水稻低温冷害遥感监测技术与方法进展_王连喜
水稻主要病虫害胁迫遥感监测研究
水稻主要病虫害胁迫遥感监测研究水稻作为世界上最重要的粮食作物之一，在全球范围内都有广泛的种植。
然而，水稻病虫害的存在对水稻的生产造成了巨大的威胁。
随着科技的不断进步，遥感监测技术逐渐被应用于水稻病虫害的监测与防治中。
本文将重点水稻主要病虫害胁迫的遥感监测研究进展。
近年来，遥感监测技术在水稻病虫害领域的应用越来越广泛。
国内外学者对水稻病虫害的遥感监测进行了大量研究。
从不同地区来看，遥感监测技术在水稻病虫害防治方面取得了显著的成果。
例如，在亚洲地区，中国、日本和韩国等国家利用遥感技术对水稻病虫害进行了大范围监测与防治试验，并取得了一定的效果。
欧洲和美洲等地区也在积极探索遥感监测技术在农业中的应用，对水稻病虫害进行早期预警和防治。
遥感监测技术主要通过卫星或航空遥感器获取水稻病虫害发生及危害情况的信息，结合地理信息系统（GIS）等技术手段，实现大范围、快速、准确的监测。
具体方法包括：遥感图像处理：利用遥感图像处理技术，提取出水稻病虫害的特征信息，如叶色变化、水稻受害面积等。
建立预测模型：结合历史数据和遥感监测结果，利用统计学方法建立预测模型，实现对水稻病虫害的准确预测。
实地调查：结合遥感监测结果，进行实地调查，进一步核实水稻病虫害发生情况，并对遥感监测结果进行修正。
通过实验得出，遥感监测技术在水稻病虫害监测方面的应用是可行的。
遥感图像处理技术能够快速准确地提取出水稻病虫害的特征信息，提高监测的准确性和效率。
同时，通过建立预测模型，可以实现对水稻病虫害的早期预警和准确预测，为防治决策提供科学依据。
实地调查结果表明，遥感监测结果与实际情况较为符合，说明遥感监测技术具有较高的精度和应用价值。
遥感监测技术在水稻主要病虫害胁迫方面具有广泛的应用前景。
其具有大范围、快速、准确的监测能力，可以为防治决策提供科学依据，有利于提高水稻生产的产量和质量。
然而，目前遥感监测技术在水稻病虫害方面的应用还存在一些问题，如数据精度、遥感图像处理技术的完善等。
遥感技术在水稻病虫害检测中的应用
遥感技术在水稻病虫害检测中的应用
5、变化检测 时间序列分析： 利用多时相的遥感数据，进行时间序列分析，检测植被变化，以识别病 虫害的演变过程 差异图像生成： 生成差异图像，标示出时间段内植被覆盖或光谱特性的变化，帮助定位 病虫害的发生区域 6、结果验证与精度评估
遥感技术在水稻病虫害检测中的应用
地面调查与验证： 利用地面调查数据验证遥感结果的准确性 精度评估： 运用精度评估指标，如生产者精度、用户精度等，评估病虫害监测模型的性 能 1、 结论 随着农业信息化的推进以及科技的发展，使用遥感技术对病虫害监测识别也将会朝着精准 化、智能化等方向发展 本文就水稻病虫害遥感监测机理，即水稻受到病虫害胁迫后的光谱变化是遥感监测的基本 原理，且结合气象数据、生境因子和遥感数据等多源数据可以实现对大区域病虫害的预测， 基于多尺度介绍了水稻病虫害的遥感监测方法和预测方法的研究以及模型方法的构建，对 现有的监测预测系统进行了梳理，并就现有技术的未来发展进行了展望 目前，基于遥感技术的水稻病虫害监测与预测技术受到越来越多的学者的研究和关注，然 而，与在实验室条件下的科学研究相比，实际落地应用存在外部环境条件、数据获取、应 用区域等的不确定性，因此，科学研究与实际落地应用之间仍然存在一定的差距
遥感技术在水稻 病虫害检测中的
应用
目录
CONTENTS
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01 应用的遥感原理 02 遥感优势 03 采用的遥感数据类型 04 遥感辅助数据 05 遥感数据处理
