基于TRMM数据的山东省干旱监测及其可靠性检验

为了兼顾卫星遥感干旱监测的高时空覆盖性和气象站点干旱监测的普遍适应性,使用热带降水测量卫星(TRMM)3B43的逐月降水量资料和单站干旱监测Z指数方法,对区域干旱过程进行监测。研究以黄淮海平原冬小麦主产区的山东省为例,使用该方法对1998年1月-2010年12月间的逐月干旱情况进行了监测,并利用同期气象数据计算出来的标准化降水指数(SPI)对TRMM-Z指数进行了验证。结果表明TRMM-Z指数监测出的干旱发生、发展过程与实际相符,其监测结果与站点SPI相关系数为0.83,达极显著水平。该干旱监测方法在区域干旱监测与评估中具有很好的适用性和精度,为有效获取气象与农业旱情提供了一种新的思路。     

基于多源遥感数据的综合干旱监测模型构建

在全球气候变化越来越复杂的大背景下,准确监测华北粮食主产区的旱情对区域农业生产有重要的指导意义。以往的遥感干旱监测方法多侧重于监测土壤或植被等单一干旱响应因子,反映综合信息的能力较差,为此该研究使用中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)、热带降水测量计划(tropical rainfall measuring mission,TRMM)卫星等多源遥感数据,在综合考虑干旱发生发展过程中的土壤水分胁迫、植被生长状态和气象降水盈亏等因素的基础上,利用空间数据挖掘技术,构建综合干旱监测模型,并以山东省为例进行了试验验证。结果表明,模型监测出山东省近年来所经历的重大干旱过程与实际旱情一致,模型输出的旱情指标-综合干旱指数(synthesized drought index,SDI)与小麦的标准化作物单产变量的相关系数均大于0.7(P0.05);在小麦和玉米的生长期,综合干旱指数与作物受灾面积的相关系数在-0.67～-0.85之间,与标准化降水指数(standardized precipitation index,SPI)的相关系数在0.44～0.67之间,且通过了P0.01的极显著检验(3月份除外)。研究结果为综合评估区域干旱提供了一种新的方法。     

几种干旱遥感监测模型在陕北地区的对比和应用

利用陕北20个测墒站不同土层深度的土壤湿度和对应的MODIS卫星资料,分析了3种干旱遥感指数即改进型能量指数(MEI)、垂直干旱植被指数(PDI)和地表含水量指数(SWCI),由此得到陕北旱情空间分布图,并对其分等定级。结果表明:3种遥感干旱监测模型监测土壤水分的最佳土层深度均为20cm,其次为10cm。对2008年4-9月的植物生长季土壤相对湿度进行动态反演表明,3种指数均能及时、准确得到大范围的土壤含水量情况及旱情,适宜在当地应用推广。     

环境减灾卫星数据在干旱监测中的应用

环境减灾卫星是首个以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座。本文尝试利用环减星HJ-1B上的CCD相机的红光和近红外波段计算归一化植被指数,用IRS光谱仪热红外波段反演地表温度,采用植被供水指数建立干旱监测模型。通过对2010年初广西隆林、田林、西林3县的干旱情况的遥感监测研究,结果表明：遥感干旱监测结果与旱情实况分布基本一致。说明该方法比较可靠,再加上环减星重访周期短、空间分辨率高,据此可以为广西抗旱救灾工作提供快速准确的信息服务。     

基于空间信息的农业干旱综合监测模型及其应用

为提高农业干旱监测的准确性,采用遥感信息与地面气象观测数据相结合的方法进行农业干旱监测研究。选择适合高植被覆盖区旱情监测的标准化植被供水指数及适合热带气候区旱情监测的综合降水指数作为参数,通过与同步实测土壤含水量的数据融合构建了海南岛农业干旱综合指数模型。经检验,模型的均方根误差RMSE为4.65%,相对均方根误差RMSEr为19.28%,模型具有较高的精度,可以用来监测海南岛的农业干旱。应用模型对2004年10月至2005年1月海南岛农业干旱进行了监测。结果表明,海南岛旱情西部重于东部、北部重于南部、四周平原重于中部山区。2004年10月上旬起旱情持续加重,12月上旬达到旱情高峰,12月中旬旱情略有缓解,但直至监测末期2005年1月下旬旱情依然严重。旱情最严重的时段(2004年12月上旬),海南岛干旱影响范围广,水田和旱地的重旱面积比例分别为59%和61%,其他林地的重旱面积比例也达到了20%。监测期内,海南岛作物生长过程受到明显抑制,干旱造成NDVI累积值较上一生长季同期下降6.34%,2004年10月至12月海南岛天然橡胶减产约1.16万t。该文为农业干旱监测提供参考。     

