遙感技術在農業旱情監測中的應用分析

孟成真

摘 要：本文通過選取西南地區作為研究區域，以氣溶膠遙感技術在農業旱情監測中的應用作為主要研究內容，結合廣西、四川等西南地區的具體旱情，從旱情遙感監測、地表水資源遙感監測以及旱情影響評估3個方面對農業旱情監測中氣溶膠遙感技術的應用方法進行簡要分析研究。并在此基礎上對旱災的具體影響范圍、地表水變化情況等進行說明，以此有效證明遙感技術在農業旱情監測中具有強大的應用價值。

關鍵詞：遙感技術；農業；旱情監測

中圖分類號：S-1 文獻標識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20180631077

引言

我國西南地區屬于我國主要糧油、糖料產區，農業是其一大至關重要的發展產業，而一旦出現旱情、旱災，不僅直接影響著農民的經濟收入，同時也會對西南地區經濟發展產生重大打擊。因此有必要通過利用遙感技術對農業旱情進行監測，幫助人們準確掌握旱情發生全貌、區域位置、干旱程度等重要信息，進而為當地農業實現可持續發展提供重要的參考依據。基于此，本文將著重圍繞遙感技術在農業旱情監測中的應用進行初步探究。

1 農業旱情監測中的遙感技術應用方法

1.1 旱情遙感監測

旱情對農業發展的打擊巨大，在缺乏充足水分下農作物難以實現健康、正常生長。因此對農業旱情進行精準監測的呼聲正在不斷提高，目前已經有研究人員嘗試通過利用遙感技術，也就是通過將監測指標設定為地表植被狀況、葉面含水特征等，在獲取相應測量指數和重要指標下，對地表農作物的具體旱情進行精準評估。僅在我國西南地區，便有研究人員嘗試通過利用氣溶膠遙感技術完成農業旱情監測。其通過運用環境減災星CCD以及IRS數據，通過對表征旱情VCI以及TCI數據進行準確計算，在此基礎上建立起相應的旱情評估模型[1]。

在進行地表溫度遙感反演的過程中，考慮到HJ-1 B IRS中有唯一熱紅外波段，智能對地面亮溫進行計算。因此部分研究人員通過在交叉定標環境星反演地表亮溫的過程中使用MODIS反演地面溫度，從而獲得具有較高分辨率的LST監測結果。即：

在這一公式當中LSTd（Modis）與LSTp（Modis）分別代表著旱地和MODIS水田地表溫度，而LTd（Hj）與LTp（Hj）則分別代表著環境星旱地與水田亮溫，B與A則均作為標定系數。

在對植被系數進行歸一化的過程中，對環境星進行直接計算的過程中通過運用MODIS反演NDVI數據即可在獲取相應NDVI的同時對其進行標定，從而獲得尺度為30m的歸一化植被系數即：

環境星通過反演后可獲得LST以及NDVI數據，在此基礎上建立溫度條件以及植被狀態指數，并運用二者的線性組合模型可以建立起綜合遙感監測農業旱情的指數。可表達為：

在這一公式當中TVI和VCI的權重因子分別為A和1-A，監測人員可以通過結合相應歷史資料對權重因子進行明確后，將遙感旱情綜合監測按照指數不同劃分成不同的干旱程度。如果監測指數在85～250之間，則表明情況正常，而如果監測指數在64～85之間則表明存在輕微干旱，若監測指數在42～63之間則表明存在中旱情況。而監測指數在24～41以及3～23之間時，則分別意味著存在重度干旱和極度干旱的情況[2]。

1.2 地表水資源遙感監測

在使用遙感技術對農業旱情進行監測的過程中，還需要重點加強對地表水資源的遙感監測，從而使得監測人員可以通過結合具體的地表水資源變化情況對旱情進行相應評估。在此過程中，監測人員將主要通過借助具有較高分辨率的遙感影響，對地表水體水面面積進行監測。而考慮到西南地區本身存在地形地勢復雜、高差較大等情況，因此監測人員可以通過參考以往水面面積監測數據，利用公式：

