干旱等农业灾害遥感监测PPT课件
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农业信息技术PPT课件第六讲 农业遥感技术
辐射出射度
辐射照度
辐射亮度 (辐射率)
辐射测量
定义
符号
以电磁波形式传送的能量
Ｑe
单位时间内传送的辐射能量 Φ
点辐射源在单位立体角中、单 Ｉe
位时间内所发出的辐射能量
在单位时间内、从单位面积上 Ｍe
辐射出的辐射能量
在单位时间内、单位面积 Ｅe 上接受的能量
在单位立体角、单位时间内， Ｌe
扩展源表面法线方向上单位
遥感中测量的是从目标物反射或辐射的电磁波能量，根据其 测定波长范围不同可分为辐射测量(Radiometry)和光度测量 (Photometry)两种方式，前者是以从γ射线到无线电波的整个 波长范围为对象的物理辐射量的测定，而光度测量是对由人类 具有视觉感应的波段－可见光，所引起的知觉的量的测定，它 们使用的术语和单位不同。
➢大气窗口
大气对电磁波衰减较小，透射率较高的波段叫“大气窗口”。因
此要从空中遥感地面目标，传感器的工作波段应在大气窗口处,才能接 收到地面目标的电磁波信息。目前已知的主要大气窗口分布范围如下 图：
(１)可摄影窗口
波长范围为0.3～1.3微米，通过这个窗口的电磁波信息皆属 地面目标的反射光谱，可以用摄影的方法来获取和记录地物的 电磁波信息。这个窗口包括全部可见光（0.38～0.76微米）和 部分紫外线（波长0.3～0.38微米）以及部分近红外波段 （0.76～1.3微米），其短波一端由于臭氧的强烈吸收而截止 于0.3微米，长波一端则终止于感光胶片最大感光波长1.3微米 处。这个窗口对电磁波的透射率在90％以上，仅次于微波窗口， 是目前遥感上应用最广的窗口，被气象卫星、陆地卫星及其它 遥感探测所使用。除了摄影方法外，还可以用扫描仪、光谱仪、 射线仪等来探测记录地物的电磁波信息。
辐射照度
辐射亮度 (辐射率)
辐射测量
定义
符号
以电磁波形式传送的能量
Ｑe
单位时间内传送的辐射能量 Φ
点辐射源在单位立体角中、单 Ｉe
位时间内所发出的辐射能量
在单位时间内、从单位面积上 Ｍe
辐射出的辐射能量
在单位时间内、单位面积 Ｅe 上接受的能量
在单位立体角、单位时间内， Ｌe
扩展源表面法线方向上单位
遥感中测量的是从目标物反射或辐射的电磁波能量，根据其 测定波长范围不同可分为辐射测量(Radiometry)和光度测量 (Photometry)两种方式，前者是以从γ射线到无线电波的整个 波长范围为对象的物理辐射量的测定，而光度测量是对由人类 具有视觉感应的波段－可见光，所引起的知觉的量的测定，它 们使用的术语和单位不同。
➢大气窗口
大气对电磁波衰减较小，透射率较高的波段叫“大气窗口”。因
此要从空中遥感地面目标，传感器的工作波段应在大气窗口处,才能接 收到地面目标的电磁波信息。目前已知的主要大气窗口分布范围如下 图：
(１)可摄影窗口
波长范围为0.3～1.3微米，通过这个窗口的电磁波信息皆属 地面目标的反射光谱，可以用摄影的方法来获取和记录地物的 电磁波信息。这个窗口包括全部可见光（0.38～0.76微米）和 部分紫外线（波长0.3～0.38微米）以及部分近红外波段 （0.76～1.3微米），其短波一端由于臭氧的强烈吸收而截止 于0.3微米，长波一端则终止于感光胶片最大感光波长1.3微米 处。这个窗口对电磁波的透射率在90％以上，仅次于微波窗口， 是目前遥感上应用最广的窗口，被气象卫星、陆地卫星及其它 遥感探测所使用。除了摄影方法外，还可以用扫描仪、光谱仪、 射线仪等来探测记录地物的电磁波信息。
遥感与农业ppt课件
遥感与精准农业
遥感在农业应用中的发展方向源自• RS、GIS、GPS 一体化 • 灾害预测研究的发展 • 高光谱遥感技术的发展
RS、GIS、GPS 一体化
目前遥感技术在应用上可以说已 经与GIS、GPS 的应用融合为一体。 GIS 具有强大的数据处理、管理和空 间分析能力,GPS 除了用于导航外,在 遥感对地定位、探测大气状况和确定 地表变化范围方面的应用也广泛开展 起来。 3S 技术的结合使得遥感在农 业上的应用前景更广阔。
现代遥感技术的应用
现代遥感技术广泛用于军事侦察、 导弹预警、军事测绘、海洋监视、 气象观测和互剂侦检等。在民用方 面,遥感技术广泛用于地球资源调 查、植被调查、土地利用规划、农 作物病虫害和作物产量调查、环境 监测、地震监测、测绘、考古、城 市遥感调查等方面。
