[发明专利]基于多源卫星遥感数据的干热风灾害评估方法

说明书

本发明公开了一种基于多源卫星遥感数据的干热风灾害评估方法，从多种对植被变化敏感的植被指数中选择出在干热风灾害中对多个不同卫星的遥感数据综合敏感性最强的植被指数，并以该植被指数的变化量作为干热风灾害的评估参数，建立多个不同卫星的遥感数据反应的植被指数与气象要素之间的关联模型，解决了某个单一卫星遥感数据在干热风发生前后最近日期因该卫星过境时刻云量较大或其他原因缺失时，无法及时监测干热风灾害的问题。首次将基于多源卫星遥感数据的干热风灾害评估方法与我国现行的干热风评估方法结合起来，有利于更加及时、客观的指导冬小麦的田间管理。

技术领域

本发明涉及气象预报领域，尤其是涉及一种基于多源卫星遥感数据的干热风灾害评估方法。

背景技术

干热风是冬小麦生长过程中一种重要的农业气象灾害类型。其对小麦的原生伤害以降低小麦的功能叶叶绿素含量，从而导致叶片蛋白质破坏，使细胞膜系统受损等为主，次生伤害则以导致作物蒸腾失水、光合速率降低、根系活力减弱等为主。由干热风导致的作物生理改变可以体现为光谱上的差异。这成为遥感监测在干热风灾害监测评估中应用的理论基础。

国外学者Peñuelas、Dobrowski等已指出可通过可见光、近红外反射技术和简单的光谱指数反映的植物生理状态来评估植物受高温、干旱等干热风气候的胁迫程度（即灾损程度）。在国内评估干热风气候对农作物的胁迫程度还主要以气象台站为单元，以气象要素为依据划分小麦干热风灾害等级，还没有依据多源遥感数据反映的植物生理状态来划分小麦干热风灾害等级的标准和方法。

而且，在依据遥感数据反映的植物生理状态来研究干热风对农作物胁迫的研究中，目前仅有针对单一的宏观卫星遥感数据和地面光谱模拟数据的相关研究。如学者刘静基于地面光谱模拟数据，利用便携式光谱仪建立了高光谱植被指数，并模拟MODIS通道建立植被指数判别干热风对农作物的胁迫程度。学者李颖、张乐乐、魏渠成等则针对单一的宏观卫星遥感数据FY-3 MERSI、MODIS开展了关于干热风对植被指数（NDVI、RVI等）、农作物胁迫程度的对比研究。如张乐乐在研究中分别将FY-3 MERSI、MODIS数据应用于干热风监测，证明了这两种数据分别监测干热风灾害程度的互验精度在80%以上，表明两种数据在灾害性天气监测方面可以互为良好的补充，张乐乐分别利用FY-3 MERSI数据和MODIS数据建立了适用于单一遥感数据源的干热风监测模型，并未建立起适用于多源遥感数据的干热风监测模型与监测方法。

针对目前的研究，存在以下问题：首先还没有学者将依据多源遥感数据反映的植物生理状态判别干热风灾害的方法与现有通用的以气象要素为依据划分小麦干热风灾害等级关联起来，使得现有研究无法顺利的应用到生产实践中。其次，地面光谱模拟数据不易获得，且时效性极差，仅能用于理论研究，不能用于生产实践研究。卫星遥感数据虽具有很强的及时性和易得性，能够判别大面积农作物的生理状态，进而及时评估干热风对农作物胁迫程度，但仅使用单一来源的卫星遥感数据时，由于其在获取过程中极易受到云量的影响，往往无法在干热风发生前后均获取最近日期同一区域的晴空卫星遥感影像。因此，针对单一卫星的宏观遥感数据，如FY-3 MERSI或MODIS的卫星遥感数据评估干热风灾害会时常出现遥感数据缺失。如FY-3MERSI数据在干热风发生当天有晴空影像，但在干热风发生后的两天内其获取时间的遥感数据云量较大，这样就无法及时作出评估。若在应用FY-3 MERSI数据同时应用MODIS数据、VIIRS数据等，因不同卫星每天过境时刻不同，可大大增加在干热风发生后次日即有可用遥感数据的可能性。如上，综合应用多源卫星遥感数据完成评估，一方面可以进一步提高干热风监测的时效性，另一方面因为更及时监测到作物状态的变化，监测结果也更为准确、客观。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于多源卫星遥感数据的干热风灾害评估方法，用于解决某种卫星的遥感数据在部分缺失的情况下，如何利用该卫星可获取的遥感数据和其他卫星遥感数据协同完成干热风灾损的评估。

为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：

本发明所述的基于多源卫星遥感数据的干热风灾害评估方法，包括以下步骤：