| 基于高分辨率遥感影像的农作物灾损评估研究 |
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| 引用本文： | 崔京路,毛克彪,陈日清,曹萌萌,袁紫晋,唐世浩.基于高分辨率遥感影像的农作物灾损评估研究[J].中国农业信息,2018,30(6):67-75. |
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| 作者姓名： | 崔京路 毛克彪 陈日清 曹萌萌 袁紫晋 唐世浩 |
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| 作者单位： | 1.福建农林大学计算机与信息学院,福州350002;2.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081;3.湖南农业大学资源环境学院,长沙410128;4.国家气象卫星中心,北京100081 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划课题“高时空分辨率多源卫星遥感气象灾害产品融合技术”（2018YFC1506502）,国家自然科学基金项目“基于遥感研究气候变化背景下农业旱灾时空变化对粮食生产影响41571427国家重点研发计划课题“高时空分辨率多源卫星遥感气象灾害产品融合技术”（2018YFC1506502）,国家自然科学基金项目“基于遥感研究气候变化背景下农业旱灾时空变化对粮食生产影响（41571427） |
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| 摘 要： | 【目的】2016年湖北省部分地区遭受洪涝灾害,导致该省农作物产量下降。利用遥感手段进行灾损评估研究可快速、准确获取灾后农作物的受灾程度与减产量,给农民提供实时、准确的参考数据,以减少农民的经济损失。【方法】基于2015年7月与2016年7月的灾前灾后Landsat-8影像,利用面向对象分类方法和分层抽样方法对湖北省荆州市与荆门市部分地区的农作物进行受灾面积提取,统计农作物受灾面积总量;对灾前灾后农作物的NDVI值进行对比,根据灾前灾后的NDVI差值进行受灾等级划分,以此得到农作物的受灾等级。【结果】(1)由连续暴雨引起的洪涝灾害导致研究区农作物都有不同程度的受损,采用了面向对象分类方法精度指标的Kappa系数为0.849 5,以此分类统计出的受灾农作物总面积为635.838 km~2;(2)受灾严重的区域主要是依傍河岸和地势低洼处。荆州市的弥市镇虎渡河附近的农作物受灾等级最高,受灾最为严重,几乎完全被洪水淹没;而荆州市马良镇的杨家湾因为地势低以及对农作物的灾害预防措施做得不够,也造成大量的农作物被淹没,甚至出现了绝收现象。【结论】对于农作物灾后监测,有关部门要借助遥感手段及时向农民提供数据支持,将农民的经济损失降到最低,最大程度地保障农民的生活。
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| 关 键 词： | NDVI差值 灾损评估 受灾面积 受灾等级 |
| 收稿时间： | 2018/9/8 0:00:00 |
Crop damage assessment based on high resolution remote sensing imagery |
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| Cui Jinglu,Mao Kebiao,Chen Riqing,Cao Mengmeng,Yuan Zijin,Tang Shihao.Crop damage assessment based on high resolution remote sensing imagery[J].China Agriculture Information,2018,30(6):67-75. |
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| Authors: | Cui Jinglu Mao Kebiao Chen Riqing Cao Mengmeng Yuan Zijin Tang Shihao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | NDVI difference damage assessment disaster area disaster level |
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