MODIS植被指数的美国玉米单产遥感估测_任建强

10074619 （ 2015 ） 04056810
Journal of Ｒemote Sensing
遥感学报
MODIS 植被指数的美国玉米单产遥感估测
任建强 ， 陈仲新 ， 周清波 ， 刘佳 ， 唐华俊
1． 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081 ； 2． 农业部农业信息技术重点实验室，北京 100081
0529 ； 修订日期： 20140911 ； 优先数字出版日期 ： 20140918 收稿日期： 2014G6 ） ； 国家自然科 基金项目： 国家高技术研究发展计划（ 863 计划） （ 编号： 2012AA12A307 ） ； 引进国际先进农业科学技术计划（ 948 计划） （ 编号： 201141371396 ） ； 中 央 级 公 益 性 科 研 院 所 专 项 资 金 资 助 项 目 （ 编 号： IAＲＲP201414 ） ； 国 家 科 技 支 撑 计 划 课 题 （ 编 号： 学基金（ 编 号： 41471364 ， 2012BAH29B02 ） ； 农业部农业科研杰出人才基金和农业部农业信息技术重点实验室开放基金（ 编号： 2012009 ） ； 农业部农情遥感监测业务运行项目 mail： renjianqiang@ caas． cn 第一作者简介： 任建强（ 1974 — ） ， 男， 博士， 研究员， 主要从事农业遥感基础研究与应用 。Email： tanghuajun@ caas． cn 通信作者简介： 唐华俊（ 1960 — ） ， 男， 博士， 研究员， 主要从事农业遥感与全球变化 。E-
目前， 国内科研工作者已经开展了较多的国外 农作物产量预测研究， 采用方法主要包括基于统计 2007 ； 的遥感估产方法和气象估产方法（ 王建林 等， 1998 ； 张峰 等， 2004 ； 王长耀 等， 2005 ； 侯 杨星卫 等， 2005 ； 侯英雨 等， 2009 ） 。 其中， 英雨 等， 利用的遥 SPOTVGT、 MODIS 感数据主要包括 NOAA / AVHＲＲ、 等卫星 NDVI 或 EVI 遥感植被指数， 空间分辨率由 8 km 逐步发展为 1 km 和 250 m。此外， 为了减少对 ， 统计数据的依赖 部分学者还对大范围甚至全球范 围具有应用潜力的基于作物生物量和收获指数的
量最高的国家之一， 产量约占世界产量的一半。 根 据 2007 年—2011 年美国农业部统计数据分析， 美 国中西部地区玉米产量约占全国总产量的 87． 58% ，
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Journal of Ｒemote Sensing
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第 t 个关键生育期间第 i 个县平均 NDVI 值估测的 a j， 玉米当年单产， t 和 b j， t 为第 j 个州第 t 个生育期时 其计算公式如下： 间的回归系数，
任建强 等： MODIS 植被指数的美国玉物遥感估产 研究和业务工作中， 因获取国外大范围高空间分辨 大多以耕地信息作 率作物分布信息存在一定困难， 为目标作物掩膜开展作物产量预测， 这在一定程度 上增大了作物估产结果误差和不确定性（ Doraiswamy 2004 ； Kastens 等， 2005 ； Ｒoy 等， 2014 ） 。 尽 管 少 等， 部分研究利用了低分辨率作物分布信息， 对提高作 物估产精度具有一定作用， 但仍然缺乏对中高或高 已开展 分辨率作物分布信息的应用和研究。 此外， 的国外作物估产中大多利用省级 （ 州级 ） 或国家级 作物产量统计数据， 县级等更加详细统计数据较少 得到应用。 随着中国每年与国外农产品贸易规模 的进一步扩大， 掌握国外重要粮食产区作物产量精 度和时效性要求进一步提高， 因此， 进一步提高中 国国外农作物产量估测精度和精细化水平迫在眉 睫。本研究就是基于中国对国外重点地区作物估 产研究应用现状， 通过利用多年中高分辨率作物分 开展国外重点地 布信息和县级作物产量统计数据， 以期进一步提高国外重点地 区作物单产估测研究， 区农作物产量监测精度和水平。 植被指数作为一种经济、 有效和实用的地表植 被覆盖和长势的参考量， 与作物叶面积指数、 发育 生物量和产量等有密切关系， 在国内外作物 程度、 长势监测和产量预报研究和业务中被广泛应用 ， 并 2013 ； 取得 了 较 好 的 研 究 与 应 用 效 果 （ Bolton 等， Kogan 等， 2013 ； Mkhabela 等， 2011 ； BeckerＲeshef 2010 ； Ｒen 等， 2008 ； Prasad 等， 2006 ） 。为增强本 等， 研究技术方法在监测业务中的实用性和可操作性 ， 研究中仍采用农业遥感监测中被广泛应用的归一 开展国外 化植被指数 （ NDVI ） 作为遥感特征参量， 重点地区作物单产遥感估测研究。 考虑到近些年 国内玉米消费量不断增加， 玉米进口需求呈现增长 态势， 加之美国是世界玉米重要生产国和中国玉米 因此， 本研究将美国作为研究 进口的主要来源地， 区域， 研究作物为玉米， 以便进一步提高对美国农 作物监测的精度和水平， 也为开展全球其他重点地 区农作物单产遥感估测提供参考 。
