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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及涝渍灾害,尤其涉及一种油菜涝渍灾害遥感监测系统及方法。
技术介绍
1、近年来,极端降雨等天气事件的频繁发生使得涝渍灾害逐渐成为限制作物生长和产量的主要非生物胁迫之一;土壤涝渍对各种作物造成了重大的产量损失,特别是当土壤不平整雨水过多时,此类问题会变得更加严重。
2、土壤渍水时,土壤孔隙中的空气尤其是二氧化碳会被水取代,会导致土壤中二氧化碳会迅速减少;同时,随着土壤中的氧气被耗尽,从而导致土壤中有害气体大量和根际土壤ph值显著降低等,这些物质和ph均会对植物产生毒害;植物缺氧状态下,会产生乙醛等有毒物质,这会导致能量供应和根部离子转运均受到影响;同时,渍水也会影响到根系对水分的吸收与运输;地下部分对水分和营养元素吸收功能的受损,间接导致了地上部分功能的改变,其中气孔关闭会导致叶片对二氧化碳的吸收受到抑制,并限制了二氧化碳从植物体内向环境中释放,而这将严重降低光合组织的碳同化效率;光合组织中含氧量的增高和二氧化碳含量的不足,可能导致光呼吸作用增强,从而进一步阻碍植物的净光合作用;随着渍害发生时间的持续,作物生长发育会受到极大的影响;长期的涝渍胁迫加速了作物根系衰老死亡,导致作物减产甚至绝产。
3、地面气象站点获取的土壤水分含量和降水量数据精度高,但地面站点有限且分布不均匀,观测成本高;卫星遥感数据具有观测范围广、成本低、空间覆盖度高等优势,但卫星遥感的精度有限;不同卫星获取的数据也不同,微波卫星遥感数据具有重返周期短、不受云雨天气影响的优势,但空间分辨率低;而光学和热红外卫星遥感数据具有空间分辨
技术实现思路
1、为此,本专利技术提供一种油菜涝渍灾害遥感监测系统及方法,用以克服现有技术中传统的涝渍灾害监测评估手段难以匹配当前复杂下垫面条件新的变化、难以满足现阶段对监测评估精准性与时效性新的需求等问题。
2、为实现上述目的,一方面,本专利技术提供一种油菜涝渍灾害遥感监测系统,包括:数据获取与预处理模块,进行数据收集和处理;
3、多源数据融合模块,用于微波与光学数据融合、地面数据与遥感数据融合;
4、涝渍灾害评估模块,用于指标筛选和涝渍灾害评估;
5、监测与预警模块,基于涝渍灾害评估结果发布灾害预警信息。
6、进一步地,数据获取与预处理模块包括:
7、卫星遥感数据获取单元,采用amsre和amsr2微波辐射计获取土壤水分含量的被动微波遥感数据,具有重返周期短、不受云雨天气影响的优势;
8、采用modis光学遥感数据,获取中分辨率光学影像,包括陆地表面温度lst、植被指数ndvi、反射率;
9、地面气象站点数据获取单元,
10、采用国家级地面气象站点收集高精度的降雨量、温度、风速、相对湿度气象数据;
11、同时采用区域自动气象观测站补充国家站点数据,提供更密集的时空分布信息;
12、多源数据融合模块包括:
13、微波光学数据融合单元,将不同分辨率和时间的遥感数据进行空间和时间上的配准,使用深度学习模型进行数据融合,提高数据的时空分辨率;
14、地面数据与遥感数据融合单元,将地面气象数据与遥感数据进行协同分析,提高数据的整体准确性;利用地面观测数据对遥感数据进行校准;
15、涝渍灾害评估模块,通过敏感性分析确定对涝渍灾害最敏感的监测指标,包括土壤含水量、叶绿素含量;选择最佳评估指标,构建涝渍灾害监测体系;
16、指标模型构建过程参考指标包括:
17、基于气象要素的指标:包括降雨量、湿渍害日指数;
18、基于土壤氧气胁迫的指标:包括土壤氧气含量、土壤低氧胁迫指数;
19、监测与预警模块包括:
20、数据实时单元,利用物联网技术进行遥感数据的实时传输;
21、预警系统,基于实时数据和历史数据,采用涝渍灾害预警算法进行预警,并提供灾害预警信息发布功能;
22、油菜涝渍灾害遥感监测系统实现数据获取、预处理、多源数据融合、深度学习模型构建、涝渍灾害评估、实时监测与预警以及决策支持的全流程优化,有效提升油菜涝渍灾害监测的精度、实时性和实用性。
23、另一方面,本专利技术还提供一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,包括:
24、步骤s1,小区涝渍水分控制,人工调节不同灌溉水量,控制作物种植小区根区土壤湿度;
25、步骤s2,模型数据获取,收集模型构建所需原始数据,并对原始数据进行时空插值、异常值去除;
26、步骤s3,涝渍灾害指标筛选,在作物不同生育期进行指标的敏感性分析,确定油菜的涝渍灾害监测评估指标;
27、步骤s4,涝渍灾害指标模型等级确定,通过历史涝渍灾害监测数据和实验数据反演灾害样本,确定干旱的初始值,基于产量减产率和生长季涝渍灾害监测评估植保累计值之间的定量关系,厘定油菜的涝渍灾害的不同等级阈值,并进行验证,完成油菜涝渍灾害监测评估模型的构建;
28、步骤s5,涝渍灾害监测评估模型分析与应用,基于已经构建的涝渍灾害涝渍监测评估模型,基于气象、土壤水分、土壤质地数据计算并分析涝渍灾害时空变化情况。
29、进一步地,步骤s1中进行灌溉水量控制,植物种植小区根区土壤湿度处于不同淹没水平,分析涝渍灾害对于油菜生长和产量的影响机制;步骤s1对比分析涝渍灾害在作物不同生育期造成作物产量损失的差别,为深入研究区域尺度的涝渍灾害规律、指标筛选、模型参数初值设置、参数校正和结果验证提供支持。
