山东省小麦封垄前旱情遥感监测业务化运行模型研究

摘要

山东省地处黄河中下游，属暖温带季风气候，四季分明，降水集中，旱涝频度高。本省农业资源丰富，是我国粮食、棉花、花生、蔬菜、水果的主要产区之一。干旱灾害在各种自然灾害中居首位，对粮食安全造成严重威胁。小麦各生育阶段耗水量存在差异，一生需要消耗大量水分，总耗水绝对量随产量水平的提高而增加。封垄前是小麦形成最终丰产“骨架”的有利时段，水分对争取全苗、壮苗具有重要意义。 本课题研究对象是小麦封垄前时段旱情监测，文中在讨论了旱情遥感监测技术的可行性及对热惯量法、植被供水指数法、绿度指数法、距平植被指数法、微波遥感方法分析比较的基础上，从模型适用时域、遥感信息参量选取及可业务化运行程度的角度考虑：首先，作物种植区田间土地覆盖从裸地逐渐变化到高植被覆盖，是一个逐渐变化的过程；其次，热惯量模型中地表反射率、地表温度参数的遥感反演已经较为成熟；第三，热惯量法能够直接反映土壤含水量，监测结果具有较好的现势性。因此，本课题优选热惯量法原理构建旱情遥感监测模型。 本文介绍了MODIS高光谱分辨率、高时间分辨率和适中空间分辨率的数据特征，并从其36个通道中筛选出适宜土壤水分反演应用的1～5、7、31、32波段，将热惯量模型与MODIS数据源相结合构建了小麦封垄前旱情遥感监测模型。充分考虑小麦植株对土壤背景所形成的郁闭作用，将对低植被覆盖区内植被反映更为敏感的增强植被指数(EVI)作为植被影响因子引入模型，对原有常规热惯量模型进行了修正。同时，根据小麦生育期不同阶段需水量的差异，提出了针对小麦长势的旱情评价指标。 通过大量地面同步观测数据对模型进行精度验证，将遥感反演结果与地面同步实测土壤含水量数据进行相对误差的比较分析，结果表明修正热惯量模型精度高于常规热惯量模型。利用热惯量模型对小麦各生育阶段内土壤墒情进行反演，并结合植被指数序列，研究发现，修正热惯量模型在小麦生育期内归一化植被指数均值为0.3或增强植被指数均值为0.18以内时，模型平均反演精度可达80％以上，即自小麦播种至返青期时段内，模型精度能够满足业务化运行的要求。与常规热惯量模型同期反演结果对比分析，修正热惯量模型反演精度更优，且适用时域扩展近一个生育期。 干旱灾害是可控可防的，往往旱灾的发生及其对农作物的影响具有一定的滞后性。及时发现土壤水分盈亏，采取科学抗旱生产技术，可以有效降低旱灾损失，保证粮食安全。本课题利用研发的修正热惯量模型对2008～2009季山东省冬小麦旱情监测开展了业务化应用。借助遥感技术获取山东省大尺度遥感影像，经过模型反演运算，可实时/近实时获取全省小麦种植区内田间土壤墒情。根据监测结果，在2008年小麦播种期发现旱情，立即指导农户对麦田进行合理浇灌，保证小麦具有较好苗情。2008年底至2009年初我国北方地区遭遇了严重的气象干旱灾害，本研究利用研发的旱情遥感监测模型，对山东省小麦旱情进行了严密的跟踪监测。越冬前，以监测结果为依据，农业部门积极对小麦受旱地区提供了有针对性的麦田冬灌科技指导。因此，在2009年1月份气象干旱肆虐最严重的时期，遥感监测结果表明本省大部分地区土壤墒情适宜，小麦苗情良好，仅鲁中、鲁南地区旱情显现。面对干旱灾害，应用遥感技术实时监查农业旱情的发展趋势，积极组织抗旱，合理调配资源，科学指导救灾，最大限度减少了干旱对小麦生长造成的影响，保证了粮食安全，为山东省夺取抗旱救灾工作胜利提供了有效的技术支持。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪论

1.1山东农业地理概况

1.2研究意义

1.2.1土壤水分与小麦生育

1.2.2山东旱情概况

1.2.3遥感旱情监测优势

1.3国内外研究进展

1.3.1国外研究成果

1.3.2国内研究成果

1.4研究内容、思路及创新

1.4.1研究内容

1.4.2研究方法

1.4.3研究创新点

2旱情遥感监测业务化关键技术研究

2.1旱情遥感监测技术基础及信息源选择

2.1.1遥感监测技术基础

2.1.2遥感信息源的选择

2.2旱情遥感监测方法优选

2.2.1旱情遥感监测方法

2.2.2旱情遥感监测方法优选

2.3基于热惯量法的旱情遥感监测模型推导

2.3.1常规热惯量模型的推导

2.3.2影响因子分析

2.3.3修正的热惯量模型

2.4业务化运行技术流程

3数据采集及预处理

3.1基础数据准备

3.1.1野外同步观测场布设

3.1.2同步采样技术要点

3.1.3同步观测数据处理

3.2 MODIS数据预处理

3.2.1大气校正

3.2.2“双眼皮”效应的消除

3.2.3 MODIS L1B数据地理定标

3.2.4数据融合

3.2.5小麦区的提取

4基于MODIS数据的旱情遥感监测模型构建

4.1遥感信息的提取

4.1.1反照度ABE

4.1.2昼夜温差△T

4.1.3表观热惯量ATI

4.2植被指数序列的建立

4.2.1归一化植被指数序列

4.2.2增强植被指数序列

4.2.3 NDVI与EVI比较

4.3旱情监测模型的建立

4.3.1常规热惯量模型

4.3.2修正热惯量模型

4.4小麦旱情评价指标

5旱情遥感监测业务化运行模型评价及应用

5.1模型评价与分析

5.1.1模型精度评价与分析

5.1.2模型适用度评价分析

5.2 2008～2009季山东冬小麦旱情监测应用

5.2.1旱情遥感监测结果

5.2.2小麦抗旱生产指导

6结论与展望

6.1课题结论

6.2研究展望

参考文献

致谢

攻读学位期间科研成果