遥感在农业中的应用概况
遥感与农业
农业是遥感应用中最重要 和最广泛的领域之一。20 世纪20年代航空遥感刚一 转入民用，便被用于农业 土地调查。尤其是20世纪 60年代将多光谱原理应用 于遥感后，人们根据各种 植物和土壤的光谱反射时 特性，建立了丰富的地物 波谱与遥感图像解译标志， 在农业资源调查与动态监 测、生物产量估计、农业 灾害预报与灾后评估等方 面，开展了大量的和成功 的应用。
相对于传统的低光谱分辨率遥感 (通常指光谱分辨率在0. 1μm 以上)而 言,高光谱分辨率遥感(通常指光谱分辨 率在0. 1μm 以下)数据最主要的特点就 是成像通道数量的增加和成像波段的 变窄。从而使植被遥感的监测目标发 生了很大的变化，获取子像元的能力 得到提高,使得遥感应用着重于在光谱 维上进行空间信息展开,定量分析地球 表层生物物理化学过程和参数。
遥感与农业ppt课件
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遥感技术在农业中的应用ppt课件
遥感技术在农业中的应用
1.遥感 2.农业遥感应用领域 3.图像分割
生活中。。。 。。。
摄
胸
影
透
遥感发展三阶段
19世 纪末
第一次世界大战
20世纪60年代至今
购买遥感影像需要5个方面的注意：
遥感数据的选择
区域地块的大小？ 合适的波段？
遥感数据价格 元数据 数据格式
免费？收费？ 买药：一次吃几颗？药物的成分？副作用？ Geotif,hdf,intf……
canny
prewitt
sobel
log
梯度算子
基于区域生长的分割
原图
分割结果1
分割结果2
基于阈值的分割
原图
分割结果
直方图
基于分数布朗运动的分割
原图
分割结果
O(∩_∩)O谢谢
农情遥感监测
基于土壤热惯量模型的土壤表层含水量的反演 基于植被指数与土地表面温度的旱情监测 基于微波遥感数据的土壤水分反演 水灾监测 农情遥感监测
精确农业
植物不同营养状态的反射光谱特性曲线数据分析 高光谱遥感 遥感技术与其他信息获取技术的集成 精确农业中“3S”技术的综合应用
基于边缘检测的分割
原图
所查文献202124农情遥感监测基于土壤热惯量模型的土壤表层含水量的反演基于植被指数与土地表面温度的旱情监测基于微波遥感数据的土壤水分反演水灾监测农情遥感监测精确农业植物不同营养状态的反射光谱特性曲线数据分析高光谱遥感遥感技术与其他信息获取技术的集成精确农业中3s技术的综合应用202125基于边缘检测的分割原图cannyprewitt202126sobellog梯度算子202127基于区域生长的分割原图分割结果1分割结果2202128基于阈值的分割分割结果原图202129直方图202130基于分数布朗运动的分割原图分割结果202131
1.遥感 2.农业遥感应用领域 3.图像分割
生活中。。。 。。。
摄
胸
影
透
遥感发展三阶段
19世 纪末
第一次世界大战
20世纪60年代至今
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遥感数据价格 元数据 数据格式
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梯度算子
基于区域生长的分割
原图
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基于分数布朗运动的分割
原图
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农情遥感监测
基于土壤热惯量模型的土壤表层含水量的反演 基于植被指数与土地表面温度的旱情监测 基于微波遥感数据的土壤水分反演 水灾监测 农情遥感监测
精确农业
植物不同营养状态的反射光谱特性曲线数据分析 高光谱遥感 遥感技术与其他信息获取技术的集成 精确农业中“3S”技术的综合应用
基于边缘检测的分割
原图