基于温度植被干旱指数的四川伏旱遥感监测与影响评估

利用2006年7～8月的NOAA/AVHRR数据，依据温度植被干旱指数(TVDI)对2006年四川伏旱进行监测与评估。采用了干旱监测合成滤云新技术，分析了Ts—NDVI特征空间属性和TVDI指数干旱监测能力，提出了四川伏旱TVDI计算模型、分级标准、和影响评估方法，结果表明：1)按最大地表温度原则得到的旬合成数据比按最大植被指数原则得到的旬合成数据具有更强的旱情监测能力；2)在Ts—NDVI特征空间中当NDVI较小时干湿边几乎同为水平直线，两者相差约45℃；3)TVDI指数因其大小不同而对旱情的监测能力也不一样，较小时说明没有干旱发生，较大时则一定有干旱发生，中间段对干旱的监测具有不确定性；4)2006年四川伏旱遥感监测与气候监测结果基本一致，农作物受旱面积与饮水困难人口数估算误差在10%以内。     

干旱遥感监测模型在中国冬小麦区的应用

温度植被干旱指数（TVDI）和植被供水指数（VSWI）由于其物理意义明确,且数据易于获取,因此成为近些年在遥感旱情监测中应用较多的两个模型。为更好地完成遥感监测任务,提高精度,以全国冬小麦主产区为研究区域,利用EOS/MODIS数据,构建两个干旱指数模型,对2009年冬小麦作物主要生长时期进行干旱监测应用,并将其与不同深度土壤湿度进行相关分析、线性拟合比较及应用验证,认为两指数与10 cm深度土壤湿度相关性较好,TVDI大部表现为极显著相关,VSWI的相关性表现差于TVDI。基于土壤湿度的遥感旱情监测,TVDI比VSWI更能体现区域旱情变化趋势,其优势更明显。     

基于HJ-1A/1B CCD数据的干旱监测

HJ-1A/1B是中国以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座,为探讨HJ-1A/1B CCD数据在快速监测西南喀斯特地区旱情变化的应用潜力,以2010年遭受严重旱灾的贵州安顺地区为研究区,基于多时相的?HJ-1A/1B?CCD数据,利用垂直干旱指数、改进的垂直干旱指数和归一化植被指数对研究区的干旱情况和植被长势进行时间序列的监测与分析,并研究了监测模型在干旱监测中的适宜性、差异性及影响因素。结果表明,利用HJ-1A/1B CCD数据、垂直干旱指数和改进的垂直干旱指数,可以实现对旱情变化的快速监测;改进的垂直干旱指数对干旱变化的响应比垂直干旱指数敏感,且在植被覆盖较好地区的监测效果比垂直干旱指数更为有效;降水是影响监测效果的重要因素,降水对改进的垂直干旱指数的影响比垂直干旱指数大;结合干旱监测指数（MPDI,PDI）与植被指数NDVI的时间序列分析,可以更为准确地监测研究区实际旱情变化和植被长势情况。该研究对推广HJ-1A/1B数据在西南喀斯特地区的作物长势和旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。     

基于NOAA/AVHRR资料的四川省干旱监测方法初探

基于遥感资料的干旱监测方法具有范围广、时空分辨率高等特点,已在日常业务中发挥作用。目前一般使用热惯量法和植被供水指数法进行遥感干旱监测,但都受到一定客观条件的制约。本文以陆面温度一植被盖度为基础,使用2006年8月上旬NOAAl7资料,经过滤云处理,构建陆面温度一植被盖度特征空间,建立旱边、湿边方程,计算干旱指数,结合地面观测分析结果,确定干旱等级,然后使用ENVl4．0遥感分析软件,制作干旱遥感监测专题图。与地面干旱监测结果比较后发现,上述方法得出的干旱遥感监测结果与地面实况监测结果基本吻合,说明该方法在日常干旱监测业务中具有一定的实用性。     

