在作物收获之后，作物残留物还田可为防止土壤表面的水蚀和风蚀提供屏障，也有助于改善土壤结构，增加土壤中有机质的含量。因此，农作物残留物的管理是许多保护性耕作体系中的一个重要组成部分，被广泛应用到农业领域。目前对作物残留物的估算主要集中在遥感影像数据的光谱特征信息，而利用遥感影像的纹理特征信息、光谱特征信息及二者整合研究的鲜见报道。我所水环境遥感学科组成员基于东北地区实地调查的作物残留物覆盖度和获得的Landsat-8 OLI影像，分析了Landsat-8 OLI影像数据与作物残留物覆盖度的关系。研究结果表明，光谱特征指标归一化差异耕作指数，简单耕作指数，归一化差异耕作指数7和短波红波段归一化差异指数与作物残留物覆盖度有极显著的相关关系。在光谱指数中，归一化差异耕作指数与作物残留物覆盖度有最好的相关关系（R² = 0.84和 RMSE = 12.33%）。纹理特征指标第三波段的均值、第四波段的均值和第五波段的均值与作物残留物覆盖度具有较好的相关关系。在纹理指标中，第三波段的均值与作物残留物覆盖度有最好的相关关系（R² = 0.71 和 RMSE = 15.21%）。整合Landsat-8 OLI影像的纹理特征和光谱特征信息可以进一步改善作物残留物覆盖度估算精度（R² = 0.96 和RMSE = 8.11%）。该研究成果对中国东北地区作物残留物覆盖度田间管理和保护性耕作的相关性研究具有积极的推动作用。 

　　图 1Landsat-8 OLI影像对作物残留物覆盖度的估算流程图 

　　相关研究成果发表在遥感领域的国际主流学术期刊上（Remote Sensing）。研究工作获得中国科学院重点部署项目（KZD-EW-TZ-16-1）资助。 

论文信息： 

[1]X. L. Jin, J. H. Ma, Z. D. Wen, K. S. Song*. 2016. Estimation of Maize Residue Cover Using Landsat-8 OLI Image Spectral Information and Textural Features. Remote Sensing, 7: 14559-14575.