黑龍江省旱情遙感監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用

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.中國水利水電科學(xué)研究院，北京 100038)

干旱的頻發(fā)已成為我國重要的自然災(zāi)害之一。遙感技術(shù)具有高時效性和低成本性等特點，在農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測中廣泛應(yīng)用[1]。目前，干旱遙感監(jiān)測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)測方法[4-8]。其中， 溫度植被干旱指數(shù)( temperature vegetation drought index，TVDI)在國內(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，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 縱軸的散點圖特征空間呈三角形; Moran等[11]指出 NDVI和Ts的散點圖呈現(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)計算TVDI，并利用降水?dāng)?shù)據(jù)和20 cm土壤濕度數(shù)據(jù)進行結(jié)果驗證，指出TVDI與實測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特征空間并計算TVDI，對2012年3月26日宿遷市土壤水分信息進行遙感監(jiān)測，指出TVDI與10 cm深和 20 cm深土壤濕度的相關(guān)性達到極顯著水平。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季的旱情動態(tài)監(jiān)測。將地表溫度和植被指數(shù)相結(jié)合的干旱監(jiān)測方法不僅可以彌補基于單一指數(shù)監(jiān)測方法的不足，還可以提高干旱遙感監(jiān)測的精確度和實用性。黑龍江省旱情遙感監(jiān)測系統(tǒng)通過數(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)測等研究與系統(tǒng)開發(fā)，實現(xiàn)了在全省范圍內(nèi)耕地旱情監(jiān)測的業(yè)務(wù)化運行。

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)測指數(shù)計算、模型參數(shù)率定、區(qū)域旱情綜合分析、旱情專題圖與報告制作及業(yè)務(wù)化生產(chǎn)等功能，系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)路線如下：

(1)采用C/S架構(gòu)的方式進行。

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

(3)C/S部分采用C#/C++作為開發(fā)語言，采用Microsoft Visual Studio 2010作為開發(fā)環(huán)境。

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

利用中國水利水電科學(xué)研究院推送的MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品以及實時下載的MODIS L1B遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合地面觀測數(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)測模型，按區(qū)域特點、作物生長期、土壤類型等影響因素率定模型參數(shù)，遙感反演得到干旱監(jiān)測指數(shù)和土壤含水量圖，參考土壤相對濕度旱情等級劃分標(biāo)準(zhǔn)(SL 424—2008)劃分干旱等級，并套合耕地、作物類型圖，統(tǒng)計分析受旱耕地、作物面積，實現(xiàn)黑龍江省受旱區(qū)的農(nóng)業(yè)旱情遙感監(jiān)測，為更全面、細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)測的應(yīng)用需求，將黑龍江省旱情遙感監(jiān)測系統(tǒng)建成一個具備可擴展、可重用、開放、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)測分析、旱情遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)化，以及旱情信息服務(wù)，系統(tǒng)在設(shè)計上為后續(xù)的業(yè)務(wù)支持和功能擴展預(yù)留了接口。黑龍江省旱情遙感監(jiān)測系統(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)施層五個層次。

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

數(shù)據(jù)管理負責(zé)實現(xiàn)對黑龍江省旱情遙感監(jiān)測系統(tǒng)涉及的相關(guān)數(shù)據(jù)進行管理，包括遙感影像數(shù)據(jù)、墑情數(shù)據(jù)等。

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

業(yè)務(wù)化運行利用已有數(shù)據(jù)，通過對業(yè)務(wù)化運行所需要的數(shù)據(jù)源、監(jiān)測時段、監(jiān)測區(qū)域、監(jiān)測模型及輸出結(jié)果等參數(shù)的設(shè)置，實現(xiàn)全自動化的業(yè)務(wù)批量處理，將大大減少旱情監(jiān)測的工作量和難度，提高旱情監(jiān)測的效率。

旱情信息服務(wù)實現(xiàn)旱情監(jiān)測成果發(fā)布、成果查詢、用戶管理的功能。將旱情監(jiān)測成果發(fā)布到指定目錄下；成果查詢支持按監(jiān)測日期查詢歷史監(jiān)測成果；用戶管理支持對系統(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)需要的實時監(jiān)測信息(土壤墑情、雨水情等)等數(shù)據(jù)來自防汛抗旱綜合數(shù)據(jù)庫，也可導(dǎo)入氣象部門提供的土壤墑情數(shù)據(jù)。同時構(gòu)建本系統(tǒng)的遙感影像數(shù)據(jù)庫和旱情遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。

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)測系統(tǒng)提供，包括：經(jīng)過預(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)測數(shù)據(jù)快速處理技術(shù)。旱情遙感監(jiān)測系統(tǒng)每天處理大量的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)的自動入庫。如何保證高效、穩(wěn)定、自動的數(shù)據(jù)接收是系統(tǒng)實現(xiàn)的基礎(chǔ)，海量衛(wèi)星圖像的快速、自動化的數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)實現(xiàn)的關(guān)鍵。實現(xiàn)旱情數(shù)據(jù)無人值守入庫、多源數(shù)據(jù)快速處理，主要包括多機并行自動化入庫、基于數(shù)據(jù)模型的質(zhì)檢、基于規(guī)則的數(shù)據(jù)目錄動態(tài)創(chuàng)建、分布式并行全流程運行管理體系的引入、旱情監(jiān)測數(shù)據(jù)再處理研發(fā)和數(shù)據(jù)綜匯和制圖表達等技術(shù)。

