一、文献综述
（一）引言
轮作(Crop rotation)是指在同一块耕地上，有计划地在不同季节或年轮流种植不同作物或复种组合的一种植方式，是一种在长期耕作实践中总结出的将用地和养地有机结合的耕作方式。历史时期我国旱地多采用禾谷类作物、经济作物与豆类作物的轮换种植，部分水田实行与旱作作物交替种植的轮作模式。科学合理地轮作有利于防治病、虫、草害。合理的轮作能够改善土壤理化性质、调节土壤肥力。因此，开展农作物轮作监测具有重要意义。
合理的耕地轮作模式是耕地集约利用的重要方面，影响着土壤环境变化的方向和幅度[1]。李秀娟等[2]指出不同耕地种植模式对土壤中有机质、大量元素以及中量元素都有显著的影响。陈先茂等[3]针对南方红壤旱地开展了不同种植模式的效益及其对土壤质量的影响研究。陈书涛[4]等采用田间试验方法开展了轮作制度对农田N20排放、土壤温度、湿度及生物学因子等影响与驱动因子研究。因此,准确掌握耕地轮作模式的空间格局变化,对于种植结构调整、耕地肥力改良及农业可持续发展具有重要作用。
（二）国内外研究现状
根据绿色植被特有的光谱特征，从遥感数据反演的植被指数能够较好地反映植被生长状况。将一年内获取的植被指数数据以时间为横坐标排列形成的时间序列植被指数可以描述植被的年内变化特征，即植被指数时序变化对应于植被的生长与衰落等季节活动过程[5]。对作物而言，植被指数的时序动态变化体现了作物的生长过程，即从播种、出苗、抽穗到成熟、收割的周期性态势。一熟制区域的作物植被指数曲线在年内完成1个循环的动态过程，两熟制区域完成2个循环，三熟制将完成3个生长周期[6]。因此，基于时间序列植被指数，采用各种平滑方法拟合得到作物生长曲线，可以实现作物轮作模式有效监测。
农作物轮作方式不同，遥感传感器所记录的光谱信息和季相信息不同。作物轮作方式遥感监测主要是利用高时间分辨率遥感数据，如NOAA/AVHRR和MODIS等获取不同作物生长季特征，通过特征分析实现作物种植方式监测。对于单作轮作的多熟区域，前后茬作物生长季没有重合，时间序列遥感数据反映的每季作物生长季完整；若是套作轮作，由于在前季作物生长后期的株、行或畦间播种或栽植后季作物，使前茬作物的生长季后期和后茬作物的生长季前期重叠，利用上述特征就可以实现对单作轮作和套作轮作的提取。
许多学者利用遥感技术监测耕地轮作模式已开展了大量研究。李正国等[7]利用近10年的SPOT-VGT NDVI时间序列数据分析了华北地区主要种植制度的时空变化特征。吕婷婷等[8]基于时间序列的MODIS-NDVI数据对5大三角洲地区的种植制度时空格局进行遥感反演研究。彭光雄等[9]采用MODIS时间序列信息开展烤烟种植适宜性评价和烟田轮作规划,指出基于空间信息的轮作模式规划可有效改善烤烟轮作率。朱泽生等[10]采用多时相TM影像开展作物轮作周期估算模型研究,评估农作物轮作水平。
（三）研究主要成果
常用的轮作遥感监测方法是利用时序遥感数据，根据作物指数变化规律区分作物生育周期，将此信息与地面调查建立的作物生育周期模型进行耦合，判断不同作物种植方式。如Panigrahy和Sharma采用印度IRS LISS-I多时相数据，利用地面数据和最大似然法，获取了印度孟加拉邦巴得海曼地区的8类作物种植方式（水稻-休闲-水稻、水稻-马铃薯-休闲、水稻-蔬菜-休闲和休闲-马铃薯-花生等）分布图[11]。潘志强等将3个不同时期的TM NDVI图像合成1幅图像，根据作物在3个时相中的NDVI变化特征进行采样分析，确定桃红色区域为冬小麦、玉米（大豆）轮作区，蓝紫色区域为棉花、春玉米、杂粮种植区，亮蓝区域为水稻种植区，亮绿色区域为林地、草地；然后利用非监督分类和监督分类相结合获取了黄河三角洲农作物种植分区格局[12]。蔡学良和崔远来将Landsat ETM 与MODIS NDVI数据融合区分湖北省漳河灌区土地利用类型，利用融合后的时间序列数据非监督分类结果提取植被指数变化信息，结合作物系数变化规律运用光谱耦合技术提取作物种植方式，成功地分离出漳河灌区水稻-油菜连作、水稻-小麦连作以及其它作物种植区域[13]。张霞等采用迭代自组织数据分析方法对MODIS EVI时间序列进行动态聚类提取双季旱作和水旱两作用地；结合生育期资料分析双季旱作作物EVI时间谱物候特征，建立识别模型，获取了华北平原一年两熟连作方式下小麦-玉米、小麦-水稻和小麦-其它作物的分布图[14]。Zhang等利用MODIS NDVI数据，通过傅立叶分析获取了华北地区的冬小麦-玉米连作、冬小麦-棉花套作、单一春玉米和单一棉花等种植方式的特征，利用多阶段分类方法获取了不同作物种植模式分布图，其结果精度较高[15]。
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