遥感技术在水稻病虫害检测中的应用
1
病虫害现已成为水稻产量的最大制约因素之一，传统的植保技术主要依靠植保人员的视觉和经验，存 在一定的主观性，且费时费力，难以满足大范围的实时监测需要
2 主体,粮食生产在湖南省农业发展中占有举足轻重的地位。据统计,湖南省常年粮食作物播种面积为510
科技成果——寒地水稻防低温冷害减灾保产关键技术
科技成果——寒地水稻防低温冷害减灾保产关键技术技术开发单位黑龙江省农业科学院耕作栽培研究所、黑龙江省农业技术推广站、东北农业大学成果简介近年来，气候变化导致寒地水稻主产区阶段性低温冷害及其他灾害频发，造成水稻插秧返青期死苗、分蘖期群体生长延迟，干物质积累不足，难以搭建高产框架；孕穗期颖花发育畸形，开花期授精不良，后期籽粒灌浆不充分，最终导致水稻产量受损、品质降低，稻农种稻效益下降，严重威胁我国口粮安全。
寒地水稻抗灾生产已经成为常态。
该技术通过品种布局、栽培调控、耕作措施的结合，实现了灾年减损保稳产，常年增产促丰收，解决了寒地水稻安全生产的难题。
通过抗冷稳产水稻品种筛选及区域布局防灾，钵育壮苗、适时插秧、侧深施肥、促进灌浆避灾，优化施肥、壮体健群、适时灌溉抗灾，秸秆还田、提升地力、秋翻整地抢农时稳灾；实现了寒地水稻防低温冷害安全生产，保证水稻稳产、优质，维护了稻农种稻效益，保障了国家口粮安全。
应用情况在国家重点研发计划“东北水稻减灾保产调控关键技术研究”资助下开展本技术体系的研究、集成与示范。
目前，已在黑龙江、吉林大面积推广、应用。
2019年在黑龙江省肇源县进行大面积示范，平均亩产585.4千克，较常规生产田增产8.3%；2020年在黑龙江省通河县进行大面积示范，平均亩产530.1千克，较常规生产田增产5.3%；2020年在吉林省松原市进行大面积示范，平均亩产753.5千克，比常规生产田增产7.6%。
2018-2020年该技术在黑龙江省累计推广735.73万亩，在吉林省推广79.25万亩。
技术效果该项技术的推广应用，降低了低温冷害成灾的风险，提升了寒地水稻生产抵御低温的能力。
和常规技术相比，应用该技术可实现轻灾不减产，重灾减损15%以上，常年增产5%以上。
自2018-2020年推广应用该项技术以来，黑龙江省累计增收稻谷1.98亿千克，吉林省累计增收稻谷0.24亿千克。
技术要点（一）品种选择运用抗冷稳产水稻品种是实现减灾保产最经济有效的手段，需注意两点：一是应选择适合当地积温或稍早（少100℃积温）的水稻品种，严禁越区种植。
水稻低温冷害的研究进展
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农作物病虫害的遥感监测技术
农作物病虫害的遥感监测技术农作物的生长过程中，病虫害是导致产量下降和质量降低的主要因素之一。
控制病虫害的发生和传播对于保障农作物的健康生长至关重要。
而传统的病虫害监测手段往往依赖于人工观测，效率低下且不准确。
近年来，随着遥感技术的发展，农作物病虫害的遥感监测技术逐渐成为一种重要的工具，为农业生产提供了有效的支持。
一、遥感监测技术概述遥感监测技术是利用航空器或卫星等远离目标物的传感器获取目标物信息的科学。
通过遥感技术，可以获取农作物的生长情况、叶面积指数、植被覆盖程度、病虫害发生情况等关键信息。
这些信息结合地理信息系统（GIS）可以进行进一步分析和预测，提供科学的决策依据。
二、遥感监测技术在农作物病虫害监测中的应用1. 病虫害的遥感提取方法：通过利用遥感数据获取农作物病虫害的异常信息，可以帮助农业专家快速准确地识别农田中的病虫害问题。
