劉 瀟，李芳花，辛景峰，鄭文生

(1.黑龍江省水利科學(xué)研究院，黑龍江 哈爾濱 158000;2.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院，北京 100038)

干旱的頻發(fā)已成為我國(guó)重要的自然災(zāi)害之一。遙感技術(shù)具有高時(shí)效性和低成本性等特點(diǎn)，在農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測(cè)中廣泛應(yīng)用[1]。目前，干旱遙感監(jiān)測(cè)方法主要有熱慣量法[2]、微波遙感法[3]和基于植被指數(shù)、溫度指數(shù)的綜合監(jiān)測(cè)方法[4-8]。其中， 溫度植被干旱指數(shù)( temperature vegetation drought index，TVDI)在國(guó)內(nèi)外應(yīng)用較為廣泛[9]。Carlson等[10]發(fā)現(xiàn)當(dāng)植被覆蓋面積和土壤濕度變化范圍較大時(shí)，以歸一化植被指數(shù) ( normalized difference vegetation index，NDVI)為橫軸和以地表輻射溫度( land surface temperature，Ts) 為 縱軸的散點(diǎn)圖特征空間呈三角形; Moran等[11]指出 NDVI和Ts的散點(diǎn)圖呈現(xiàn)梯形分布特征；Sandholt[12]根據(jù)Ts和NDVI的關(guān)系提出了TVDI的計(jì)算原理和公式。劉英等[13]指出NDVI-Ts特征空間呈雙拋物線形特征。劉公英等[14]利用MODIS NDVI和Ts數(shù)據(jù)計(jì)算TVDI，并利用降水?dāng)?shù)據(jù)和20 cm土壤濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證，指出TVDI與實(shí)測(cè)土壤濕度擬合方程可決系數(shù)R2在0.598～0.722之間，滿足精度要求。熊世為等[15]利用HJ-1B星CCD和IRS數(shù)據(jù)， 建立NDVI-Ts特征空間并計(jì)算TVDI，對(duì)2012年3月26日宿遷市土壤水分信息進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)，指出TVDI與10 cm深和 20 cm深土壤濕度的相關(guān)性達(dá)到極顯著水平。王純枝等[16]采用MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品MOD13A2和MOD11A2 數(shù)據(jù)，構(gòu)建NDVI-Ts特征空間，監(jiān)測(cè)黃淮海平原2004年冬小麥旱情，指出TVDI與地表10～20 cm土壤水分可決系數(shù)最高，TVDI適合黃淮海平原作物生長(zhǎng)季的旱情動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。將地表溫度和植被指數(shù)相結(jié)合的干旱監(jiān)測(cè)方法不僅可以彌補(bǔ)基于單一指數(shù)監(jiān)測(cè)方法的不足，還可以提高干旱遙感監(jiān)測(cè)的精確度和實(shí)用性。黑龍江省旱情遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)快速處理、模型優(yōu)選、參數(shù)優(yōu)化、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)遙感監(jiān)測(cè)等研究與系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)了在全省范圍內(nèi)耕地旱情監(jiān)測(cè)的業(yè)務(wù)化運(yùn)行。

1 技術(shù)方案研究

1.1 總體思路

依據(jù)本研究的建設(shè)要求與具體功能需求，旱情遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的功能包括圖像預(yù)處理、地表參數(shù)反演、干旱監(jiān)測(cè)指數(shù)計(jì)算、模型參數(shù)率定、區(qū)域旱情綜合分析、旱情專(zhuān)題圖與報(bào)告制作及業(yè)務(wù)化生產(chǎn)等功能，系統(tǒng)開(kāi)發(fā)技術(shù)路線如下：

(1)采用C/S架構(gòu)的方式進(jìn)行。

(2)采用構(gòu)件化的設(shè)計(jì)思想，在需求分析對(duì)象的基礎(chǔ)上，先進(jìn)行軟件功能構(gòu)件的設(shè)計(jì)，然后通過(guò)基于構(gòu)件的開(kāi)發(fā)組合完成系統(tǒng)的構(gòu)建開(kāi)發(fā)。

(3)C/S部分采用C#/C++作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，采用Microsoft Visual Studio 2010作為開(kāi)發(fā)環(huán)境。

