黄诗峰 ，辛景峰 ，杨永民

（1. 中国水利水电科学研究院，北京 100038；2. 水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心，北京 100038；3. 水利部遥感技术应用中心，北京 100038）

水利部旱情遥感监测系统建设与展望

黄诗峰1,2,3，辛景峰1,2,3，杨永民1,2,3

（1. 中国水利水电科学研究院，北京 100038；2. 水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心，北京 100038；3. 水利部遥感技术应用中心，北京 100038）

遥感技术以其快速、经济和大空间范围获取的特点，已成为旱情监测的重要手段。介绍国家防汛指挥系统二期工程水利部旱情遥感监测系统的建设情况，包括旱情遥感监测模型、业务流程及系统的设计与开发等。系统实现全国旱情监测逐周生产、区域旱情 1～3 d 应急快速监测及逐月区域水体监测产品的生产。试运行表明全国旱情监测与国外同类产品结果一致或优于同类产品；区域旱情监测平均精度达到 80% 以上。最后，对旱情遥感监测系统未来发展进行展望。

旱情；遥感监测；模型；系统开发

0 引言

干旱是对人类社会影响最严重的气候灾害之一，它具有出现频率高、持续时间长、波及范围广的特点。我国地处东亚，季风气候明显，年际间季风的不稳定性造成了我国干旱的频繁发生，使干旱成为对我国农业生产影响最严重的自然灾害[1]。

传统的旱情监测方法是基于土壤墒情站的点监测方式，只能获得少量的点上数据，再加上人力、物力、财力等因素的制约，难以迅速而及时地获得大面积的土壤水分和作物信息，使得大范围的旱情监测和评估缺乏有效的时效性和代表性，而遥感旱情监测方法则是面上的监测，具有监测范围广、空间分辨率高、信息采集实时性强和业务应用性好等特性，可有效弥补地面观测系统成本高、空间覆盖率低和观测滞后的缺点，为各级减灾部门及时高效提供决策支持服务。随着卫星遥感技术的迅速发展，干旱遥感监测模型实用化程度越来越高，遥感技术已成为旱情监测重要支撑手段[2]。

水利部旱情遥感监测系统是基于卫星遥感图像和地面观测数据的全国和区域旱情监测应用系统，是国家防汛抗旱指挥系统二期工程的重要组成部分，负责为抗旱管理系统提供不同尺度、频次和类型的旱情遥感监测产品，使其满足日常业务运行、应急快速监测与评估的需要，实现旱情实时监测与评估，为国家防汛抗旱总指挥部和水利部抗旱调度指挥决策提供科学支撑。

1 旱情遥感监测模型

随着卫星遥感技术的快速发展、遥感机理研究的深入，研究人员针对干旱发生时的主要地表特征参量，从土壤湿度、植被蒸散、长势和冠层含水量、抗旱水源等方面，开展了大量的研究和应用[3]。目前，应用较为广泛的旱情遥感监测评估方法，主要有 5 类：基于降水遥感反演的旱情监测、基于植被温度指数的旱情遥感监测、基于土壤水分遥感反演的旱情监测、基于蒸散发遥感反演的旱情监测及基于水体面积变化的旱情遥感监测[4]。

不同模型有不同的适用范围，针对抗旱减灾业务的要求及卫星遥感影像数据源实时获取可行性，水利部旱情遥感监测系统全国旱情监测选用遥感监测指数模型，区域旱情监测选用基于光学遥感的土壤水分反演模型。另外考虑到抗旱水源，构建了基于水体面积变化的旱情遥感监测模型。

1.1 全国旱情遥感监测模型

对于全国旱情遥感监测来说，主要是基于中低分辨率遥感影像，实现全国范围 500～1 000 m 尺度每旬常规旱情遥感监测，为宏观掌握全国旱情总体情况提供信息支撑。全国旱情遥感监测选择植被温度指数模型。

植被和温度状况是干旱的重要表征，当出现旱情时，植被指数值会降低，而冠层温度则会因作物气孔关闭而升高。利用卫星遥感技术，监测植被指数，反演冠层温度，并与多年历史同期进行比较，进而评估干旱的严重程度。监测指标包括：植被状态指数（VCI）、距平植被指数（DVI）、温度状态指数（TCI）、植被健康指数（VHI）[5]、归一化植被指数（NDVI）、归一化水指数（NDWI）。

1.2 区域旱情遥感监测模型

土壤水分是陆地水文循环中的重要状态变量，也是区域旱情监测最为重要的指标。土壤水分遥感反演按测量手段的不同可分为光学遥感、被动微波、主动微波[6]。考虑到微波遥感数据大范围、高频次获取还有一定难度，在水利部旱情遥感监测系统建设中，选用的基于光学遥感的土壤水分反演模型，具体是基于表观热惯量（ATI）、供水植被指数（VSWI）、温度植被干旱指数（TVDI）、温度植被多项式（TVPM）等模型，利用卫星图像计算干旱指数，然后，通过干旱指数与土壤含水量的关系得到土壤含水量，再以土壤含水量为指标，确定干旱等级，得到旱情等级图。

