[发明专利]冬小麦蒸散遥感反演及与作物模型同化方法

说明书

本发明公开了一种冬小麦蒸散遥感反演及与作物模型同化方法，通过采集数据，并通过技术手段对数据进行计算分析，可有效克服传统方法耗时、耗力、耗经济的弊端，为作物估产、旱情监测、灌溉水合理利用提供可靠依据；且具有时效性强的优势，可同步大面积观测，有效克服了传统调研通达性较差的缺点；解决了区域参数获取困难的瓶颈，遥感信息与作物模型相结合可实现优化反演蒸散发和旱情监测目的；将遥感反演蒸散与作物模型相结合输出同化后的蒸散，既可提高遥感反演蒸散精度，又可输出时间连续的蒸散信息；多源遥感数据结合；SEBS模型反演ET与作物生长模型耦合，输出改进后的ET和LAI，结合PET进行冬小麦逐日动态变化干旱监测，形成业务服务能力。

技术领域

本发明涉及冬小麦田间干旱监测方法，尤其是涉及冬小麦蒸散遥感反演及与作物模型同化方法。

背景技术

我国作为一个农业大国，农业水资源是否充足关系到粮食安全和国家稳定，我国许多地区农业用水量占总用水量的70％，因此，有效提高农业用水的利用效率可有效缓解区域水资源紧缺的现状，而深入研究农作物的耗水规律、及时了解农作物的旱情又是提高农业用水利用效率的前提。蒸散发（英文：Evapotranspiration，缩写ET）又被称为作物需水量，是农业生产中最主要的耗水量，因此，蒸散发的精确估算，是农业生产中的一项重要工作，可为农田输配水、作物估产等提供理论基础。蒸散发既包括地表土壤蒸发和水体中的水分蒸发，也包括植物叶片中表面和体内水分的蒸腾，是水分发生在土壤、植被、大气中复杂的转化过程，它既是地面热量平衡的组成部分，又是水量平衡的组成部分，也是陆地生态系统和水文过程联系的重要纽带。因此，准确的获取区域范围内的蒸散发量是在水资源日益匮乏的情况下对水资源合理开发、利用和调配的前提。

目前，获取蒸散发的传统方式是采用蒸散发点测资料，通过气象数据和作物系数来估算，主要包括蒸渗仪法、涡度相关仪等方法，这些方法不仅耗费大量的人力、财力和物力，且耗费时间长，难以大范围应用，数据获取也仅局限在点尺度上，而应用点尺度蒸散发数据拓展到区域尺度的蒸散发计算，获得的数据精确度较差。

发明内容

本发明目的在于提供一种冬小麦蒸散遥感反演及与作物模型同化方法。

为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：

本发明所述的冬小麦蒸散遥感反演及与作物模型同化方法，包括下述步骤：

步骤1，由人机交互接口输入FY-3遥感数据、Modis辅助数据和站点气象数据；对于输入的所述遥感数据进行重采样、重投影、大气校正、几何校正、辐射定标预处理；对于输入的所述站点气象数据进行筛选；由于输入的站点气象数据中存在缺省值，将缺省值-999改写为空值，并对输入的气象数据进行克里金插值，将站点气象数据插值成栅格气象数据集；将经过步骤一处理的数据分类为遥感数据、站点气象数据和栅格气象数据并分别进行存储；遥感数据用于像素级图像融合，站点数据用于地表能量平衡模型的参数标定，栅格气象数据用于ET值的反演；

步骤2，对于已经重采样、重投影的FY-3遥感数据和Modis数据进行像素级图像融合，对融合后的数据进行波段计算，反演地表反照率（Albedo）、地表比辐射率（Emis）、地表温度（LST）、归一化植被指数（NDVI）和叶面积指数（LAI）；为之后的蒸散反演的计算和模型标定做准备；

由于遥感图像时常受到云干扰，导致反演精度受到影响，利用图像融合的方式可以将FY-3遥感数据和Modis数据进行像素级融合，FY-3卫星搭载的VIIR传感器和Modis传感器有着相同的星下分辨率（500M、1KM）和时间分辨率（每天）。FY-3卫星有着与EOS卫星不同的过境时间，且VIIRS传感器相比较Modis传感器，对于可见光反照率等地表参数的反演有着更高的精度，像素级融合FY-3遥感数据和Modis数据，即可以保证了地表参数的反演精度，又可以使用modis数据对有干扰的FY-3卫星数据进行弥补；