監測和明確具體西南地區地表水資源變化情況。在這一共識當中，水面縮減率為Pw，W2和W1分別為西南地區監測當年與參考年份水面面積。

1.3 評估干旱對農作物的影響

利用遙感技術監測農業旱情，需要監測人員能夠根據采集獲取的監測結果對旱情的具體影響程度進行分析。包括估算農作物的受旱面積、減產數量以及農作物生長抑制程度等。通常情況下，監測人員通過直接利用遙感影像分類便可以準確了解到耕地內作物種植比例，鑒于各旱情等級所對應的旱情面積不盡相同，因此在估算農作物受旱面積的過程中，監測人員通過將耕地面積、農作物種植成數和分類成數以及相應旱情等級占比進行相乘，即可得到該旱情等級下的農作物受災面積。在運用遙感技術監測農作物生長過程中，根據相關研究可知，目前監測人員可以直接運用NDVI等遙感反演制備指數，建立起農作物的生長全過程曲線，在將其與參考年份進行相互比較下，可以對干旱影響農作物的生長過程情況進行準確反映。此外，考慮到西南地區農作物以冬小麥為主，因此監測人員可以在結合各生育期內冬小麥產量同降水量之間的內在關聯，利用獲得的田間觀測資料等進行計算獲取。

2 監測結果分析

2.1 旱災影響范圍

根據王麗濤、王世新（2011）等人的相關研究，其通過立足于環境減災星CCD以及IRS數據的基礎上，建立遙感旱情綜合監測指數，了解到在近5a以來位于我國西南地區的廣西、云南以及貴州等地均出現了較為嚴重的旱情。并且隨著降水量的不斷減少，旱情影響范圍越來越大。根據其給出的Terra MODIS連續旱情遙感監測結果，發現在2017年2—3月之間，廣西和云南等地的受旱耕地面積均出現了明顯上升的情況。旱情最為嚴重的云南地區，在其總耕地面積中，發生重度干旱的耕地占比一度達到了60%[3]。

2.2 地表水變化

在與2015年和2016年環境減災衛星CCD數據進行充分結合下，通過對廣西、云南以及貴州等存在嚴重旱情的省份，就地表水資源變化情況進行比較。發現在2015年3月份云南某地水域面積將近584hm?，1a后同一地區的水域面積已經縮減至不足200hm?。而貴州某地的水域面積在2015年3月份達到了3400hm?，但在2016年3月份其水域面積驟降至不足2000hm?，水面縮減率超過42%。同樣在廣西百色某水庫中，其在2015年3月份監測獲取的水域面積超過1150hm?，1a后該水庫水域面積驟減至不足600hm?，下降幅度超過了48%。由此可見在廣西、云南以及貴州等地因受到旱情影響而出現大面積水域縮減的情況，由此將會使得地下水水位逐漸下降，最終直接影響到西南地區人畜正常飲用水。

2.3 旱災對農作物影響

監測人員在使用遙感技術對西南地區農業旱情進行監測，并對獲取的監測結果進行深入分析下，發現隨著旱情時間的不斷延長，當地農作物的長勢愈發惡劣。根據相關研究顯示，西南地區除四川外，在2015年3月—2016年3月間，各地農作物生長活力植被指數均較生長季相比下降了至少6%。特別是小春作物包括冬小麥、油菜和甘蔗等受旱情影響作為嚴重。西南地區多省份地區出現了冬小麥、油菜等作物的大面積減產，對當地糧食供應產生了極大的不利影響。

3 結束語

本文通過結合西南地區以往監測獲取的相關數據結果，通過對遙感技術在農業旱情監測中的應用方法等進行分析研究，指出遙感技術可以在幫助人們精準完成旱情遙感監測的同時，使其能夠動態化地掌握地表可用水資源變化情況，并根據獲得的監測結果對耕地受旱比例、農作物受旱減產量以及旱情等級、嚴重程度等進行準確了解，對指導當地農業發展和集中解決旱情問題提供了重要的參考依據，具有極為強大的應用價值。

參考文獻

[1]王玲玲.基于多源遙感數據四川省伏旱監測[D].成都信息工程大學，2015.

[2]殷飛，金世佳.遙感在農業旱情監測中的應用現狀與展望[J].干旱環境監測，2015，29（2）：87-92.

[3]王麗濤，王世新，周藝，等.旱情遙感監測研究進展與應用案例分析[J].遙感學報，2011，15（6）：1315-1330.