[发明专利]一种基于MODIS数据的农业干旱监测方法

摘要

本发明公开了一种基于MODIS数据的农业干旱监测方法。该农田干旱监测，利用作物供水指数和降雨距平指数来确定农业旱情指数。在进行旱情监测时利用MODIS数据反演植被指数和地表温度，利用植被指数和地表温度计算作物供水指数。利用降水数据计算降水距平指数。最后对旱情指数进行级别划分来确定干旱严重程度。

主权项

1.一种基于MODIS数据的农业干旱监测方法，以被监测农田地块所对应的MODIS各波段像元的光谱反射率数据为基础；其特征在于：1)植被指数的计算：EVI=G×ρNIR-ρRedρNIR+C1×ρRed-C2×ρBlue+L]]>EVI为增强植被指数，ρ_NIR、ρ_Red和ρ_Blue分别为被监测农田地块所对应的MODIS的近红外波段、红光波段和蓝光波段像元的光谱反射率；L为背景调整项；C₁和C₂为拟合系数；G为增益因子；在计算MODIS-EVI时，L＝1，C₁＝6，C₂＝7.5，G＝2.5；分别计算出被监测农田地块所对应的遥感影像各像元点的EVI数据；2)地表温度反演，其计算公式为：T_s＝A₀+A₁T₃₁-A₂T₃₂A₀＝E₁a₃₁-E₂a₃₂A₁＝1+A+E₁b₃₁A₂＝A+E₂b₃₂A＝D₃₁/E₀E₁＝D₃₂(1-C₃₁-D₃₁)/E₀E₂＝D₃₁(1-C₃₂-D₃₂)/E₀E₀＝D₃₂C₃₁-D₃₁C₃₂C_i＝ε_iτ_iD_i＝[1+(1-ε_i)τ_i]式中T_s是地表温度(K)，T₃₁和T₃₂分别是MODIS第31和32波段的亮度温度，A₀，A₁和A₂是劈窗算法的参数，a₃₁，b₃₁，a₃₁和b₃₂是常量，在地表温度0-50℃范围内分别可取a₃₁＝-64.60363，b₃₁＝0.440817，a₃₂＝-68.72575，b₃₂＝0.473453；然后利用公式分别计算出被监测农田地块所对应的遥感影像各像元点的T_s数据；其中i是指被监测农田地块所对应的MODIS影像的第31和32波段，分别为i＝31或32；τ_i是被监测农田地块所对应的遥感影像各像元点的波段i的大气透过率，ε_i是被监测农田地块所对应的遥感影像各像元点的波段i的地表比辐射率。ε_i＝ε_iw+P_vR_vε_iv+(1-P_v)R_sε_isε_iw、ε_iv和ε_is分别是被监测农田地块所对应的遥感影像各像元点的水体、植被和裸土在第i波段的地表比辐射率，分别取ε_31w＝0.99683，ε_32w＝0.99254，ε_31v＝0.98672，ε_32v＝0.98990，ε_31s＝0.96767，ε_31s＝0.97790；R_v和R_s分别是被监测农田地块所对应的遥感影像的植被和裸土的辐射比率，计算的R_v＝0.99240，R_s＝1.00744。P_v是被监测农田地块所对应的各像元点的植被覆盖率，通过植被指数进行估算：pv=NDVI-NDVIsNDVIv-NDVIs]]>式中NDVI是被监测农田地块所对应的各像元点的植被指数，NDVI_v和NDVI_s分别是茂密植被覆盖和完全裸土像元的NDVI值，通常取NDVI_v＝0.674，NDVI_s＝0.039；NDVI=B2-B1B2+B1]]>式中B1和B2分别是MODIS图像第1和2波段的反射率。大气透过率与大气水汽含量之间呈现接近线性关系，关系式为当水汽含量在0.4～2.0g/cm²时：τ₃₁＝0.99513-0.0808wτ₃₂＝0.99376-0.11369w当水汽含量在2～4.0g/cm²时：τ₃₁＝1.08692-0.12759wτ₃₂＝1.07900-0.15925w当水汽含量在4.0～6.0g/cm²时：τ₃₁＝1.07268-0.12571wτ₃₂＝0.93821-0.12613w计算大气水汽含量的公式为：w＝[(α-lnT_w)/β]²其中w是被监测农田地块所对应的各像元点的大气水汽含量；T_w是被监测农田地块MODIS影像第18波段所对应的各像元点的反射率与第2波段所对应的各像元点的地面反射率的比值，α、β是参数，分别取α＝0.02，β＝0.651；3)作物供水指数的计算：VSWI=EVITs]]>式中VSWI为被监测农田地块所对应的各像元点的作物供水指数；EVI为被监测农田地块所对应的MODIS影像各像元点的增强植被指数；T_s为被监测农田地块所对应的遥感影像各像元点的地表温度；4)对作物供水指数进行标准化：SDI＝(VSWI-VSWI_d)/(VSWI_w-VSWI_d)×100％式中SDI是标准化后被监测农田地块所对应的遥感影像各像元点作物的供水指数，取0～100％，其中SDI＝0表示严重干旱，SDI＝100％表示非常湿润；VSWI_d和VSWI_w分别为最旱时和最湿润时的作物供水指数；EVI的分级步长可设为d，当d＝0.05时，适宜作物生长的温度空间为20℃～45℃时，VSWI_d＝(n×d)/45，VSWI_w＝(n×d)/20，n为增强植被指数步长的个数，n≥1的正整数。对于农田生态系统，VAWI_d和VSWI_w在适宜生长的温度下的值分别为：5)降水距平指数的计算SRI=R2Rw×100%]]>式中SRI为被监测农田地块各像元点的降水距平指数，SRI越大越湿润；R为当旬降雨量；R_w为多年当旬降雨量平均值，在本方法中取最近10年的当旬降雨量平均值。当R＞2R_w时为极端湿润，取SRI＝100％，R＞R_w时为正常，取SRI＝50％，R小于多年平均的一半时，为极度干旱，此时SRI取值为0～25％。干旱是较长时间缺雨的气象现象，一旬以内的缺雨并不一定出现干旱，一旬以上时间的缺雨才会产生干旱问题，因此需要同时考虑前期的降雨量。本方法考虑了最近8旬的降雨影响，从而计算出综合降水距平指数，其公式为：SMRI＝A₀×SRI₀+A₁×SRI₁+A₂×SRI₂+A₃×SRI₃+…+A₈×SRI₈6)确定农业旱情指数DI＝B₁×SDI+B₂×SMRI式中DI为被监测农田地块所对应的遥感影像各像元点的农业旱情指数，它是作物供水指数和降雨距平指数的偶合，取0～100％，DI＝0表示非常干旱，DI＝100％表示非常湿润；SDI是标准化供水指数，B₁是其权重，取0.6；SMRI是考虑多旬降雨因素的干旱指数，B₂是其权重，取0.4；B₁，B₂的权重取值是根据SDI的取值与实际情况最为相符。然后根据级别划分标准，判断干旱的程度；在此处，1％≤DI≤15％为重旱，15％＜DI≤30％为中旱，30％＜DI≤50％为轻旱，50％＜DI≤70％为正常，70％＜DI≤100％为湿润。