MODIS数据提高水稻卫星遥感估产精度稳定性机理与方法研究

【摘要】：民以食为天,粮食生产是全社会都十分关注的问题,是一个全球性的、国际性的问题。预测粮食作物长势与产量历来是国民经济的重要情报之一,特别是我国加入世贸组织以后的重要性就更大了。我国人口众多,13亿人口(预测2030年达到16亿)的吃饭始终是头等大事,而水稻又是我国主栽高产作物,改革开放以后,特别是粮食生产实施开放政策,会引起很大的变动。因此开展水稻卫星遥感估产,对掌握粮食信息、保障粮食安全具有十分重要的意义。 浙江大学经过1983-1988年的水稻遥感估产机理研究的预试验;1989-1990年的技术经济前期研究;1991-1996年联合相关单位的技术攻关研究;1997-1999年的浙江省水稻卫星遥感估产运行系统及其应用基础研究;1999-2002年的业务化运行试验,基本解决了估产精度和估产成本的矛盾,完成了浙江省水稻卫星遥感估产运行系统建设和业务化运行。 然而随着近几年经济迅速发展,农村种植结构的调整,农村城镇化的不断发展,连片水稻面积的缩小,引起了卫星遥感估产精度的不稳定。同时随着新的传感器、数据产品以及新的遥感技术方法的出现,NOAA/AVHRR在几年后将被MODIS数据所代替。这些新问题的出现,使得补充和完善浙江省水稻卫星遥感估产运行系统,开展提高水稻遥感估产稳定性机理和方法的研究,就显得非常迫切和重要。 随着1999年12月18日的TERRA卫星发射成功,标志着人类对地观测新的里程的开始, 正如NASA在介绍TERRA卫星意义时采取的比喻是:“如果把地球比作一位从来没有做过健康检查的中年人的话,TERRA就是科学家对具有45亿年历史的地球的健康状况第一次进行全面检查和综合诊断的科学工具”。 搭载在TERRA卫星上的MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)传感器,它以36个光谱通道,以250米,500米和1000米的空间分辨率,并以1-2天周期时间的围绕地球,可以提供长期观测的标准的,包括陆地反射率、地面温度、植被指数和叶面积指数等陆地产品。这些由MODIS数据产生的高级产品避免了加工MODIS数据过程中的繁杂程序,而且可以满足各种模型参数的需求,另外MODIS将免费连续提供15年的数据。 随着MODIS提供的大量数据和产品,对其验证和应用已在全世界蓬勃兴起,而且成为 中文摘要 一个活跃的研究领域。但大多数研究工作都是基于陆地森林、草地、荒漠化地带等自然植 被和小麦等旱地作物。 MODIS将代替NOAA/AVH双,以其丰富的MoDIs数据产品为提高水稻估产精度的稳 定性提供了非常好的数据源。但是,它对提高估产精度技术方法、机理以及估产的潜力作用, 甚至对这些数据产品在南方水稻区的精度验证都还存在许多亚待解决的问题。 本项研究针对上述问题,在浙江省水稻卫星遥感估产运行系统基础上,利用MODIS数 据产品和大量的地面野外实测数据,从MODis数据产品的特性、计算原理、定量处理方法、 地面实测数据模拟分析以及星地准同步不同传感器数据的比较和验证,对MODIS提高估产 精度的机理和方法进行了研究,概述如下: 通过分析MODIS数据产品的性能及其特点,掌握MODIS产品的计算原理和方法,并 与其它传感器功能作用比较,找出MODIs数据产品在水稻估产中的优势,并在此基础 上开展MODIs常用通道的实用化大气校正方法,和利用MODIS数据多通道的优势进 行云检测方法的研究。 基于地面实测数据分析MODIS一EVI和NDvi植被指数的差异,建立植被指数与水稻理 化参数的相关性,揭示出MODIs一Dvi在高生物量区容易饱和,而MODIS一EVI则不 容易饱和,证明了在水稻遥感估产中MODIS一Evi比NDVI要更好一些。另外,基于 MODIS和AVHRR卫星影像也证明了MODIS一EVI指数倾向于低值、不易饱和的特性。 通过两时相星载TM、MODIS、MOD 13、MOD09和地面准同步光谱数据观测,得出单 景TM和MODIS植被指数比较相近,但比地面实测数据要低,经过严格大气校正的 M0D09产品接近地面实测数据,但仍然偏低,16天合成的 MODIs植被指数产品 洲OD13)与地面光谱计算的植被指数最接近,这说明MOD13产品更能准确地反映南方 水稻长势特性。 利用地面准同步实测水稻LAI对NASA提供的MOD15产品中LAI进行了精度验证, 发现,MOD 15一LAI与地面实测以I在水稻不同生育期的差异不同,这种差异在孕穗期、 抽穗期和乳熟期较高,而在分孽期和成熟期相对要小。根据水稻不同生育期对 MOD 1 5.LAI分别建立修正模型,经修正后的M0D15一LAI更接近地面实测LAI。 利用MODIs数据产品和DEM所产生的坡度进行了多源数据复合提取水稻面积的研 究,初步证明利用Gls辅助信息和多时相MODIS数据可以提高分类精度,为此,在 GIS技术提取可能种植区的基础上,利用多时相MODIs数据进行水稻面积信息提取, 并与NOAA/AvHRR进行了比较,得出在GIS数据辅助下MODIS可以很好地提高水稻 面积预测精度的稳定性,相对于NOAA/AVHRR预测精度变化幅度7.3个百分点, MODIS可以将预测精度稳定性提高5.3个百分点,并且将精度稳定在94%以上。 根据地面实测的光谱数据模拟MODIs前19波段,以NDVI和RVI为光谱指数依据, 中文摘要 两两组合建立与理论和实际产量的相关关系,寻找与产量相关性较好的波段组合,如果 单从光谱指数看,近红外波段组合指数(b2,b 19)和(bl6,b 19)估测产