所查文献202124农情遥感监测基于土壤热惯量模型的土壤表层含水量的反演基于植被指数与土地表面温度的旱情监测基于微波遥感数据的土壤水分反演水灾监测农情遥感监测精确农业植物不同营养状态的反射光谱特性曲线数据分析高光谱遥感遥感技术与其他信息获取技术的集成精确农业中3s技术的综合应用202125基于边缘检测的分割原图cannyprewitt202126sobellog梯度算子202127基于区域生长的分割原图分割结果1分割结果2202128基于阈值的分割分割结果原图202129直方图202130基于分数布朗运动的分割原图分割结果202131
七讲农业遥感ppt课件
(2)作物专题信息的提取 常采用植被指数法提取作物专题信息。植被指数中包含有 多种作物类别与作物长势方面的信息，如植物叶面积指数、 叶绿素含量、植物覆盖度、生物量等，那么就可以经过植 被指数来反演与作物估产模型有关的各种参数，如NDVI与 作物覆盖度关系亲密，可以有效地提取面积信息；RVI反映 作物长势，可以提取生物量信息；PVI有效地滤去土壤背景 及大气的干扰等。 由于不同自然地理单元内，作物的生长条件(光照、温度、 降水、土壤等)和生长情况(包括自然与人为要素)在空间上 会有很大差别。为了提高遥感估产的准确性．常按照作物 生长环境及作物产量的区域分异规律，进展影像的分区、 分类，以尽量保证同一区域内作物生长环境的一致性，并 在分区的根底上进展作物专题信息的提取。 (3)作物面积提取及精度评价
I c(1 A) Tmax Tmin
SM＝f(I)
其中：I是土壤热惯量，c是单位土壤热容量，A是地表反射率，Tmax和Tmin是 白天最大温度和夜晚最小温度，SM是土壤含水量。
其它方法： 1. 距平植被指数法
2. 植被条件指数法 3. 温度植被指数法 4. 条件植被温度指数法 5. 作物水分胁迫指数法 6. 表观热惯量法 7. 地表蒸发法 8. 地表热平衡法 9. 高光谱遥感：反射率倒数的一阶微分法 10.自动微波遥感：基于微波反射亮温的土
2021/6/27
遥感估产需留意问题： (1)遥感估产需求作物生长全过程的光谱
参数。由于构成产量的3个要素〔穗数、粒 数、千粒重〕分别与作物不同生长期的植 被指数有关。因此必需掌握作物生长全过 程的光谱参数才干正确估产。而Landsat／ TM的时间分辨率有限，故遥感估产除用 TM外，还离不开短周期数据。过去把某一 时段的遥感光谱参数或它的累加值与产量 直接挂勾的方式尚有缺乏，如过于密植， 光谱值添加，但产量并非添加。 (2)遥感估产主要运用遥感数据中反映植物 光协作用的代表波段——可见光红波段和 近红外波段，阐明遥感估产不仅直接抓住 202“1/6/27光协作用〞这一事物的本质，而且能给
《遥感与农业》课件
《遥感与农业》ppt课 件
目 录
• 遥感技术概述 • 遥感技术在农业中的应用 • 遥感技术在农业中的优势与挑战 • 案例分析 • 总结与展望
遥感技术概述
01
遥感技术的定义
遥感技术：指通过非接触传感器（如卫星、飞机、无人机等）获取地球表面或大 气层的数据信息，并利用计算机技术进行数据处理和分析的一种技术。
总结词
遥感技术能够快速准确地评估农业保险损失，提高理赔效率。
详细描述
在自然灾害或病虫害发生后，遥感技术可以迅速获取受灾地区的影像数据，通过分析受灾程度和面积 ，估算农业保险损失。这种方式能够减少人工勘查的时间和成本，提高理赔的效率和准确性。
利用遥感技术监测农作物长势
总结词
遥感技术能够实时监测农作物的生长状况，为农业生产提供决策支持。
案例分析
04
利用遥感技术监测农田旱情
总结词
遥感技术能够实时监测农田的旱情，为抗旱救灾提供科学依据。
详细描述
遥感技术通过卫星或无人机搭载的传感器，获取农田土壤湿度、地表温度等信 息，从而判断旱情程度。这些数据可以帮助农业管理部门和农民及时采取抗旱 措施，减轻灾害损失。ຫໍສະໝຸດ 利用遥感技术评估农业保险损失
遥感技术可以获取大范围、实时、动态的数据，为资源调查、环境监测、城市规 划等领域提供重要的数据支持。
遥感技术的原理
遥感技术主要基于电磁波的反射、散射和辐射原理，通过传 感器接收地球表面或大气层的反射和辐射电磁波，经过处理 和分析，提取出有用的信息。
不同的地表覆盖和气象条件对电磁波的反射和辐射特性不同 ，因此可以通过分析这些特性来推断地表覆盖、土壤湿度、 植被生长状况等信息。
遥感技术的应用领域
资源调查
遥感技术可以用于土地利用调查、森林资源调查、水资源调查等领域 ，快速获取大范围的资源数据。
目 录
• 遥感技术概述 • 遥感技术在农业中的应用 • 遥感技术在农业中的优势与挑战 • 案例分析 • 总结与展望