(4)采用統(tǒng)一建模語(yǔ)言UML作為系統(tǒng)建模語(yǔ)言，采用Visio作為面向?qū)ο蠓治雠c系統(tǒng)建模工具。

利用中國(guó)水利水電科學(xué)研究院推送的MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品以及實(shí)時(shí)下載的MODIS L1B遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合地面觀測(cè)數(shù)據(jù)、遙感解譯土地利用、作物種植結(jié)構(gòu)等資料，調(diào)用研發(fā)的旱情遙感監(jiān)測(cè)模型，按區(qū)域特點(diǎn)、作物生長(zhǎng)期、土壤類(lèi)型等影響因素率定模型參數(shù)，遙感反演得到干旱監(jiān)測(cè)指數(shù)和土壤含水量圖，參考土壤相對(duì)濕度旱情等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)(SL 424—2008)劃分干旱等級(jí)，并套合耕地、作物類(lèi)型圖，統(tǒng)計(jì)分析受旱耕地、作物面積，實(shí)現(xiàn)黑龍江省受旱區(qū)的農(nóng)業(yè)旱情遙感監(jiān)測(cè)，為更全面、細(xì)致地掌握本省旱情總體情況提供信息支撐。

1.2 系統(tǒng)構(gòu)架與功能

結(jié)合旱情遙感監(jiān)測(cè)的應(yīng)用需求，將黑龍江省旱情遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建成一個(gè)具備可擴(kuò)展、可重用、開(kāi)放、易用、穩(wěn)定、高效等特性的系統(tǒng)。系統(tǒng)需要支撐的業(yè)務(wù)應(yīng)用包括數(shù)據(jù)管理、旱情遙感監(jiān)測(cè)分析、旱情遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化，以及旱情信息服務(wù)，系統(tǒng)在設(shè)計(jì)上為后續(xù)的業(yè)務(wù)支持和功能擴(kuò)展預(yù)留了接口。黑龍江省旱情遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件架構(gòu)涵蓋了應(yīng)用軟件的集成和整合，從整體上劃分為用戶層、應(yīng)用層、基礎(chǔ)組件層、數(shù)據(jù)層和基礎(chǔ)設(shè)施層五個(gè)層次。

黑龍江省旱情遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)管理、旱情遙感監(jiān)測(cè)分析、業(yè)務(wù)化運(yùn)行、旱情信息服務(wù)四大模塊。

數(shù)據(jù)管理負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)對(duì)黑龍江省旱情遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)涉及的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，包括遙感影像數(shù)據(jù)、墑情數(shù)據(jù)等。

旱情遙感監(jiān)測(cè)分析利用中分辨率遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品，在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)上，調(diào)用旱情遙感監(jiān)測(cè)模型計(jì)算、旱情等級(jí)劃分等功能模塊，實(shí)現(xiàn)全省范圍1 km尺度每旬常規(guī)旱情遙感監(jiān)測(cè)，并基于監(jiān)測(cè)結(jié)果生成柵格圖、表、報(bào)告等格式旱情監(jiān)測(cè)專(zhuān)題產(chǎn)品，為宏觀掌握全省旱情總體情況提供信息支撐,旱情嚴(yán)峻時(shí)期可以按侯加密分析旱情發(fā)展?fàn)顩r。

業(yè)務(wù)化運(yùn)行利用已有數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)化運(yùn)行所需要的數(shù)據(jù)源、監(jiān)測(cè)時(shí)段、監(jiān)測(cè)區(qū)域、監(jiān)測(cè)模型及輸出結(jié)果等參數(shù)的設(shè)置，實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化的業(yè)務(wù)批量處理，將大大減少旱情監(jiān)測(cè)的工作量和難度，提高旱情監(jiān)測(cè)的效率。

旱情信息服務(wù)實(shí)現(xiàn)旱情監(jiān)測(cè)成果發(fā)布、成果查詢、用戶管理的功能。將旱情監(jiān)測(cè)成果發(fā)布到指定目錄下；成果查詢支持按監(jiān)測(cè)日期查詢歷史監(jiān)測(cè)成果；用戶管理支持對(duì)系統(tǒng)用戶的管理，包括添加、刪除和修改功能。

1.3 軟件接口

本系統(tǒng)需要的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信息(土壤墑情、雨水情等)等數(shù)據(jù)來(lái)自防汛抗旱綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，也可導(dǎo)入氣象部門(mén)提供的土壤墑情數(shù)據(jù)。同時(shí)構(gòu)建本系統(tǒng)的遙感影像數(shù)據(jù)庫(kù)和旱情遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