比如，通过红外遥感图像可以检测到受病虫害侵袭的植被与健康植被在红外波段下的光谱差异，利用图像处理技术可以准确定位病虫害发生的地理位置。
2. 病虫害的遥感监测与预警：利用遥感技术可以对农作物病虫害进行实时监测和预警。
通过不同时间段的遥感数据对比，可以追踪病虫害的传播路径和速度，及时发现和控制病虫害的蔓延。
同时，通过遥感图像与病虫害监测模型的结合，可以预测病虫害的发展趋势，提前采取相应的防治措施。
3. 病虫害的遥感评估与管理：遥感监测技术可以帮助农业专家对农作物病虫害进行评估和管理。
利用遥感数据和GIS技术，可以生成病虫害的空间分布图和数量分布热力图，根据不同区域的病虫害严重程度，进行有针对性的防治措施。
同时，利用遥感技术还可以对农田的施肥、浇水等管理措施进行优化，提高农作物的抗病虫害能力。
三、遥感监测技术的挑战与展望尽管遥感监测技术在农作物病虫害领域取得了一定的成果，但仍存在一些挑战和问题。
1. 遥感数据获取的限制：受限于遥感设备的分辨率和频率，无法对个体病虫害进行细致的监测和识别。
水稻生长状态的遥感监测技术研究
水稻生长状态的遥感监测技术研究随着科技的不断发展，遥感监测技术已经成为了农业生产管理和农作物生长状况评估的重要工具之一、而在农田中，作为全球重要的粮食作物之一，水稻的生长状态的准确监测对于农业的可持续发展具有重要意义。
本文将就水稻生长状态的遥感监测技术进行研究，分析其原理、方法和应用。
一、水稻生长状态的遥感监测技术原理遥感监测技术通过获取地球表面的光谱和空间信息，利用传感器对光谱、辐射能、热辐射等数据进行记录和测量，进而获取水稻生长状态的相关信息。
水稻作为绿色植物，通过光合作用吸收太阳辐射能以进行生长，光谱信息是水稻生长状态的重要指标之一、研究表明，不同生育期的水稻对不同波段的光谱具有不同的反射特征，通过对这些光谱数据的采集和分析，可以得到水稻在不同生育期的生长状态信息。
二、水稻生长状态的遥感监测技术方法在水稻生长状态的遥感监测中，常用的方法包括植被指数法、光谱特征分析法和多光谱遥感法。
1.植被指数法：主要是通过对获取的遥感影像数据进行计算和分析，得到一系列反映植被生长状态的指数值，如归一化植被指数（NDVI）和植被指数（VI），然后根据这些指数值对水稻生长状态进行分类和评估。
2.光谱特征分析法：通过对水稻在不同生育期的光谱数据进行分析，提取出与水稻生长状态相关的光谱特征，如特征波长、峰值、曲线形状等，然后利用这些特征进行水稻生长状态的判断和评估。
3.多光谱遥感法：利用多光谱遥感数据获取水稻生长状态的信息。
多光谱遥感数据可以提供多个波段的光谱信息，从而更全面地反映水稻的生长状态。
通过将多光谱遥感数据与水稻生长状态进行关联分析和建模，可以实现对水稻生长状态的准确监测和评估。
三、水稻生长状态的遥感监测技术应用1.水稻的生长状态监测：通过遥感监测技术可以实现对水稻的萌芽期、抽穗期和成熟期等不同生育期的生长状态进行监测和评估，从而及时发现问题并采取相应的措施，提高水稻的产量和质量。
2.水稻的病虫害监测：水稻的病虫害对其生长状况有重要影响。
遥感技术在农业灾害监测中的应用研究
遥感技术在农业灾害监测中的应用研究一、引言农业灾害是制约农业生产发展的重要问题之一。
由于灾害的突发性和广泛性，传统的监测手段难以满足实时、准确的需求。
在这种背景下，采用遥感技术进行农业灾害监测成为一种重要手段。
本文将探讨遥感技术在农业灾害监测中的应用研究。
二、农业灾害的分类和特点农业灾害种类繁多，包括洪涝灾害、旱灾、霜冻、病虫害等。
