專利名稱：一種農作物輪作周期的衛(wèi)星遙感估算方法
技術領域：
本發(fā)明涉及農業(yè)及相關領域，用于估算農作物輪作周期或其他地面對象的空間變化規(guī)律。
背景技術：
通常將在同一地塊上，一種作物種植一定的時間后，再種植另一種作物一定的時間，并且一直交替下去的過程稱為作物輪作，這兩種時間分別稱為從一種作物到另一種作物的輪作時間，也稱為輪作周期。輪作是作物主要的耕作栽培模式之一，顯著降低了農藥的使用量，改善了生態(tài)環(huán)境，具有較高的經(jīng)濟、社會和生態(tài)效益。我國不僅在南方地區(qū)水旱以及旱旱輪作廣泛應用，而且在北方地區(qū)輪作也廣泛應用，如玉米與大豆的輪作就具有明顯的生態(tài)和經(jīng)濟效益，國家每年投資近億元用于補助實施大豆與玉米輪作的農戶。在世界范圍內，輪作同樣也正在成為提高農業(yè)生產(chǎn)的生態(tài)和經(jīng)濟效益的關鍵技術，但是要提高輪作的效益，就必須研究作物輪作水平的實際變化，并據(jù)此來優(yōu)化輪作周期，而如何在大的地理區(qū)域范圍內估算農作物實際輪作水平一直是農業(yè)領域中面臨的一個難題，這個問題的解決對于制定相應的作物輪作管理策略，具有重要的價值，國內外的學者對此已進行了大量的探索。
由于受技術手段的限制，多年來，農作物輪作周期問題的研究受18、19世紀的一些經(jīng)典說法的約束，進展很少，通常認為農作物輪作周期為2到5年不等，爭議較大，有關農作物實際輪作周期估算的研究尚未見客觀的報道，許多教科書上類似的說法與我國的實際生產(chǎn)情況相距甚遠，并沒有得到科學的驗證，僅僅是對經(jīng)驗的總結，因此，農作物實際輪作周期的分析估算實際上由古至今一直是一個懸而未決的問題。
在國際上，印度的學者在1995年通過衛(wèi)星影像觀察到區(qū)域范圍的農作物輪作現(xiàn)象，但并未對農作物輪作周期進行研究和估算。美國及西方國家的學者對輪作研究的主要工作集中在小范圍內試驗不同的農作物輪作模式所產(chǎn)生的經(jīng)濟和生態(tài)效益，并沒有估算農作物的實際輪作水平。
本專利的申請人于2004年在《中國棉花》雜志上，首次發(fā)表文章報告了運用衛(wèi)星遙感技術估算棉花水稻的輪作周期的成果，但這一成果給出的估算方法簡化了許多影響輪作周期變化的重要因素，僅采用了連續(xù)兩年的衛(wèi)星遙感影像，估算精度較差，其實際應用受到了很大限制。
本發(fā)明的目的是采用一種新的方法運用對衛(wèi)星遙感影像的解譯結果，并通過建立在統(tǒng)計學以及隨機過程基礎上的數(shù)學模型，來分析估算大地理區(qū)域范圍內的農作物的實際輪作周期，其具有方法簡單，估算精度高，易于應用等特點。

發(fā)明內容
本發(fā)明將從有限多個在年份上兩兩連續(xù)的衛(wèi)星遙感影像上解譯出來的在大地理范圍內分布的輪作區(qū)域中的所有同一地塊上不同年份的農作物輪作的基本數(shù)據(jù)，根據(jù)地理范圍的大小不同，分別按市、縣、鄉(xiāng)或村為單位來計算農作物的輪作周期，再根據(jù)從一種作物到另一種作物輪作順序不同，他們的輪作周期也不盡相同的結論，運用在輪作為平穩(wěn)隨機過程基礎上建立的公式來估算不同順序農作物的輪作周期。因此，將有限多個在年份上兩兩連續(xù)的衛(wèi)星影像的解譯結果用于高精度估算大地理區(qū)域范圍內農作物實際輪作周期的方法成為本發(fā)明的重要特征。
本發(fā)明農作物輪作周期的衛(wèi)星遙感估算方法的技術方案是首先，對獲取的覆蓋要研究輪作區(qū)域的農作物的遙感影像進行解譯，獲得每個鄉(xiāng)或鎮(zhèn)(市或縣)的農作物輪作數(shù)據(jù)；再運用農作物輪作周期估算公式對該輪作數(shù)據(jù)進行分析，即可獲得農作物的輪作周期。
本發(fā)明的農作物遙感影像解譯主要包括四個步驟，首先對原始影像進行幾何校正，線性拉伸增強等預處理；其次根據(jù)野外實地調查確定輪作農作物以及其他作物的解譯標志；然后再通過人工目視解譯，從影像中提取輪作農作物的信息并生成含輪作農作物圖斑的解譯圖件，之后，對該圖件實地驗證檢查，對有問題的圖斑進行修正，使圖件的解譯準確可靠；最后生成包含輪作農作物的矢量化解譯圖件，并通過地理信息系統(tǒng)對解譯圖件進行空間分析處理，獲得輪作農作物的輪作數(shù)據(jù)。
