基于卫星数据的湿渍害胁迫下油菜产量损失遥感定量评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卫星数据的湿渍害胁迫下油菜产量损失遥感定量评估方法，包括：开展地块尺度油菜湿渍害田间试验，获取不同品种、不同发育期、不同湿渍害处理的地面油菜产量数据；获取高空间分辨率的卫星影像数据，并进行预处理；计算油菜湿渍害产量损失率和湿渍害胁迫下植被指数变化率；分析湿渍害胁迫下的油菜产量、减产率与植被指数及其变化率的相关习惯；利用多元回归方法建立湿渍害胁迫下地块尺度油菜减产遥感定量估算模型，并进行精度检验。该成果可以用于为农户油菜田间水肥精准管理提供服务、为保险公司开展灾害损失评估和定损提供依据。

【技术实现步骤摘要】
基于卫星数据的湿渍害胁迫下油菜产量损失遥感定量评估方法
本专利技术涉及光学遥感数据处理的
，具体涉及一种基于卫星数据的湿渍害胁迫下油菜产量损失遥感定量评估方法。
技术介绍
长期以来，由于高空间分辨率卫星对不同地物辨别能力强、空间分辨率高、信息精准等特性，有关高分辨率遥感卫星技术及其应用都涉及到国家安全，属于国家的高度机密，多用于获取敌国经济状况、军事情报、空间地理数据等。直至1999美国成功发射了第一颗商业高分辨率遥感卫星Ikonos，才开启了高空间分辨率卫星的新时代(金飞，2013)。高空间分辨率卫星所带来的巨大军事优势和经济效益引发了各国的高度重视，各国相继出台相关政策支持高空间分辨率商业遥感卫星发展，促进了这一技术与应用的飞速发展。迄今为止，美国是世界上卫星应用在军事、工业以及遥感产业的主导者，中、欧、以、印、日等其他国的商业遥感卫星产业也形成了一定竞争力。美国是高空间分辨率卫星最早投入商业化应用的国家，自1999年以来，已经发射的高空间分辨率商业卫星有：Ikonos(1999)、QuickBird(2001)、OrbView-3(2003)、GeoEye-1(2008)、Worldview-1(2007)、Worldview-2(2009)、Worldview-3(2014)、Worldview-4(2016)。Ikonos卫星由美国成像公司成功发射，是世界上第一颗提供高空间分辨率卫星影像的商业遥感卫星，其全色波段的空间分辨率为0.82m，多光谱波段的空间分辨率为3.2m，重访周期为3天(朱光良，2004)。GeoEye-1卫星是Ikonos的后续卫星，由地球眼公司(当时名为轨道图像公司)研制的，于2008年9月16日在加利福尼亚范登堡空军基地发射成功的商业高空间分辨率对地成像卫星，该卫星携带高空间分辨率的CCD相机，其全色波段范围为450～800nm，多光谱波段范围为450～920nm，重访周期为3天(或更短)，能更好地满足国防、国土安全、能源、城市规划、农业、自然资源和环境监测等领域的要求，是继Ikonos和Quickbird之后的高分辨率卫星最佳选择之一(张柯南等，2010)。QuickBird卫星由美国数字地球公司发射，其成像方式为推扫式成像，条宽为16.5Km，重访周期为3天(赵登蓉等，2009)。OrbView-3卫星全色分辨率为l米，多光谱分辨率为4米，重访周期为3天，可用于资源探测、农渔业和军事等用途(赵秋艳，2000)。Worldview系列卫星由数字地球(DigitalGlobe)公司研制，大幅度提高了卫星成像精度。Worldview-1卫星采用BCP-5000卫星平台，可以单轨立体成像，卫星重访周期1.7天，但Worldview-1卫星仅能提供分辨率为0.45m的全色成像(范宁等，2014)。Worldview-2卫星是数字地球公司在2009年10月8日发射的一颗高空间分辨率商业卫星，在770Km高度的太阳同步轨道运行，除具备高空间分辨率遥感影像通常具有的4个标准波段外，还新增了4个波段，分别为：海岸波段、黄色波段、红边波段和近红外2波段(赵莹等，2014)。