1.3 基于水体面积变化的旱情遥感监测模型

地表水体（包括湿地）对于防汛抗旱，以及水资源、生态和环境的保护都起着极其重要的作用。基于水体面积变化监测，可为区域旱情监测提供重要信息。水体提取方法依据遥感数据类型分为光学和雷达影像水体提取。基于光学影像的水体信息和识别方法包括：阈值法、差值法、比值法、光谱特征变异法、光谱主成分分析法等。利用雷达遥感技术获取水体因其不受白天黑夜和云雾的限制，已广泛应用于洪水灾害监测中，也可应用于多云多雨地区旱情监测中。

系统建设中，选择 GF-1 卫星 16 m 多光谱宽幅影像作为主要数据源，采用面向对象分割技术，基于水体指数模型，提取水体面积，并利用监测时段水体面积和同期水体面积多年平均值之差占同期水体面积多年平均值的百分比计算水体面积距平，评估旱情严重程度。

2 旱情遥感监测业务流程

水利部旱情遥感监测系统业务流程如图 1 所示。

1）遥感数据接收、预处理与管理。实时遥感影像数据的获取是旱情遥感监测系统能否业务化运行的关键。在系统建设中，利用气象卫星卫星广播系统（CMA-CAST）实时接收 EOS MODIS 影像，利用与中国资源卫星中心遥感影像光纤接入系统近实时获取 GF-1 卫星影像。

接收原始遥感影像，还需要进行辐射校正、大气校正、几何纠正、裁剪、拼接、批处理等预处理，获得具有物理意义的地表反射率、辐射值等影像图像；然后根据旱情遥感监测模型的需要，生成地表参数指标数据。

为了便于使用，所有遥感影像及预处理产品必须建立元数据，并基于数据库有效管理。

2）旱情遥感监测业务产品生产。旱情遥感监测业务产品包括全国旱情、区域旱情及水体遥感等监测产品。采用前述旱情遥感监测模型，基于遥感影像及地面观测资料，开展旱情监测和分析，并按照旱情等级标准、预定地理框架、地图整饰规范等制作旱情遥感监测产品。

3）旱情监测产品的发布。旱情遥感监测产品生产后，需进行入库管理，供各级防汛抗旱部门查询、检索、统计与综合分析。

3 旱情遥感监测系统研发

水利部旱情遥感监测系统包括 5 个子系统，除旱情产品管理与发布子系统采用 B/S 模式外，其他4 个子系统均采用 C/S 模式实现。每个子系统由多个功能模块组成，如图 2 所示。

1）数据管理子系统。负责实现对水利部旱情遥感监测系统涉及的相关数据进行管理，包括遥感影像数据、背景数据、旱情遥感监测分级产品和元数据等。

图 1 水利部旱情遥感监测系统业务流程

2）全国旱情遥感监测子系统。利用 MODIS 中分辨率遥感数据产品，在进行数据预处理基础上，调用全国旱情遥感监测模型、旱情等级划分等功能模块，实现全国范围 500～1 000 m 尺度每旬常规旱情遥感监测，并基于监测结果生成栅格图、图、表、报告等格式旱情监测专题产品，为宏观掌握全国旱情总体情况提供信息支撑。

3）区域旱情遥感监测子系统。以中高分辨率遥感数据为主，以低分辨率遥感数据为辅，结合气象和水文的地面观测数据、遥感解译土地利用、作物种植结构等，调用典型区域旱情遥感监测模型，得到干旱监测指数、土壤墒情和干旱等级图，套合作物类型图，统计分析受旱作物面积等，实现重点受旱区的农业旱情遥感监测，为更全面、细致地掌握区域旱情总体情况提供信息支撑。

4）水体面积旱情遥感监测子系统。获取研究区覆盖干旱发生过程的多期影像，同时对应选取历史同期的多期影像，经过几何校正、投影转换、波段融合、影像镶嵌与裁切、图像增强等遥感图像预处理后进入水体提取模块，在计算机自动提取水体的基础上对提取结果进行后处理，得到多期区域水体分布图，分别统计水体总面积和多年平均值，在此基础上计算区域水面积距平参数。

5）旱情产品管理与发布子系统。采用 B/S 模式实现，部署在服务器端，用户通过浏览器访问系统。系统管理员在服务器端实现旱情遥感监测产品的发布管理操作，用户在浏览器端注册后则通过访问系统获取权限范围内的旱情监测产品查询、旱情统计分析、可视化展示等功能。

4 系统应用

目前水利部旱情遥感监测系统已完成开发，2016 年投入试运行。基于水利部旱情遥感监测系统，2016 年开展全国旱情监测 20 多次，对东北三省、华北四省及内蒙古自治区等旱情进行了重点监测 50 余次，对于鄱阳湖、洞庭湖等 14 个典型水体进行逐月连续动态监测，相关应用成果为为抗旱减灾提供了科技支撑。

