基于MODIS和CLDAS的综合干旱监测模型研究

传统的干旱监测指数主要考虑单一影响因子,往往无法全面综合反映干旱状况.基于MODIS数据和CLDAS数据,选取多个影响因子和能够直接反映干旱程度的干旱指数作为自变量,以综合气象干旱指数(CI)为因变量,通过梯度提升机(GBM)机器学习算法建立日尺度综合干旱监测模型,并以2015—2018年华北地区干旱为例进行了研究.结果表明模型监测结果与站点CI计算值具有显著的相关性,训练集和测试集决定系数分别达到0.945和0.655,均方根误差(RMSE)分别为0.033和0.082,综合干旱监测模型具有较高的精度.且模型监测与CI监测各月等级一致率均在65%以上,并与标准化降水蒸散指数(SPEI)和土壤相对湿度(RSM)相关系数分别为0.68和0.60,能较好地反映气象干旱和农业干旱状况.典型干旱情况监测表明,综合干旱监测模型综合考虑多种干旱影响因素,能较准确地识别出干旱的发生,表征综合干旱发生状况.     

基于日光诱导叶绿素荧光的地理加权回归干旱监测模型!

选择中国南方地区为研究区域,以土壤含水量为实际农业干旱情况的参考指标,以日光诱导叶绿素荧光(SIF)为主要变量,结合地表温度、降水因子等参数并引入地理加权回归(GWR)技术,建立基于多源数据的GWR农业干旱监测模型,并对模型的监测效果进行验证。结果表明,该模型能很好地估测土壤水分,且GWR模型比普通最小二乘法回归模型能更准确地体现旱情模式的空间非平稳特征。同时,GWR模型回归系数的多年均值可用于旱情预测,预测结果较为准确。对比使用SIF和归一化植被指数(NDVI)建立干旱监测模型,结果显示,SIF比NDVI更适合于拟合土壤水分含量,SIF有替代NDVI应用于大尺度范围农业旱情监测的潜力。     

区域土壤水分状况评价方法的研究进展

综合分析比较了目前区域干旱监测的各种研究方法,结果表明,以气象观测为基础的区域干旱评价方法,不适宜在地形变化复杂的地区.遥感技术由于能够获得连续地表参数,通过建立这些参数(后向散射系数、地表亮温)与土壤湿度之间的关系,或者利用这些参数,根据区域能量平衡原理,建立评价区域水分状况的指标(作物水分胁迫系数或水分胁迫指数),比气象观测法具有更高的效率.而微波遥感由于其全天候和全天时的工作特点,对于我国南部多雨、多雾地区的干旱评价具有不可替代的作用,是未来发展的方向.     

基于MODIS数据的河南省旱情监测研究

干旱灾害是我国主要的自然灾害之一,遥感为实时获取大范围的旱情信息提供了一个有效的方法.基于MODIS数据,对发生在2010年秋到2011年春的河南省旱情进行了监测.首先利用MODIS数据计算NDVI、地表温度和反照率等地表参数,然后基于热惯量法和植被供水指数法,根据季节信息和NDVI,分区选择适宜的旱情监测方法,对河南省的旱情发展进行了动态监测,并进行了旱情分区统计.结果表明,河南省旱情经历了先局部减轻,后逐渐加重,最后减轻的过程.2011年3月,受多次有效降水影响,河南省境内旱情减轻,主要为轻度干旱.旱情监测结果与实际情况较为符合,说明我们提出的方法适用于区域旱情的动态监测.     

基于中文文献计量统计分析的农业干旱灾害研究进展

干旱灾害对农业和经济发展影响巨大,加强干旱灾害研究对社会发展意义重大.基于CiteSpace计量统计方法,在CNKI(中国知网)数据库中,以关键词或篇名或摘要中含有"农业干旱"为检索条件、1979—2018年为检索时段,共检索到1220条记录,通过关键词共现和聚类分析得出如下结论:①中国农业干旱研究经历"缓慢增长—快速...     

作物病虫害遥感监测与预测研究进展

作物病虫害作为严重的生物灾害已危及到世界农业生产和粮食安全,病虫害对我国粮食生产造成的损失日益加剧,植保部门目前使用的测报和防控方式无法满足大范围的精准、高效、绿色科学防控需求.因此,建立基于遥感手段的高效、无损的大面积病虫害监测预测方法,将提升我国大面积作物病虫害的监测和测报精度与防控水平,有利于减少农药施用,对保障国家粮食和食品安全,实现农业可持续发展具有重要战略意义.近年来出现的多种形式的作物病虫害遥感监测方法和技术手段为病虫害的有效防治和管理提供了重要支撑,通过对相关技术方法进行综述,本文从多尺度下的作物病虫害遥感监测与预测机理、监测方法、预测预报方法、典型模型与应用等方面阐述了作物病虫害遥感监测和预测预报研究进展,并探讨了作物病虫害遥感监测当前面临的挑战以及未来发展趋势,建议通过建立全国尺度的作物病虫害遥感监测预测系统,构建作物病虫害绿色智能防控体系,实现病虫害大面积、快速的监测、预测预报和精准、高效、绿色科学防控.     