Worldview-3卫星，其总光谱波段数量达到28个，与Worldview-2卫星的8个多光谱谱段相比，Worldview-3卫星额外增加了8个短波红外波段和12个云、气溶胶、水汽和冰雪波段(李国元等，2015)。Worldview-4卫星(前身为Geoeye-2卫星)于2016年11月11日在美国加利福尼亚范登堡空军基地成功发射。与2014年发射的WorldView-3卫星相比，WorldView-4除继承WorldView-3的高光学解析度与高几何精度外，还能在更短的时间内获取影像质量，也让拍摄面积更广，每天能采集影像的范围多达680000Km2。自美国第一颗高空间分辨率商业遥感卫星Ikonos发射成功后，很快在全球范围内掀起了研发商业高空间分辨率卫星的热潮。在对地观测卫星的研究和开发应用方面，法国一直走在世界前端，自1986年以来，法国航天研究中心(CNES)先后发射了7颗SPOT系列卫星。SPOT系列卫星为太阳同步轨道，通过赤道时刻为地方时上午10：30，重复周期为26天，由于SPOT采用倾斜观测，所以实际上可以对同一地区在4至5天内再次观测(刘晓，2010)。目前在轨运行的SPOT系列卫星为SPOT-5、SPOT-6和SPOT-7。SPOT-5卫星，采用线性阵列式传感器(CCD)和推扫式扫描技术进行成像，共有5个工作波段，多光谱波段包括绿光波段、红光波段、近红外波段和短波红外波段，其中绿光波段、红光波段和近红外波段空间分辨率均为10m，短波红外波段空间分辨率为20m，全色波段空间分辨率最高可达2.5m(梁友嘉等，2013)。SPOT-6卫星作为SPOT-5的后续卫星，与Pleiades-1A卫星在同一轨道平面上，其保留了SPOT-5卫星的标志性优势，具有60Km的幅宽，每日可接收6000000km2的图像，且图像为正南北方向，便于进行处理(郭蕾等，2014)。此外，法国还于2011年和2012年分别成功发射了0.5m分辨率的军民两用Pleiades双子星。Pleiades-1A属于商业卫星，可在纬度高于40°地区，30度角实现每日重访；在赤道至纬度40度地区，可两日重访，能够在很短的时间内提供精确的空间信息，空间分辨率为2m，多光谱波段范围在430～940nm之间，全色波段范围在480～830nm之间，可有效降低近红外波段对全色图像的影响(廖丹等，2014)。Pleiades卫星日采集约600景，其幅宽为20km，能快速满足地区的超高分辨率数据获取需求(董芳玢，2016)。为满足商业对地观测卫星的需求，2008年德国发射了5颗由RapidEye卫星组成的星座，其均匀分布在一个太阳同步轨道上，轨道高度为620Km，服务寿命为7年。RapidEye卫星装有多光谱成像仪，在400～850nm内有5个多光谱波段，是世界第一颗提供红边波段的多光谱商业卫星，幅宽为78km，日覆盖范围4000000Km2，能实现每天全球重访(祝振江等，2010)。此外，RapidEye5个光谱波段的获取方式有助于植被变化、分类和生长状态监测，也适合农林、环境等方面的调查与研究(沈文娟，2014)。俄罗斯在卫星遥感技术上居世界领先地位，为了争夺商业遥感卫星的市场，俄罗斯研发了多种高空间分辨率遥感卫星(史伟国等，2012)。Resurs-DK1卫星于2006年6月15日在拜科努尔发射场由俄罗斯三级“联盟”号火箭搭载发射的新一代陆地资源卫星，Resurs-DK1的卫星重6804Kg，卫星轨道位置为远地点370Km、近地点201Km，重访周期为5～7天，可提供1个全色波段和4个多光谱波段(司耀锋等，2013)。