基于MODIS数据的河北省中南部干热风灾害监测研究

发布时间：2020-07-13 20:09

【摘要】：干热风也被称为“干旱风”、“热干风”等,是一种极端天气下诞生的灾害,也是华北平原最严重的灾害之一,通常伴随着高温、低湿并有一定风力的一种农业气象灾害。与干旱不同的是,干热风是短期内温度骤升,湿度急降和风的辅助加强作用,从而使小麦在生长时受蒸腾作用引起大量失水,导致细胞结构被破坏,光合速率降低、叶绿素含量发生变化、根系活力减弱,使小麦由上往下青干,甚至逼熟死亡。遥感技术具有监测范围广,时效性强,以及应用领域广等特点,目前应用遥感对干热风气象灾害的研究较少,大多数以气象监测为主,不能反映干热风灾害对冬小麦作物具体的影响以及土壤湿度情况。本研究的目的是利用遥感的技术对干热风灾害下的冬小麦生长状况进行监测,并结合气象数据对干热风发生前与发生时蒸发量进行比较,最后评价干热风灾害对土壤湿度的影响,为农业气象灾害和农业生产提供帮助,用科学的手段预防和监测干热风的发生,避免对粮食生产造成不良影响。本文主要研究内容:(1)利用反射波谱和植被指数进行干热风监测。基于MODIS反射率数据,比较了干热风发生前与发生时冬小麦光谱反射率的变化,并构建多种植被指数,对比干热风发生前与发生时的植被指数变化,探究干热风灾害影响冬小麦生长的具体地区。(2)利用蒸散发进行干热风监测。基于SEBS模型,利用MODIS太阳天顶角数据、地表反射率数据和地表温度数据,并与气象数据相结合,模拟研究区蒸散发量,将干热风发生前与发生时的日蒸散发空间分布进行对比,并分析温度与蒸散发量的关系。(3)利用MODIS地表温度数据,比较研究区干热风发生前与发生时地表温度的变化情况,并结合植被指数EVI构建TVDI,研究干热风发生前与发生时TVDI的空间分布及地表湿度情况,分析温度与蒸散发量及TVDI的关系,评估干热风期间的干旱程度。本文的主要结论:(1)利用MODIS地表反射率影像,提取了干热风发生前(2014年5月21日)与发生时(2014年5月28日)的冬小麦光谱反射率,比较发现干热风发生时光谱反射率值较发生前整体都有所下降,在中心波长为0.86μm和1.24μm近红外波段上反射率比干热风发生前降低幅度较大。(2)利用地表反射率产品的波段数值,构建多种植被指数,将研究区干热风发生前与发生时构建的植被指数进行对比,可以看出在研究区南部干热风发生时NDVI、EVI、ARVI、RVI均有明显下降,PSRI、SIPI有增长的趋势;对比植被指数像元数量发现,干热风发生时NDVI、EVI、ARVI峰值向低值方向移动,RVI峰值变化不明显,PSRI、SIPI峰值向高值方向移动,EVI最高值由0.73下降为0.55变化最为明显,故使用EVI对干热风灾害进行监测效果最佳。(3)由SEBS模型模拟得到的河北省中南部干热风发生前与发生时蒸散发量的对比发现,干热风发生前河北省中部冬小麦种植区日蒸散发量大约在5-6 mm·d~(-1),而南部冬小麦种植区日蒸散发量相对较低,大约在0-4 mm·d~(-1);干热风发生时日蒸散发量整体有大幅度升高,像元值在6-10 mm·d~(-1)的达到74.67%。将站点的实际蒸散发量与模拟的蒸散发量进行比较,SEBS模拟值与实际值差别较小,因此SEBS模型可以用于有效估算干热风发生时的地表日蒸散发量。(4)通过植被指数NDVI和EVI与MODIS地表温度产品构建TVDI,分析干湿边特征,结果发现EVI的干湿边拟合效果与变化趋势更为明显,可以使用EVI构建干热风灾害下的TVDI,发现干热风发生时TVDI值较干热风发生前整体升高。比较干热风发生前与干热风发生时的TVDI像元数量,发现干热风发生时峰值向高值方向偏移明显,由0.3升高到0.67。(5)将干热风发生前和干热风发生时的蒸散发量值和TVDI值进行一元回归分析,发现随着TVDI升高,蒸散发量都呈现下降趋势,干热风发生时的点所对应的TVDI值和蒸散发量值均高于干热风发生前的值,说明干热风能够引发干旱灾害的发生。通过构建蒸散发量、TVDI和温度的三维图可以看出地表温度与蒸散发量和TVDI成正比关系,随着地表温度的升高,蒸散量不断增大。
【学位授予单位】：河北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S42
【图文】：

彩色合成,遥感影像,波段,干热风

90m 空间分辨率的 DEM 数据。3.2 遥感数据处理过对气象数据的统计发现干热风灾害主要发生在 2014 年 5 月 26 日-2014 年期间，这期间的 MODIS 数据除了 28 日外的其他影像云量较多，为了避免云像质量的影响，选取 2014 年 5 月 21 日和 28 日晴空影像，作为干热风发生的遥感影像。通过 MRT（ MODIS Reprojection Tool）软件将两景 MODIS 影和几何校正，并使用行政界线的矢量图裁切获得研究区影像（图 3）。通过DIS Swath Tool）软件对 MOD03 数据进行几何校正和重投影，获得太阳高度

曲线,反射波谱,曲线,短波红外波段

图 4 健康绿色植物的反射波谱曲线.3μm-2.6μm 的短波红外波段内，植物叶片的透射能量很少，基本上量，植物叶片的水分对反射波谱有很大影响，叶片含水量越高，对射率越低。由于叶片细胞中和细胞间的水分，绿色植物光谱的反射 2.6μm 处受到水吸收带的控制，反射率较低，因而形成吸收谷，1.6射峰，影响叶片短波红外波段主要是在 1.4μm 与 1.9μm 处的水吸类别、叶片叶绿素含量和细胞结构、植物含水量等的不同都会对光响，造成光谱曲线变化趋势相似但仍有一些差异；如果植物受到生就会受到影响，绿色植物的整体或部分反射率会发生变化，这种变明显。植被受胁迫时波谱特征作物类型、不同形态结构、不同组织构造、不同理化成分和营养状

波谱特征,植被,植被指数,红光波段

（a）高温胁迫对毛竹叶片反射波谱的影响（b）榕树病害的反射波谱曲线图 5 植被受不同生长胁迫时的波谱特征4.2 植被指数的构建植被指数是依据植被反射波谱曲线在红光波段的强吸收和近红外波段的高反射特性构建的一种能反映植物生长状况的指数，将遥感卫星探测到的不同波段的反射率进行组合得到各种植被指数。如果植物受到生长胁迫时，绿色植物的植被指数会发生变化。通常红光波段和近红外波段经常被用来构建植被指数，同时用蓝光波段的反射率来矫正大气层对红光波段反射率的影响。构建的植被指数如表 4。表 4 构建的植被指数植被指数计算公式出处NDVI Rouse et al，1973[53]

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