基于WHMLUCC水文模型的非一致性干旱频率计算方法(Ⅱ):作物缺水干旱指标在无定河流域的应用

干旱作为一种常见的气象灾害,已经成为制约社会经济发展和农业生产的瓶颈之一。结合考虑土地利用/覆被变化的流域水文模型(WHMLUCC)和作物缺水指标(CWSI)模拟干旱的发展过程,从成因途径提出基于WHMLUCC的非一致性干旱频率计算方法,并以无定河流域为例,推求不同时期(或情景)的干旱频率分布规律,进一步结合干旱等级标准推求不同等级(无旱、轻旱、中旱、重旱、特旱)干旱事件出现的概率,为该流域干旱预测和干旱规划提供科学依据。研究结果表明:1通过作物缺水指标分析可知,过去气候条件下的情景2(过去近期)与情景1(过去远期)相比,CWSI增加了0.045;不同气候条件下情景3(现状时期)与情景2(过去近期)相比,CWSI增加了0.018。2通过干旱频率计算分析可知,同频率、同重现期下,过去远期、过去近期和现状时期的作物缺水指标呈增加趋势,中旱等级以上干旱事件的概率也有所增加,说明无定河农业干旱程度逐渐加重。3通过成因分析发现,无定河流域农业干旱与气候变化和当地水土保持工作密不可分。     

基于模糊综合干旱指数的黄河源区作物生长季干旱时空分布分析

依据黄河源区28个气象站点的逐月气象资料,运用模糊综合法建立了源区综合干旱指数,从而较为全面地分析了黄河上游源区作物生长季干旱时空分布特征.结果表明:黄河源区大部分地区轻中干旱发生频繁,且发生频率高于重特干旱.流域内春旱最为严重,夏秋干旱次之.生长季重特干旱在西部高海拔寒冷地区发生频率低,在半牧业半农业地区发生频率相对较高.1960-2013黄河上游源区干旱主要经历了4个时期,主振荡周期为28a.黄河源区干湿突变年为1982年和2000年.结合历史实情,基于模糊综合法建立的综合干旱指数,监测结果与历史实情吻合,适宜用于黄河源区干旱监测,能够较科学地反映源区干旱情形.     

基于SWAT模型的区域农业干旱模拟研究

近年来,干旱在我国呈现出广发和频发态势,已经成为我国主要的自然灾害之一,尤其是农业干旱,其成灾机理最复杂、涉及范围最广、灾害影响最严重。以贾鲁河流域为典型研究区域,利用水文气象、社会经济、土地利用、DEM等数据,构建了基于SWAT的区域农业干旱模拟模型,选取土壤相对湿度作为农业干旱指标进行模型的适用性评价,并系统分析贾鲁河流域的农业干旱特征。结果显示:(1)所建模型对贾鲁河流域农业干旱的模拟效果良好,农业干旱模拟结果与历史记录基本吻合,且空间分布基本一致;(2)贾鲁河流域轻度干旱主要发生于初春、春末及夏初;中度干旱主要发生于初春及春末;重度干旱主要发生于春夏之交及夏秋之交;特大干旱主要发生于春季及春夏之交;(3)贾鲁河流域农业干旱整体呈现9 a的周期性特征,季节性特征明显;(4)春旱、春末夏初旱是贾鲁河流域农业干旱的主要类型,流域上游地区及下游地区发生春末夏初旱的频率最高,中游地区发生初春旱的频率最高。     

农业干旱灾害风险管理体系探讨

在分析总结当前农业干旱相关概念的基础上,指出干旱定义应考虑水分供、需的2个方面,并强调干旱是一种异常现象.基于此思想,辨析了干旱及农业干旱的定义;扩展传统风险的概念,提出了扩展风险以及扩展自然灾害风险的概念,用灾害预测的影响程度和预测的可靠程度来描述风险.这种风险定义不但扩展了使用范围,而且为决策者提供了更丰富的信息.以此为基础,结合灾害学,建立了农业干旱灾害风险管理体系.     

NOAA/AVHRR资料在黑龙江省干旱监测中的应用研究

乒用卫星遥感技术监测土壤水分和干旱具有其它监测手段不可替代的优势,基于在无植被覆盖和有植被覆盖的情况下使用的监测方法不同,本文介绍了在有植被覆盖的情况下,使用距平植被指数法,利用NOAA／AVHRR资料,生成全省植被指数相对距平图,用于2000年夏季黑龙江省的特大干旱监测,数据表明,与实际受旱面积基本一致,为抗旱减灾提供了科学依据．     