本系統(tǒng)需要的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)由水利部旱情遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供，包括：經(jīng)過(guò)預(yù)處理的MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如植被指數(shù)、地表溫度等。

旱情監(jiān)測(cè)產(chǎn)品定期上傳至黑龍江省抗旱管理系統(tǒng)。

2 關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)

(1)旱情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)快速處理技術(shù)。旱情遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)每天處理大量的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)的自動(dòng)入庫(kù)。如何保證高效、穩(wěn)定、自動(dòng)的數(shù)據(jù)接收是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，海量衛(wèi)星圖像的快速、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。實(shí)現(xiàn)旱情數(shù)據(jù)無(wú)人值守入庫(kù)、多源數(shù)據(jù)快速處理，主要包括多機(jī)并行自動(dòng)化入庫(kù)、基于數(shù)據(jù)模型的質(zhì)檢、基于規(guī)則的數(shù)據(jù)目錄動(dòng)態(tài)創(chuàng)建、分布式并行全流程運(yùn)行管理體系的引入、旱情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)再處理研發(fā)和數(shù)據(jù)綜匯和制圖表達(dá)等技術(shù)。

(2)旱情遙感監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建技術(shù)。由于不同旱情遙感監(jiān)測(cè)模型適用條件不同，同一模型在不同區(qū)域、作物、物候、土壤、季節(jié)模型系數(shù)也不同，應(yīng)按區(qū)域、作物、物候、土壤、季節(jié)分別構(gòu)建和率定模型。黑龍江省旱情遙感監(jiān)測(cè)包含數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建與率定、模型驗(yàn)證與評(píng)價(jià)、旱情統(tǒng)計(jì)、綜合分析、制圖等主要環(huán)節(jié)，旱情遙感監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建是旱情監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵。主要包括遙感衛(wèi)星與地面站點(diǎn)協(xié)同觀測(cè)、多模型土壤含水量反演、旱情綜合分析、農(nóng)作物旱情統(tǒng)計(jì)等技術(shù)。

(3)農(nóng)作物類(lèi)型及種植面積遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)。農(nóng)作物種植面積及其空間分布是旱情評(píng)估的重要依據(jù)。目前，農(nóng)作物種植面積數(shù)據(jù)主要是通過(guò)抽樣調(diào)查和統(tǒng)計(jì)部門(mén)逐級(jí)上報(bào)，此類(lèi)方法不僅耗時(shí)耗力而且缺乏空間分布信息。遙感技術(shù)因其高時(shí)效、大范圍和低成本等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于農(nóng)作物種植面積遙感監(jiān)測(cè)。根據(jù)不同農(nóng)作物光譜特征的差異，通過(guò)遙感影像記錄的地表信息，識(shí)別不同的農(nóng)作物類(lèi)型，統(tǒng)計(jì)農(nóng)作物種植面積。通過(guò)遙感技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)信息的快速收集和定量分析，大幅度減少野外工作量，有效提高工作效率。

研究采用GF-1 WFV遙感影像，基于分區(qū)決策樹(shù)面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法，采用多尺度分割方法對(duì)預(yù)處理后的遙感影像進(jìn)行分割處理，在得到一個(gè)個(gè)分割對(duì)象的前提下，對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行特征提取，然后利用決策樹(shù)算法通過(guò)選擇的訓(xùn)練樣本建立決策樹(shù)，根據(jù)建立的決策樹(shù)，對(duì)圖像中已經(jīng)提取的對(duì)象的特征屬性進(jìn)行分類(lèi)，最后生成分類(lèi)結(jié)果圖，得到黑龍江省旱地、水田分布圖。

(4)旱情遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研發(fā)技術(shù)。依托后臺(tái)的大型數(shù)據(jù)庫(kù)及GIS地理信息應(yīng)用平臺(tái)，建立了黑龍江省旱情遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用系統(tǒng)，具備了支持多源數(shù)據(jù)處理和定期、自動(dòng)化、批量生產(chǎn)旱情監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的能力，為宏觀掌握黑龍江省旱情總體情況提供了重要的信息支撐。

3 應(yīng)用實(shí)例

3.1 黑龍江省旱情監(jiān)測(cè)