遥感技术概述
01
遥感技术的定义
遥感技术：指通过非接触传感器（如卫星、飞机、无人机等）获取地球表面或大 气层的数据信息，并利用计算机技术进行数据处理和分析的一种技术。
总结词
遥感技术能够快速准确地评估农业保险损失，提高理赔效率。
详细描述
在自然灾害或病虫害发生后，遥感技术可以迅速获取受灾地区的影像数据，通过分析受灾程度和面积 ，估算农业保险损失。这种方式能够减少人工勘查的时间和成本，提高理赔的效率和准确性。
利用遥感技术监测农作物长势
总结词
遥感技术能够实时监测农作物的生长状况，为农业生产提供决策支持。
案例分析
04
利用遥感技术监测农田旱情
总结词
遥感技术能够实时监测农田的旱情，为抗旱救灾提供科学依据。
详细描述
遥感技术通过卫星或无人机搭载的传感器，获取农田土壤湿度、地表温度等信 息，从而判断旱情程度。这些数据可以帮助农业管理部门和农民及时采取抗旱 措施，减轻灾害损失。ຫໍສະໝຸດ 利用遥感技术评估农业保险损失
遥感技术可以获取大范围、实时、动态的数据，为资源调查、环境监测、城市规 划等领域提供重要的数据支持。
遥感技术的原理
遥感技术主要基于电磁波的反射、散射和辐射原理，通过传 感器接收地球表面或大气层的反射和辐射电磁波，经过处理 和分析，提取出有用的信息。
不同的地表覆盖和气象条件对电磁波的反射和辐射特性不同 ，因此可以通过分析这些特性来推断地表覆盖、土壤湿度、 植被生长状况等信息。
遥感技术的应用领域
资源调查
遥感技术可以用于土地利用调查、森林资源调查、水资源调查等领域 ，快速获取大范围的资源数据。
遥感在农业方面的应用PPT课件
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8
▪ 遥感估产的基本原理
▪ 任何物体都具有吸收和反射不同波长电 磁波的特性，这是物体的基本特性。人眼正 是利用这一特性，在可见光范围内识别各种 物体的，遥感技术也是基于同样的原理，利 用搭载在各种遥感平台(地面、气球、飞机、 卫星等)上的传感器(照相机、扫描仪等)接收 电磁波，根据地面上物体的波谱反射和辐射 特性，识别地物的类型和状态。
总产量与后来1993年国家统计局公布的数字
差-3.53%、+0.65%和-0.66%。该项工作,为
美国在世界农产品贸易中获得巨大的经济利
益
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20
▪ 此后，欧共体、俄罗斯、法国、日本和印度等国也 都应用卫星遥感技术进行农作物长势监测和产量测 算，均取得了一定的成果。例如，欧共体用10年的 时间(从1983年开始)，建成用于农业的遥感应用系 统，1995年在欧共体15个国家用180景SPOT影像， 结合NOAA影像在60个试验点进行了作物估产，可 精确到地块和作物种类。2002年美国航空航天局与 美国农业部合作在贝兹维尔、马里兰用MODIS数据 代替NOAA-AVHRR进行遥感估产，MODIS搭载的 TERRA卫星是1999年由美国(国家航空航天局)、日 本(国际贸易与工业厅)和加拿大(空间局、多伦多大 学)共同合作发射的，MODIS数据涉及波段范围广 (36个波段)、分辨率(250,500,1 000 m)比NOAAAVHRR(5个波段，分辨率为1100 m)有较大的进步， 这些数据均对农业资源遥感监测有较高的实用价值。
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5
▪ 作物病虫害监测与预报
▪ 作物和树木等绿色植物受病虫危害后，其叶 绿素都要受到不同程度的破坏，因而其近红 外波段（相当于MSS6，MSS7）的光谱反射 受到明显影响，并在红外彩色或假彩色影像 上与健康植物的分异十分明显。故可利用低 空红外遥感对作物病虫害进行监测及预报。
农业干旱遥感监测及其应用
农业干旱遥感监测及其应用作者：刘佳来源：《城市与减灾》 2018年第6期引言干旱是全球最为常见的自然灾害，据测算全球每年因干旱造成的经济损失高达60 ?80 亿美元，远远超过了其他气象灾害。
干旱对农业造成的损失占我国农业自然灾害损失的50% 以上，是我国农业最为严重的自然灾害，近20 年来有逐步加剧的趋势。
日益严重的全球化干旱问题已经成为各国科学家和政府部门共同关注的热点。
