基于云计算快速评估洪水对作物长势影响的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于云计算快速评估洪水对作物长势影响的方法及系统，所述方法包括S1:确定洪水事件期间被洪水淹没的作物的淹没面积，以确定目标区域；S2：针对目标区域，基于遥感影像，确定洪水事件年作物生长期间的作物植被指数；S3：基于S2，计算洪水对作物长势的短期损害指数(SVGDI)；以及S4：基于短期损害指数(SVGDI)以及长期损害指数(LVGDI)评估洪水对作物的损害程度。作物的损害程度。作物的损害程度。

【技术实现步骤摘要】
基于云计算快速评估洪水对作物长势影响的方法及系统


[0001]本专利技术涉及农业遥感
，更具体涉及一种基于云计算快速评估洪水对作物长势影响的方法及系统。

技术介绍

[0002]洪水是全球影响最大的自然灾害之一，洪水对农作物的生产造成了严重影响。评估洪水对作物长势的影响对于洪水灾害损失评估具有重要意义。
[0003]目前基于遥感技术对作物长势进行评估的方法主要是基于作物的不同植被指数生长曲线变化，例如归一化植被指数NDVI和叶面积指数LAI。这类指数确实能有效监测作物生长状况，因为作物对红外波段光谱具有高反射率。传统的评估方法是通常直接比较灾害年植被指数和历史正常年同期植被指数的均值差异来评估作物长势受损程度。然而这种均值差异方法通常忽略了不同年份作物物候差异导致的误差，同时由于均值对离群值很敏感，用均值代表正常年平均生长状况极易带来系统性的误差，同时传统评估方法没有区分洪水对作物长势的短期和长期影响差异。
[0004]因此，需要新的技术和方法，以提高洪水对农作物生产影响评估的精准性和时效性，从而有利于灾后农业的精准救助和生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算快速评估洪水对作物长势影响的方法，包括如下步骤：S 1:获取相关的遥感影像资料，并基于遥感影像来确定洪水事件期间被洪水淹没的作物的淹没面积，以确定目标区域；S2：针对目标区域，基于遥感影像，确定洪水事件年作物生长期间的作物植被指数、以及洪水事件年之前的若干年中正常年份同期作物生长期间的植被指数、植被指数的中值和标准差SD
t
，t表示日期；S3：基于S2，计算洪水对作物长势的短期损害指数(SVGDI)以及长期损害指数(LVGDI)，包括计算所述洪水事件年作物生长期间的农作物植被指数与所述正常年份同期作物生长期间的植被指数的差值
△
VI
t
，当差值
△
VI
t
小于0并且其绝对值大于所述标准差SD
t
时，则将该差值定义为DI
t
，其中SVGDI定义为：洪水事件期间和结束后的若干天内DI
t
的最小值减去洪水事件发生之前若干天内DI
t
的中值；LVGDI定义为：洪水事件开始发生到作物收获期间，所述差值
△
VI
t
小于0的天数占总天数的比例；以及S4：基于短期损害指数(SVGDI)以及长期损害指数(LVGDI)评估洪水对作物的损害程度。2.根据权利要求1所述的基于云计算快速评估洪水对作物长势影响的方法，其特征在于，所述云计算为基于Google Earth Engine(GEE)的云计算，所述遥感影像选自Terra和Aqua的MODIS每日反射率数据。3.根据权利要求1所述的基于云计算快速评估洪水对作物长势影响的方法，其特征在于，植被指数(VI)选自增强植被指数(EVI)、增强植被指数2(EVI2)和归一化植被指数(NDVI)。4.根据权利要求3所述的基于云计算快速评估洪水对作物长势影响的方法，其特征在于，步骤S1中，淹没面积的确定包括：识别潜在水体面积(Water
potential
)以及真实水体(Water
real
)，基于真实水体确定从洪水开始到洪水结束期间的最大水体淹没面积(Water
max
)并剔除洪水期间的最大水体淹没面积内的永久水体区域(Water
permanent
)，得到洪水的最大淹没面积(Flood
max
)，然后利用最大淹没面积(Flood
max
)和洪水年的作物种植面积图层叠加，得到洪水对作物的淹没面积。5.根据权利要求4所述的基于云计算快速评估洪水对作物长势影响的方法，其特征在于，其中利用下式计算最大淹没面积(Flood
max
)：)：)：
Water
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张朝，韩继冲，陶福禄，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：