Resurs-PNo.1于2013年6月25日发射升空，Resurs-P卫星重量为6570Kg，是“资源”系列Resurs-DK卫星的后继星，轨道高速为500Km，卫星运行寿命设计约为7年，含有1个全色波段和5个多光谱波段(司耀锋等，2013)。与Resurs-DK不同，Resurs-P卫星附有两个附加传感器，分别为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卫星数据的湿渍害胁迫下油菜产量损失遥感定量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：开展地块尺度油菜湿渍害田间试验，包括：正常种植油菜的地块以及湿渍害胁迫下油菜种植的地块，并且在油菜的不同发育期进行湿渍害胁迫；步骤2：获取步骤1所在区域的不同时相高空间分辨率卫星遥感数据，并进行预处理，对不同空间分辨率的卫星影像数据进行重采样，得到相同空间分辨率的卫星影像数据；步骤3：从步骤1中开展的地块尺度油菜湿渍害田间试验，获取不同品种、不同发育期、不同湿渍害处理的油菜产量数据；同时利用步骤2获取的卫星影像数据中不同卫星的近红外和红光波段数据，计算得到不同植被指数卫星影像；步骤4：步骤3获取的产量数据和不同植被指数卫星影像，以正常种植油菜作为对照参考，计算湿渍害胁迫下油菜产量损失率和植被指数变化率；步骤5、计算湿渍害胁迫下的油菜产量、湿渍害胁迫下油菜产量损失率与步骤2获取的卫星影像数据、不同植被指数及植被指数变化率的相关系数，分析其相关性；步骤6、根据步骤5的相关分析结果，利用多元回归方法建立湿渍害胁迫下地块尺度油菜产量估算模型和减产率遥感定量估算模型，利用模型对湿渍害胁迫下的地块油菜产量损失遥感定量评估。...

【技术特征摘要】
1.一种基于卫星数据的湿渍害胁迫下油菜产量损失遥感定量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：开展地块尺度油菜湿渍害田间试验，包括：正常种植油菜的地块以及湿渍害胁迫下油菜种植的地块，并且在油菜的不同发育期进行湿渍害胁迫；步骤2：获取步骤1所在区域的不同时相高空间分辨率卫星遥感数据，并进行预处理，对不同空间分辨率的卫星影像数据进行重采样，得到相同空间分辨率的卫星影像数据；步骤3：从步骤1中开展的地块尺度油菜湿渍害田间试验，获取不同品种、不同发育期、不同湿渍害处理的油菜产量数据；同时利用步骤2获取的卫星影像数据中不同卫星的近红外和红光波段数据，计算得到不同植被指数卫星影像；步骤4：步骤3获取的产量数据和不同植被指数卫星影像，以正常种植油菜作为对照参考，计算湿渍害胁迫下油菜产量损失率和植被指数变化率；步骤5、计算湿渍害胁迫下的油菜产量、湿渍害胁迫下油菜产量损失率与步骤2获取的卫星影像数据、不同植被指数及植被指数变化率的相关系数，分析其相关性；步骤6、根据步骤5的相关分析结果，利用多元回归方法建立湿渍害胁迫下地块尺度油菜产量估算模型和减产率遥感定量估算模型，利用模型对湿渍害胁迫下的地块油菜产量损失遥感定量评估。2.根据权利要求1所述的基于卫星数据的湿渍害胁迫下油菜产量损失遥感定量评估方法，其特征在于，步骤2中，所述的预处理包括：辐射定标、几何校正和大气校正。3.根据权利要求1所述的基于卫星数据的湿渍害胁迫下油菜产量损失遥感定量评估方法，其特征在于，步骤4中，所述的湿渍害胁迫下油菜产量损失率和植被指数变化率，是以正常种植油菜作为对照，以湿渍害胁迫的油菜产量和植被指数减去对照的产量和植被指数，再除以对照的植被指数和产量，其计算公式为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄敬峰，韩佳慧，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33