[发明专利]一种基于HJ-1A/1B CCD数据的干旱监测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种农业干旱监测方法，特别涉及一种基于HJ-1A/1B CCD数据的干旱监测方法。

背景技术

干旱的发生过程是潜在的，不容易发现，而且近年来，干旱呈现出发生范围广、出现频率高、历时时间较长等特点；农田干旱的发生特征为影响范围大，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。

遥感以其动态、实时、宏观、廉价的优势，使得大范围的旱情监测与评估成为可能，已成为干旱监测领域重要发展方向。遥感干旱监测始于20世纪80年代，基于可见光、近红外、短波红外、热红外、微波等多种波段信息，提出了众多的模型和方法，各监测模型都有各自的适宜条件，难以找到一种通用模型对干旱进行监测。

在数据应用方面，广泛应用的是NOAA/AVHRR数据和MODIS数据，而应用我国自主研制环境减灾卫星应用数据的还很少。HJ-1A/1B是中国首个以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座，主要针对灾害、生态破坏、环境污染等进行大范围全天候、全天时动态监测，因此有必要发挥HJ-1A/1B CCD数据重放周期短，分辨率较高、覆盖范围广的优势，探索一种相对精确的利用国产卫星数据的农田干旱监测方法，进行区域旱情遥感监测，以实现农业水资源的优化配置和区域范围内的干旱预警。在中国期刊《农业工程学报》的第27卷增刊1中公开了一种基于HJ-1A/1B CCD数据干旱监测，该干旱监测发挥HJ-1A/1B数据重放周期短，分辨率较高、覆盖范围广的优势，利用PDI、MPDI、NDVI对研究区的干旱情况和植被长势进行监测与分析。但是作物不同生育期对水分胁迫的敏感程度是不一样的，在同一土壤水分条件下不同生育期的作物表现出不同的干旱情况，因此仅仅依靠HJ-1A/1B CCD数据来进行干旱监测，很难采取相对准确有效的防旱措施。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于HJ-1A/1B CCD数据的干旱监测方法，该方法结合从HJ-1A/1B CCD数据得到的MPDI数据和作物生育期来确定农业干旱情况，根据本发明方法得到干旱情况，能够准确且有效的采取相应的防旱措施。

本发明的目的通过下述技术方案实现：一种基于HJ-1A/1B CCD数据的干旱监测方法，步骤如下：

（1）获取监测区的作物种植分布信息，所述作物种植分布信息是指作物的空间分布情况；

（2）获取监测区作物的HJ-1A/1B CCD数据，根据HJ-1A/1B CCD数据构建监测区的改进型垂直干旱指数模式MPDI（Modified Perpendicular Drought Index，改进型垂直干旱指数）的数学模型，建立MPDI与土壤含水量之间的数学模型；根据作物各种干旱程度下的土壤水分阈值，确定作物在各种干旱程度下的MPDI数据阈值；

（3）引进作物的生长模型，将作物的生长模型与HJ-1A/1B CCD数据进行同化，确定作物的生育期；

（4）根据监测区作物的生育期及作物在该生育期的MPDI数据，将该生育期的MPDI数据与作物各种干旱程度下的MPDI数据阈值进行比较，获取监测区作物所处的干旱程度，根据作物该生育期对水分的敏感程度，判断作物在该生育期的干旱情况。

优选的，所述步骤（1）中作物种植分布信息获取方法如下：

（1-1）选定纯净的作物种植区，采用手持GPS确定选定区域的边界，把边界数据矢量化，作为训练样本区；

（1-2）利用地理信息数据，按行政区域边界，将没有种植作物的行政区域剔除；

（1-3）设定一个NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）阈值，将NDVI低于这个阈值的区域剔除；

（1-4）利用一个土地利用矢量图剔除水田信息；

（1-5）根据土地上作物生长的特性和作物物候期的差异，结合训练样本区内逐月的NDVI指数分布情况，采用逐月排除的法，将不符合作物NDVI指数特性的点剔除，余下的点确定为作物种植分布区；利用ENVI软件，将提取出的作物种植分布信息转换为矢量层进行保存。

更进一步的，所述步骤（1-3）中NDVI阈值为0.16，将NDVI值低于这个0.16的区域剔除。

更进一步的，所述步骤（1-4）中利用1:100万的土地利用矢量图剔除水田信息。

优选的，所述步骤（2）中MPDI的数学模型构建方法具体如下：