农业干旱一般是指在农作物生长期间，因土壤水分供应不足导致农田水量供需不平衡，使土壤含水量低于农作物的需水量，从而阻碍农作物正常生长发育的现象。
传统的农业干旱监测主要采取田间定点观测或随机调查等手段。
这类方法在大范围业务应用中需要投入大量的人力和物力，耗费的时间较长，只能获得空间上离散点的信息。
与之相比，遥感技术具有很多传统技术无法比拟的优势。
一是监测范围广、受地面条件限制少，可以实现农业干旱的大面积同步观测；二是遥感数据更新频率快、时效性高，可以实现对农业干旱的动态跟踪，降低了监测成本，提高了监测效率；三是信息丰富，能够以数字化的形式展现农业干旱变化过程和农田作物环境参数，实现与这些参数的空间叠加分析等。
因此，将遥感技术与传统的技术手段相结合，能够全面高效地揭示农业干旱各要素之间在空间和时间上的关联性，为生产决策和防灾减灾提供客观的科学数据支撑。
农业干旱遥感监测研究从20 世纪60 年代开始，在航空遥感技术的铺垫下，以极轨气象卫星、陆地资源卫星数据广泛应用为标志，并不断得到深化。
随着全球对地观测系统的不断发展，可获取的遥感数据类型越来越丰富，数据在空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等方面得到提升，使农业干旱遥感监测方法不断得到改进，已成为现代农业干旱监测的有效手段。
为满足全球和区域尺度农业干旱信息获取的需求，在农业干旱遥感监测机理深刻认识基础上，构建适用于区域业务运行的监测系统已成为农业干旱遥感监测应用的主要趋势之一。
中国农业干旱现状在我国《农业干旱等级》（GB/T 32136—2015）中，将农业干旱等级分为4 级，依次是轻旱、中旱、重旱、特旱。
第九章农业气象灾害及其防御powerpoint演示
第九章农业气象灾害及其防御 werpoint演示
大气干旱： 空气干燥、大气蒸发力强，促使植物蒸腾过快，根系从
土壤吸收的水分难以补偿水分收支失衡而造成的危害。
生理干旱：
由于土壤环境条件不良，使根系的生理活动遇到障碍， 导致植物体内水分失去平衡而发生的危害。
春旱
夏旱 按干旱发生的季节分类 秋旱
冬旱 季节连旱
第九章农业气象灾害及其防御 powerpoint演示
3rew
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
2020/12/8
第九章农业气象灾害及其防御 powerpoint演示
夏涝： 以洪水为主，涝害次之，局部地区有湿害。
秋涝：
入秋后，冬季风开始盛行与南下过程中，冷暖气团交馁 地带因降水频繁而引起的涝灾。
第九章农业气象灾害及其防御 powerpoint演示
洪涝灾害的空间分布 我国涝灾分布示意图
中国东 部是洪涝灾 害发生较多 的地区，而 西北、云贵 高原、青藏 高原和内蒙 古等地区洪 涝灾害最少。
第九章农业气象灾害及其防御 powerpoint演示
二、热害
高温对农业动、植物的新陈代谢、生长发育和产量形成所 造成的危害，统称为热害。
时空分布及对作物的影响 水稻热害：6、7月，华南和长江中下游地区； 小麦热害：春末夏初，河南、河北、山西、山东、 陕西、新疆、北京、天津、内蒙古、宁夏及 江苏北部、安徽北部等。 根茎灼伤：大多发生在西北和华北，特别是土壤中含沙量 多的地方。 蔬菜热害：发生的地区很广。
第九章农业气象灾害及其防御 powerpoint演示
白霜 空气湿润情况下发生霜冻时常可在地面物体上看到白色
冰晶，称为“白霜”。
黑霜 北方春秋季空气干燥，发生霜冻时往往水汽不足，没有
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遥感干旱等灾害监测
地理信息工程系 2020年11月13日星期五
干旱及监测
干旱是一种潜在的自然现象，它的发生过程复杂，通常 表现为一种缓慢的自然灾害。干旱发生于全球所有的气 候带，但其在不同气候带的表现形式不同，因而导致了 至今还没有一个适用于任何条件下的定义。 干旱的定义划分为4种基本的定义类型，即气象干旱、 农业干旱、水文干旱和社会经济干旱。
GPS点位数据
地面实测土壤水数据
探讨后向散射系数与土壤水之间关系
土壤水分监测流程图
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试验数据简介