图 2 软件功能组成图

1）全国旱情监测。基于研发的旱情遥感监测系统对 2016 年全国旱情进行了逐旬监测，图 3 为 5 月中旬全国旱情遥感分布图，从图中可以看出，全国绝大部地区处于正常情况，受干旱影响的省份主要为内蒙古自治区和吉林省，与国家气候中心的旱情监测产品在空间上有很好的一致性。与美国 NOAA STAR 产品对比，由于 NOAA STAR 的产品没有进行除云处理，且卫星遥感数据未进行大气校正，水利部旱情遥感监测结果更为合理。

图 3 全国旱情遥感监测分布图（2016 年 5 月 17—23 日）

2）区域旱情监测。区域旱情监测主要是针对已经出现旱情的地区进行。2016 年，基于水利部旱情遥感监测系统对内蒙古自治区和辽宁、吉林、河北、山东等省开展了多次区域旱情监测。图 4 为 7 月上旬东北地区旱情遥感监测图，从图中可以看出辽宁省相对吉林省和黑龙江省，旱情要严重得多。通过与地面实测墒情对比，遥感监测旱情等级精度总体达到了 80%。

图 4 东北地区旱情遥感监测分布图（2016 年 7月 11 日）

5 结语

通过水利部旱情遥感监测系统建设，研发了全国和区域旱情遥感监测系统、基于水体变化的旱情监测系统及旱情遥感监测产品管理与发布系统，实现了全国旱情监测逐周生产、区域旱情 1～3 d 应急快速监测及逐月区域水体监测产品的生产，对于防汛抗旱部门及时、客观、准确地获取全国旱情信息，了解受旱区域、受旱面积及严重程度，发挥了重要作用。

按照国家防汛指挥系统二期工程总体设计，水利部旱情遥感监测系统将为各省（市、区）旱情遥感监测系统提供遥感影像服务及模型支撑。各省（市、区）将基于水利部旱情遥感监测系统建设成果，针对当地干旱特征定制旱情遥感监测系统，并利用地面实测资料进行旱情模型的率定及验证。省级旱情遥感监测系统的建设将提高各省旱情监测业务化水平，为抗旱减灾决策提供技术支撑。

随着遥感技术的快速发展，卫星数据的不断丰富，监测模型的逐步完善，遥感监测能力的持续增强，旱情遥感监测的时效、精度、质量和可靠性将极大提高，将促进旱情遥感监测应用的快速发展。

[1] 国家防汛抗旱总指挥部办公室，水利部南京水文水资源研究所. 中国水旱灾害[M]. 中国水利水电出版社，1997:1-30.

[2] 李纪人，黄诗峰. “3S”技术水利应用指南[M]. 北京：中国水利水电出版社，2003: 141-160.

[3] 王丽涛，王世新，周艺，等. 旱情遥感监测研究进展与应用案例分析[J]. 遥感学报，2011，15 (6): 1315-1330.

[4] 黄诗峰，辛景峰，杨永民，等. 旱情遥感监测理论方法与实践[M]. 北京：中国水利水电出版社，2016: 1-18.

[5] 冯强，田国良，王昂生，等. 基于植被状态指数的土壤湿度遥感方法研究[J]. 自然灾害学报，2004，13 (3): 81-88.

[6] 陈书林，刘元波，温作民. 卫星遥感反演土壤水分研究综述[J]. 地球科学进展，2012，27 (11): 1192-1203.

Construction and prospect of drought remote sensing monitoring system in Ministry of Water Resources

HUSNH Shifeng1,2,3, XIN Jinfeng1,2,3, YANG Yongmin1,2,3

(1. China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing 100038, China;2. Research Center of Flood and Drought Disaster Reduction of the Ministry of Water Resources,Beijing 100038, China;3. Remote Sensing Technology Application Center of the Ministry of Water Resources, Beijing 100038, China)

As a quick, economical and wide range monitoring method, remote sensing technology has become an important means of drought monitoring. The article introduces the construction of the drought monitoring system of the second phase project of the state flood control command, including the drought remote sensing monitoring model,operation flow and the design and development of the system. The monitoring system realizes the national routine drought monitoring every week and regional emergency drought monitoring every one to three days, and monthly regional water monitoring products. System trial operation shows that the accuracy of national drought monitoring products is consistent with foreign similar products, sometimes better, and average accuracy of regional drought monitoring products is above 80%. Finally, the future development of the drought monitoring system using remote sensing is prospected.

drought; remote sensing monitoring; model; system development

TP7；TV213

A

1674-9405(2017)05-0001-05

10.19364/j.1674-9405.2017.05.001

2017-08-23

中国水利水电科学研究院重点专项（JZ0145B032017）；国家防汛抗旱指挥系统工程项目（Z-N1302-G1502）

黄诗峰（1972-），男，安徽潜山人，教授级高工，主要从事水旱灾害遥感监测等工作。