文 | 翟建宝 程飞雁 王振宇
哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
秸秆是黑土地的天然肥料,秸秆还田不仅可用来减轻土地的风蚀和水蚀,还可陪肥地力和保墒抗旱,具有很好的经济效益、社会效益和生态效益,且秸秆还田在保护性耕作上也是目前最好的生态技术手段。但由于我国秸秆分布广、数量多、难于管控,目前仍存在秸秆焚烧、资源浪费现象。出于对环境的保护以及秸秆资源的合理利用,我国对于秸秆监测及综合管理十分重视,同时也逐步下发了一定的政府补贴,然而面对大范围的秸秆资源监测及合理管理问题,基于传统人工核查方式则难于全面管控。
随着近年来我国政府对秸秆资源管理的高度重视,秸秆合理利用工作已有不错的成效,但仍没有全面遏制秸秆焚烧、离田堆积等资源浪费和环境污染现象,局部地区仍没有得到合理综合管控。主要由于传统秸秆监测手段难以满足大面积、高效率、高精度、低成本的全局管控需求,导致秸秆资源用途难于得到充分发挥。为充分推进秸秆综合利用,促进农业绿色发展,本文利用卫星遥感监测技术,构建出了秸秆资源覆盖监测模型,可全面高效地对秸秆资源分布情况、利用情况和违规焚烧等方面进行监测,有效解决了传统秸秆监督管理方式范围小、实效低、动态跟踪不足等问题,秸秆资源多方面应用充分高效展开,大力提高秸秆利用率,为相关管控部门对秸秆资源监测及应用提供有效数据支撑。
利用卫星遥感影像短波红外和近红外对秸秆具有较高的敏感性,计算出相应的敏感光谱指数,并结合对应的实测秸秆覆盖数据,构建了光谱指数与秸秆资源覆盖的关系模型。
本文模型构建共采用了400 个样本数据,其中每个样点定位均采用手持GNSS 完成地理信息获取,采集信息主要包括样点经度、纬度、秸秆覆盖度、秸秆状态等信息。秸秆状态信息主要包括秸秆离田、碎混还田、秸秆翻埋、秸秆未离田、秸秆已焚烧。本文将样本数据按照7:3 的比例,建立了模型的训练集和验证集,形成模型训练及验证的基础数据;同时,利用同步成像的哨兵二号(Sentinel-2B)L2A 卫星遥感影像数据,进行影像重采样、波段合成、影像镶嵌和裁剪等预处理,并以影像的短波红外与近红外波段反射率为主要因子,通过指数公式计算,来获取秸秆覆盖状态相关指数。其中包含归一化耕作指数(NDTI)、归一化秸秆指数(NDRI)、归一化差值指数7(NDI7),最终以相关指数为输入因子,以实测样本数据秸秆覆盖度为因变量,通过线性回归构建了秸秆资源覆盖监测模型,模型反演经实测样本验证,准确性完全满足秸秆资源覆盖监测应用,主要技术流程如图1 所示。
图1 秸秆资源专题监测流程
为贯彻落实生态文明建设,资源绿色发展,全面科学掌控秸秆资源利用情况,充分发挥秸秆资源应用,卫星遥感技术已成为秸秆资源管控的主要科学手段,为耕地保护、资源分配、环境保护、收粮指导等方面提供合理高效的数据支撑,为提高秸秆资源综合利用及监督管控作出重大贡献。
黑土保护性耕作是指作物收获后地面上秸秆覆盖度大于30%的耕作,本文利用了Sentinel-2 10m分辨率多光谱卫星遥感影像,对2022 年东北局部地区耕地进行了秸秆覆盖度的监测。此监测区面积约150 万亩,为典型的黑土覆盖区域。通过构建的秸秆资源覆盖监测模型对耕地的作物秸秆覆盖情况进行了定量反演,并以秸秆覆盖度30%为基准,对已保护性耕作和未做保护性耕作的区域进行分割提取,结果如图2 所示。从图中整体来看,该地区已保护性耕作区域约占85%,但仍有15%的耕地秸秆还田率较低,没有实施耕地保护性耕作措施,秸秆资源没有得到合理利用,且分布离散。
图2 保护性耕作监测图
通过统计秸秆资源覆盖数据,对秸秆覆盖情况进行具体分析,形成保护性耕作执行情况分布图,可整体监督该地区黑土耕地保护实施程度。重点对离散未做保护性耕作的耕地进行关注,并完成有效治理,实现保护性耕作精细化监督管理。由此可见,卫星遥感对秸秆资源覆盖监测方法可快速对大范围秸秆资源信息进行分析提取,有效解决传统人工现场核查费时费力的投入问题,也可辅助农业相关部门对黑土地耕作保护,短期内做出精准治理方案,使秸秆资源得到充分合理的利用,保障黑土地保护实施工作更加精准、高效、科学化。
