發(fā)布時間：2020-11-19 22:37

　　 近年來,干熱風(fēng)在我國呈現(xiàn)頻發(fā)趨勢,超過一半小麥區(qū)受到干熱風(fēng)侵襲,危害嚴重。干熱風(fēng)是發(fā)生在小麥灌漿期間的一種高溫、低濕、強風(fēng)速的災(zāi)害性天氣,能引起小麥灌漿受阻,籽粒干秕,導(dǎo)致小麥減產(chǎn)。以氣象站為單元監(jiān)測干熱風(fēng)的方法已不能滿足精細化的農(nóng)業(yè)需求,而遙感技術(shù)卻能解決此問題。遙感技術(shù)具有大面積、實時定點監(jiān)測的優(yōu)勢,能直觀分析冬小麥受影響的空間特征,為其災(zāi)害防御提供科學(xué)依據(jù),這對促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及保障糧食安全具有重大意義。本研究以河南省為例,應(yīng)用EOS MODIS、風(fēng)云3號MERSI遙感數(shù)據(jù),首先利用MODIS高時間分辨率特性,提取冬小麥種植區(qū),然后通過模擬干熱風(fēng)試驗和干熱風(fēng)實例,探討植被指數(shù)在監(jiān)測冬小麥干熱風(fēng)中的適用性,進而構(gòu)建干熱風(fēng)災(zāi)損評估模型。主要研究內(nèi)容如下:(1)基于差分進化—加權(quán)最小距離算法的冬小麥提取。利用EOS-MODIS數(shù)據(jù)構(gòu)建冬小麥NDVI時間序列曲線,采用正反向最大值合成及S-G濾波方法對該曲線去噪重建;基于重建后的曲線利用Logistic模型反演,確定冬小麥關(guān)鍵生育期,引進差分進化算法對最小距離算法改進,提取河南省內(nèi)冬小麥種植區(qū)。結(jié)果顯示:提取的小麥種植面積與統(tǒng)計資料相比,總體誤差在3%以內(nèi)。(2)干熱風(fēng)災(zāi)害監(jiān)測的遙感植被指數(shù)確定。鑒于冬小麥生長過程中影響因子眾多,開展人工模擬干熱風(fēng)試驗。借助試驗中獲得的小麥光譜、農(nóng)學(xué)數(shù)據(jù),分析重度干熱風(fēng)對小麥光譜特征的影響;進一步研究高光譜指數(shù)對干熱風(fēng)的敏感性和適用性,確定監(jiān)測干熱風(fēng)的遙感指數(shù)指標。(3)干熱風(fēng)災(zāi)害評估模型的構(gòu)建。利用風(fēng)云三號MERSI、MODIS數(shù)據(jù)構(gòu)建NDVI、RVI、ARVI、EVI、PDI等指數(shù),結(jié)合氣象站點監(jiān)測到的干熱風(fēng)過程,選擇最佳干熱風(fēng)監(jiān)測指標;采用回歸分析方法,基于優(yōu)選的NDVI、RVI與氣象指標構(gòu)建干熱風(fēng)災(zāi)害等級評估模型;并以兩種遙感數(shù)據(jù)互驗?zāi)Ｐ?精度達到80%以上。
【學(xué)位單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：S42;S512.11
【部分圖文】：

圖 2.1 研究區(qū)概況研究數(shù)據(jù)介紹本研究需要的數(shù)據(jù)有四類：歷史氣象資料、風(fēng)云三號系列及 EOSMOD感數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)（河南省 1:25 萬基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)）、河南鑒數(shù)據(jù)。以上數(shù)據(jù)由河南省氣象局科學(xué)研究所提供、MODIS 數(shù)據(jù)在SA 官方網(wǎng)站下載。氣象數(shù)據(jù)本研究選取河南省 121 個氣象站點 2008 到 2017 年 5 月份逐日基本地據(jù)，主要包括日最高溫度、14：00 相對濕度、14 時地面 10 米風(fēng)速。該南省氣象局提供，圖 2.2 為河南省 122 個氣象站點的分布圖。

圖 2.2 河南省氣象站點分布圖遙感數(shù)據(jù)本研究采用風(fēng)云三號 FY-3 氣象衛(wèi)星和 EOS MODIS 衛(wèi)星系列遙感數(shù)據(jù)號數(shù)據(jù)由省氣象局提供；EOS MODIS 數(shù)據(jù)來自于美國 NASA 官方ttps://modis.gsfc.nasa.gov/），河南省對應(yīng)的影像分幅編號為 h27v05�？紤]量、精度的需要，最終確定具體日期數(shù)據(jù)如表 2.1表 2.1 遙感影像數(shù)據(jù)說明年份 數(shù)據(jù)產(chǎn)品 傳感器類型 日期2013FY3A/MERSI MERSI 2013.5.12、2013、5.14MOD09GQ、MOD09GATERRA 2013.5.12、2013、5.142017FY3A/VIRR VIRR 2017.5.07、 2017.5.13MYD09GQ AQUA 2017.5.09、 2017.5.13（1）FY-3 數(shù)據(jù)

圖 3. 1 冬小麥原始 NDVI 時間序列數(shù)據(jù)：橫坐標中“0”代表 2012-9-29，之后間隔 8 天，“12”代表 2013-1-1，“13”代表 2013-01-09，以此類從冬小麥原始 NDVI 時間序列數(shù)據(jù)圖中明顯看出：原始影像值的冬小VI 時間序列曲線并不符合小麥的生長發(fā)育情況，曲線無法反映小麥真實生況。原因有：①影像中云層的覆蓋導(dǎo)致波段反射率的變化，致使 NDVI 值。經(jīng)過對原始影像數(shù)據(jù)檢查，發(fā)現(xiàn)部分時期的影像受云干擾較為嚴重。由于和大氣對近紅外波段和紅外波段具有屏蔽作用，能夠縮小波段間的反射差之受到傳感器位置、太陽高度角和地表不利因素影響，導(dǎo)致 NDVI 時間序列存在大量突降噪聲點。②大氣干擾或雙向反射影響，二者影響程度不一致導(dǎo)VI 時間序列出現(xiàn)波動。③數(shù)據(jù)傳輸錯誤導(dǎo)致 NDVI 突出極值。影像受云干擾的狀況不可避免，但并非所有的像元值都異常，應(yīng)充分利用期的高質(zhì)量像元數(shù)據(jù)來減少噪點影響。為得到冬小麥真實的的生長規(guī)律曲對原始曲線進行去噪平滑處理。
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本文編號：2890537