典型农业干旱遥感监测指数的比较及分类体系

面对多种多样的农业旱情遥感监测指数,如何进行选取是目前遥感指数应用所面临的主要难题。该文以MODIS产品为遥感数据源,比较分析了13种典型的农业干旱遥感监测指数,建立了农业干旱遥感监测指数的分类体系,阐述了不同指数类型的适用范围。结果表明,多种遥感干旱指数对农业干旱的描述并非完全一致。不同指数利用不同的地表特征变化来描述农业干旱程度,是造成这种不一致的主要原因。据此,研究将典型农业干旱遥感监测指数分为4大类:土壤水分变化类、冠层温度变化类、植被水分变化类和作物形态及绿度变化类。其中第1类指数比较适宜于农业旱情预警及土壤干旱型农业旱情的监测,这类指数中修正的垂直干旱指数MPDI可以较好地反映表层土壤水分的变化,并适宜于时序变化监测。第2类指数不仅适宜于旱情预警,更适宜于旱情监测,这类指数中推荐选择基于LAI-LST特征空间的温度植被干旱指数TVDI;第3、4类指数,较适宜于农业旱灾的预警以及灾后评估,该文为农业干旱遥感监测指数的选取提供参考。     

基于植被指数的作物产量监测方法研究

在作物收获以前进行大范围的作物长势评价与作物产量估测,对粮食供需平衡、贸易、农业政策制定非常重要。该文收集了1984年到2002年的NOAA卫星和农业统计资料,计算耕地范围的植被状态指数VCI、温度状态指数TCI和植被生长状态指数VHI,分析了遥感植被指数与作物产量间的相关关系,分别建立了基于植被指数的线性回归模型和非线性回归模型。结果表明,遥感植被指数与作物产量间存在较好的相关性,其非线性回归模型在拟合精度上高于线性回归模型。研究目的是利用卫星资料得出应用于监测作物长势的植被指数,建立作物产量监测模型,应用于农作物遥感监测业务化运行系统。     

利用Landsat TM遥感数据监测冬小麦开花期主要长势参数

为精准农业技术体系中的小麦农艺处方管理决策提供详尽的全局性信息,该文以2007－2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为遥感数据源,分析了试验样点开花期冬小麦主要长势参数与品质和产量间以及与卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦开花期SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量的模型。结果表明：冬小麦开花期,选用作物氮反射指数、近红外波段反射率和归一化植被指数这些遥感变量分别反演冬小麦SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量是可行的;SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测模型的精度较高,均方根误差分别为3.12、216.5 kg/hm2、0.269和0.162,以此为基础,制作出具有实际农学意义的冬小麦开花期不同等级SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。基于卫星影像的农田面状信息获取技术克服了点状信息的不足,为农业生产管理决策及时提供信息支持,使该研究技术更利于大面积应用和推广。     

基于HJ-1卫星数据的甘蔗种植面积调查方法探讨

以南宁市为研究区,利用手持GPS实地调查取样,获得甘蔗及其它作物训练样本区。通过分析甘蔗等作物年度内光谱特征变化规律,依据不同作物物候历不同的原理,利用多时相HJ-1CCD卫星数据,采用监督分类、决策树分类和逐步剔除相结合的遥感方法,提取研究区甘蔗种植信息。野外验证和分类精度分析表明,无论从空间分布趋势还是面积数据来看,其信息精确度均较高,分类精度达到92.3%。由此可见,环境减灾卫星数据结合分类方法能基本满足制糖企业对甘蔗种植面积提取精度的要求,可以在制糖企业中推广应用。     

基于LISS4数据的小麦氮素营养状况反演研究

利用LISS4卫星遥感数据在小麦氮素营养状况监测方面进行了初步研究。根据搭载多光谱传感器LISS4的IRS-P6的过境周期,2006年5月3日在江苏省盐城地区进行同步地面取样测试,通过分析试验点小麦LISS4影像光谱信息与小麦叶面积指数及叶片氮含量的相关关系,发现小麦叶面积指数和叶片氮含量与LISS4影像三个波段反射率及植被指数RVI、NDVI、GNDVI均密切相关,表明利用LISS4遥感影像监测小麦氮素营养状况是可行的。比较不同波段原始反射率和植被指数,在本研究中LISS4影像波段4反射率与小麦氮素营养状况相关最密切。检验结果也表明利用LISS4影像波段4反射率估测小麦氮素营养状况是可行的。研究成果为利用遥感技术大面积监测小麦氮素营养状况和实施精确栽培管理提供了理论依据。     

