一種農業旱情遙感監測方法
【專利摘要】本發明公開了一種農業旱情遙感監測方法，包括步驟：(1)根據地表反射率和熱紅外遙感影像分別計算增強植被指數和地表溫度；(2)利用地表溫度和增強植被指數計算結果構建ETVDI模型，并獲取相同增強植被指數值下的地表溫度的最大值和最小值以及不同增強植被指數值對應的地表溫度值相同點的像元點數量；(3)通過對相同增強植被指數值對應的最大值和最小值進行多項式擬合獲取ETVDI模型中的干濕邊方程，獲取擬合參數。本發明克服了傳統的TVDI模型在植被茂密地區易發生植被指數飽和的缺陷以及干濕邊方程擬合存在不確定性的不足，提高了擬合精度，在旱情的時空發展表現方面精度更高，能更真實反映旱情孕育、發展、消亡的過程，為農業旱情預警監測提供參考。
【專利說明】
一種農業旱情遙感監測方法
技術領域
[0001] 本發明涉及遙感技術以及植被監測研究領域，特別涉及一種農業旱情遙感監測方 法。
【背景技術】
[0002] 干旱由于其發生初期不易察覺，周期長且波及范圍廣等特點，嚴重影響區域安全 和社會穩定。因此，做好旱情預警預測，研究適合于區域的旱情監測方法至關重要。
[0003] 目前在土壤水分監測研究中，基于遙感技術的區域土壤水分的反演研究由于具有 范圍廣、效率高和時間連續等優點，已經成為一個重要的研究方向，現已建立了眾多土壤濕 度反演模型，其中目前使用最為廣泛的監測模型是Sandholt等人提出的TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index,溫度植被干旱指數)模型。所述TVDI的模型參見圖1，其縱坐標 代表地表溫度LST，橫坐標代表植被覆蓋度，一般利用歸一化植被指數NDVI (Normal ized Difference Vegetation Index)表示。在該模型中，通過統計不同植被指數值對應的地表 溫度值構建梯形或者三角形特征空間，為簡化數據處理量，采用最大值和最小值的方法，獲 得同一植被指數值下的最大地表溫度和最小地表溫度，而最大地表溫度像元組成的散點近 似以一條直線來表示，稱為"干邊"或者"熱邊"，最小地表溫度像元組成的散點近似以一條 直線來表示，稱為"濕邊"或者"冷邊"。計算公式如下：
[0005] 其中，LSTi代表地表溫度，LSTmin代表在取得某一 NDVI值下地表溫度的最小值， LSTmax代表在取得某一 NDVI值下地表溫度的最大值。
[0006] LSW = a*NDVI+b
[0007] LSTmin = c*NDVI+d
[0008] 其中a，b，c，d均為線性擬合直線的參數，a，c為斜率，b，d為截距，均為常數。
[0009] 但是，TVDI存在對地表覆蓋類型要求高的缺點，理論上TVDI特征空間內應包括裸 土、部分植被覆蓋和全植被覆蓋3種植被覆蓋條件，這使得覆蓋類型簡單的地區難以進行估 算，由這些"不完全符合條件"的散點確定的干濕邊本質上只是特征空間內部存在的邊，而 不是理論上的干濕邊，因此容易造成很大的不確定性。例如該模型中建議使用的NDVI植被 指數在植被茂盛的地區易發生植被指數飽和，從而降低了對植被茂盛區域的旱情監測結果 精度，對于植被茂盛地區的旱情監測適用性比較差。因此需要研究一種適合于植被茂盛地 區的旱情遙感監測方法。
【發明內容】
[0010] 本發明的主要目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供一種農業旱情遙感監測 方法，該方法彌補了傳統的TVDI模型在高植被覆蓋區域旱情監測結果不準確的缺陷，并提 高了干濕邊方程的擬合精度，對于高植被覆蓋地區的旱情監測效果好，且具有參數少、數據 易獲取、結果精確的優點。
[0011] 本發明的目的通過以下的技術方案實現:一種農業旱情遙感監測方法，包括步驟：
[0012] (1)獲取含有近紅外波段、紅光波段和藍光波段的地表反射率遙感影像和地表熱 紅外遙感影像；