研究農作物輪作的周期，通常必須對輪作區(qū)域進行多年觀察，并且對所獲得的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，才能獲得令人信服的結果，因此，本發(fā)明利用從有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像中獲得的數(shù)據(jù)來估算農作物的輪作周期。有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像是指選取的多年遙感衛(wèi)星影像在年份上每兩幅影像是連續(xù)的，但連續(xù)的每兩幅影像之間在年份上可以是間斷的。
本發(fā)明設計的農作物輪作周期估算公式，除了利用有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像監(jiān)測外，采用了對輪作區(qū)域內所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農作物輪作水平同時觀察的方法，來估算一個理想化的典型鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農作物輪作水平(對市、縣可同樣的討論)，相當于將鄉(xiāng)一級的隨機試驗樣本數(shù)量擴大到多個，以更加準確地推算出該區(qū)域的農作物的輪作周期，其依據(jù)為各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)以及各個農戶之間在輪作及耕作栽培管理上具有明顯的相互獨立性，基本符合統(tǒng)計學上對樣本獨立性的要求；農作物輪作的周期性反映在用隨機過程描述的作物輪作過程時，該過程具有平穩(wěn)性，在統(tǒng)計學上就相當于每年農作物輪作的數(shù)量應大致相同，可根據(jù)每年農作物輪作的數(shù)量估算出完成整個農作物輪作所需要的時間或周期；有限多個在年份上兩兩連續(xù)的多個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的獨立樣本在數(shù)量上對于研究具有平穩(wěn)性的鄉(xiāng)一級的農作物輪作過程的統(tǒng)計特征或周期來說，應該是足夠大。
現(xiàn)在，以棉花與水稻輪作為例來說明農作物輪作周期估算公式，但本公式適用于所有農作物輪作周期的估算是本發(fā)明的重要特征。
在有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像監(jiān)測的相鄰兩年中，用“棉/稻”表示上一年種棉花的地塊在下一年種了水稻的面積。對于給定的地塊，如果“棉i/稻i+1”表示在此地塊上，第i年種棉花而第i+1年種水稻的面積，則下一年種水稻占上一年種棉花面積的比例即“水稻的面積i+1/棉花的面積i”被定義為此地塊i年到i+1年的棉稻輪作因子或簡稱為此地塊i年的棉稻輪作因子，并且用CRRFi(Cotton-Rice Rotation Factor)來表示，CRRFi=NRAiCCAi;]]>其中CCAi為對于給定的地塊在第i年種棉花的面積；NRAi為CCAi中，第i+1年種水稻的面積。
假設僅有棉花與水稻在某一給定的地塊上進行輪作，對此地塊連續(xù)監(jiān)測N年，這一輪作過程可以用具有明顯周期性的平穩(wěn)隨機過程來描述，而且在此地塊上，棉稻輪作因子為CRRFi(i＝1，……，N-1)，則棉花與水稻的輪作周期CRRP(Cotton-Rice Rotation Period)為CRRP=limN→∞1N-1Σi=1N-11CRRFi;]]>由于實際上觀察的年數(shù)N是有限的，因此當N足夠大時，棉稻輪作周期CRRP的近似值CRRP‾=1N-1Σi=1N-11CRRFi.]]>由于棉花與水稻輪作過程可以用具有明顯周期性的平穩(wěn)隨機過程來描述，因此每年棉花輪作的數(shù)量在統(tǒng)計學上應該大致相同，而且棉花與水稻輪作周期是存在并可計算的。
因為僅有棉花與水稻在給定的地塊上進行輪作，所以根據(jù)CRRFi的定義，在給定“上一年棉花面積”CCAi的情況下，如果每年有“棉/稻”面積NRAi改種水稻，則 年可將“上一年棉花面積”改種完，故CRRPi＝1/CRRFi成立。
假設所要求的周期CRRP是隨機變量ξ的數(shù)學期望E(ξ)，那么近似確定CRRP的方法是對ξ進行N次重復抽樣，產(chǎn)生相互獨立的ξ值的序列ξ1，......，ξN(ξ1＝1/CRRF1，........，ξN＝1/CRRFN)，則其算術平均值ξN‾=1NΣi=1Nξi;]]>