本研究采用2015年、2016年和2017年MODIS數(shù)據(jù)與同期地面實(shí)測(cè)土壤含水量資料，基于開(kāi)發(fā)的旱情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)黑龍江省耕地旱情進(jìn)行了監(jiān)測(cè)分析，對(duì)遙感監(jiān)測(cè)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。土壤含水量和旱情等級(jí)監(jiān)測(cè)圖如圖1～圖5所示。

圖1 土壤含水量和旱情等級(jí)監(jiān)測(cè)圖(2015年5月25日)

圖2 土壤含水量和旱情等級(jí)監(jiān)測(cè)圖(2016年7月11日)

圖3 土壤含水量和旱情等級(jí)監(jiān)測(cè)圖(2016年9月21日)

圖4 土壤含水量和旱情等級(jí)監(jiān)測(cè)圖(2017年3月28日)

圖5 土壤含水量和旱情等級(jí)監(jiān)測(cè)圖(2017年5月21日)

監(jiān)測(cè)結(jié)果表明，2015—2017年黑龍江省旱情較輕，2015年基本不旱，受旱面積最高時(shí)<5%，區(qū)域旱情等級(jí)為正常水平；2016年發(fā)生階段性旱情，旱情嚴(yán)重時(shí)期受旱面積超過(guò)20%，區(qū)域旱情等級(jí)到達(dá)中度干旱水平；2017年5—6月份發(fā)生輕度干旱，最大受旱面積約占總耕地的16%。受旱面積及區(qū)域旱情等級(jí)見(jiàn)表1。

3.2 黑龍江省旱情監(jiān)測(cè)應(yīng)用評(píng)價(jià)

基于站點(diǎn)實(shí)測(cè)的土壤墑情數(shù)據(jù)和遙感反演的土壤含水量數(shù)據(jù)，通過(guò)旱情等級(jí)進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，對(duì)旱情監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證?；诘孛嬲军c(diǎn)觀測(cè)的土壤墑情數(shù)據(jù)，依據(jù)旱情等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，得到該站點(diǎn)旱情等級(jí)，與對(duì)應(yīng)圖像像元的旱情等級(jí)進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)相同的比例評(píng)價(jià)旱情監(jiān)測(cè)精度。表2～表4為2015年、2016年、2017年旱情等級(jí)精度評(píng)價(jià)表。

平均各結(jié)果來(lái)看，旱情等級(jí)相同的占87.21%，等級(jí)相同+旱情等級(jí)相差一級(jí)的比例之和大于95%。

表1 受旱面積及區(qū)域旱情等級(jí)

表2 2015年旱情等級(jí)精度評(píng)價(jià)表

表3 2016年旱情等級(jí)精度評(píng)價(jià)表

表4 2017年旱情等級(jí)精度評(píng)價(jià)表

4 討論與結(jié)論

(1)根據(jù)區(qū)域持續(xù)旱情發(fā)展?fàn)顩r，以及引用兩種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的結(jié)果差異，選定雙城市、北林區(qū)、蘭西縣、肇州縣為旱情校驗(yàn)區(qū)域，按照監(jiān)測(cè)像元旱情分布，在各市縣選三個(gè)旱情程度點(diǎn)，將同化數(shù)據(jù)6 km像元內(nèi)套入1 km像元遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果，以校驗(yàn)點(diǎn)村屯、道路及地塊分布進(jìn)行實(shí)地確認(rèn)、取樣。通過(guò)分組驗(yàn)證和校核分析結(jié)果表明，21個(gè)測(cè)點(diǎn)中采用地面墑情數(shù)據(jù)法符合率為85.7%。

(2)由于季節(jié)、作物類(lèi)型、氣象條件、土壤類(lèi)型等不同，農(nóng)作物對(duì)土壤水分的需求以及抗旱性能不同，按土壤墑情評(píng)估旱情狀況的旱情等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)各異，因此，應(yīng)進(jìn)一步根據(jù)優(yōu)勢(shì)作物種類(lèi)、作物生育期、土壤質(zhì)地、土層深度以及氣溫等調(diào)整旱情分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確定旱情等級(jí)。黑龍江省旱情遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有按侯、旬生產(chǎn)旱情監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的能力，監(jiān)測(cè)結(jié)果可靠，平均精度達(dá)到87.21%，可以滿足區(qū)域旱情監(jiān)測(cè)的要求，是旱情監(jiān)測(cè)與抗旱決策服務(wù)的有效平臺(tái)。