[0013] (2)對獲取的遙感影像進行預處理；
[0014] (3)根據遙感影像中的近紅外波段、紅光波段和藍光波段的地表反射率計算增強 植被指數EVI (Enhanced Vegetation Index);根據地表熱紅外遙感影像計算地表溫度LST (Land Surface Temperature)；
[0015] ⑷利用地表溫度LST和增強植被指數EVI的計算結果構建ETVDI模型，橫坐標代表 增強植被指數EVI，縱坐標代表地表溫度LST，計算公式為：
[0017] 其中LSTi代表地表溫度，LSTminR表在取得某一 EVI值下對應的地表溫度最小值， LSTmaxR表在取得某一 EVI值下對應的地表溫度最大值;ETVDI越大，土壤濕度越低，ETVDI越 小，土壤濕度越高；
[0018] (5)采用多項式的擬合方式，對干邊方程和濕邊方程進行擬合，具體方程如下：
[0019] 干邊方程為：
[0020] LST腹= ai*EVIn+a2*EVr-1+a3*EVI n-2+."+an*EVI+ao;
[0021] 濕邊方程為：
[0022] LSImin = bi*EVIn+b2*EVr-1+b3*EVIn- 2+...+bn*EVI+bo;
[0023] 其中ao，ai，a2，??? an;bo，bi，b2，??? bn均為擬合系數；
[0024] (6)定義當0<ETVDI彡0.3時，為濕潤；當0.3<ETVDI彡0.6時，為正常；當0.6< ETVDI彡0.8時，為輕旱；當0.8<ETVDI彡0.95時，為中旱；當ETVDI >0.95時，為重旱；根據 ETVDI模型計算公式獲得研究區內的旱情空間分布。
[0025]具體的，所述步驟(2)中，預處理的內容包括大氣校正、輻射定標、幾何校正、圖像 鑲嵌裁剪。
[0026]具體的，所述步驟(3)中，增強植被指數EVI的計算方法是：
[0028] 其中，Pnlr、Pred和PBLUE分別代表遙感影像中近紅外波段、紅光波段和藍光波段的地 表反射率。
[0029] 具體的，所述步驟(3)中，地表溫度LST的計算方法是：
[0030] U=[eB(TS) + (l-e)L|]x+LT;
[0031] 其中，e為地表比輻射率，TS為地表真實溫度，B(TS)為黑體熱輻射亮度，t為大氣在 熱紅外波段的透過率;溫度為T的黑體在熱紅外波段的輻射亮度B(TS) = [U-LT-T(l_e)L 丄]/te，同時 TS=K2/ln(Kl/B(TS)+l)，Kl 和 K2 為常數。
[0032]具體的，所述步驟(6)中，根據ETVDI模型計算公式獲得研究區內的旱情空間分布 的步驟是：
[0033] (1)根據獲得的ETVDI計算結果，生產柵格文件；
[0034] (2)依據ETVDI旱情劃分等級，對ETVDI柵格文件數據進行區間劃分，確定不同區間 內的像元點空間分布；
[0035] (3)結合研究區域的行政區劃矢量數據，獲得不同等級的旱情的具體空間位置分 布。
[0036] 本發明與現有技術相比，具有如下優點和有益效果：
[0037]本發明提出了一種ETVDI模型，相對于傳統的TVDI模型，克服了其在植被茂密地區 易發生植被指數飽和的缺陷，同時采用多項式的擬合方式既克服了原線性擬合中的不確定 性又提高了干邊和濕邊方程的擬合精度，在旱情的時空發展表現方面精度更高，能更真實 反映旱情的孕育、發展、消亡的過程，為農業旱情預警監測提供參考。
【附圖說明】
[0038]圖1是現有技術中TVDI模型示意圖。
[0039]圖2是本實施例ETVDI模型示意圖。
[0040]圖3(a)是本實施例根據2004年10月14日研究區內的地表溫度數據和NDVI數據構 建的TVDI模型圖。
[0041 ]圖3(b)是本實施例根據2004年10月30日研究區內的地表溫度數據和NDVI數據構 建的TVDI模型圖。
[0042]圖3(c)是本實施例根據2004年11月15日研究區內的地表溫度數據和NDVI數據構 建的TVDI模型圖。
