卫星遥感捉住6万亩“漏网”玉米

北京晚报,2012年05月23日,作者:张棻

在被卫星遥感技术“捕捉”到之前,种植在密云水库库区的近6万亩玉米田一直没有被计入统计数据——因为这片区域既不属于耕地也不属于任何一个行政村。“这就是传统农业统计方法的短板。”国家统计局北京调查纵队农业调查处处长张群说。

农业对北京而言,不仅意味着粮食和蔬菜,还与这座城市的生态环境息息相关。因此,准确的农业统计数据至关重要。“遥感测量打破了行政界限的限制,改变了过去农业统计数据不可控的状况。”1984年就开始从事农业统计调查工作的张群说:“咱们传统的农业统计是层层上报,逐级汇总,这种方式的问题在于不够准确,不好核实,数据不可控,而遥感技术客观、高效、直观的优势正好弥补了这个短板,彻底改变了传统农业统计的工作方式和流程。”而北京也已经成为全国第一家实现统计遥感业务化运行的省市。

5月16日,记者跟随北京市统计局、国家统计局北京调查总队农业调查处的工作人员,来到通州于家务乡后伏村的麦田里,体验遥感测量这项运用于农业统计的高科技。

“天上看,地上找”,遥感影像还需实地验证

从高分辨率的卫星遥感影像图上,能够清晰地看到每一块耕地的边界,并计算出相应的面积。但是单靠遥感测量提供的数据,统计工作还远没有完成。

“遥感数据提交上来之后,我们还需要对数据精度进行外业调查,实地进行验证。”张群说:“今天咱们的工作就是进行外业调查。”

这次外业调查的目的地是通州区于家务乡后伏村。在去年11月农业调查处获得的冬小麦播种期的遥感影像图上,村里一块矩形麦田的面积是172亩;到了今年4月份,返青期的麦田变成了143亩;这个月最新的卫星影像显示,变成了“凹”字形的麦田只剩下93亩了。为了验证遥感影像的变化是否真实确切,记者跟随外业小组来到了后伏村。

眼前的景象证实了遥感影像的准确性:重新翻整过的褐色土地正好呈“凸”字形和深绿的麦田相间,土地边缘还留存着一簇小麦。

“小麦的数据精度外业调查我们会抽取40个左右的村,玉米也一样;有面积变化的地方,还要进行实地调查。”张群一边说一边用手遮挡阳光,因为长年野外作业,他的皮肤黑了许多。5月中旬的气温让外业小组的成员们赞不绝口,因为严冬炎夏的野外作业要辛苦得多,遇上雷雨天气,他们就不得不蹲在地上移动着完成工作。

掌上PDA“自动”测距精确导航

“30亩”,记者手中的PDA显示,但眼前这块长方形麦田在卫星遥感测量影像资料上标注的面积是34亩。“PDA的定位精度,误差是5米,一般我们会用两部PDA并行测量,取均值。”指导记者使用PDA进行测量的郭航介绍说。有着五年统计遥感从业经历的郭航,是北京林业大学与地理信息系统的硕士研究生,去年进入农业调查处,目前负责统计遥感项目的技术保障工作。“PDA是我们的二代工具,有了它以后,实地测量比以前简单多了,走到相应位置,轻点屏幕简单操作,PDA系统就能利用卫星影像自动记录位置点的坐标,并根据坐标点计算出地块面积。喏,我们的一代工具是这个,”说着,郭航从包里拿出一卷皮尺,“过去用皮尺测量的时候可费劲了,大的地块儿要反复好几次,遇到不规则的地块儿必须分割成几部分测。”

装载了“农测之星”系统软件的掌上PDA还能够为外业小组进行导航。“比如很多乡村道路,在一般的商用GPRS上是没有的。”毕业于北京师范大学资源学院的博士孙冠楠说,他在北京天合数维科技有限公司担任遥感测量事业部经理,天合数维是北京统计局队遥感项目的承建方之一。上周五和这周一,孙冠楠都在大兴跑外业,“在识别过程进行中和数据提交后我们都要跑外业,保证数据的精度和准确性。”

遥感测量监测作物生长

郭航和孙冠楠参与这项工作后,还“恶补”了统计知识和不少农业知识。要想在遥感影像上确认作物和设施农业的具体种类,这些知识必不可少。“我们会根据作物关键期的物候特征,再结合影像的光谱特征来判断。比如,小麦的物候特征非常明显:播种期是棕灰色的裸露土地,分蘖期是淡绿色地弱植被,返青期之后就是浓绿色了。”孙冠楠说。

“即使是人眼看起来颜色相近的绿色植被,实际上它们的绿度和亮度也不同”,郭航解释了光谱特征的意义:“比如人工绿地就特别绿,大豆颜色比较亮,玉米就暗一些,这些人看不出来,但是机器能够分辨出来。设施农业也是,大棚泛白,建筑物发亮。”

从2006年开始研建的统计遥感工作到现在,已经开展了冬小麦面积、玉米测产、设施农业占地面积、植被覆盖度等九个主题的研究工作;其中,有几项已经进入业务化试运行阶段。

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