[发明专利]基于气象卫星数据的作物病虫害遥感监测方法及装置

说明书

本发明公开一种基于气象卫星数据的作物病虫害遥感监测方法及装置，所述方法包括：获取SMAP和TRMM卫星影像数据并对数据进行预处理，根据病虫害类型选取对应的气象因子，利用反距离权重法对两种卫星数据进行插值，得到研究区域内指定空间分辨率、指定时间分辨率的关键气象要素数据；按照北京时间计算得到研究区内关键气象要素日数据；利用数理统计方法建立对应的病虫害发病指数气象评价模型；根据研究区内指定病虫害类型的关键气象要素日数据及对应的病虫害发病指数气象评价模型，以旬为周期，计算得到病虫害发病指数；利用目标作物的分布数据执行掩膜，生成专题图。本发明可以提高预警实时性、准确性，监测范围更广。

技术领域

本发明属于测绘遥感领域，具体涉及一种基于气象卫星数据的作物病虫害遥感监测方法及装置。

背景技术

农作物病虫害是我国的主要自然灾害之一，特点是种类多、影响大、时常暴发成灾。几乎所有农作物重大病虫害的发生、发展、流行都与气象条件有直接或间接的联系，所以通常通过作物病虫害发生流行与气象条件的相关研究，筛选影响作物病虫害发生流行的关键期和关键气象因子，建立作物病虫害发生流行的监测预报模型，近年来随着航天产业的发展，对地观测卫星数据增多，遥感技术开始逐步在病虫害监测中得到应用。

以往病虫害预警过程中使用的数据多是气象站点观测数据或购买传感器自行观测，包含气温、相对湿度、降水、日照时数等要素，但前者存在获取渠道狭窄、数据易缺失、呈离散点式等缺点，数据来源的制约不利于开展业务应用，数据的不稳定性会对监测结果造成偏差，离散点式数据则掣肘区域分析，而后者则成本较高。并且两者都是离散点状观测数据，不能得到空间连续的预警结果。

现有的病虫害预警机制多是在气象条件与病害程度之间利用因子分析、逐步回归等统计方法建立关系，并以此作为依据监测病害发生程度，其病害机理不够明确，亦不能实现在生长关键期内进行滚动预报，所以在预警的准确性和时效性上难以满足要求。姚渝丽等提出一种利用天气促病指数表模型预报稻叶瘟发病趋势的方法，其利用温度、湿度、降水构建了天气促病指数模型，但仅适用于在主要气象站点稻叶瘟病的监测预报。

发明内容

本发明针对在省市级别研究区进行准确及时的病虫害灾害预警的需求，提出了基于SMAP和TRMM卫星数据的农作物病虫害遥感监测方法及装置，解决现有病虫害预警技术实时性差、准确率低、成本高等问题。

本发明第一方面，提出一种基于气象卫星数据的作物病虫害遥感监测方法，所述方法包括：

S1、获取SMAP和TRMM卫星影像数据并对数据进行预处理，根据病虫害类型选取对应的气象因子，利用反距离权重法对两种卫星数据进行插值，得到研究区域内指定空间分辨率、指定时间分辨率的关键气象要素数据；

S2、将所述指定时间分辨率的关键气象要素数据按照北京时间计算得到研究区内关键气象要素日数据；

S3、利用数理统计方法建立对应的病虫害发病指数气象评价模型；

S4、根据处理好的研究区内对应病虫害类型的关键气象要素日数据及对应的病虫害发病指数气象评价模型，以旬为周期，计算得到病虫害发病指数；

S5、对得到的病虫害发病指数结果利用目标作物的分布数据执行掩膜，仅保留目标作物种植区，按照制图规范生成对应的专题图。

优选地，所述步骤S1中，所述预处理包括对SMAP卫星影像数据和TRMM卫星影像数据进行影像拼接、重投影、裁剪。

优选地，所述气象因子包括气温、气压、比湿、风速或降水，根据气温、气压、比湿数据计算得到相对湿度。

优选地，所述关键气象要素日数据为：将3h时间分辨率的气温、气压、比湿、风速、相对湿度数据按照北京时间计算得到的日均值数据，将3h时间分辨率的降水数据按照北京时间计算得到的日累计数据；