[0043]圖3 (d)是本實施例根據2004年12月1日研究區內的地表溫度數據和NDVI數據構建 的TVDI模型圖。
[0044]圖4是根據圖3(a)_(d)的TVDI模型反演2004年研究區內旱情空間分布圖。
[0045]圖5(a)是本實施例根據2004年10月14日研究區內的地表溫度數據和EVI數據構建 的ETVDI模型圖。
[0046]圖5(b)是本實施例根據2004年10月30日研究區內的地表溫度數據和EVI數據構建 的ETVDI模型圖。
[0047]圖5(c)是本實施例根據2004年11月15日研究區內的地表溫度數據和EVI數據構建 的ETVDI模型圖。
[0048]圖5(d)是本實施例根據2004年12月1日研究區內的地表溫度數據和EVI數據構建 的ETVDI模型圖。
[0049]圖6是根據圖5(a)-(d)的ETVDI模型反演2004年研究區內旱情空間分布圖。
[0050]圖7是廣東省8個氣象站點2004年月降水分布圖。
[0051]圖8是廣東省8個氣象站點9月至12月降水空間分布圖。
【具體實施方式】
[0052]下面結合實施例及附圖對本發明作進一步詳細的描述，但本發明的實施方式不限 于此。
[0053] 實施例1
[0054]本實施例針對TVDI模型進行了改進，構建了ETVDI指數模型，參見圖2，具體改進如 下：
[0055] (1)國內外學者的研究成果表明，目前NDVI作為全世界普遍通用的植被指數，其對 于植被相對比較稀疏的地區的使用效果較好，適用性強，但對于植被覆蓋度較高的地區，尤 其對于中國的南方地區，容易發生植被指數飽和的現象，而EVI正好能夠彌補這一點，因此 對于中國南方地區EVI較NDVI的適用性更強，因此在本研究中將原模型中的NDVI采用EVI進 行替換。
[0056] (2)對于TVDI模型中的"干邊"和"濕邊"的定義，目前尚未有相關研究。在模型構建 初期，為計算方便，采用線性關系進行擬合，但是在實際中，最高溫度或者最低溫度組成的 離散點基本呈現凹凸分布，多項式的擬合關系更加貼合實際且精度更高，因此本實施例嘗 試將原線性擬合方程利用多項式擬合方程進行優化，提高模型參數精度。
[0057] (3)根據上述的改進優化建立ETVDI模型，模型參見圖2，其中橫坐標代表增強植被 指數(EVI)，縱坐標代表地表溫度(LST)，A點代表干燥裸露的土壤，低EVI，高LST;B點代表濕 潤茂密植被，土壤濕潤蒸騰強;C點代表濕潤裸露土壤，低EVI，低LST;D點代表干燥茂盛植 被，土壤干旱，植被蒸騰弱。具體計算公式為：
[0059] 其中LSTi代表地表溫度，LSTminR表在取得某一 EVI值下對應的地表溫度最小值， LSTmaxR表在取得某一 EVI值下對應的地表溫度最大值;ETVDI越大，土壤濕度越低，ETVDI越 小，土壤濕度越高；
[0060] 干邊方程為：
[0061 ] LST腹= ai*EVIn+a2*EVIn-1+a 3*EVIn-2+...+an*EVI+ao;
[0062] 濕邊方程為：
[0063] LSImin = bi*EVIn+b2*EVr-1+b3*EVIn- 2+...+bn*EVI+bo;
[0064] 其中ao，ai，a2，???an;bo，bi，b2，??? bn均為擬合系數。
[0065] 下面通過一個具體實例來說明本實施例所述方法的優點。
[0066] 本實施例中植被指數數據采用M0DIS植被指數產品數據集MODI 3Q1中的增強植被 指數(EVI)和歸一化植被指數(NDVI)數據，時間周期均為16天、空間分辨率均為250米;地表 溫度數據采用MYD11A1數據集中的日數據，空間分辨率為1000米。
[0067]通過對M0DIS數據進行鑲嵌、裁剪、投影轉換、圖像計算獲得研究區內2004年10月 14日、10月30日、11月15日和12月1日四個時間段的NDVI、EVI和LST數據。
[0068] 一、現有技術TVDI模型