根據(jù)強大數(shù)定理，P(limN→∞ξN‾=CRRP)=1;]]>因此，當N充分大時，ξN‾≈E(ξ)=CRRP;]]>成立的概率等于1，因此可用 作為所求量CRRP的估算值。
根據(jù)上述定理，可以利用對輪作區(qū)域的M個鄉(xiāng)鎮(zhèn)連續(xù)N年衛(wèi)星監(jiān)測數(shù)據(jù)，計算該輪作區(qū)域的棉稻輪作周期，CRRP‾=1N-1Σi=1N-11CRRFi=1N-1Σi=1N-1(Σj=1MCCAij2NRAijΣj=1MCCAij);]]>其中M為鄉(xiāng)鎮(zhèn)總數(shù)；NRAij為第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)在第i年種棉花的面積中，在第i+1年種水稻的面積；CCAij為第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)在第i年種棉花的面積。
同理，對于水稻與棉花輪作的情況，可推出計算輪作區(qū)域的稻棉輪作周期公式RCRP‾=1N-1Σi=2N1RCRFi=1N-1Σi=2N(Σj=1MCCAij2NCAijΣj=1MCCAij);]]>其中M為鄉(xiāng)鎮(zhèn)總數(shù)；RCRFi為i年種棉花的面積中有多少在i-1年種水稻；NCAij為第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)在第i-1年種水稻的面積中，在第i年種棉花的面積；CCAij為第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)在第i年種棉花的面積。
如對輪作順序不加區(qū)分，稻與棉或棉與稻輪作周期則是指稻棉輪作周期與棉稻輪作周期的算術平均值，CRCRRP‾=(CRRP‾+RCRP‾)/2.]]>具體實施方式
實施例1江蘇省蘇北某市為全國著名的農業(yè)大市，位于里下河農區(qū)，總面積2393平方公里，人口155萬，轄45個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，現(xiàn)有耕地13萬公頃，水域面積為全市總面積的四分之一，是國家商品糧和優(yōu)質棉基地，年產(chǎn)糧食110萬噸、棉花4萬噸，與水稻、棉花同期生長的作物有玉米、大豆、山芋、蔬菜等。研究區(qū)域主要為棉花與水稻輪作，此外棉花也與其它作物輪作，但不是主流輪作模式。
研究采用的衛(wèi)星影像為11937的陸地7號衛(wèi)星影像和軌道號為11937的陸地5號衛(wèi)星影像，覆蓋了上述研究區(qū)域，影像的每個像元或柵格的尺寸為30米×30米。在研究區(qū)域，對稻棉和棉稻輪作進行觀察的最佳時相為7月到8月。因此，我們選擇的四期TM影像的日期為2001年7月26日、2002年7月29日、2003年7月24日、2004年7月26日，影像質量符合解譯要求。
根據(jù)上述棉稻輪作周期公式CRRP‾=1N-1Σi=1N-11CRRFi=1N-1Σi=1N-1(Σj=1MCCAij2NRAijΣj=1MCCAij),]]>對遙感影像解譯獲得的數(shù)據(jù)進行分析，結果如表1所示。
表1蘇北某市2001年到2004年棉稻輪作水平遙感調查(面積單位公頃，周期單位年)


根據(jù)表1，2001年到2004年植棉面積波動較大，例如，從2001年到2002年，面積下降21.62％；從2002年到2003年，面積上升6.55％；而從2003年到2004年，面積繼續(xù)上升8.05％。同期，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的植棉面積波動也很大，面積增加的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，2001年到2002年為10個；2002年到2003年為20個；2003年到2004年為25個。鄉(xiāng)鎮(zhèn)植棉面積增加的個數(shù)，基本上反映了興化市植棉面積增減的總趨勢。從周期變化方式的特點來看，根據(jù)2001年到2002年的數(shù)據(jù)計算的棉稻輪作周期為2.01年；根據(jù)2002年到2003年的數(shù)據(jù)計算棉稻輪作周期為3.42年；根據(jù)2003年到2004年的數(shù)據(jù)計算的棉稻輪作周期為3.01年；差異較大，但基本上反映了從2001年以來，特別是2001年，興化市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)種植業(yè)調整對棉稻輪作的影響。從總體上來看，由連續(xù)4年對棉稻輪作周期監(jiān)測的三個周期數(shù)據(jù)的算術平均值獲得的平均周期為2.81年，與我國明朝科學家徐光啟的2到3年(平均約為2.5年)的說法僅相差12.40％，比較接近。