研究区概况 试验区位于北京市昌平、顺义和通县三个区。地处东 经115º58´－116º50´北纬39º30´－40º33´，海拔高度在30－60米。区 内主要土地类型有农田、林地、果园及水体等，农田的主要类型有 小麦地、苜蓿地和裸地。研究区农田地势平坦，起伏较小。 卫星数据概况 采用的雷达数据为ENVISAT-ASAR。卫星轨道高度 为800公里，过境周期为35天。根据试验目的选择了分辨率为30米、 极化方式为HH/VV、观测角为IS7(42.5°～ 45.2°)的Alternating Polarisation工作模式 地面试验 安排在3月24日上午，冬小麦正处于返青初期，覆盖度较 低，大约为0.2左右。试验内容包括土壤含水量测量、小麦覆盖度测 量及测点GPS定位、数字照片的拍摄。试验时天气晴朗，获取的数 据精度较高。
式中
LSTNDV.m Ii axabNDVi I LSTNDV.m Ii ina'b'NDVi I
干旱监测（植被指数-地表温度）
条件植被温度指数（VTCI）
物 理 意 义
干旱监测
VTCI：多时段
对比分析
2005年
AVI TCI
VCI VTCI
微波遥感土壤水分监测
12
雷达土壤水探测的物理机理
水的介电常数和干土介电
ND L T S IL TS LT SL T0 S T
干旱监测（植被指数-地表温度结合）
条件植被温度指数（Vegetation Temperature Condition Index, VTCI） （王鹏 新等，2001，……，2007，……）
VT CL I SNT D.m VaI ixLSNT DVIi LSNT D.m VaI ixLSNT D.m ViIni
17
Hale Waihona Puke 数据介绍18ASAR数据预处理
1）滤波处理
使用gamma滤波对影像进行滤波处理
雷达遥感数据有别于光学遥感数据的一个重要特征是影像 上存在着更明显的斑点噪声，其主要表现为图像灰度的剧 烈变化, 即在同一片均匀区域, 有的分辨单元呈亮点, 而 有的单元呈暗点。斑点噪声 降低了图像的空间分辨率和信 噪比, 严重影响图像的判读性和可解译性, 甚至可能导致 地物特征的消失。因此，斑点噪声的消除对ASAR 图像的应 用是十分重要的。由于Gamma自适应滤波同时考虑了斑点的 特点和地物目标散射特征的统计规律，在平滑斑点的同时 能很好保持图像纹理
从农业生产考虑，干旱是在水分胁迫下，作物及其生 存环境相互作用构成的一种旱生生态环境。
应用遥感技术监测干旱则属于面上的监测，并 且充分地利用了地物表面的光谱、时间、空间 和方向信息。
干旱监测理论基础
由于从植被指数反演出的地表绿度与植物的生长状态及 其密度密切相关，因此，被植指数可用于监测对作物生 长不利的环境条件，尤其是对在干旱环境的监测。
常数有很大的差别，水的介 电常数大约为80，而干土介 电常数仅为3左右。一般土壤 可以看成是水和干土的混合， 因而土壤的介电常数会随着 土壤含水量的增大而增大。 并且，电磁波散射模型已表 明雷达回波的后向散射系数 直接受土壤介电常数的影响。 这就构成了微波遥感探测土 壤湿度的物理基础。
土壤水分 土壤介电常数 雷达后向散射系数
TCI Bm Tax BiT100 Bm Tax Bm Tin
VCI的缺点是未考虑白天的气象条件如净辐射、风速、湿度等对热红外 遥感的影响及土地表面温度的季节性变化 。
干旱监测 （地表温度）
归一化温度指数（Normalized Difference Temperature Index, NDTI） McVicar等（1992）
干旱监测理论基础
植物冠层温度升高是植物受到水分胁迫和干旱发生的最初 表征。因此，土地表面温度可用于干旱监测。
干旱监测（植被指数）
距平植被指数（Anomaly Vegetation Index, AVI） 分析NDVI的变化与短期的气候变化之间的关系
AVINDVi INDVI
AVI作为监测干旱的一种方法，它以某一地点某一时期 多年的NDVI平均值为背景值，用当年该时期的NDVI值减 去背景值，即可计算出AVI的变化范围，即NDVI的正、 负距平值。正距平反映植被生长较一般年份好，负距平 表示植被生长较一般年份差。一般而言，距平植被指数 为-0.1~-0.2表示旱情出现，-0.3~-0.6表示旱情严重。
干旱监测（植被指数）
条件植被指数（Vegetation Condition Index，VCI）