[0069]根據2004年研究區內的地表溫度數據和NDVI數據，采用TVDI模型，獲取在相同 NDVI值下的地表溫度的最大值和最小值以及NDVI不同值的像元點個數（圖3(a)-(d)所示， 橫坐標代表NDVI的值，左縱坐標代表地表溫度值，右縱坐標代表相同NDVI的像元點的數 量）。通過對相同NDVI值對應的最大值和最小值進行線性擬合分別獲取TVDI模型中的干邊 方程和濕邊方程(表1)，最后結合TVDI模型計算公式獲得研究區內的旱情空間分布(圖4)。
[0070] TVDI模型反演2004年研究區10月~12月的旱情結果表明：10月上旬廣東省旱情已 經大面積爆發，主要分布在廣東省的粵東地區、雷州半島地區，中部地區旱情相對較低；隨 后到10月底，旱情總體仍比較嚴重，空間分布較10月上旬無明顯變化，旱情的累積效應不明 顯；11月上旬雷州半島地區旱情進一步加重，粵東、粵北地區旱情有所緩解；12月初旱情又 有所增強，尤其是粵東地區旱情加重明顯，雷州半島地區旱情空間分布有細微變化。該模型 的監測結果在趨勢上能夠較好的反映研究區內的旱情的空間發展變化過程，但是與實際情 況相比較，旱情的發生發展程度偏重，分析其原因主要是因為植被飽和，導致擬合的部分濕 邊方程的精度不高。
[0071] 表1 TVDI模型干邊和濕邊方程
[0073] 二、本發明ETVDI模型
[0074]根據增強植被指數(EVI)和地表溫度(LST)構建了ETVDI模型（圖5)，同時對模型中 的干邊和濕邊采用了多項式的方法進行了擬合(表2)。對比表1和表2可知，經過多項式擬合 的方程的R2基本處于0.9以上，擬合精度較高，從而能夠更加精確的表現不同等級旱情的空 間分布。
[0075]由于NDVI的植被飽和引起LST_NDVI模型旱情監測結果較實際旱情偏重，因此嘗試 將NDVI采用EVI進行替換建模，獲取在相同EVI值下的地表溫度的最大值和最小值以及EVI 不同值的像元點數量（圖5所示，橫坐標代表EVI的值，左縱坐標代表地表溫度值，右縱坐標 代表相同NDVI的像元點的數量）。通過對相同EVI值對應的最大值和最小值進行多項式擬合 分別獲取LST_EVI模型中的干邊方程和濕邊方程(表2)，最后根據ETVDI模型計算公式獲得 研究區內的旱情空間分布(圖6)。
[0076] 表2 ETVDI模型干邊和濕邊方程
[0078] ETVDI模型反演2004年研究區10月~12月的旱情結果表明：10月上旬廣東省局部 地區發生零星旱情，主要分布于珠江三角洲地區；10月底旱情較上旬有所發展，干旱的范圍 進一步向周邊蔓延，隨后到11月上旬，旱情累積效應明顯顯現，干旱區域主要集中在雷州半 島區域，以輕旱為主，零星重旱；12月初，受11月底局部區域降水影響，雷州半島區域旱情有 所緩解，重旱基本消失，而粵東地區旱情有所加重。該模型的監測結果很好的表明了旱情的 孕育、發生、發展和消亡的過程，符合客觀現狀。
[0079] 干旱最主要還是由于降水缺少引起的，降水量的減少，導致水分供需不平衡，進而 演化為旱情。因此，空間區域內的降水量在一定程度上能夠對旱情的發生發展提供一定的 參考。鑒于此，本發明根據廣東省8個氣象站點（包括連州、韶關、英德、梅縣、廣州、汕頭、羅 定、湛江)的2004年月降水數據，參見圖7,對ETVDI模型計算結果（圖8)進行驗證分析。
[0080] 根據圖7可知:在2004年廣東省降水主要集中在4月~9月期間，在10月份降水量急 劇減少，基本無降水發生，隨后在11月和12月份有零星的降水，月累積降水量基本處于20mm 以下。根據圖8可知:9月份降水較多，在空間分布上主要集中在粵中西部地區，局部地區降 水量處于200mm以上，相對較少的地區主要集中在粵東地區。在10月份全省除湛江外，其他 地區基本無有效降水，11月和12月有零星的降水，降水地區主要集中在粵東和粵北的局部 地區。
