农业干旱遥感监测是遥感应用的一个重要研究方向。当前,多数农业干旱遥感监测模型是基于降雨量和土壤墒情的,这对于我国华北、西北等地是基本适用的,因为这些地区降雨量小,作物类型比较单一,植被覆盖度低,不易受到植被等干扰。但是,这些方法推广应用到长江流域就会遇到较大的误差,其原因是这些地区所具有的气候、植被等条件的复杂性,其气候多变、植被类型变化大、降雨量大、随机因素影响大、旱情变化快,仅仅监测降雨量和土壤墒情是不足的,必须结合作物类型、种植结构等综合评估。针对上述问题,采用遥感多维光谱特征空间法,引入作物生长模型,构建覆盖作物全周期的遥感干旱监测模型CERES-ADM,并结合田间试验观测与卫星遥感同步反演,与温度植被干旱指数(TVDI)、条件植被温度指数(VTCI)等进行对比分析,评价其在复杂下垫面条件下的适宜性,对于农业干旱遥感监测模型在长江流域推广应用具有十分重要的意义。
agricultural drought;quantitative remote sensing;NIR-Red reflectance space;perpendicular drought index;complex underlyging surface
针对遥感干旱监测模型在长江流域大范围推广应用中遇到的实际问题,在项目组已有研究成果及国内外研究基础上,采用空间解析几何、地理统计学、计算机技术等与定量化遥感理论相结合,系统地研究了遥感技术在水利抗旱减灾中的应用潜力、农田干旱遥感监测机理、新一代遥感干旱监测模型、遥感干旱监测模型在复杂下垫面条件下的适宜性评价、遥感干旱监测软件系统研发及研究成果的示范应用等,为多维光谱特征空间遥感干旱监测理论体系的建立与示范应用奠定了基础。从遥感技术的主要优势出发,深入分析了水利抗旱减灾的应用需求,指出了遥感技术在水利抗旱减灾中的应用潜力。选用PROSPECT模型,模拟了不同叶片含水量条件下玉米和小麦叶片反射率,指出了不同光谱波段对植被水分含量的变化具有差异性。考虑到NIR-Red特征空间中垂直植被指数和垂直干旱指数均可以作为区域旱情状况的描述指标,首次提出了一种兼顾植被指数和干旱指数的遥感监测模型-第二代改进型垂直干旱指数(MPDI),选择了湖北省漳河灌区进行示范应用,并与垂直干旱指数(PDI)和改进型垂直干旱指数(MPDI)进行对比分析,完善了理论方法与计算分析程序。考虑到发生干旱灾害的滞后性和水分亏缺累积效应,结合卫星遥感数据的可获得性,采用云参数法遥感干旱监测模型进行2010年春夏季西南五省特大干旱灾害发生发展全过程的遥感动态监测与损失分析,初步探讨了遥感干旱监测模型在复杂下垫面条件下的适宜性评价。在上述研究成果的基础上,设计并研发了遥感干旱监测软件系统,取得了计算机软件著作权登记证书,并应用于长江流域典型干旱灾害监测与分析中,部分研究成果被业主单位采纳,取得了良好的社会、经济和生态效益。项目组在国际权威期刊上发表论文1篇(SCI检索),在国际会议上发表论文4篇(EI检索),在国内核心期刊上发表论文5篇,并完成研究专著的提纲和初稿撰写。