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农业遥感干旱监测研究进展

2020-09-01郭茜月刘国金李悦萱

乡村科技 2020年21期
关键词:干旱遥感监测

郭茜月 刘国金 李悦萱

[摘 要] 农业干旱常以大面积同时发生为特点,受传统的干旱气象监测方法局限性限制无法获得广域干旱特征信息。遥感作为能同时大范围观测的手段在各行各业得到了广泛应用,在农业干旱监测方面也起到了不可替代的作用。本文简要总结农业遥感干旱监测研究进展。

[关键词] 遥感;农业;干旱;监测

[中图分类号] TP79 [文献标识码] A [文章编号] 1674-7909(2020)21-117-2

随着1972年美国的陆地资源卫星的发射与对地信息的获取,遥感技术开始被广泛应用于各行业。其工作特点可概括为观测范围广、获取信息效率高、经济成本低和地物分辨能力强等。遥感技术在农业方面的应用同样较为广泛,其大大弥补了传统旱灾监测的观测范围小的限制。近40年来,遥感技术在农业旱灾监测方面积累了大量的研究成果。

1 基于裸露地表的农业干旱监测模型

基于裸露地表的农业干旱监测方法是建立在Waston等[1]提出的热惯量方程基础上,利用卫星影像估算土壤水分。20世纪80年代,我国开始利用土壤热惯量展开检测[2]。余涛等利用地表温差、地表综合参量和热惯量之间的关系,优化了土壤热惯量的计算方法[3]。陈怀亮等考虑了地表风速与地形因素,计算了土壤水分含量[4]。

经观测数据的验证,热惯量监测模型在植被覆盖度较低的区域及裸土情况下评价精度较高,而对于高植被覆盖率区域的响应效果并不理想[5]。

2 基于植被覆盖的农业干旱监测模型

2.1 作物形态指标

该方法主要基于作物对于气候因素的自身响应,因此常利用能代表作物长势的指数(归一化植被指数,NDVI)来进行指标模型的搭建[6]。我国利用植被在特殊环境下的NDVI变化在时间序列上的表现评价了许多地区的农业干旱事件[7]。但由于NDVI对植被反应敏感,在高植被覆盖区域对干旱的反映效果较差,在中低覆盖度下干旱监测效果明显。也有研究者利用其特点创建了条件植被指数(VCI)对农业干旱展开检测,也获得了较好的效果[8]。

2.2 作物生理指标

作物生理指标模型是基于作物生长过程中的健康评价因素进行遥感反演,常用的评价因素为植被含水量。Gao利用植被含水量表现在近红外(NIR)和短波红外(SWIR)上的特点模仿NDVI建立了归一化水体指数(NDWI)反演植被冠层水分状况[9]。经过大量的研究证明,该指数模型较NDVI相比对农业干旱的监测效果更具指示性,且较接近实测情况。也有研究者将NDVI与NDWI结合起来利用两种指标的优势综合评价作物的干旱情况。

2.3 作物综合指标

植被供水指数(VSWI)和温度植被干旱指数(TVDI)是目前应用较为广泛的2种农业干旱监测指数模型。

VSWI是Haboudane等于2004年提出的基于植被指数和温度的干旱监测指数模型[10]。莫伟华等利用该指数评价了湿润半湿润地区的农田干旱情况,结果表明具有较好的评价效果[11]。杨丽萍等也利用该模型对干旱半干旱地区展开了调查,同样获得了良好的评价效果[12]。

利用NDVI与温度建立的TVDI指数模型也在农业干旱监测方面取得了良好的效果。TVDI对于大区域的干旱情况具有很好的反演能力,王海等分析了云南省2009/2010年农业干旱的时空变化情况[13]。

3 遥感监测的不足之处

利用遥感模型进行农业干旱监测,虽然能较好地识别与反演已发生干旱的区域,但是需通过模型的改进来进一步提高对于旱灾的预测精度[14]。

4 结语

遥感作为能大范围同步获取地表信息的手段,在各行各业得到了广泛应用,而且效果明显,如在农业旱灾的识别方面具有较好的评价效果。就遥感农业干旱监测而言,单一的指数模型虽然能较好地反演地表的干旱信息,但是NDVI对于植被的敏感度导致在高植被覆盖区域对于农业干旱信息的识别能力下降,一些基于NDVI的模型能适当地改善在高植被覆盖度地区评价效果;基于作物生理指标的指数对于农业干旱的反演效果较好,但结合NDVI共同建立反演模型能更好地利用不同指数反映干旱特征,获得更完美的评价效果;基于温度与植被指数关系搭建的模型能较为客观准确地表现地表干旱情況,在大范围的农业干旱监测方面取得了良好的应用效果。但遥感自身的特点是对于历史数据的研究,对于农业干旱风险的评估仍需通过模型的改进来进一步实现。

参考文献

[1]Watson K,Hummer-Miller S. A simple algorithm to estimate the effective regional atmospheric parameters for thermal-inertia mapping[J].Remote Sensing of Environment, 1981(11):455-462.

[2]刘兴文,冯勇进.应用热惯量编制土壤水分图及土壤水分探测效果[J].土壤学报,1987(3):272-280,299.

[3]余涛,田国良.热惯量法在监测土壤表层水分变化中的研究[J].遥感学报,1997(1):24-31,80.

[4]陈怀亮,冯定原,邹春辉,等.用NOAA/AVHRR资料遥感土壤水分时风速的影响[J].南京气象学院学报,1999(2):219-224.

[5]郭茜,李国春.用表观热惯量法计算土壤含水量探讨[J].中国农业气象,2005(4):13-17.

[6]王正兴,刘闯,HUETE Alfredo.植被指数研究进展:从AVHRR-NDVI到MODIS-EVI[J].生态学报,2003(5):979-987.

[7]蔡博峰,于嵘.基于遥感的植被长时序趋势特征研究进展及评价[J].遥感学报,2009(6):1170-1186.

[8]冯强,田国良,柳钦火.全国干旱遥感监测运行系统的研制[J].遥感学报,2003(1):14-18,81.

[9]Gao B. NDWI-a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space[J].Remote Sensing of Environment,1996(58):257-266.

[10]Haboudane D,Miller J R,Pattey E,et al. Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture[J].Remote Sensing of Environment,2004(3):337-352.

[11]莫伟华,王振会,孙涵,等.基于植被供水指数的农田干旱遥感监测研究[J].南京气象学院学报,2006(3):396-401.

[12]杨丽萍,杨晓华,张存厚.植被供水指数法在内蒙古干旱监测中的应用[J].内蒙古农业科技,2008(1):58-59,62.

[13]王海,杨祖祥,王麟,等.TVDI在云南2009/2010年干旱监测中的应用[J].云南大学学报(自然科学版),2014(1):59-65.

[14]刘宪锋,朱秀芳,潘耀忠,等.农业干旱监测研究进展与展望[J].地理学报,2015(11):1835-1848.

基金项目:吉林建筑大学大学生创新创业项目(8570091104)。

作者简介:郭茜月(1999—),女,本科在读,研究方向:测绘工程专业遥感;刘国金(1999—),男,本科在读,研究方向:测绘工程专业遥感;李悦萱(1999—),女,本科在读,研究方向:测绘工程专业遥感。

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