每一类农业灾害都有其特点，如洪涝灾害通常具有突发性、扩展性和破坏性，而旱灾则具有长期性和渗透性。
因此，针对不同类型的农业灾害，需要采取不同的监测手段和方法。
三、遥感技术在农业灾害监测中的应用1. 遥感数据获取遥感技术通过卫星、飞机或无人机等手段，获取大范围、长时间序列、高分辨率的农业信息。
通过对农田、水域、植被等进行定期监测，可以实时获取农业灾害的信息。
2. 遥感数据处理获取到的遥感数据需要进行处理，以提取有关农业灾害的特征和指标。
例如，通过遥感图像的分析，可以获得植被指数、土壤湿度等数据，进而对农田的生长情况进行评估。
此外，遥感数据还可以通过图像处理技术进行图像融合、分类等操作，进一步提高数据的解译精度。
3. 遥感技术在洪涝灾害监测中的应用洪涝灾害是农业生产中常见的灾害之一。
遥感技术可以通过对洪涝区域进行高分辨率图像的获取，实时反映洪涝的范围和程度。
此外，遥感技术还可以结合地理信息系统（GIS），对洪涝灾害的淹没范围、洪水演进过程进行模拟和预测，为农业灾后恢复提供科学依据。
4. 遥感技术在旱灾监测中的应用旱灾是全球范围内常见的农业灾害之一。
遥感技术可以通过监测土壤湿度、植被指数等参数，实时反映旱灾的发生和持续过程。
此外，遥感技术还可以结合气象数据，对干旱程度进行分析和评估，为农业生产的调控和管理提供科学支持。
5. 遥感技术在病虫害监测中的应用病虫害是影响农作物生长的重要因素。
遥感技术可以通过监测植被指数、叶面积指数等参数，实时监测农作物的健康状况。
此外，遥感技术还可以结合病虫害传播规律和农作物生长期，进行病虫害的预测和预警，为农民提供防治措施的参考。
基于遥感技术的水稻产量监测方法
基于遥感技术的水稻产量监测方法水稻是我国的重要粮食作物，也是世界上主要的粮食作物之一。
因为水稻的种植受到气候、土地条件和水文等因素的影响，且水稻作物本身难以直接观测，因此，准确监测水稻产量一直是农业领域面临的难题。
为了解决这一问题，科学家们利用遥感技术开发了许多水稻产量监测方法，本文将介绍其中较为流行的几种方法及其应用情况。
一、植被指数法植被指数是利用遥感影像资料计算植被覆盖度等植被信息的指标。
植被指数法是利用植被指数来监测水稻产量的一种方法。
它可以利用遥感影像资料计算出水稻生长季内的植被覆盖度，从而推算水稻产量。
植被指数法的基本思路是根据水稻在不同生育期的植被指数变化曲线，确定该区域水稻产量预测模型。
在水稻的生长季内，植被指数会随着植被的生长发生变化，通过对这种变化进行监测和分析，可以反推出水稻产量的变化趋势。
植被指数法的优点在于操作简单、准确度高、数据获取方便。
但是，由于该方法主要利用遥感影像来计算生长季内的植被指数，因此在遇到大比例尺、复杂地形和太阳高度角过低等情况时，会出现一定的误差。
二、光学遥感法光学遥感法是利用可见光和近红外光谱的遥感数据进行水稻产量监测的一种方法。
它可以用来推算水稻在不同生育期内的类固醇、异黄酮等成分含量，从而预测水稻产量。
该方法主要利用可见光和近红外光谱，通过测量水稻的反射率和吸收率等光学特性，推算水稻的类固醇、异黄酮等成分含量，从而预测水稻产量。
光学遥感法的优点在于方法简单、准确度高、数据获取方便，而且可以同时进行多时刻遥感监测。
缺点是此方法易受环境和仪器误差的影响。
三、微波遥感法微波遥感法是一种利用微波辐射测量水稻表面参数的方法，可以反演出土壤湿度、物质含量等信息，从而推测出水稻产量情况。
微波遥感法的基本原理是利用微波遥感技术对水稻田地的电磁辐射进行监测，可以得到土壤湿度和土壤成分含量等参数信息。
