遥感技术在温室空间分布信息统计分析中的应用

遥感技术已开始在农业大量应用，不仅可以利用遥感对作物进行监测，还可以快速获取耕地、草地、水等农业自然资源的数量、质量和空间分布信息，从而为农业资源开发、利用与保护、农业规划、农业生态环境保护、农业可持续发展等提供科学依据。遥感技术还可以用于灾害应急监测和评估，对如旱灾、洪涝等重大农业自然灾害进行动态监测和灾情评估，监测其发生情况、影响范围、受灾面积、受灾程度，进行灾害预警和灾后补救，减轻自然灾害给农业生产所造成的损失。而遥感技术在温室领域的研究目前较少。我国温室面积发展迅速，据统计，主要温室类型自2008年发布《关于促进设施农业发展的意见》以来，设施农业在园艺领域取得了快速发展，规模不断扩大，主要设施（连栋温室、塑料大棚、日光温室）面积从2008年的81万hm2增加到2017年的205万hm2，9年来增加了153%，年均增长11%。但与第3次全国农业普查结果全国温室大棚占地面积131.5万hm2差距较大，原因之一就在于数据为人工统计，累计误差较大。此外，人工数据统计，也无法获得温室的空间分布信息和发展变化特征。

图1 温室研究区域位置（SA1和SA2）[1]

图2 两块温室研究区域2010年的图像[1]

如何将遥感技术应用到温室空间分布信息的统计分析中，近日，西班牙阿尔梅里亚大学工学院奥斯卡·冈萨雷斯等人在《生物系统工程（Biosystems Engineering）》学术期刊发表论文[1]，提出了利用航拍和卫星2种影像数据结合的方式评估温室面积等数据信息变化的新方法，并定义了温室识别指数（GDI）。作者选取了西班牙阿尔梅里亚地区1984年、1999年和2000年的航拍和卫星影像，利用eCognition智能化影像分析软件探索了一种基于面向对象图像分析(Object Based Image Analysis,OBIA)温室遥感图像分类技术。研究选取了西班牙东南区域的阿尔梅里亚省的两块区域，其中，温室区域SA1大约2000 hm2（4 km×5 km），而温室区域SA2大约8000 hm2（8 km×10 km），见图1。分别采取人工处理和分析软件对图像进行处理，取得了初步的研究结果。

从表1可知，利用新方法进行温室面积分析，相对于人工处理方法，除了温室间平均距离， SA1的相对误差在10%以内，SA2的相对误差最小3%，最大达22%。从目前的研究结果来看，新方法提高了处理速度，降低了人工处理劳动强度，但相对于人工处理方法，仍然具有相对较大的误差。

图3 温室区域SA1两种不同方法的可视化处理[1]

图4 温室区域SA2两种不同方法的可视化处理[1]

表1 两种不同方法处理结果比较[1]