特征空间法与墒情监测应用分析

详细论述了旱情遥感监测中特征空间法的技术原理及应用方法,通过大量遥感数据资料分析,阐述了地面温度一植被指数特征空问与土壤湿度的相互关系及实际应用方法。     

植被覆盖度的提取方法研究综述

常用的植被覆盖度估算方法有地表实测和遥感监测两种,分析其特点及适用范围,得出如下结论:地表实测法由于人力、物力等诸多因素的制约,不适合在较大范围内作为唯一的测量方法推广,但可以对遥感监测精度评价和验证提供基础数据。回归模型法小范围内有较高精度,但对实测数据的依赖性较强。植被指数法与像元分解法,由于不受实测数据的制约,目前使用比较广泛,但在实际应用中,仍应根据地表情况,与其他方法综合使用,以便提高植被覆盖度提取精度。     

土壤湿度的空间变异特征及尺度效应分析

基于遥感信息分析了土壤湿度的空间变异及尺度效应问题.利用多尺度遥感数据获得了归一化植被指数和地表温度,并基于此参数提取了干旱/半干旱地区的土壤湿度指数;基于分形理论,利用表面积计算方法,通过计算一系列不同尺度窗口像元的曲面面积,研究了三维曲面面积随尺度变化的规律,即定量描述了不同尺度遥感图像提取的土壤湿度指数值的变化特性,随着尺度的增加,驻点像元数减少,说明其空间异质性降低;并利用半变差函数研究了不同空间分辨率下土壤湿度的异质性特征.结果表明:空间分辨率越大,其整体空间异质性程度越小,与实际情况相符,说明利用分形几何学和地统计学方法分析土壤湿度指数的空间异质性特征是可行的.通过该研究可以有效地确定土壤湿度遥感监测的尺度,更好地了解区域尺度的土壤干旱程度及水资源情况.     

多云雾山丘地区遥感定量化理论及应用进展

在分析光学与微波遥感各自的应用现状及面临的挑战的基础上,从数据层、数据预处理和定量化理论与方法3个层面详细分析和总结了适用于多云雾山丘地区复杂环境的遥感定量化应用理论与方法,包括面向对象的反演策略、主被动遥感协同、时间序列建模、前向模型地形效应修正、弱敏感参数反演等。同时,结合研究团队近年在多云雾山丘地区遥感定量应用的研究实践,给出西南地区的土地连续变化监测、森林火灾风险评估、干旱监测、植被覆盖条件下的土壤水分主被动遥感反演等方面的应用实例。     

Estimation of Fractional Vegetation Cover Based on Digital Camera Survey Data and a Remote Sensing Model

The objective of this paper is to improve the monitoring speed and precision of fractional vegetation cover （fc）. It mainly focuses on fc estimation when fCmax and fcmin are not approximately equal to 100% and 0%, respectively due to using remote sensing image with medium or low spatial resolution. Meanwhile, we present a new method offc estimation based on a random set offc maximum and minimum values from digital camera （DC） survey data and a dimidiate pixel model. The results show that this is a convenient, efficient and accurate method forfc monitoring, with the maximum error 0.172 and correlation coefficient of 0.974 between DC survey data and the estimated value of the remote sensing model. The remaining DC survey data can be used as verification data for the precision of thefc estimation. In general, the estimation offc based on DC survey data and a remote sensing model is a brand-new development trend and deserves further extensive utilization.     

遥感影像在矿山排土场安全监测中的应用

为了能够直观地展示排土场分布和形态的特点以及将监测设备布置、监测数据与排土场分布有效结合在一起,将遥感数据融入到排土场监测平台中,形成了基于遥感的排土场监测系统平台.为了解决了多幅影像融合时的变形与亮度问题,利用仿射变法的方法将大区域的遥感数据进行配准、融合成一张影像,并通过矿山的坐标系对融合好的影像进行纠正,保证了影像数据与监测布置的坐标系一致;为了解决遥感数据量大引起的无法在网络上快速浏览的问题,重点研究了图像分割的瓦片技术,将大影像分割为256×256的小影像瓦片,基于分割的瓦片数据,利用哈希格网的改进椭球四叉树的方法来建立快速的索引,使得影像浏览、查询的时间大为缩短,进一步利用遥感影像数据与监测设备布置的坐标系一致,将监测设备布置与排土场分布有机地结合在一起,从而可通过监测平台直接查看排土场分布与监测设备的分布,并通过监测设备查询各类型的日常监测数据曲线.遥感影像安全监测平台通过在云南磷化集团的应用,验证理论研究的意义和实际工程应用的价值.     

鄱阳湖区植被覆盖度的遥感估算

植被覆盖度是一个十分重要的生态学参数,其对于全球环境变化和监测研究具有重要意义.为了有效地从遥感资料中提取植被覆盖度,在像元二分模型两个重要参数推导的基础上,对已有模型进行了改进,建立了用归一化植被指数(NDVI)估算植被覆盖度的模型.运用该模型对鄱阳湖区2003年的植被覆盖度进行了估算,通过鄱阳湖部分地区的实地考察,对2003年的植被覆盖度估算结果进行了验证,结果表明使用此改进模型进行植被覆盖度遥感监测是有效可行的.