[发明专利]基于高分卫星遥感影像农业洪涝灾害范围监测系统及方法

权利要求书

1.一种基于高分卫星遥感影像农业洪涝灾害范围监测方法，其特征在于，所述基于高分卫星遥感影像农业洪涝灾害范围监测方法包括：

第一步，通过遥感影像采集模块利用高分卫星采集农业洪涝灾害范围遥感影像；对获取有薄云的图像信号简化为地物的照射分量和云层的反射分量乘积；对上述两个分量的乘积得到关系式，两边取对数；将取对数模型通过傅里叶变换转换到相应的频域，然后用高通滤波的方法，增强高频，抑制低频，使占据低频成分的云的信息从图像信息中剔除去；再李彤傅里叶逆变换从频域回到空域；将转到空域中的公式作指数变换，在利用滤波器进行过滤；

第二步，主控模块通过影像校正模块利用校正程序对采集的遥感影像进行校正；

第三步，通过影像增强模块利用影像增强程序对采集的遥感影像进行增强处理；

第四步，通过影像特征提取模块利用影像提取程序提取遥感影像中农业洪涝灾害特征信息；

第五步，通过灾情信息分析模块利用分析程序根据提取的特征信息对洪涝灾害进行分析；将获取的灾情卫星图像信息进行数据的分类建立相应的数据库，并且对关于灾情的图像提取相应的特征；将不同的灾情与对应灾情描述进行特征关联，同类型灾害进行细分和归类；然后普根据灾情特征建立对应的数据模型，对灾情的严重程度进行评估；

第六步，通过信息处理模块对农作物洪涝灾情信息进行处理；

第七步，通过显示模块利用显示器显示采集的农业洪涝灾害范围遥感影像及分析结果。

2.如权利要求1所述的基于高分卫星遥感影像农业洪涝灾害范围监测方法，其特征在于，所述利用影像增强程序对采集的遥感影像进行增强处理方法如下：

1)通过影像增强程序获取待测区域的TMPA3B43v7降水数据、MODIS卫星遥感影像数据以及ASTERGDEM卫星遥感影像数据，同时收集待测区域内地面观测站点的日降水量观测值；其中MODIS卫星遥感影像数据指的是MOD13A2数据产品；

2)数据预处理：将步骤1)获取的TMPATMPA3B43v7降水数据的时间分辨率处理为月；将ASTERGDEM卫星遥感影像数据进行聚合计算分别得到空间分辨率为1km和25km的DEM数据；从MOD13A2数据产品中提取植被指数参量，经过异常值剔除处理后，通过聚合计算分别得到空间分辨率为1km和25km的植被指数数据；

3)进行建模及参数率定：将步骤2)处理后的25kmTMPATMPA3B43v7降水数据作为因变量，以空间分辨率为25km的植被指数和数字高程模型作为自变量进行建模及参数率定；

4)高精度降水数据预测制图：基于步骤3)在25km空间分辨率下建立的模型应用到空间分辨率为1km的环境变量中进行建模预测，从而得到1km的高精度降水数据；同时将空间分辨率为25km的降水残差值进行重采样得到空间分辨率为1km，并将其与空间分辨率为1km地面降水量预测值数据相加，得到空间分辨率为1km的高精度降水数据。

3.如权利要求2所述的基于高分卫星遥感影像农业洪涝灾害范围监测方法，其特征在于，所述3)中建模所采用的参数估算模型形式为：

其中，N表示参数估算模型中自变量个数；a_n表示第n个环境变量的系数；a₀表示模型参数的常数项系数；y_n表示降雨量预测值；x_n表示第n个环境变量；

a₀和a_n的计算公式如下：

其中:k代表地面观测站点个数；x_in代表第i个地面观测站点的第n个环境变量的值，y_i代表的是第i个地面观测站点的日降水量观测值，代表第n个环境变量因子的均值，代表所有地面观测站点的日降水量观测值的均值；

3)中参数率定后的模型为：

Y_precip＝-79.42+0.012×X_dem+1921×X_ndvi；

其中Y_precip是1km地面降雨预测值，X_dem代表的是1km数字高程模型的栅格值，X_ndvi代表的是1km植被指数栅格值。