基于像元尺度光谱匹配方法的江苏皂河灌区实际灌溉面积遥感监测

doi:10.11988/ckyyb.20231288

长江科学院院报 ›› 2025, Vol. 42 ›› Issue (4): 159-165.DOI: 10.11988/ckyyb.20231288

基于像元尺度光谱匹配方法的江苏皂河灌区实际灌溉面积遥感监测

宋文龙¹(), 林胜杰¹, 余琅¹, 仝道斌², 卢奕竹¹, 刘军², 刘宏洁¹, 陈敏²

¹ 中国水利水电科学研究院,北京 100038
² 宿迁市宿城区水利局,江苏宿迁 223800

收稿日期:2023-11-24 修回日期:2024-03-05 出版日期:2025-04-01 发布日期:2025-04-01
作者简介:
宋文龙(1983-),男,山东菏泽人,正高级工程师,博士,主要从事水利遥感应用研究。E-mail: Songwl@iwhr.com
基金资助:
江苏省水利科技项目(2021081)

Remotely-sensed Monitoring of Irrigated Area in Zaohe Irrigation District of Jiangsu Province Based on Pixel-scale Spectral Matching Method

SONG Wen-long¹(), LIN Sheng-jie¹, YU Lang¹, TONG Dao-bin², LU Yi-zhu¹, LIU Jun², LIU Hong-jie¹, CHEN Min²

¹ China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing 100038, China
² Sucheng District Water Conservancy Bureau of Suqian City, Suqian 223800, China

Received:2023-11-24 Revised:2024-03-05 Published:2025-04-01 Online:2025-04-01

摘要/Abstract

摘要： 灌溉面积是有效实施农业节水所需的基础性数据,传统调查统计方式已经不能满足当前灌溉面积监测需要。融合GF-1与Sentinel-2卫星影像,构建作物生育期的样本光谱,基于像元尺度光谱匹配方法协同提取江苏省宿迁市皂河灌区2017—2022年作物种植结构及实际灌溉面积。结果显示:皂河灌区的主要种植模式为水稻小麦轮作;灌区2017—2022年实际灌溉面积分别为85.11、91.91、103.65、95.85、97.72、88.24 km²。基于样本点利用混淆矩阵对提取的实际灌溉面积结果进行精度验证,总体精度为89.71%,Kappa系数为0.80,监测结果精度较高且提取效果优于目前公开产品中精度较高的IrriMap_Syn产品及IWMI产品。该方法适用于南方灌区实际灌溉面积提取,可为灌区管理部门日常监管、优化水资源配置等提供技术与数据支持。

关键词: 实际灌溉面积, 种植结构, 光谱匹配, 遥感, 皂河灌区

Abstract:

Irrigated area is the basic data required for effective agricultural water conservation, yet traditional survey and statistical methods no longer meet current monitoring needs. In this research, GF-1 and Sentinel-2 satellite images were fused to construct the sample spectrum of crop growth period. Based on the pixel-scale spectral matching method, the crop planting structure and actual irrigated area of Zaohe irrigation district in Suqian City, Jiangsu Province from 2017 to 2022 were synergistically extracted. Results show that the main planting pattern in Zaohe irrigation district is rice-wheat rotation. From 2017 to 2022, the actual irrigated area was 85.11 km², 91.91 km², 103.65 km², 95.85 km², 97.72 km²and 88.24 km². respectively. Validation using sample points and a confusion matrix yielded an overall accuracy of 89.71% and a Kappa coefficient of 0.80, indicating higher accuracy and better extraction effects compared to existing products like IrriMap_Syn and IWMI products. This method is suitable for extracting the irrigated area in south China, and can provide technical and data support for the daily supervision of management departments and the optimization of water resource allocation.

Key words: irrigated area, planting structure, spectral matching, remote-sensing, Zaohe irrigation district

中图分类号:

TP79遥感技术的应用

宋文龙, 林胜杰, 余琅, 仝道斌, 卢奕竹, 刘军, 刘宏洁, 陈敏. 基于像元尺度光谱匹配方法的江苏皂河灌区实际灌溉面积遥感监测[J]. 长江科学院院报, 2025, 42(4): 159-165.

SONG Wen-long, LIN Sheng-jie, YU Lang, TONG Dao-bin, LU Yi-zhu, LIU Jun, LIU Hong-jie, CHEN Min. Remotely-sensed Monitoring of Irrigated Area in Zaohe Irrigation District of Jiangsu Province Based on Pixel-scale Spectral Matching Method[J]. Journal of Changjiang River Scientific Research Institute, 2025, 42(4): 159-165.

图/表 10

图1 皂河灌区地理位置

Fig.1 Geographical location of the Zaohe irrigation district

表1 GF-1、Sentinel-2传感器参数

Table 1 GF-1 and Sentinel-2 sensor parameters

数据源	谱段范围/ μm	空间分辨率/m	幅宽/ km	侧摆能力 (视场)/(°)	重访周期/d
GF-1 WFV 相机	0.45~0.52 0.52~0.59 0.63~0.69 0.77~0.89	16	800	±35	4
Sentinel-2多光谱成像仪	0.4~2.4	10	800	20.6	5

图2 样本点分布

Fig.2 Distribution of sample points

图3 皂河灌区4种作物样本光谱

Fig.3 Spectral sequences of four crops in Zaohe irrigation district

表2 2017—2022年皂河灌区4种作物种植面积

Table 2 Planting areas of four crops in Zaohe irrigation district from 2017 to 2022 km2

年份	水稻	小麦	玉米	果树
2017	85.11	63.70	0.87	33.95
2018	91.91	69.70	1.67	32.15
2019	103.65	84.51	2.00	29.75
2020	95.85	77.44	4.67	41.62
2021	97.72	87.18	5.07	47.36
2022	88.24	77.84	5.34	35.08
平均	93.78	76.71	3.27	37.75

图4 2017—2022年皂河灌区种植结构分布

Fig.4 Distribution of planting structure in Zaohe irrigation district from 2017 to 2022

表3 2017—2022年皂河灌区实际灌溉面积

Table 3 Irrigated area of Zaohe irrigation district from 2017 to 2022

年份	2017	2018	2019	2020	2021	2022
实际灌溉面积/km²	85.11	91.91	103.65	95.85	97.72	88.24

图5 2017—2022年皂河灌区灌溉面积分布

Fig.5 Distribution of irrigated area in Zaohe irrigation district from 2017 to 2022

图6 混淆矩阵样本点及产品对比

Fig.6 Confusion matrix sample points and product comparisons

表4 2019年灌溉面积精度评估

Table 4 Evaluation of the accuracy of the extracted irrigated area in 2019 by the three products

数据集	类型	灌溉面积精度/%					Kappa系数
数据集	类型	错分误差	用户精度	漏分误差	制图精度	总体精度	Kappa系数
光谱匹配方法	灌溉区	8.57	91.43	5.88	94.12	89.71	0.80
光谱匹配方法	非灌溉区	6.45	93.55	14.71	85.29	89.71	0.80
IrriMap_Syn产品	灌溉区	39.53	60.47	39.53	52.00	60.06	0.20
IrriMap_Syn产品	非灌溉区	40.22	59.78	40.22	67.72	60.06	0.20
IWMI产品	灌溉区	38.73	61.27	42.39	57.61	60.86	0.22
IWMI产品	非灌溉区	38.27	61.73	35.98	64.02	60.86	0.22

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