[发明专利]一种农业旱情遥感监测方法

摘要

本发明公开了一种农业旱情遥感监测方法，包括步骤：(1)根据地表反射率和热红外遥感影像分别计算增强植被指数和地表温度；(2)利用地表温度和增强植被指数计算结果构建ETVDI模型，并获取相同增强植被指数值下的地表温度的最大值和最小值以及不同增强植被指数值对应的地表温度值相同点的像元点数量；(3)通过对相同增强植被指数值对应的最大值和最小值进行多项式拟合获取ETVDI模型中的干湿边方程，获取拟合参数。本发明克服了传统的TVDI模型在植被茂密地区易发生植被指数饱和的缺陷以及干湿边方程拟合存在不确定性的不足，提高了拟合精度，在旱情的时空发展表现方面精度更高，能更真实反映旱情孕育、发展、消亡的过程，为农业旱情预警监测提供参考。

主权项

1.一种农业旱情遥感监测方法，其特征在于，包括步骤：(1)获取含有近红外波段、红光波段和蓝光波段的地表反射率遥感影像和地表热红外遥感影像；(2)对获取的遥感影像进行预处理；(3)根据遥感影像中的近红外波段、红光波段和蓝光波段的地表反射率计算增强植被指数EVI；根据地表热红外遥感影像计算地表温度LST；(4)利用地表温度LST和增强植被指数EVI的计算结果构建ETVDI模型，横坐标代表增强植被指数EVI，纵坐标代表地表温度LST，计算公式为：其中LSTi代表地表温度，LSTmin代表在取得某一EVI值下对应的地表温度最小值，LSTmax代表在取得某一EVI值下对应的地表温度最大值；ETVDI越大，土壤湿度越低，ETVDI越小，土壤湿度越高；(5)采用多项式的拟合方式，对干边方程和湿边方程进行拟合，具体方程如下：干边方程为：LSTmax＝a1*EVIn+a2*EVIn‑1+a3*EVIn‑2+…+an*EVI+a0；湿边方程为：LSTmin＝b1*EVIn+b2*EVIn‑1+b3*EVIn‑2+…+bn*EVI+b0；其中a0,a1,a2,…an；b0,b1,b2,…bn均为拟合系数；(6)定义当0＜ETVDI≤0.3时，为湿润；当0.3＜ETVDI≤0.6时，为正常；当0.6＜ETVDI≤0.8时，为轻旱；当0.8＜ETVDI≤0.95时，为中旱；当ETVDI＞0.95时，为重旱；根据ETVDI模型计算公式获得研究区内的旱情空间分布；根据ETVDI模型计算公式获得研究区内的旱情空间分布的步骤是：(1)根据获得的ETVDI计算结果，生产栅格文件；(2)依据ETVDI旱情划分等级，对ETVDI栅格文件数据进行区间划分，确定不同区间内的像元点空间分布；(3)结合研究区域的行政区划矢量数据，获得不同等级的旱情的具体空间位置分布。