一种林地旱灾风险预警方法技术

本发明专利技术涉及旱灾风险预警，具体涉及一种林地旱灾风险预警方法。其方案包括以下步骤：(1)选取数据及预处理；(2)林地旱灾风险预警指标体系的构建；(3)林地旱灾风险预警模型的构建。本发明专利技术利用遥感数据基于PSO‑BP神经网络算法建立林地旱灾风险预警模型，实现对林地旱灾的逐日预警，有利于防灾减灾应急资源的科学配置。

【技术实现步骤摘要】
一种林地旱灾风险预警方法
本专利技术涉及旱灾风险预警，具体涉及一种林地旱灾风险预警方法。
技术介绍
森林是陆地生态系统的主体，林地旱灾危害性大，已成为影响植被生长的严重的气候灾害之一，旱灾风险预警显得十分重要。随着遥感技术的发展，遥感技术监测旱灾的应用前景也日益成熟。魏杰在《青海省东部农业区干旱遥感监测及预警研究》中综合考虑气象数据与MODIS遥感数据建立干旱指数模型，进行干旱监测，同时利用预警指数DWI对研究区进行预警分析，表明该方法在研究区月尺度的干旱监测预警基本可行。高雅在《基于遥感干旱指数与叶绿素荧光的农业干旱预警研究》中根据NDVI与SIF之间的关系，建立基于植被距平百分率和荧光距平百分率的干旱预警指数模型并进行干旱监测和预警研究，发现该模型可以对研究区进行有效的预警。但是目前大部分学者对干旱监测的研究较多，而对于旱灾风险预警的研究较少，且都是对旱灾大尺度(月、季、年)的预测。
技术实现思路
为克服现有技术的上述缺陷，本专利技术利用遥感数据基于PSO-BP神经网络算法建立林地旱灾风险预警模型，实现对林地旱灾的逐日预本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种林地旱灾风险预警方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)选取数据及预处理；/n(2)林地旱灾风险预警指标体系的构建；/n(3)林地旱灾风险预警模型的构建。/n

【技术特征摘要】
1.一种林地旱灾风险预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)选取数据及预处理；
(2)林地旱灾风险预警指标体系的构建；
(3)林地旱灾风险预警模型的构建。


2.根据权利要求1所述林地旱灾风险预警方法，其特征在于，步骤(1)选取的数据包括模型的自变量和因变量，模型的自变量选取所研究地区的过往10年以上的Terra卫星的MODISlevel1B数据、热带降雨测量任务(TRMM)数据以及地形数据、植被类型空间分布数据；模型的因变量为温度植被干旱指数。


3.根据权利要求2所述林地旱灾风险预警方法，其特征在于，Terra卫星的MODISlevel1B数据还经过辐射定标、投影变换、几何校正和重采样获取到研究所需要的地表温度数据集和归一化植被指数数据集，再通过镶嵌、裁剪以及提取操作后提取出研究区域的归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)栅格影像图。


4.根据权利要求2所述林地旱灾风险预警方法，其特征在于，TRMM数据是过往10年以上的TRMM3B42数据，该数据为日尺度降水数据，是从美国航空航天测量任务官网批量下载而来，将各像元值乘以每天的小时数得到每天的降水量，并批量裁剪出...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭三清，张贵，程江涛，肖化顺，
申请(专利权)人：中南林业科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43