實施例2研究區(qū)域以及研究采用的衛(wèi)星影像同實施例1。
根據(jù)上述稻棉輪作周期公式RCRP‾=1N-1Σi=2N1RCRFi=1N-1Σi=2N(Σj=1MCCAij2NCAijΣj=1MCCAij),]]>對遙感影像解譯獲得的數(shù)據(jù)進行分析，結果如表2所示。
表2蘇北某市2001年到2004年稻棉輪作水平遙感調查表(面積單位公頃，周期單位年)

根據(jù)表2，稻棉輪作平均周期為2.89年，與棉稻輪作平均周期2.81年十分接近，兩者僅相差2.85％，說明從棉花到水稻的輪作面積與從水稻到棉花的輪作面積基本相同，這一現(xiàn)象符合輪作的基本規(guī)律，也符合上述關于輪作過程是具有周期性以及平穩(wěn)性的隨機過程的假設，并且說明本發(fā)明的輪作估算公式是合理的，遙感解譯的精度達到了試驗的要求，綜合二者結果可得到不考慮輪作順序的棉花的輪作周期為2.85年。
由于在棉稻輪作周期和稻棉輪作周期的計算中，采用了不同的解譯面積，前者為當年種棉花下年種水稻的面積，而后者為上年種水稻當年種棉花的面積，二者具有相對的獨立性，可以作為互為正確性驗證的依據(jù)。因此，可以利用計算的棉稻與稻棉周期結果之間的差異，作為檢驗遙感影像解譯精度、輪作周期估算準確性的重要指標，在實際應用中具有重要的理論和實踐價值。
權利要求
1.一種將對有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像的解譯結果用于高精度估算大地理區(qū)域范圍內農作物實際輪作周期的方法，采用對有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像中的作物輪作空間變化的解譯結果作為估算作物輪作周期的數(shù)據(jù)源，根據(jù)農作物輪作為平穩(wěn)隨機過程、農作物輪作順序不同其輪作周期也不盡相同以及按自然鄉(xiāng)或村(市或縣)作為輪作周期估算的獨立樣本(或更小區(qū)域)可以顯著提高輪作周期的估算精度的結論，建立的合理估算公式可以簡單、快速、高精度的估計不同輪作順序的農作物的輪作周期及空間變化。
2.根據(jù)權利要求1所述的一種將對有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像的解譯結果用于高精度估算大地理區(qū)域范圍內農作物實際輪作周期的方法，其特征在于所述有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像是指選取的多年遙感衛(wèi)星影像在年份上每兩幅影像是連續(xù)的，但連續(xù)的每兩幅影像之間在年份上可以是間斷的。
3.根據(jù)權利要求1所述的一種將對有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像的解譯結果用于高精度估算大地理區(qū)域范圍內農作物實際輪作周期的方法，其特征在于所述對有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像中的作物輪作空間變化的解譯結果是指對從衛(wèi)星影像上解譯出的數(shù)據(jù)以相鄰的兩年為基本組合，每一組合包括前一年被輪作作物的面積以及在相同的地塊上前一年被輪作作物在下一年改種或輪作為另一種作物的面積。
4.根據(jù)權利要求1所述的一種將對有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像的解譯結果用于高精度估算大地理區(qū)域范圍內農作物實際輪作周期的方法，其特征在于所述農作物輪作為平穩(wěn)隨機過程是指農作物輪作可以用平穩(wěn)隨機過程來描述，具有周期性并且是可以計算的，這里的周期性是在統(tǒng)計學上計算出來的所有參與輪作的一種作物被另一種農作物輪換種植所需要的年份數(shù)。
