[发明专利]一种作物灾害损失快速评估方法

摘要

本发明提供了一种作物灾害损失快速评估方法，所述方法基于DSSAT系统的作物模型以及GLUE参数估算工具，利用受灾区的作物的历史数据，基于作物模型模拟获得各情景下作物的叶面积指数和产量，进而构建回归方程。然后基于Google Earth Engine(GEE)的卫星图像，将卫星图像上的每个像素的叶面积指数带入线性回归方程，获得每个像素的产量。最后将受灾区的灾害年份的产量和上一年的产量对比得到相对产量损失。本发明的方法不需要大量的地面观测数据，只需少量实验数据进行校准标定，提高了评估效率，降低了灾害损失评估的时间成本，为防灾减灾提供了保障。本发明的方法实现了灾害损失的定量评估，可对不同空间尺度损减产率进行可靠的估算，提高了灾害估损的质量。

主权项

1.一种作物灾害损失快速评估方法，包括如下步骤：步骤S1：将需要评估的地区的土壤数据，气象数据和作物的农业生产数据，输入DSSAT系统中，分别生成可供调用的土壤文件S，气象文件W和作物文件A；通过GLUE参数估算工具，对前面生成文件S，W和A进行调用计算，计算获得包含该地区作物品种参数的标定值的标定数据文件C；通过DSSAT系统的作物模型调用前述的土壤文件S、气象文件W、作物文件A以及获得的标定数据文件C进行模拟计算，获得与逐日LAI对应的LAI文件以及与产量对应的产量文件Y；步骤S2：设定将该地区多年积温距平值作为灾害指标H；步骤S3：以作物的峰值生长期为中心，前后各3天选择两个时间窗口，从LAI文件中获取两个窗口对应的每天的LAI；然后从产量文件Y中获取各情景类别的产量Yield为因变量，以前窗口中一天的LAI_d¹、后窗口中一天的LAI_d²和灾害指标H为自变量，建立下述线性回归方程，然后将求得的该线性回归方程的系数以及对应的前后窗口LAI的日期保存起来：Yield＝β_0,d+β_1,d*LAI_d¹+β_2,d*LAI_d²+β₃*H式中：Yield为各情景类别下的产量，LAI_d¹和LAI_d²分别为各情景类别下前窗口和后窗口中第d天的LAI，H为灾害指标；步骤S4：基于GEE获取的该地区的卫星图像，分别获取两个时间窗口内的每个像元的最大动态植被指数WDRVI和对应的日期的图像；并将WDRVI转换为LAI；步骤S5：依据前后窗口LAI对应的日期，从步骤S3中获得的线性回归方程的系数，然后基于GEE卫星图像得到的两个窗口的LAI以及实际气象数据得到的灾害指标H逐像元计算产量，最后计算相对于上一年的产量变化得到本次灾害的相对产量损失。