通过分析土壤湿度和土壤成分含量，可以推测出水稻产量情况。
微波遥感法的优点在于在水稻田地表面污染非常少，微波能够穿透云层和感应遮挡物，能够实现全天侯、连续的遥感监测。
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综合评述水稻低温冷害遥感监测技术与方法进展王连喜1 秦其明2 张晓煜1(1.宁夏气象防灾减灾重点实验室,银川 750002;2.北京大学地球与空间科学学院)提 要 根据国内外水稻低温冷害遥感监测和遥感灾损评估研究进展情况,分析了水稻低温冷害遥感监测的可行性和各种方法的优缺点,提出了低温冷害遥感监测方面需要开展的相关研究领域和需要解决的几个问题。
关键词: 低温冷害 遥感 灾损评估引 言天气变化具有瞬时性、不可逆性、可被破坏性和可改造性。
它对国民经济的各行各业都或多或少地产生着影响,但对农业的影响最大。
据研究,在各种自然灾害造成的损失中,灾害性天气、气候和农业气象灾害等气象灾害占60%以上,每年气象灾害给农业造成的直接经济损失就达100亿元左右。
如今,随着科学技术的迅速发展,国民经济水平的提高,国民经济各部门对气象条件的敏感度和依从性越来越大,不利的气象条件对国民经济所造成的影响及带来的损失与危害也越来越大。
低温冷害俗称哑巴灾,是指在农作物生长季节,0℃以上低温对作物的损害。
低温冷害可分为三种,即延迟型冷害、障碍型冷害和混合型冷害。
低温冷害在春、夏、秋季都可发生。
在宁夏,其影响程度仅次于干旱灾害,其危害的作物主要是水稻、玉米。
如果我们能对低温冷害的发生进行快速、客观、准确地监测与评估,就可为各级党政部门组织防灾减灾、指挥生产等提供科学依据,从而获取最大利益或将损失减少到最低限度。
卫星遥感具有范围广、周期短、信息量大和低成本的特点,卫星遥感资料应用于监测与灾害损失评估时具有如下特点:(1)遥感数据为面数据,(2)通过遥感可获取多时相信息,(3)具有较高的空间或时间分辨率,(4)多光谱(可见光、红外、微波),(5)数字化存贮, (6)信息的积累与处理不妨碍数据的进一步观测与收集,(7)可获得遥远无人区或偏僻区域的信息,(8)一旦遥感监测网建成,则数据的观测费用可大大降低。
目前用于监测与灾害损失评估的卫星主要是太阳同步极轨、地球同步气象卫星和地球资源卫星,使用较为普遍的是TM和NOAA的AVH RR资料, TM资料主要用于面积估测和植被分类, NOAA资料主要用于各种灾害的实时与动态监测。
用遥感技术监测低温冷害,一方面要监测温度,尤其是最低气温,这要求一定的监测精度,通常要求监测温度的精度小于1℃,甚至小于0.5℃。
因为,作物发生障碍型冷害与否,直接与温度的高低有关,1℃的气温差别往往会带来两种不同的危害结果。
而且,低温冷害的发生往往与低温的持续时间有关,这对于只监测瞬时数据的遥感手段来讲,比较难反映出低温的持续时间。
延迟型冷害更是长期温度偏低带来的结果,用遥感手段来实现一定时期内低温的累计比较困难。
除此之外,还要了解作物具体的分布和长势,实—3—现水稻冷害的监测的难度就可想而知了。
正因为如此,国内外研究低温冷害遥感监测和灾害评估的文献并不多,主要集中在地表温度反演、水稻种植面积及分布的确定、延迟型冷害监测、冷害灾损评估等四个方面。
1 低温冷害遥感监测的技术方法1.1 地表温度反演物体温度高于绝对零度时就会以电磁波的形式向外界发射辐射能。
下垫面地物发射的辐射能经过大气到达卫星上的传感器,能量会有一些损失,我们称卫星感应到的地物温度为亮度温度;一般来讲,地物温度越高,卫星感应到的亮度温度就越高。