[0081] 通過上述綜合分析可知：在10月上旬，由于9月份降水量相對較多，在短時間內尚 不具備旱情大規模爆發的條件，因此TVDI的監測結果較實際旱情嚴重，而ETVDI的監測結果 比較符合客觀現狀，同時體現了干旱在旱情發生初期的孕育過程，并隨著11月和12月降水 的持續減少，體現了旱情逐漸累積的發展過程，其監測結果和客觀新聞報道基本吻合。
[0082] 上述實施例為本發明較佳的實施方式，但本發明的實施方式并不受上述實施例的 限制，其他的任何未背離本發明的精神實質與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化， 均應為等效的置換方式，都包含在本發明的保護范圍之內。
【主權項】
1. 一種農業旱情遙感監測方法，其特征在于，包括步驟： (1) 獲取含有近紅外波段、紅光波段和藍光波段的地表反射率遙感影像和地表熱紅外 遙感影像； (2) 對獲取的遙感影像進行預處理； (3) 根據遙感影像中的近紅外波段、紅光波段和藍光波段的地表反射率計算增強植被 指數EVI;根據地表熱紅外遙感影像計算地表溫度LST; (4) 利用地表溫度LST和增強植被指數EVI的計算結果構建ETVDI模型，橫坐標代表增強 植被指數EVI，縱坐標代表地表溫度LST，計算公式為：其中LSTi代表地表溫度，LSTminR表在取得某一 EVI值下對應的地表溫度最小值，LSTmax 代表在取得某一 EVI值下對應的地表溫度最大值;ETVDI越大，土壤濕度越低，ETVDI越小，土 壤濕度越高； (5) 采用多項式的擬合方式，對干邊方程和濕邊方程進行擬合，具體方程如下： 干邊方程為： LSImax=ai*EVIn+a2*EVr-1+a3*EVI n-2+."+an*EVI+ao; 濕邊方程為： LSImin=bi*EVr+b2*EVr-1+b3*EVIn- 2+."+bn*EVI+b〇; 其中a。，ai，a2，…已!!; bo，bi，b2，…bn均為擬合系數； (6) 定義當0<ETVDI彡0.3時，為濕潤；當0.3<ETVDI彡0.6時，為正常；當0.6<ETVDI彡 0.8時，為輕旱；當0.8<ETVDI彡0.95時，為中旱；當ETVDI >0.95時，為重旱;根據ETVDI模型 計算公式獲得研究區內的旱情空間分布。2. 根據權利要求1所述的農業旱情遙感監測方法，其特征在于，所述步驟(2)中，預處理 的內容包括大氣校正、輻射定標、幾何校正、圖像鑲嵌裁剪。3. 根據權利要求1所述的農業旱情遙感監測方法，其特征在于，所述步驟(3)中，增強植 被指數EVI的計算方法是：其中，PNIR、PRED和PBLUE分別代表遙感影像中近紅外波段、紅光波段和藍光波段的地表反 射率。4. 根據權利要求1所述的農業旱情遙感監測方法，其特征在于，所述步驟(3)中，地表溫 度LST的計算方法是： U=[eB(TS) + (l-e)L|]T+LT; 其中，ε為地表比輻射率，TS為地表真實溫度，B(TS)為黑體熱輻射亮度，τ為大氣在熱紅 外波段的透過率;溫度為Τ的黑體在熱紅外波段的輻射亮度B(TS) = [U-L丨-τ(1-ε)?]/τε， 同時 TS=K2/ln(Kl/B(TS)+l)，Kl 和 Κ2 為常數。5. 根據權利要求1所述的農業旱情遙感監測方法，其特征在于，所述步驟(6)中，根據 ETVDI模型計算公式獲得研究區內的旱情空間分布的步驟是： (1)根據獲得的ETVDI計算結果，生產柵格文件； (2) 依據ETVDI旱情劃分等級，對ETVDI柵格文件數據進行區間劃分，確定不同區間內的 像元點空間分布； (3) 結合研究區域的行政區劃矢量數據，獲得不同等級的旱情的具體空間位置分布。
【文檔編號】G01J5/00GK105929406SQ201610264159
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年4月25日
【發明人】王行漢, 亢慶, 扶卿華, 劉超群, 喻豐華, 趙敏, 尹斌, 何穎清, 楊留柱, 曾麥脈, 俞國松, 鄺高明
【申請人】珠江水利委員會珠江水利科學研究院