)量的相關(guān)性最高，而不是LAI值最大的時刻，這是因為伸長中期，甘蔗的干物質(zhì)累積速度最快，葉面積對產(chǎn)量的影響最大，而LAI最大的時刻，甘蔗的生長已經(jīng)偏中后期，此時的LAI對整體的干物質(zhì)累積過程影響較?。粚τ谥旮哂^測，在甘蔗伸長末期，其與產(chǎn)量的相關(guān)性最高，此時甘蔗已經(jīng)達到其生長的最大值，能直接反應(yīng)產(chǎn)量的差異，而到了成熟期，少數(shù)糖料蔗發(fā)生了倒伏現(xiàn)象，導(dǎo)致最后測得的株高與產(chǎn)量的相關(guān)性發(fā)生了下降；對于土壤水分觀測，我們發(fā)現(xiàn)播種之后1～2個月的土壤水與產(chǎn)量的相關(guān)性最高，說明甘蔗生長前期水分的供給情況影響到了最終產(chǎn)量的形成。

最后，基于多元線性回歸分析，我們探究了多源數(shù)據(jù)融合對甘蔗產(chǎn)量預(yù)測的影響，發(fā)現(xiàn)利用多元線性回歸得到的產(chǎn)量估計值與實測值的相關(guān)性要高于只存在LAI或株高一種觀測時的相關(guān)性，說明利用多源數(shù)據(jù)，我們可以更全面評判甘蔗長勢，提高甘蔗產(chǎn)量預(yù)測精度。

5 結(jié) 論

(1) 相比于地面的LAI觀測和土壤水分觀測，利用無人機平臺所提取的株高觀測更有利于糖料蔗的產(chǎn)量估計。

(2)不同類型的觀測在甘蔗生長的不同生育階段所反映的數(shù)據(jù)價值不同。LAI觀測在伸長中期階段，數(shù)據(jù)價值最大，而株高觀測則在伸長末期與產(chǎn)量的相關(guān)性最高。

(3)相比于表層含水量，根系區(qū)含水量以及播種后1～2個月的土壤水分對甘蔗最終產(chǎn)量的形成起到了至關(guān)重要的作用。

(4) 利用多元數(shù)據(jù)融合方法，甘蔗產(chǎn)量的預(yù)測精度有了顯著提高。

致謝：感謝博士生胡順、葉豪、余丹陽等采集數(shù)據(jù)付出的辛勞。