一、文献综述
杭嘉湖水稻种植格局研究综述
摘 要：由于地理信息的迅猛发展，现阶段，利用遥感技术能够及时、准确地获取区域作物种植空间、面积等信息，对于准确估计和掌握农作物产量的动态变化具有重要意义。本文主要通过对比了水稻面积提取、时间变化以及空间格局的几种方法，以及杭嘉湖平原的水稻种植格局研究的进展，并进一步分析了接下来的研究中仍需要进一步解决的问题。
关键词：水稻；遥感；种植分布
我国是世界上最大的水稻生产国，水稻在我国粮食生产中占有重要地位，占全国粮食总播种面积的27%，而其产量则达到粮食总产量的34%。由于水稻具有特殊的生理特性，即在整个生长过程中需要大量的水分维持；且季节性灌溉的水稻田也是大气中甲烷的重要来源，有关研究表明稻田是一种重要的温室气体排放源，其排放的甲烷量在排入大气甲烷总量中占有相当一部分比例[1]。因此，准确地获取水稻种植面积的空间分布及其动态变化信息对全球及区域粮食安全、水资源的调配与管理以及监测大气环境变化等都具有重要意义。
我国农作物种植面积资料的来源主要有两个途径：一是来自农业部每年出版的《中国农业统计资料》；二是来自国家统计局从2001年开始出版的《中国农村统计年鉴》[2]。20世纪60年代空间技术的发展，遥感技术在各个领域得到了广泛应用，特别是在农业方面实现了对农作物产量的估算和作物长势的监测，为农作物种植面积的提取，提供了新的科学技术手段。利用遥感数据监测农作物的种植面积与传统的地面调查相比，可以较大程度的排除人为因素的干扰，客观性强，并且可以极大的节省人力、物力、财力和时间，具有很高的经济效益和社会效益。因此，运用遥感技术开展农业监测工作，将促使农业决策科学化提高到一个新的水平，同时也将为农业生产提供高质量的服务。作物种植面积的估算是农业监测工作中的一项十分重要的内容，研究农作物的空间分布，监测农作物的种植信息是进行土地资源合理管理的基础，也是制定农业乃至整个国民经济发展策略的重要依据。目前MODIS数据也已经被广泛应用于水稻种植面积的遥感提取与监测研究中。应用MODIS卫星数据进行水稻种植面积的监测往往根据水稻的物候历，确定水稻识别的移栽期、生长期和收获期等关键时期，根据水稻在不同时期表现的遥感特征指数差异来识别水稻[3]。
（一）国内外研究现状
1. 国外研究历程
自1972年美国发射第一颗地球资源卫星以来，卫星数据为农业遥感提供了丰富的信息，气象卫星和海洋卫星及航空遥感图像的应用，也取得了令人瞩目的成果。预测农作物的产量始于20世纪初，首先从小麦开始。1974年美国国家航空航天局(NASA)、国家海洋大气局(NOAA)、农业部(USDA)联合制定了利用遥感技术开展“大面积作物调查实验”计划(LACIE)，应用Landsat MSS影像对作物进行识别，估算作物的面积、单产和总产。到1978年，估产的范围从美国扩大到全球，估产的对象从小麦扩展到棉花、玉米、大豆、水稻等农作物，估产的精度也不断提高，其作物种植面积的估算主要利用陆地卫星数据，通过抽样调查和回归方法获得，对冬小麦估产的精度在90%以上，并且已经进入了业务化运行阶段。仅在短短的两年内，就从中获利达4亿美元；美国每年投资8000多万美元用于全球农作物产量的估测，并从中获利多达18亿美元；[4]
1980年到1986年，执行LACIE计划的几个部门又同内政部合作开展了“农业和资源的空间遥感调查计划”(AGRISTARS)，其中包括了世界多种农作物长势评估和产量预报，并将遥感技术成功地应用于面积抽样框架技术(Area Sampling Frame)方法。随后，将成熟的技术方法分别由不同的部门应用到生产实践当中。如美国农业统计局负责将遥感技术应用于美国国内的主要农作物估产；农业部外国农业局负责美国以外的国家的农作物估产。[5]
此后欧盟于1987年提出了MARS(MonitoringAgriculture with Remote Sensing)计划，该项目研究的目的是利用遥感技术开发出欧盟内部农业统计体系的新方法，并成为能够实际应用的运行系统。接着，欧共体、俄罗斯、法国、日本和印度等国为了本国的利益也都相继应用卫星遥感技术开展了对小麦，玉米，水稻，大豆，棉花，甜菜等农作物长势监测和产量测算的研究，均取得了不同程度的效益。此外，加拿大、德国、巴西、澳大利亚、泰国、意大利等也都先后开展了农业遥感研究。[6]
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