一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法与系统技术方案

本发明专利技术提供了一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法与系统，本发明专利技术通过灾后与灾前植被指数的差值，识别受灾面积，并通过差值大小判断受灾等级，进而进行灾害受损评估，所用数据量少，方法通用性高。本发明专利技术针对我国玉米洪涝灾害发生的时间特性，实现了7月下旬至8月中旬抽雄授粉期玉米洪涝灾害的监测与评估；将受灾后与受灾前归一化植被指数的差值DNDVI低于正常生长值作为灾害识别的标准，建立代表植株长势的植被指数NDVI变化量与产量损失之间的关系，实现抽雄授粉期玉米遭受洪涝灾害损失的定量评估，数据处理简单。

A remote sensing monitoring and evaluation method and system of maize flood disaster in the period of tasseling and pollination

【技术实现步骤摘要】
一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法与系统
本专利技术涉及自然灾害遥感监测
，特别是一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法与系统。
技术介绍
农业是我国整个国民经济的最薄弱环节，农业生产基本在开放的自然环境中进行，自然灾害是农业生产要面临的最大威胁。每年农业受灾面积达5000～5500万公顷，占农作物总播面积的30％～35％，因灾粮食损失占全国粮食总产量的8％～10％，并且近10多年来有上升趋势。玉米是我国第一大粮食作物，需水量大但又不耐涝，每年7月下旬至8月中旬我国强对流天气多，此时玉米处于抽雄授粉期，台风带来的雨量大而集中，玉米极易遭受洪涝灾害的影响。农业灾害发生后，灾害监测与评估是在救灾减灾过程中最先启动、最重要的环节之一，它所提供的灾情评估结果，将为决策部门制定有针对性、最大程度上减少损失的救灾、减灾方案提供客观依据，为我国粮食稳定增产提供后盾，有利于推进我国粮食生产的可持续发展。目前灾害广泛的数据获取方法仍是自下而上农户自行报送、数据逐级汇总的方式。洪涝灾害发生后，道路设施受损严重，人员到达受灾现场存在很大困难，获取数据效率低、精度不高、缺乏空间信息，难以在短时间内全面掌握灾情。遥感技术能够实现大面积数据的精准快速获取，获取的数据具有时间和空间的综合可比性，是灾害监测与评估的重要工具。在同种自然灾害的胁迫下，不同作物的损失是不同的，同种作物在不同时期遭受同种自然灾害，其损失亦不相同，目前国内外尚缺乏完整的自然灾害遥感监测与评估系统。洪涝灾害遥感监测已有相关的技术，ZL201310483452.5一种基于多源遥感数据的自动化洪水监测系统，利用多源遥感数据实现了洪水范围的提取；申请号201910345435.2县域尺度农业洪涝监测方法及系统，基于灾后植被指数与多年均值的差值判识受灾农作物的面积，并将受灾区域按照差值大小分为多级，但未实现作物种类和受灾程度的客观界定。已有的研究中未见抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测和评估方法的报道。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法与系统，旨在解决现有技术中缺少抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测和评估的问题，实现抽雄授粉期玉米遭受洪涝灾害损失的定量评估。为达到上述技术目的，本专利技术提供了一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法，所述方法包括以下步骤：S1、人工模拟抽雄授粉期玉米洪涝灾害，建立灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI与产量变化率的一元二次回归模型，根据回归模型计算产量损失以-10％为步长、由0至-100％所对应的灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI，获得洪涝灾害损失遥感评估标准；S2、选取洪涝灾害前1天以及灾害后8天的卫星影像数据作为监测评估数据源；S3、计算数据源灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI，依据所述洪涝灾害损失遥感评估标准，将玉米受灾减产量进行分级，建立灾害等级分类决策树；S4、根据分类结果绘制玉米洪涝灾害评估专题图。优选地，所述卫星影像数据为具有红光和近红外波段的卫星数据。优选地，所述灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI的计算公式如下：DNDVI＝NDVIafter-NDVIbefore式中，NDVIbefare、NDVIafter分别为灾害前和灾害后两个时期归一化差值植被指数；NDVI＝(NIR-R)/(NIR+R)式中，NIR为近红外波段反射率值，R为红光波段反射率值。优选地，所述卫星影像数据还需进行预处理，利用遥感图像处理软件对两期数据进行辐射定标、大气校正、几何精校正、投影转换、裁剪玉米种植区域数据预处理工作。本专利技术还提供了一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估系统，所述系统包括：损失遥感评估标准建立模块，用于人工模拟抽雄授粉期玉米洪涝灾害，建立灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI与产量变化率的一元二次回归模型，根据回归模型计算产量损失以-10％为步长、由0至-100％所对应的灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI，获得洪涝灾害损失遥感评估标准；数据源获取模块，用于选取洪涝灾害前1天以及灾害后8天的卫星影像数据作为监测评估数据源；决策树建立模块，用于计算数据源灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI，依据所述洪涝灾害损失遥感评估标准，将玉米受灾减产量进行分级，建立灾害等级分类决策树；专题图绘制模块，用于根据分类结果绘制玉米洪涝灾害评估专题图。优选地，所述卫星影像数据为具有红光和近红外波段的卫星数据。优选地，所述灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI的计算公式如下：DNDVI＝NDVIafter-NDVIbefore式中，NDVIbefore、NDVIafter分别为灾害前和灾害后两个时期归一化差值植被指数；NDVI＝(NIR-R)/(NIR+R)式中，NIR为近红外波段反射率值，R为红光波段反射率值。优选地，所述系统还包括：预处理模块，用于利用遥感图像处理软件对两期数据进行辐射定标、大气校正、几何精校正、投影转换、裁剪玉米种植区域数据预处理工作。
技术实现思路
中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是专利技术所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：与现有技术相比，本专利技术通过灾后与灾前植被指数的差值，识别受灾面积，并通过差值大小判断受灾等级，进而进行灾害受损评估，所用数据量少，方法通用性高。本专利技术针对我国玉米洪涝灾害发生的时间特性，实现了7月下旬至8月中旬抽雄授粉期玉米洪涝灾害的监测与评估；将受灾后与受灾前归一化植被指数的差值DNDVI低于正常生长值作为灾害识别的标准，建立代表植株长势的植被指数NDVI变化量与产量损失之间的关系，实现抽雄授粉期玉米遭受洪涝灾害损失的定量评估，数据处理简单。附图说明图1为本专利技术实施例中所提供的一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法流程图；图2为本专利技术实施例中所提供的抽雄授粉期玉米洪涝灾害产量损失与DNDVI关系的一元二次回归曲线图；图3为本专利技术实施例中所提供的灾害等级决策树结构图；图4为本专利技术实施例中所提供的玉米洪涝灾害遥感监测与产量损失专题图图；图5为本专利技术实施例中所提供的一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估系统框图。具体实施方式为了能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本专利技术进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本专利技术的不同结构。为了简化本专利技术的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本专利技术可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本专利技术省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本专利技术。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1、人工模拟抽雄授粉期玉米洪涝灾害，建立灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI与产量变化率的一元二次回归模型，根据回归模型计算产量损失以-10％为步长、由0至-100％所对应的灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI，获得洪涝灾害损失遥感评估标准；/nS2、选取洪涝灾害前1天以及灾害后8天的卫星影像数据作为监测评估数据源；/nS3、计算数据源灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI，依据所述洪涝灾害损失遥感评估标准，将玉米受灾减产量进行分级，建立灾害等级分类决策树；/nS4、根据分类结果绘制玉米洪涝灾害评估专题图。/n

