高分六号卫星红边波段及红边植被指数对水稻分类精度的影响

刘道芳， 王景山， 李胜阳

（1.黄河水利委员会信息中心，郑州 450004； 2.宁夏回族自治区水利厅，银川 750001）

黄河流域节水的重点是农业，农田灌溉引水量占流域用水的比重较大. 据《黄河水资源公报》，2019年黄河流域农田灌溉取水量304.06 亿m3［1］，占地表水取水量的68.8%. 宁蒙两区农田灌溉取用黄河水122.93 亿m3，占流域农田灌溉取用地表水总量的40.4%. 水稻作为一种高耗水的作物，其种植面积直接影响到灌区的耗水总量. 快速调查灌区水稻种植面积，对于支撑黄河流域深度节水控水、控制农业耗水具有重要意义.

遥感技术具有客观性、宏观性和及时性特点，在农作物种植面积调查中发挥的作用越来越大. 与实地调查数据结合后，遥感技术农作物面积调查的精度越来越高，逐步成为农作物面积快速获取的主要方式［2-6］.目前提高农作物监测的精度方法主要为多时相监测方法［7-11］和敏感波段监测方法［12-13］. 多时相监测方法是通过作物生长关键期的多期影像获取多时相信息提高分类精度，敏感波段监测方法是通过传感器增加对作物敏感的波段信息来提升地类的区分度. 传统遥感卫星的可见光数据一般分为蓝（450～520 nm）、绿（520～590 nm）、红（630～690 nm）和近红外（770～890 nm）等波段. 研究发现，在波段范围为690～730 nm的红边区域，植被的反射率会发生明显变化，且受周围环境的影响较小，可以提升作物遥感监测的精度，是作物遥感监测的理论基础［14-16］.

快速准确地监测水稻种植面积信息，对于农业生产、节水控水等具有重要意义［17］. 水稻面……