30、进一步地,步骤s2中采用的原始数据包括:卫星遥感反演的土壤水分含量数据、modis系列数据、srtm dem数据、soilgrids数据、地面气象站点数据以及全球陆面数据同化系统(gldas)土壤水分产品数据。
31、进一步地,卫星遥感反演的土壤水分含量数据,选用amsr-e和amsr-2被动微波辐射计数据;卫星遥感反演的土壤含水量和降水量空间降尺度过程必须依赖具有更高空间分辨率的卫星遥感数据所提供的相关地表特征影像信息作为支持。
32、进一步地,本专利技术采用modis中分辨率系列光学遥感影像来支持基于amsr系列观测数据的空间降尺度研究;modis全称为中分辨率光谱成像仪(moderate-resolutionimaging spectroradiometer);modis成像仪同时搭载在两颗卫星之上;
33、modis系列数据包括:myd11系列陆地表面温度lst(land surface temperature)产品;mod/myd13系列16日合成植被指数产品;myd09系列可见光及近红外、短波红外反射率产品;mcd12系列年度土地利用覆盖类型产品;mod44w年度“陆地-水体”掩膜产品;
34、地面气象站点数据,包括国家级地面气象观测站(以下简称本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种油菜涝渍灾害遥感监测系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测系统,其特征在于,数据获取与预处理模块包括:
3.一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,其特征在于,使用了权利要求1-2任一项所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测系统,包括以下步骤:
4.根据权利要求3所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,其特征在于,步骤S1中进行灌溉水量控制,植物种植小区根区土壤湿度处于不同淹没水平,分析涝渍灾害对于油菜生长和产量的影响机制。
5.根据权利要求4所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,其特征在于,步骤S2中采用的原始数据包括:卫星遥感反演的土壤水分含量数据、MODIS系列数据、SRTM DEM数据、SoilGrids数据、地面气象站点数据以及全球陆面数据同化系统土壤水分产品数据。
6.根据权利要求5所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,其特征在于,卫星遥感反演的土壤水分含量数据,选用AMSR-E和AMSR-2被动微波辐射计数据。
7.根据权利要求6所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,其特征在于,
8.根据权利要求7所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,其特征在于,步骤S3中的涝渍灾害监测评估指标筛选所用数据包括:
9.根据权利要求8所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,其特征在于,步骤S4中,采用APSIM(Agricultural Production Systems Simulator)作物模型和WOFOST/CGMS(CropGrowth Monitoring System)作物模型计算土壤低氧胁迫特征,计算过程包括:
10.根据权利要求9所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,其特征在于,步骤S4中进行涝渍灾害指标的阈值等级划分:
...【技术特征摘要】
1.一种油菜涝渍灾害遥感监测系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测系统,其特征在于,数据获取与预处理模块包括:
3.一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,其特征在于,使用了权利要求1-2任一项所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测系统,包括以下步骤:
4.根据权利要求3所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,其特征在于,步骤s1中进行灌溉水量控制,植物种植小区根区土壤湿度处于不同淹没水平,分析涝渍灾害对于油菜生长和产量的影响机制。
5.根据权利要求4所述的一种油菜涝渍灾害遥感监测方法,其特征在于,步骤s2中采用的原始数据包括:卫星遥感反演的土壤水分含量数据、modis系列数据、srtm dem数据、soilgrids数据、地面气象站点数据以及全球陆面数据同化系统土壤水分产品数据。
6.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵海根,雷添杰,徐得泽,周新国,王嘉宝,
申请(专利权)人:中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,
类型:发明
国别省市:
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