5.根據(jù)權利要求1所述的一種將對有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像的解譯結果用于高精度估算大地理區(qū)域范圍內農作物實際輪作周期的方法，其特征在于所述農作物輪作順序不同其輪作周期也不盡相同是指參與輪作的甲、乙兩種作物，甲與乙輪作與乙與甲輪作是兩個不同的概念，它們的輪作周期可以不同，如對輪作順序不加區(qū)分，甲乙輪作周期則是指甲與乙輪作周期與乙與甲輪作周期的算術平均值。
6.根據(jù)權利要求1所述的一種將對有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像的解譯結果用于高精度估算大地理區(qū)域范圍內農作物實際輪作周期的方法，其特征在于所述按自然鄉(xiāng)或村(市或縣)作為輪作周期估算的獨立樣本(或更小區(qū)域)可以顯著提高輪作周期的估算精度的結論是指相對于大地理區(qū)域，按自然鄉(xiāng)或村(市或縣)(或更小)符合獨立樣本要求的區(qū)域作為計算作物輪作周期的基本單位，將大幅增加計算作物周期的獨立樣本數(shù)，減少對遙感影像數(shù)量的要求，并可提高估算作物輪作周期的精度。
7.根據(jù)權利要求1所述的一種將對有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像的解譯結果用于高精度估算大地理區(qū)域范圍內農作物實際輪作周期的方法，其特征在于所述建立的合理估算公式可以簡單、快速、高精度的估算不同輪作順序的農作物的輪作周期及空間變化是指下述以C農作物與R農作物輪作為例所描述的數(shù)學公式、推導過程、計算結果以及應用方法適用于對所有農作物的輪作周期及空間變化的估算，假定已經(jīng)獲得了C農作物與R農作物輪作區(qū)域的M個鄉(xiāng)鎮(zhèn)連續(xù)N年遙感衛(wèi)星影像的解譯數(shù)據(jù)，那么可用下式來計算C農作物與R農作物輪作周期，CRRP‾=1N-1Σi=1N-1(Σj=1MCCAij2NRAijΣj=1MCCAij);]]>其中M為鄉(xiāng)鎮(zhèn)總數(shù)；NRAij為第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)在第i年種C農作物的面積中，在第i+1年種R農作物的面積；CCAij為第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)在第i年種C農作物的面積，同理，假定已經(jīng)獲得了R農作物與C農作物輪作區(qū)域的M個鄉(xiāng)鎮(zhèn)連續(xù)N年遙感衛(wèi)星影像的解譯數(shù)據(jù)，那么可用下式來計算R農作物與C農作物輪作周期，RCRP‾=1N-1Σi=2N(Σj=1MCCAij2NCAijΣj=1MCCAij);]]>其中M為鄉(xiāng)鎮(zhèn)總數(shù)；NCAij為第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)在第i-1年種R農作物的面積中，在第i年種C農作物的面積；CCAij為第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)在第i年種C農作物的面積，如對輪作順序不加區(qū)分，R農作物與C農作物或C農作物與R農作物輪作周期則是指R農作物C農作物輪作周期與C農作物R農作物輪作周期的算術平均值，CRCRRP‾=(CRRP‾+RCRP‾)/2.]]>
全文摘要
本發(fā)明涉及一種將對有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像的解譯結果用于高精度估算大地理區(qū)域范圍內農作物實際輪作周期的方法，適用于農業(yè)及相關領域，估算的對象為農作物或其它地面對象。有限多個在年份上兩兩連續(xù)的遙感衛(wèi)星影像中的農作物在空間上變化的解譯結果作為估算作物輪作周期的數(shù)據(jù)，再根據(jù)農作物輪作為平穩(wěn)隨機過程、農作物輪作順序不同其輪作周期也不盡相同以及按自然鄉(xiāng)或村(根據(jù)需要也可是市或縣)作為輪作周期估算的獨立樣本(或更小區(qū)域)可以顯著提高輪作周期估算精度的結論，建立的估算公式可簡單、快速、高精度的估算不同輪作順序的農作物輪作周期的變化。本發(fā)明進一步涉及實現(xiàn)這種方法的技術。
文檔編號G01S17/00GK1758072SQ20051009476
公開日2006年4月12日 申請日期2005年10月13日 優(yōu)先權日2005年10月13日
發(fā)明者朱澤生, 孫玲 申請人:江蘇省農業(yè)科學院