[发明专利]基于遥感数据进行季度灌溉面积识别的方法

说明书

本发明涉及水资源遥感监测技术领域，特别涉及一种基于遥感数据进行季度灌溉面积识别的方法，确定分析区域空间范围，收集不大于月尺度的植被指数、降水时间序列的遥感数据集；生成植被指数与降水随时间变化折线图，识别植被主要生长期与灌溉期时间范围，并依据降水情况并进行季节划分；植被指数与降水数据进行月度累加，得到季度值，然后计算累加的降水与植被指数间的一致性系数；划分一致性系数值域区间，根据一致性系数所在区间进行灌溉位置及灌溉面积识别；生成完整时间序列的植被主要生长期灌溉区域的时空分布专题图成果。本发明不仅能够有效的识别灌溉面积，还能够动态的对降水与NDVI关系进行分析。

技术领域

本发明涉及水资源遥感监测技术领域，特别涉及一种基于遥感数据进行季度灌溉面积识别的方法。

背景技术

灌溉信息的快速准确获取对水资源管理部门改善灌区用水监测统计有十分重要的指导意义。灌溉区域的空间分布与面积是灌区用水管理、水量控制和水资源配置等工作的基础支撑数据。由于缺乏有效的灌溉面积监测手段，全国很多地区的灌溉面积与空间分布信息不能及时准确的掌握。传统自下而上的统计方法，耗费大量的人力、物力，仍不能保证足够的准确性和时效性。这不仅长期困扰水资源管理，还制约着水资源的合理科学配置。遥感技术的发展，使快速、高效、大范围识别灌溉面积成为可能。

从80年代开始，我国就有利用卫星遥感技术对灌溉区域的研究。90年代，我国水利部遥感技术应用中心以地形数据和Landsat TM影像数据为基础，通过农田灌溉实地踏勘、核实验证等方法初步实现了有效灌溉面积的遥感提取。2006年，世界水资源管理研究所利用时间序列的NOAA/AVHRR影像数据完成了世界第一份空间分辨率为10km的全球灌溉面积分布图，为灌溉面积、水资源利用、粮食生产与经济发展研究提供了宝贵经验与科学方法。目前，在实际灌溉面积的监测研究中，基于干旱指数结合土壤含水量变化及植被生长特征的方法被许多研究人员用于实际灌溉面积的遥感监测。沈静、易珍言、王啸天等人基于垂直干旱指数、短波红外垂直失水指数、修正垂直干旱指数、垂直干旱指数对内蒙古河套灌区和宁夏秦汉灌区的灌溉面积与空间分布进行了提取。虽然基于干旱指数的灌溉面积识别方法已经得到较为广泛的应用，但是仍有一些问题尚未解决。基于干旱指数的灌溉面积识别，比较依赖地面实地监测的土壤含水量数据，我国很多地区都不具备长期连续的土壤含水量监测数据条件，这为灌溉面积识别带来了困难。此外，由于遥感影像的不连续性，该方法只能得到两期影像时间间隔内的实际灌溉面积，仅依靠遥感监测，很难得到持续累计的灌溉面积。除基于干旱指数结合地面实测土壤含水量的方法外，还有学者基于年平均降雨利用效率(RUE)和线性拟合离散度的方法对干旱区的人为因素(主要为灌溉与复垦)进行了评估，其中RUE是衡量作物产量与水量关系的一种指标，近年来也有学者使用NDVI代替作物产量评估植被生长与降雨之间的关系；线性拟合离散度的方法是通过降雨与植被NDVI线性关系，偏离拟合线距离较大的点被认为是人为因素影响了植被生长。前者假设存在一段人类活动影响程度相对稳定的时期，后者依赖降水与植被指数稳定的相关关系，这两种方法在干旱区或人类活动对降水与指标关系扰动明显的区域取得了良好的结果。若一个地区降水与植被指数的关系不稳定或人为因素对植被生长影响程度较大，则不能得到满足精度要求的结果。

发明内容

本发明针对现有技术的缺陷，提供了一种基于遥感数据对季度累计灌溉面积识别方法，能有效的解决上述现有技术存在的问题。

为了实现以上发明目的，本发明采取的技术方案如下：

基于遥感数据进行季度灌溉面积识别的方法，包括以下步骤：

步骤1、确定分析区域空间范围并进行数据准备，收集不大于月尺度的植被指数、降水时间序列的遥感数据集，时间上统一处理为月尺度数据，经过重采样、加权平均等方法统一各类数据的空间分辨率；

步骤2、生成植被指数与降水随时间变化折线图，识别植被主要生长期与灌溉期时间范围，并依据降水情况进行季节划分；