VCINDi VNIDmV inI100 NDmV axN I DmV in I
干旱监测（地表温度）
条件温度指数（Temperature Condition Index, TCI） 强调了温度与植物生长的关系，即高温对植物生长不利（Kogan，1995）
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采用的雷达数据介绍
EnviSat-1卫星是欧空局对地观测卫星系列之一，于2002年3月 1日发射升空。卫星轨道高度为800公里，过境周期为35天。 ASAR是EnviSat-1上最重要的一个传感器，其目的是用SAR进行 对地观测，提供有关海浪、海冰范围及运动情况、陆地冰雪 的分布范围、地表地形及陆地表面特征、土壤湿度及湿地范 围等观测信息。ASAR工作在C波段，可为每个轨道连续获取30 分钟图像。ASAR传感器于2004年3月23日当地时间22点16分对 试验区进行扫描成像，获取的图像幅宽为56Km，长度为112Km， 覆盖了研究区的三个县（如图）。
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雷达土壤水探测的优势
（1）雷达土壤水探测的优势主要体现在微波 遥感不受光照、云雾等天气条件的影响，具有 全天时、全天候工作的特点。 （2）特别是长波段微波能够穿透植被，并对 土壤具有一定的穿透能力。
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ASAR数据处理与土壤水分监测
数据预处理 gamma滤波 后向散射系数的计算
几何纠正
后向散射
地理信息工程系 2020年11月13日星期五
干旱及监测
干旱是一种潜在的自然现象，它的发生过程复杂，通常 表现为一种缓慢的自然灾害。干旱发生于全球所有的气 候带，但其在不同气候带的表现形式不同，因而导致了 至今还没有一个适用于任何条件下的定义。 干旱的定义划分为4种基本的定义类型，即气象干旱、 农业干旱、水文干旱和社会经济干旱。
GPS点位数据
地面实测土壤水数据
探讨后向散射系数与土壤水之间关系
土壤水分监测流程图
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试验数据简介
研究区概况 试验区位于北京市昌平、顺义和通县三个区。地处东 经115º58´－116º50´北纬39º30´－40º33´，海拔高度在30－60米。区 内主要土地类型有农田、林地、果园及水体等，农田的主要类型有 小麦地、苜蓿地和裸地。研究区农田地势平坦，起伏较小。 卫星数据概况 采用的雷达数据为ENVISAT-ASAR。卫星轨道高度 为800公里，过境周期为35天。根据试验目的选择了分辨率为30米、 极化方式为HH/VV、观测角为IS7(42.5°～ 45.2°)的Alternating Polarisation工作模式 地面试验 安排在3月24日上午，冬小麦正处于返青初期，覆盖度较 低，大约为0.2左右。试验内容包括土壤含水量测量、小麦覆盖度测 量及测点GPS定位、数字照片的拍摄。试验时天气晴朗，获取的数 据精度较高。
式中
LSTNDV.m Ii axabNDVi I LSTNDV.m Ii ina'b'NDVi I
干旱监测（植被指数-地表温度）
条件植被温度指数（VTCI）
物 理 意 义
干旱监测
VTCI：多时段
对比分析
2005年
AVI TCI
VCI VTCI
微波遥感土壤水分监测
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雷达土壤水探测的物理机理
水的介电常数和干土介电
ND L T S IL TS LT SL T0 S T
干旱监测（植被指数-地表温度结合）
条件植被温度指数（Vegetation Temperature Condition Index, VTCI） （王鹏 新等，2001，……，2007，……）
VT CL I SNT D.m VaI ixLSNT DVIi LSNT D.m VaI ixLSNT D.m ViIni
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Hale Waihona Puke 数据介绍18ASAR数据预处理