早在1991年,杨桂清等[1,2]就曾利用GMS卫星红外遥感资料做过宁夏下垫面的温度反演工作,张晓煜等[3]又利用NOAA卫星资料和高程资料分别反演了平均气温、最高、最低气温和最低地温,效果良好。
由Njoku提出的分裂窗口技术(Split Window Technique)概括来讲,就是相邻两波段的亮温一定与地表温度有关,并呈线性相关。
由于海面是一朗泊面,故用此法估算海面温度的精度可达0.2℃[4],利用“分裂窗口”方法求取海面温度取得了十分显著的效果。
此后,有人开始将此技术应用于地表温度的反演,并取得了一系列的成果。
徐希儒等[5]将“分裂窗口”求取海温的方法应用于陆面温度反演,利用比辐射率和地表温度同步反演的方式,使精度达到1℃以内,并在数值实验的基础上论证了可行性,验证了稳定性。
杨文[6]认为,反演地表温度时的误差主要来源于三个方面:辐射仪的噪声误差,大气削弱影响,缺乏对光谱比辐射率的了解。
应用分裂窗方法反演地表温度的结果表明:地表温度不仅线性地依赖于NOAA AVH RR 的4、5通道的亮度温度,而且还线性地依赖于与光谱比辐射率有关的项,即(1-ε4)ε4及(ε4-ε5)ε4。
他分析后指出:(1)若Δε(ε4 -ε5)=0,当ε4从0.94～1.00时,地表温度的变化达3.0℃。
(2)当Δε≠0时,Δε对反演地表温度的影响比ε4所造成的影响更敏感、更显著;若Δε>0,Δε对ε4所造成的影响有减弱作用;若Δε<0,Δε对ε4所造成的影响有加强。
(3)要使反演地表温度的误差小于1.0℃,则Δε的误差量级必须小于0.005。
利用卫星热红外通道反演陆面温度存在的问题,徐希儒等[7、8]在论述混合像元组分温度的反演时也指出,在陆面目标大多为混合像元时用热红外多通道遥感方法反演陆面温度的致命弱点是通道间信息的高度相关使得反演结果对测量误差极度敏感。
但是,目前多通道数据的采集大多不采用瞬时多角度观测姿态,因而不含有同步目标的三维几何结构信息,混合像元只能作为整体来处理。
因此在目前条件下,利用卫星热红外通道反演地表温度仍是一个较为可行且实用的方法。
为了提高地表温度反演的精度,许多人还尝试对反演模型进行各种订正,如张晓煜等[3]利用海拔高度资料进行的订正,江野等[9]用亮温和植被指数反演地表温度,其实质是对亮温进行了植被覆盖订正。
陈怀亮等[10]则采用通道值和植被指数资料(相当于进行了植被覆盖订正)直接与所需的各种气温建立方程,同时考虑到河南南北差异较大,进行地面覆盖分类又比较复杂,而NOAA AVHRR的通道2对地表的反射特征比较敏感,在地表特征不均匀的情况下,通道2的反射率会对回归效果产生影响,于是又引入了通道2的资料(CH2)。
陆家驹等[4]则认为地表温度应分为受植被影响的地温和裸地上的地温,利用植土比例系数把这两种地温综合在一起,取得了较好的效果。
在第22届国际遥感大会上,有些学者介绍了干旱地区利用遥感图像资料进行土壤温度的监测方法,如利比亚和新西兰就应用NOAA AVH RR卫星图像资料监测干旱和半干旱地区红外辐射温度的变化情况。
1.2 水稻种植面积及分布的确定利用卫星遥感资料进行水稻种植面积及分布的确定,其目的是为了配合温度监测来确定水稻冷害的发生,并根据冷害发生的面积确定水稻减产损失及其分布。
归一化植被—4—指数(NDVI)可以较好地反映下垫面植被生长状况指数,任意一个像元内的NDVI反映的是该像元内植被长势和覆盖度的平均状况,在该像元内植被叶面积(LAI)增大到一定数值后,NDVI反映的主要是该像元内植被的覆盖度信息,这是卫星遥感数据反演作物面积及其分布的理论依据。
