基于遥感的杭州市水稻种植面积时空变化研究综述
摘 要：水稻作为我国南方地区种植面积最大的粮食作物，监测其种植面积时空变化对农业政策的制定、水稻估产具有重要意义。由于水稻熟制以及水稻田种植的特殊性，对于水稻种植面积的提取存在着诸多困难，更精确地提取水稻种植面积并分析其时空变化特点成为亟待解决的问题。本文对比分析了基于遥感的水稻种植面积提取方法、水稻种植面积时空变化的研究思路及相关方法，以及杭州市水稻种植面积时空变化研究的进展情况，并分析了在接下来的研究中仍需要进一步解决的问题。
关键词：水稻；种植面积；时空变化；MODIS；增强型植被指数
一、引言
水稻作为世界上最重要的粮食作物之一，在全球的种植面积约占耕地面积的15%[1,2]。我国是水稻生产消费的大国，有60%以上的人口以水稻为主食[3]。水稻作为我国南方地区最重要的农作物之一，统计其种植面积的精确程度以及对其时空变化的相关分析在水稻产量估产以及城市土地利用规划方面尤为重要。水稻种植区面积的提取离不开对遥感影像的分析，其中NDVI（Normalized Difference Vegetation Index,归一化差分植被指数)由于其可使植被从水和土中分离出来的特性，是提取水稻种植面积的关键。而MODIS的多波段数据可以同时提供反映陆地表面状况、云边界、云特性、海洋水色、浮游植物、生物地理、化学、大气中水汽、气溶胶、地表温度、云顶温度、大气温度、臭氧和云顶高度等特征的信息，经去云处理后可以较为精确地计算出水稻种植面积及其空间分布状态。
对于水稻种植面积时空变化的有关研究引起了众多学者的关注，国内外学者在使用遥感手段以及结合GIS分析技术实现水稻种植面积提取、分析方面取得了一系列极具参考价值的研究成果。通过查阅相关的文献（2005年-2020年），本文主要从基于遥感的水稻种植面积提取方法、有关遥感影像产品选取、水稻种植面积时空变化研究方法三方面的相关研究进展进行综述，以期为有关杭州市水稻种植面积时空变化的后续研究提供参考。
二、基于遥感的水稻种植面积提取方法研究
- 影像选取
通过使用遥感图像处理方法来提取研究区的水稻种植面积在国内外早有相关研究存在，而这些研究都离不开对遥感影像产品的选择。于文颖等[4]指出：通过SPOT影像、ALOS影像与MODIS影像三种遥感影像的对比，可以发现高分辨率影像（SPOT影像和ALOS影像）提取精度高，但其时间分辨率受到时相的限制往往较低，而且不易获取；而中低分辨率的影像时间分辨率高（研究采用MODIS影像8天合成的地表反射率影像），且不受时相限制，易获取，更适用于水稻这类关键期提取时间短的作物。郑长春等[5]指出：现有的研究多采用TM和NOAA AVHRR影像数据进行提取分析，其中TM影像主要通过单一时相影像分类的方法在较为精细尺度上对水稻种植面积进行监测，而NOAA AVHRR影像结合了时间序列NDVI差异和有关遥感的知识来监测水稻信息。随着近年来高光谱分辨率遥感的应用,使得遥感可直接对水稻进行微弱光谱差异的定量分析,这让MODIS数据在水稻种植、长势监测和估产研究与应用方面表现出一定的优势。基于水稻田独特的物理特征——水稻生长在积水的土壤上，且在其生长周期的前期水稻田是开阔水域和绿色水稻秧苗的混合物，可以利用MODIS影像8天合成的数据产品结合LSWI和EVI数据绘制研究区的水稻面积区域图[6]。
综合查阅到的文献，近年来有关提取水稻种植面积的研究大多基于MODIS数据开展。MODIS影像数据凭借其较高的空间分辨率，及其时间分辨率相较于其他卫星影像的优势，更适合用于监测突发性高、变化速度快的自然灾害等，因此也同样适用于生长周期较短的水稻种植监测。除此之外，MODIS数据拥有较高的光谱分辨率，其对于地表类型的识别能力也大大增强。
凭借现有的研究成果可以基本确定基于MODIS影像数据进行研究的可行性，但由于不同地区地势起伏的不同，对于水稻田的判断仍然存在其不确定性，一些现有的水稻种植面积计算模型普适性较弱，对于一些特定地形区域的研究仍然需要进行进一步探讨。
- 研究方法
要提取水稻的种植面积，首先需要对影像数据中的水稻田范围进行判别。在水稻的生长周期内共有四个利于MODIS数据分析的生长时段，分别是收割整地期、秧苗移栽期、秧苗生长期和成熟收割期[7]。
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