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研究区概况与研究方法
美国玉米种植面积排在世界第一位， 是玉米产
首先， 通过美国各州县域内关键生育期玉米 NDVI 值与当年玉米单产利用最小二乘方法进行线 性拟合， 建立各州玉米单产遥感估测模型， 其线性 ： 回归方程形式为 f （ X j， t， i ） = a j， t X j， t， i + b j， t （ 1） X j， 式中， t， i 为第 j 个州内玉米第 t 个关键生育期间第 i 个县平均NDVI 值， f （ X j， t， i ） 为第 j 个州内利用玉米
－
( ∑X )
东南部、 西南部、 东北部和西部地区等地玉米产量 5． 2． 35% 、 2． 23% 、 2． 03% 。 美 分别占全国的 81% 、 冬季 国东北部和五大湖区属温带湿润大陆性气候 ， ， ； 、 较冷 夏季温和多雨 中西部属大陆性半湿润 半干 冬季 旱与干旱气候； 东南部为亚热带湿润性气候， 夏季暖热， 降水丰富； 西部大部分地区属半干 温暖， 西部沿太平洋地带北段属温带海洋 旱和干旱气候， 南部属地中海式气候。 美国玉米主要生育 性气候， 6 月—7 月中旬拔 期多集中在当年 4 月—5 月播种、 7 月下旬—8 月上旬抽雄开花， 8 月中旬—9 月中 节、 9 月下旬—10 月进入收获期。 为了实 旬灌浆乳熟， 现美国全国玉米单产准确估测的目标， 本文选取美 国 35 个 玉 米 种 植 州 （ 玉 米 产 量 约 占 全 国 总 产 量 99． 63% ） 作为研究区域。 为便于农业遥感监测业务中对美国各州玉米 准确地估测， 掌握丰富可靠的国际 单产进行独立、 粮食贸易决策支持信息， 本研究拟以美国玉米种植 各州为估 产 区， 分别开展统计估产建模和单产估 测。其中， 开展美国玉米单产估测利用数据包括多 中高分辨率作物分布图 年 MODIS NDVI 时间序列、 和县级作物产量统计数据等。 根据美国气候特点 研究主要运用玉米关键生育期 和玉米生长物候历， 阶段的 MODIS NDVI 16 天合成数据。首先， 利用当 年作物分布图和 MODIS NDVI 时间序列遥感数据提 取目标作物 NDVI 空间信息； 其次， 叠加县级行政界 线， 统计分县区域内目标作物生长期内多天合成时 间序列 NDVI 数据， 得到各个县目标作物主要生长 期内多天合成的平均 NDVI 值； 然后， 分别以各州为 以州内各县多天合成的目标作物平均 估产区， NDVI 值为遥感特征参量， 建立玉米生长期内关键 期 NDVI 与玉米单产间关系模型； 然后， 通过各个关 筛选确定美国各 键期模型的决定系数和拟合程度， 州玉米最佳估产期和最佳估产模型。 最终， 利用上 述最佳估产关键期内的估产模型实现美国各州玉 米单产估测， 并完成全国玉米单产汇总计算。 2． 1 玉米单产遥感估测模型
k k k
Ｒ2 =
∑（ O
i =1 n
i
珔 －珚 O） （ P i － P ）
2
k ∑ X j， t， i f （ X j， t， i） － b j， t =
i =1 k
∑ X ∑ f（ X
j， t， i
j， t， i
）
槡
∑（ O
i =1
i
－珚 O）
k∑ X
i =1 k
2 j， t， i
568 － 577 Ｒen J Q，Chen Z X，Zhou Q B，Liu J and Tang H J． 2015． MODIS vegetation index data used for estimating corn yield in USA． Journal of Ｒemote Sensing， 19 （ 4 ） ： 568 － 577［DOI： 10． 11834 / jrs． 20154146］
文献标志码： A
19 （ 4 ） ： 引用格式： 任 建 强， 陈 仲 新， 周 清 波， 刘 佳， 唐 华 俊． 2015． MODIS 植 被 指 数 的 美 国 玉 米 单 产 遥 感 估 测． 遥 感 学 报，
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引
言
2009 ； 任建强 遥感估产方法进行了有益探索（ Du 等， 2009 ； Ｒen 等， 2007 ） 。 经过多年技术积累， 等， 中国 科学院、 国家气象局和农业部等单位陆续对国外重 要农业区小麦、 玉米、 大豆和水稻等作物产量进行 监测， 为国家和部门决策提供了重要可靠参考信息 （ 吴炳方 等， 2010 ； 王建林 等， 2007 ） ， 对缩小 与 美 国、 欧盟等全球作物遥感监测技术和监测系统间差 2014 ； Boogaard 等， 距具 有 重 要 意 义 （ Kowalik 等， 2013 ； Justice 等， 2010 ； Supit， 1997 ） 。综合看， 遥感信 息由于具有覆盖范围大、 快速和客观等优势， 遥感 估产方法已经成为开展国外作物估产最行之有效 2012 ） 。 的技术方法之一（ 钱永兰 等，