MODIS与ETM数据在甘蔗长势遥感监测中的应用

广西是主要糖业生产基地之一,甘蔗的长势和产量作为一种基础信息,对于政府决策、糖业企业经营规模和甘蔗种植户田间管理等方面都具有非常重要的参考价值。本文从遥感监测入手,利用MODIS资料,采用归一化植被指数的方法监测甘蔗长势。同时利用ETM资料的高空间分辨率的优势,采用监督分类方法提取相关的地表特征,排除监测区内非甘蔗用地信息的干扰。ETM和MODIS资料的结合提高了甘蔗长势监测的精度,可为甘蔗估产奠定基础。     

一元回归分析系统及其在冬小麦遥感监测研究中的应用

农情预报历来是农业部门最关心的问题之一。目前我国尚无一套完整的利用卫星数据对大宗农作物进行遥感动态监测的业务化运行系统。该文研究的一元回归分析系统是在ＦｏｘＰｒｏ２．５ｂ平台开发的数据库管理系统,该系统现有３级共１３个模块和８个核心数据库。系统投入运行后,利用气象卫星数据,可用于冬小麦面积估算和产量预报研究。研究结果表明,利用ＲＤＢＭＳ开发实用型软件,对问题进行系统化分析,处理或运算大量数据,可以大大提高工作效率。遥感数据再处理以及合理划分试验同步区是提高作物面积（产量）与绿度值回归模型信度的重要途径。     

基于遥感技术监测作物收获指数(HI)的可行性分析

鉴于作物收获指数(HI)在遥感定量监测作物单产研究中的重要性,本文通过分析作物HI的形成机制和总结目前相关的遥感技术应用情况,探讨了利用遥感技术估算HI的可行性,认为结合遥感信息的时空特点,可以对HI的形成过程进行动态监测,进而建模估算最终的HI。通过分析,文中将遥感估算HI方法归纳为三类:(1)通过高时间分辨率的遥感数据对作物的整个生长过程进行监测,然后基于作物生长过程的遥感监测实现HI实时估算;(2)通过遥感技术手段获取影响HI形成的因素,然后基于环境影响因子的遥感监测进行HI的估算;(3)随着雷达、激光雷达数据获取和测量精度的提高,将可能基于作物结构参数的遥感监测来反演HI。并且分析了不同遥感数据的自身特点及其用于监测HI的缺陷和不足之处,指出遥感数据源的多元化趋势和新型传感器的出现必将推动遥感估算HI模型的改进和估算精度的提高;鉴于遥感信息的优势主要体现在空间差异化,认为遥感估算HI的结果验证应该以像元尺度为主,结合其他数据(区域统计数据等)对比分析为辅。     

基于作物缺水指数的农业干旱监测模型构建

农业干旱监测问题对农业生产具有重要影响,因此精确监测农业干旱具有现实意义。该研究基于MOD16A2全球蒸散产品,计算作物缺水指数（Crop Water Stress Index,CWSI）,结合地表温度、植被指数、降水量以及土壤湿度等多源遥感数据为自变量,3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI-3）为因变量,基于偏差校正随机森林算法构建山东省2000-2019年作物生长季（4-10月）的偏差校正随机森林干旱状况指数（Bias-corrected Random Forest Drought Condition Index,BRF-DCI）。并分析CWSI对于构建山东省农业干旱监测模型的影响。结果表明：加入CWSI后,所提出的BRF-DCI指数与SPEI-3观测指数的决定系数为0.72～0.85,优于未加入CWSI之前;加入CWSI后提高了干旱监测等级的准确率;BRF-DCI指数能较好地拟合各月份的SPEI-3指数,决定系数均在0.94以上;BRF-DCI指数能够准确反映山东省典型干旱年的干旱情况,有效监测山东省农业干旱情况。该研究对山东省农业旱情监测及旱灾防御具有较大的应用潜力。     

面向对象的多时相HJ星影像甘蔗识别方法

广西甘蔗种植区域离散,因混杂于多种农作物中,其光谱易受其他作物的影响,故利用单一时相多光谱遥感影像提取甘蔗有一定的困难。针对这一难题,该文首先提出甘蔗最佳识别时段,基于多时相HJ-1A/1B星CCD影像,以广西中部贵港市三区为研究区,通过面向对象分类软件eCognition,利用甘蔗在不同时相影像上的光谱特征:光谱均值、归一化植被指数NDVI和由灰度共生矩阵导出的局部一致性指数GLCM homogeneity,建立决策树逻辑的分类规则集提取甘蔗种植区。结果表明该方法能较精确地进行甘蔗识别,最大程度消除其他干扰因素影响,分类精度为91.3%,kappa系数为0.83,同时也证实了HJ卫星CCD多光谱遥感数据应用于甘蔗识别的有效性。