[发明专利]一种基于MODIS数据的农业干旱监测方法

说明书

技术领域

本发明属于农业技术领域，尤其涉及一种基于MODIS数据的农业干旱监测方法。

背景技术

干旱的发生过程是潜在的，不容易发现；农田干旱的发生特征是影响范围大，带来严重的灾难性后果和经济损失；研究、评价干旱发生和发展的过程，可以采取相应的抗旱防灾减灾措施，减少农业灾害损失。随着遥感技术的发展，遥感以其动态、实时、多光谱、廉价的优势，为旱情监测开辟了新的途径。遥感获取的植被指数和地表温度是描述地球表面特征的两个十分重要参数，因此干旱发生时，可通过植被指数或地表温度的变化来揭示作物生理异常特征，间接反映农田水热胁迫状况。按照遥感数据所使用的波段可分为：可见光、近红外、热红外、微波等。由于所使用的波段不同，产生了众多模型和方法。如水分亏缺指数模型、温度植被干旱指数模型等。虽然用于农业旱灾监测的模型很多，但大多数只是实验性的研究。因此探索一种相对精确的农田干旱监测方法非常必要。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有技术，在进行旱情监测时，仅仅对植被指数和地表温度计算作物供水指数，而忽略了MODIS图像处理技术，使数据获得准确率低；不能为建立更为规范的干旱等级划分提供有效保证。

发明内容

为解决现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于MODIS数据的农业干旱监测方法。

本发明是这样实现的，一种基于MODIS数据的农业干旱监测方法，所述基于MODIS数据的农业干旱监测方法包括：

利用了EVI和LST构建温度植被干旱指数TVDI，分析TVDI和土壤湿度之间的关系，构建土壤湿度反演模型；

最后，将所建土壤湿度反演模型用于干旱监测分析，并构建干旱遥感监测平台；

TVDI的计算模型为：

LST_EVIi.max＝a+bEVIi

LST_EVIi.min＝a'+b'EVIi

采集一系列不同土壤水分含量的农田光谱、温度和水分数据，构建基础数据集；以此计算EVI-LST空间的干边与湿边，获取TVDI模型所需的参数a，b，a’,b’；

土壤湿度的计算包括作物供水指数的计算：

式中VSWI为被监测农田地块所对应的各像元点的作物供水指数；EVI为被监测农田地块所对应的MODIS影像各像元点的增强植被指数；T_s为被监测农田地块所对应的遥感影像各像元点的地表温度；

所述MODIS影像各像元点的图像处理方法包括：

根据红外光谱辐射得到农田温度参数，红外光谱发射率在所选定的波长处与温度有近似相同的线性关系，即：

ε_i2＝ε_i1[1+k(T₂-T₁)]

式中，ε_i1是波长为λ_i，温度为T1时的光谱发射率；ε_i2是波长为λ_i，温度为T2时的光谱发射率；T1、T2分别为两个不同时刻的温度；k为系数；

V_i1为第一个温度T₁下的第i个通道的输出信号，V_i2为第一个温度T₂下的第i个通道的输出信号，T₁温度下的发射率ε_i1∈(0,1)，通过随机选取一组ε_i1，由下式计算在参数ε_i1下实际得到的T_i1：

设k∈(-η,η)，通过随机选取一个k，在第二个温度T₂下的发射率ε_i2的表达式为：

由下式计算在参数ε_i1下实际得到的T_i2：

所述MODIS布置有多个用于监测的影像无线传感器；所述影像无线传感器的调制信号x(t)的分数低阶模糊函数表示为：