近年来,我国为了大力推广秸秆资源循环利用,鼓励秸秆还田,采用了秸秆还田作业补贴方案。其中补贴内容主要包括玉米秸秆还田和水稻秸秆还田,还田类型主要针对深翻和碎混,且不同的还田类型又有对应的补贴方式。面对大范围秸秆还田作业补贴情况,对于传统现场统计方法,合理的分配补贴工作将非常复杂困难。
本文利用实测样本数据定义出秸秆还田覆盖度阈值,且以卫星遥感的秸秆覆盖监测模型结合阈值分割方式,来反演出不同秸秆还田方式及分布范围,图3 为东北某县局部耕地秸秆还田方式及分布遥感监测图。从图中可以看出,当地整体秸秆还田率相对较高,其中水稻秸秆主要以深翻方式还田,其次是碎混还田。相对玉米则是以碎混的还田方式居多,其次是深翻。本次通过数据分类统计分析并结合相应的补贴政策,快速获取该地区的补贴投入概算。
图3 秸秆还田方式及分布遥感监测图
秸秆还田作业补贴涉及到大范围农户分配,要做到精准到户,有理有据。通过卫星遥感反演数据,叠加到当地耕地权属数据,则可快速完成秸秆还田作业补贴分户统计,并形成农户补贴一览表,实现按图补贴。政府相关部门可及时获取补贴清单,按图监督,减少不必要的补贴争议。同时也可根据卫星遥感数据做定期抽查,提高监督管理水平,为推广秸秆还田作业补贴工作提供科学合理的管理方案,充分实现秸秆还田作业补贴政策落实最大化。
利用卫星遥感秸秆资源覆盖监测技术,对黑龙江省某局部地区2022 年作物收获期间的秸秆覆盖情况进行连续跟踪,其中根据秸秆离田和还田情况可定义为已收割状态,未离田定义为未收割。通过对比分析卫星遥感跟踪的多期秸秆收割结果,可初步判定收割进度和分布范围是否满足开展收粮工作需求。如图4 所示,该监测区域10—11 月已陆续开展作物收割,且11 月收割进度明显增长,主要集中在西部和北部。为了保障收粮任务及时合理,对收割进度及范围进行跟踪,根据收割范围,就近安排收粮临时点,且根据不同时间收割范围,可进一步指导收粮计划,合理安排收粮路线和最佳时期,保障收粮工作高效完成。
图4 2022 年10—11 月收割进度跟踪遥感监测图
收粮工作对于粮储相关企业,每年都是个复杂而又重要的任务,不同的地区存在不同的收获期限,导致收粮工作开展长期处于被动。利用卫星遥感技术对作物秸秆的监测,可以精准掌握不同地区的收割情况以及分布范围,通过对秸秆收割进度的跟踪监测,可制定收粮目标,准确制定收粮方案及路线,全面推动收粮工作高效合理科学化。
当前我国每年收获后仍面临秸秆焚烧问题,秸秆焚烧不仅对秸秆资源肆意浪费,也使区域空气质量受到严重影响,因此对于秸秆焚烧管控非常重要。基于秸秆焚烧与农田整地周期衔接短,且分布随机广泛,传统的追查方式很难全局掌控,因此大范围准确追溯秸秆焚烧区域分布地点,对秸秆焚烧治理至关重要。利用卫星遥感对秸秆覆盖区域监测技术,并结合影像近红外与短波红外比值对火烧迹地的高敏感性,对2023 年3 月末的东北某地区进行了秸秆焚烧后的追溯监测,图5为秸秆焚烧面积遥感监测分布图。从遥感监测数据中可快速统计出该区域秸秆的焚烧面积,从图中也可明显看出,该地域秸秆焚烧范围相对较大,且分布范围离散,如基于传统现场管控方式将会非常困难。据实地勘察,当地空气质量也受到了严重影响,烟雾缭绕且可见度低。
图5 秸秆焚烧面积遥感监测分布图
针对秸秆焚烧整治工作,近些年在我国各个地区也在逐年开展,但效果并不明显。利用卫星遥感监测方法,可事后随时高效准确地追溯秸秆焚烧地点及范围,追查农民进行秸秆焚烧的地域分布,且基于耕地权属数据可精准到户地进行秸秆焚烧管制,解决传统人工定点监测需要投入大量的人力、财力、物力以及时间限制等问题。利用卫星遥感的历史溯源追责优势,秸秆焚烧管控力度将会得到大力的提升,资源浪费及环境污染情况将会大幅度减少。
综合以上应用分析,说明卫星遥感对秸秆资源监测具有较强的应用潜力。不仅可以全局高效准确地保障秸秆资源得到充分利用及管控,也可通过对秸秆资源的监测来协助农业和环保等相关部门,精细化掌握秸秆资源的时空分布,合理监督农田保护、补贴下发、指导收粮和焚烧治理等工作,同时也为政府掌控秸秆资源、挖掘应用潜力提供有效的基础数据支撑。
近些年,我国卫星遥感技术在各个应用领域逐步走向成熟,对于秸秆遥感监测技术研究也具备了业务上的应用能力,秸秆资源利用及管控也开始逐步走向科学化。现如今卫星遥感影像质量和识别算法也在逐步升级,识别能力和反演精度也在不断提高,因此基于遥感的秸秆资源监测应用,将会向更好的科学智能方向发展。