1）滤波处理
使用gamma滤波对影像进行滤波处理
雷达遥感数据有别于光学遥感数据的一个重要特征是影像 上存在着更明显的斑点噪声，其主要表现为图像灰度的剧 烈变化, 即在同一片均匀区域, 有的分辨单元呈亮点, 而 有的单元呈暗点。斑点噪声 降低了图像的空间分辨率和信 噪比, 严重影响图像的判读性和可解译性, 甚至可能导致 地物特征的消失。因此，斑点噪声的消除对ASAR 图像的应 用是十分重要的。由于Gamma自适应滤波同时考虑了斑点的 特点和地物目标散射特征的统计规律，在平滑斑点的同时 能很好保持图像纹理
从农业生产考虑，干旱是在水分胁迫下，作物及其生 存环境相互作用构成的一种旱生生态环境。
应用遥感技术监测干旱则属于面上的监测，并 且充分地利用了地物表面的光谱、时间、空间 和方向信息。
干旱监测理论基础
由于从植被指数反演出的地表绿度与植物的生长状态及 其密度密切相关，因此，被植指数可用于监测对作物生 长不利的环境条件，尤其是对在干旱环境的监测。
常数有很大的差别，水的介 电常数大约为80，而干土介 电常数仅为3左右。一般土壤 可以看成是水和干土的混合， 因而土壤的介电常数会随着 土壤含水量的增大而增大。 并且，电磁波散射模型已表 明雷达回波的后向散射系数 直接受土壤介电常数的影响。 这就构成了微波遥感探测土 壤湿度的物理基础。
土壤水分 土壤介电常数 雷达后向散射系数
TCI Bm Tax BiT100 Bm Tax Bm Tin
VCI的缺点是未考虑白天的气象条件如净辐射、风速、湿度等对热红外 遥感的影响及土地表面温度的季节性变化 。
干旱监测 （地表温度）
归一化温度指数（Normalized Difference Temperature Index, NDTI） McVicar等（1992）
干旱监测理论基础
植物冠层温度升高是植物受到水分胁迫和干旱发生的最初 表征。因此，土地表面温度可用于干旱监测。
干旱监测（植被指数）
距平植被指数（Anomaly Vegetation Index, AVI） 分析NDVI的变化与短期的气候变化之间的关系
AVINDVi INDVI
AVI作为监测干旱的一种方法，它以某一地点某一时期 多年的NDVI平均值为背景值，用当年该时期的NDVI值减 去背景值，即可计算出AVI的变化范围，即NDVI的正、 负距平值。正距平反映植被生长较一般年份好，负距平 表示植被生长较一般年份差。一般而言，距平植被指数 为-0.1~-0.2表示旱情出现，-0.3~-0.6表示旱情严重。
干旱监测（植被指数）
条件植被指数（Vegetation Condition Index，VCI）
VCINDi VNIDmV inI100 NDmV axN I DmV in I
干旱监测（地表温度）
条件温度指数（Temperature Condition Index, TCI） 强调了温度与植物生长的关系，即高温对植物生长不利（Kogan，1995）
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采用的雷达数据介绍
EnviSat-1卫星是欧空局对地观测卫星系列之一，于2002年3月 1日发射升空。卫星轨道高度为800公里，过境周期为35天。 ASAR是EnviSat-1上最重要的一个传感器，其目的是用SAR进行 对地观测，提供有关海浪、海冰范围及运动情况、陆地冰雪 的分布范围、地表地形及陆地表面特征、土壤湿度及湿地范 围等观测信息。ASAR工作在C波段，可为每个轨道连续获取30 分钟图像。ASAR传感器于2004年3月23日当地时间22点16分对 试验区进行扫描成像，获取的图像幅宽为56Km，长度为112Km， 覆盖了研究区的三个县（如图）。
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雷达土壤水探测的优势
（1）雷达土壤水探测的优势主要体现在微波 遥感不受光照、云雾等天气条件的影响，具有 全天时、全天候工作的特点。 （2）特别是长波段微波能够穿透植被，并对 土壤具有一定的穿透能力。
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ASAR数据处理与土壤水分监测
数据预处理 gamma滤波 后向散射系数的计算
几何纠正
后向散射