基于多源遙感的農(nóng)業(yè)灌溉監(jiān)測(cè)

基于多源遙感的農(nóng)業(yè)灌溉動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)目

錄C O N T E N T S背景與意義方法與模型結(jié)果與討論123結(jié)論與建議4研究背景與意義PART

01我國(guó)農(nóng)用用水占總用水量的63%，農(nóng)業(yè)用水監(jiān)管水平的提升對(duì)水資源管理意義重大

農(nóng)業(yè)用水分散的特征給地面精準(zhǔn)計(jì)量帶來(lái)困難衛(wèi)星數(shù)據(jù)源日益豐富，為農(nóng)業(yè)用水管理實(shí)現(xiàn)精細(xì)化帶來(lái)了新的契機(jī)1.1

研究背景與意義現(xiàn)代人居交通網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)能源網(wǎng)水網(wǎng)1.2 行業(yè)現(xiàn)狀地面監(jiān)測(cè)方法優(yōu)勢(shì)：能夠準(zhǔn)確獲取點(diǎn)上的作物、灌溉時(shí)間、水量等信息；劣勢(shì)：空間表達(dá)能力較差，難以表征空間連續(xù)的灌溉面積信息；區(qū)域匯總時(shí)效性差。遙感監(jiān)測(cè)方法優(yōu)勢(shì)：空間相對(duì)性好，能夠大范圍獲取空間連續(xù)的作物與灌溉信息；劣勢(shì)：計(jì)算量較大，精度不及地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，單一數(shù)據(jù)有時(shí)空分辨率、識(shí)別能力的限制。遙感監(jiān)測(cè)方法的精度改善1.3 技術(shù)現(xiàn)狀灌溉遙感監(jiān)測(cè)方法基于種植結(jié)構(gòu)遙感的推算方法優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單缺點(diǎn)：精度有限，動(dòng)態(tài)性差，無(wú)法獲得頻次信息基于土壤含水量遙感的提取方法優(yōu)點(diǎn)：相對(duì)簡(jiǎn)單，可動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)缺點(diǎn)：受土壤含水量遙感反演能力限制，依賴地面監(jiān)測(cè)基于水量平衡分析的提取方法優(yōu)點(diǎn)：機(jī)理性強(qiáng)缺點(diǎn)：輸入數(shù)據(jù)多,要素計(jì)算復(fù)雜機(jī)理性增強(qiáng)所?需反演要素增多方法與模型PART

02種植結(jié)構(gòu)+土壤含水量2.1 總體方案優(yōu)點(diǎn)機(jī)理性增強(qiáng)精度和時(shí)效性改善數(shù)據(jù)難度可控待解決需要增強(qiáng)種植結(jié)構(gòu)時(shí)效性，與灌溉動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的需求匹配需要提高土壤含水量反演的時(shí)空分辨率，保證灌溉動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的時(shí)間連續(xù)性和一定的空間分辨率提高精度10.5010月 11月 12月 1月2月3月4月5月動(dòng)態(tài)種植結(jié)構(gòu)提取的難點(diǎn)基于光譜特征的方法需要利用物候最佳窗口期，時(shí)間跨度較長(zhǎng)，適用于年度種植結(jié)構(gòu)提取，動(dòng)態(tài)變化難以及時(shí)區(qū)分?；诩y理特征的方法精度較高，但對(duì)影像分辨率要求較高，受衛(wèi)星重訪周期的限制，難以實(shí)現(xiàn)較高頻次的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。GF1

WFV數(shù)據(jù)具有短的重復(fù)周期，也表現(xiàn)出一定的紋理特征，但是受分辨率等的影響，所包含的紋理信息相對(duì)較弱，在表達(dá)農(nóng)作物時(shí)存在一定的不完整性。2.2 種植結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)提取方法GF1

WFV不同作物紋理差異0.90.70.520180418 20180504 20180721 20180827 20180924作物NDVI變化圖冬小麥 夏玉米 蔬菜 果林GF1

W冬F(xiàn)小V麥不ND同VI曲作線物變化光圖譜差異棉花（2）基于光譜和紋理特征綜合的動(dòng)態(tài)種植結(jié)構(gòu)提取方法利用GF1的快速重復(fù)優(yōu)勢(shì)解決動(dòng)態(tài)性問(wèn)題；將紋理與光譜特征結(jié)合，解決動(dòng)態(tài)識(shí)別對(duì)物候期依賴，增強(qiáng)識(shí)別能力；建立CART決策樹(shù)模型，利用樣本庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，建立決策樹(shù),對(duì)作物進(jìn)行分類。NDVI紋理NDVI+紋理實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)NDVI紋理總體分類精度 Kappa系數(shù)59.94 0.4483.68 0.77NDVI+紋理88.510.832.2 種植結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)提取方法需求與存在問(wèn)題由于土壤含水量的變化周期較短，灌溉過(guò)程的監(jiān)測(cè)需要準(zhǔn)逐日土壤含水量數(shù)據(jù)輔助。光學(xué)影像具有較好的數(shù)據(jù)重訪條件，但利用指數(shù)方法獲取土壤含水量難以脫離地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的限制；單一數(shù)據(jù)源難以滿足灌溉用水監(jiān)測(cè)的需求。GF-1

1個(gè)月GF-1

10日GF-3

10日2.3 逐日土壤含水量計(jì)算逐日土壤含水量計(jì)算方法主要數(shù)據(jù)源GF-1WFV+

MODIS田間尺度土壤含水量反演GF-1

MPDI

結(jié)合實(shí)測(cè)土壤含水量反演能夠得到高空間分辨率的土壤含水量結(jié)果，但由于光學(xué)數(shù)據(jù)受云影響較大，基于GF-1數(shù)據(jù)的土壤含水量并不能達(dá)到逐日要求。MODIS土壤含水量反演MODIS