【技术特征摘要】
1.一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、人工模拟抽雄授粉期玉米洪涝灾害，建立灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI与产量变化率的一元二次回归模型，根据回归模型计算产量损失以-10％为步长、由0至-100％所对应的灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI，获得洪涝灾害损失遥感评估标准；
S2、选取洪涝灾害前1天以及灾害后8天的卫星影像数据作为监测评估数据源；
S3、计算数据源灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI，依据所述洪涝灾害损失遥感评估标准，将玉米受灾减产量进行分级，建立灾害等级分类决策树；
S4、根据分类结果绘制玉米洪涝灾害评估专题图。


2.根据权利要求1所述的一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法，其特征在于，所述卫星影像数据为具有红光和近红外波段的卫星数据。


3.根据权利要求1所述的一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法，其特征在于，所述灾害前后归一化差值植被指数的差值DNDVI的计算公式如下：
DNDVI＝NDVIafter-NDVIbefore
式中，NDVIbefore、NDVIafter分别为灾害前和灾害后两个时期归一化差值植被指数；
NDVI＝(NIR-R)/(NIR+R)
式中，NIR为近红外波段反射率值，R为红光波段反射率值。


4.根据权利要求1-3任意一项所述的一种抽雄授粉期玉米洪涝灾害遥感监测与评估方法，其特征在于，所述卫星影像数据还需进行预处理，利用遥感图像处理软件对两期数据进行辐射定标、大气校正、几何精校正、投影转换、裁剪玉米种植区域数据预处理工作。


5....

【专利技术属性】
技术研发人员：隋学艳，杭中桥，梁守真，王猛，王勇，侯学会，
申请(专利权)人：山东省农业可持续发展研究所，
类型：发明
国别省市：山东;37