当然,在具体应用中还需考虑混合像元的分解问题、面积提取最佳时相的确定、不同作物和用地的分离处理以及所需要的各种订正等。
通过这样的一系列处理与分析工作,在剔除像元内其它地物的信息后,就可以得到水稻的面积信息。
吴健平等[11]、周红妹[12]在区域分层的基础上,将GIS与RS相结合,采用模糊监督分类方法对NOAA AVH RR数据进行像元分解,进而估算出上海地区的水稻种植面积,取得较好的效果。
张晓煜等[13]在下垫面地物类型分析和卫星资料精地标订正的基础上,通过对研究区域内作物植被指数变化规律分析,选用不同时次、光谱质量较好的植被指数图像,经植被指数积温模式订正,像元分解,绘制出银川地区水稻空间分布图,为水稻面积信息的提取奠定基础。
经过抽样调查检验,遥感调查水稻的空间分布基本与实况吻合。
而在植被指数的订正方面,文军等[14]通过分析,得出了一种更有效且方便的土壤调整因子由植被指数自身调整修正的植被指数。
在面积估算时,遥感图像的配准十分重要,周红妹等[15]运用二元多项式求伪逆的数学方法来实现小范围遥感图像的配准(又称几何精纠正),并推出带修正的邻域法来实现遥感图像的重采样。
1.3 水稻冷害的监测王连喜等[16]利用气象卫星遥感数据计算得到的植被指数对宁夏地区1992年和1993年发生的水稻低温冷害进行了宏观分析,结果发现,对延迟型水稻低温冷害有较好的评估效果,而对障碍型水稻低温冷害则不尽人意。
因为在发生延迟型水稻低温冷害时,在水稻生育的后期,其绿度特征的表现主要是,绿度下降速度减慢,绿度下降的时间拉长,与正常年份相比,同一时期的绿度前者要比后者高,这是进行延迟型水稻低温冷害评估分析的主要依据。
古书琴等[17]采用卫星遥感的热红外信息监测辽宁的低温冷害的分布和低温的强度、路径,初步的应用取得了较好的结果。
盛绍学等[18]则认为,低温冷害由强冷空气活动所致,一般持续时间较短,危害难以防范和补救,使用遥感监测尚存在较多困难。
2 冷害灾损评估灾情评估涉及众多的影响因子[19],这些因子包括区域环境背景因子(如地形、坡度、土地利用)、灾害的特征(如类型、极值、持续时间)和社会经济因子(如人口、农业、工业)等,其中种植面积分布、极值、历时与范围,以及预报与防御措施等,应作为估算灾害损失的重要因子。
此外,灾情评估时,其评估对象的空间单元(即格网)必须足够小,小到使一个格网内参数值的任意变化对整个评估区域的灾情响应不能产生有意义的影响,而所建立的承灾体承灾能力分析模型所起的作用主要是模拟要素在栅格内及栅格间的行为,进而利用灾情等级评价模型评估每个栅格的灾情等级[20]。
对水稻低温冷害损失的评估包括水稻低温冷害指标模型的建立和水稻产量损失与温度变化间关系模型的建立两个方面。
并且通过对低温冷害及其所造成的灾情分析,得出受灾面积、强度与灾情实时评估,最终提交出评估报告及专题图表。
董永祥等[21]通过对宁夏气候的详尽分析,得出了宁夏水稻低温冷害的各种指标(表略)。
古书琴等[17]还综合分析了农作物低温冷害的气象指标,认为与低温冷害关系密切的气象要素包括积温、月平均气温及距平、小于某一气温的日数以及最低气温等,并得出结论:≤15℃、≤17℃、≤18℃的日数(7～8月)分别出现7d以上、19d以上、20d以上的年份为低温冷害年。
赵士鹏[20]在山洪灾情评估方法研究中提出了承灾体承灾能力分析模型以及灾情等—5—级评价模型。
鲁安新等[22]利用GIS的综合分析、动态预测等功能,通过对大量实时遥感资料和非遥感资料的综合分析,为灾害应用模型(如灾害判别模型、灾情发展预测模型和灾害损失评估模型)提供参数,从而利用模型运行结果对灾害进行监测、判别、预测和评估。