每日地表反射率數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)研究區(qū)的每日覆蓋，但空間分辨率較低，混合像元會(huì)影響灌溉面積的識(shí)別。2.3 逐日土壤含水量計(jì)算（2）土壤含水量計(jì)算????????=

RR????)??R????R+????(R??,R????)??R??,????R)(??+????) ????)??2.3 逐日土壤含水量計(jì)算GFWFV與MODIS數(shù)據(jù)的時(shí)空融合基于STARFM的逐日土壤含水量數(shù)據(jù)融合，提高單純依靠GF-1的時(shí)間連續(xù)性tkMODIS土ts壤含M水OD量IS土壤含水量地表植被覆蓋分類降尺度的土壤含水量結(jié)果GF-1土壤含水量tkM(xi,yj,t0)=M(xi,yj,t0)+?高分辨率的逐日土壤含水量結(jié)果GF-1MPDI數(shù)據(jù)集MODISMPDI數(shù)據(jù)集實(shí)測(cè)土壤含水量空間升尺度2.3 逐日土壤含水量計(jì)算種植結(jié)構(gòu)提取作物生長(zhǎng)階段需水分析土壤含水量變化分析降水影響分析灌溉面積提取月年度灌溉面積產(chǎn)品生產(chǎn)逐月分析農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)變化，修正上月精度，發(fā)現(xiàn)新播種作物。基于作物分布于作物生長(zhǎng)特性，分析當(dāng)月需水作物分布?；跍?zhǔn)逐日土壤含水量，分析土含非自然衰減區(qū)域。基于氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，提取降水對(duì)土壤含水量影響區(qū)域，扣除影響。需水作物分布+非降雨影響的土壤含水量升高區(qū)域累計(jì)計(jì)算年內(nèi)灌溉面積及次數(shù)種植結(jié)構(gòu)+土壤含水量+降水綜合的灌溉面積提取方法2.4 灌溉面積提取多源數(shù)據(jù)綜合，減少土壤含水量遙感反演誤差對(duì)灌溉面積提取結(jié)果的影響結(jié)果與分析PART

03（1）研究區(qū)域和范圍：在4省開(kāi)展逐月實(shí)際灌溉面積的遙感監(jiān)測(cè)范圍：河北、寧夏、甘肅、新疆4?。ㄗ灾螀^(qū)）耕地區(qū)域3 結(jié)果與分析省份生長(zhǎng)期春玉米春玉米1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月春玉米冬小麥返青播種抽穗出苗成熟拔節(jié)收獲期灌漿成熟出苗分蘗越冬河北 夏玉米春棉花夏棉花播種播種播種出苗拔節(jié)收獲灌漿收獲成熟冬小麥新疆 玉米棉花甘肅 冬小麥寧夏 冬小麥返青返青返青抽穗 成熟播種抽穗 成熟播種 出苗抽穗 成熟播種 出苗收獲期月底收獲拔節(jié)收獲拔節(jié)出苗 拔節(jié)灌漿 成熟灌漿 成熟灌漿 成熟播種收獲播種播種越冬收獲越冬越冬（2）典型農(nóng)作物生長(zhǎng)物候期及需灌時(shí)間3 結(jié)果與分析降水量分布需水作物分布灌溉面積種植結(jié)構(gòu)+土壤含水量+降水綜合的灌溉面積提取3 結(jié)果與分析河北3 結(jié)果與分析河北3 結(jié)果與分析指標(biāo)2018年4月2018年5月2018年6月2018年7月2018年8月2018年9月NDVI85.256.043.260.260.050.7NDVI+紋理95.182.380.081.388.587.2分類精度對(duì)比新疆3 結(jié)果與分析甘肅3 結(jié)果與分析寧夏3 結(jié)果與分析3 結(jié)果與分析月份345678910全年河北457282456755600142615541553460056753 結(jié)果與分析月份 34567891011全年新疆5354540865995240400441153240308676963 結(jié)果與分析月份345678910 全年寧夏233201446514519648471320 8943 結(jié)果與分析月份345678 91011全年甘肅135815281115126317311221 616145817703 結(jié)果與分析3 結(jié)果與分析算法和數(shù)據(jù)產(chǎn)品集成在水利高分、國(guó)家水資源信息管理系統(tǒng)平臺(tái)上結(jié)論與展望PART

044.1 主要結(jié)論1、通過(guò)多源數(shù)據(jù)綜合，改善遙感灌溉監(jiān)測(cè)精度單純依靠單一衛(wèi)星反演數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行灌溉面積監(jiān)測(cè)，易受衛(wèi)星反演產(chǎn)品精度和不確定性影響影響。綜合作物需水特征等多源數(shù)據(jù)，可以對(duì)誤差進(jìn)行抑制。2、利用光譜和紋理指標(biāo)綜合，提高種植結(jié)構(gòu)精細(xì)化動(dòng)態(tài)提取能力通過(guò)光譜和紋理指標(biāo)綜合、增強(qiáng)智能算法的機(jī)理性，改善GF1

WFV數(shù)據(jù)用于種植結(jié)構(gòu)提取的精度；利用GF1的快速重訪能力，可實(shí)現(xiàn)逐月的種植結(jié)構(gòu)變化監(jiān)測(cè)。3、通過(guò)中高分辨率多源數(shù)據(jù)融合，改善土壤含水量遙感產(chǎn)品的時(shí)空分辨率，提高對(duì)灌溉活動(dòng)識(shí)別的能力利用GF1

WFV與MODIS組合，提高土壤含水量