(2)旱情遙感監(jiān)測模型構(gòu)建技術(shù)。由于不同旱情遙感監(jiān)測模型適用條件不同，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)測包含數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建與率定、模型驗證與評價、旱情統(tǒng)計、綜合分析、制圖等主要環(huán)節(jié)，旱情遙感監(jiān)測模型構(gòu)建是旱情監(jiān)測的關(guān)鍵。主要包括遙感衛(wèi)星與地面站點協(xié)同觀測、多模型土壤含水量反演、旱情綜合分析、農(nóng)作物旱情統(tǒng)計等技術(shù)。

(3)農(nóng)作物類型及種植面積遙感監(jiān)測技術(shù)。農(nóng)作物種植面積及其空間分布是旱情評估的重要依據(jù)。目前，農(nóng)作物種植面積數(shù)據(jù)主要是通過抽樣調(diào)查和統(tǒng)計部門逐級上報，此類方法不僅耗時耗力而且缺乏空間分布信息。遙感技術(shù)因其高時效、大范圍和低成本等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于農(nóng)作物種植面積遙感監(jiān)測。根據(jù)不同農(nóng)作物光譜特征的差異，通過遙感影像記錄的地表信息，識別不同的農(nóng)作物類型，統(tǒng)計農(nóng)作物種植面積。通過遙感技術(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)決策樹面向?qū)ο蠓诸惙椒ǎ捎枚喑叨确指罘椒▽︻A(yù)處理后的遙感影像進行分割處理，在得到一個個分割對象的前提下，對這些對象進行特征提取，然后利用決策樹算法通過選擇的訓(xùn)練樣本建立決策樹，根據(jù)建立的決策樹，對圖像中已經(jīng)提取的對象的特征屬性進行分類，最后生成分類結(jié)果圖，得到黑龍江省旱地、水田分布圖。

(4)旱情遙感監(jiān)測系統(tǒng)研發(fā)技術(shù)。依托后臺的大型數(shù)據(jù)庫及GIS地理信息應(yīng)用平臺，建立了黑龍江省旱情遙感監(jiān)測應(yīng)用系統(tǒng)，具備了支持多源數(shù)據(jù)處理和定期、自動化、批量生產(chǎn)旱情監(jiān)測產(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)用實例

3.1 黑龍江省旱情監(jiān)測

本研究采用2015年、2016年和2017年MODIS數(shù)據(jù)與同期地面實測土壤含水量資料，基于開發(fā)的旱情監(jiān)測系統(tǒng)，對黑龍江省耕地旱情進行了監(jiān)測分析，對遙感監(jiān)測模型進行了驗證。土壤含水量和旱情等級監(jiān)測圖如圖1～圖5所示。

圖1 土壤含水量和旱情等級監(jiān)測圖(2015年5月25日)

圖2 土壤含水量和旱情等級監(jiān)測圖(2016年7月11日)

圖3 土壤含水量和旱情等級監(jiān)測圖(2016年9月21日)

圖4 土壤含水量和旱情等級監(jiān)測圖(2017年3月28日)

圖5 土壤含水量和旱情等級監(jiān)測圖(2017年5月21日)

監(jiān)測結(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<5%，區(qū)域旱情等級為正常水平；2016年發(fā)生階段性旱情，旱情嚴重時期受旱面積超過20%，區(qū)域旱情等級到達中度干旱水平；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)域旱情等級見表1。

3.2 黑龍江省旱情監(jiān)測應(yīng)用評價

基于站點實測的土壤墑情數(shù)據(jù)和遙感反演的土壤含水量數(shù)據(jù)，通過旱情等級進行精度評價，對旱情監(jiān)測結(jié)果進行驗證?；诘孛嬲军c觀測的土壤墑情數(shù)據(jù)，依據(jù)旱情等級標(biāo)準(zhǔn)，得到該站點旱情等級，與對應(yīng)圖像像元的旱情等級進行對比，根據(jù)相同的比例評價旱情監(jiān)測精度。表2～表4為2015年、2016年、2017年旱情等級精度評價表。

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

表1 受旱面積及區(qū)域旱情等級

表2 2015年旱情等級精度評價表

表3 2016年旱情等級精度評價表

表4 2017年旱情等級精度評價表

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、肇州縣為旱情校驗區(qū)域，按照監(jiān)測像元旱情分布，在各市縣選三個旱情程度點，將同化數(shù)據(jù)6 km像元內(nèi)套入1 km像元遙感監(jiān)測結(jié)果，以校驗點村屯、道路及地塊分布進行實地確認、取樣。通過分組驗證和校核分析結(jié)果表明，21個測點中采用地面墑情數(shù)據(jù)法符合率為85.7%。

(2)由于季節(jié)、作物類型、氣象條件、土壤類型等不同，農(nóng)作物對土壤水分的需求以及抗旱性能不同，按土壤墑情評估旱情狀況的旱情等級標(biāo)準(zhǔn)各異，因此，應(yīng)進一步根據(jù)優(yōu)勢作物種類、作物生育期、土壤質(zhì)地、土層深度以及氣溫等調(diào)整旱情分級標(biāo)準(zhǔn)來確定旱情等級。黑龍江省旱情遙感監(jiān)測系統(tǒng)具有按侯、旬生產(chǎn)旱情監(jiān)測產(chǎn)品的能力，監(jiān)測結(jié)果可靠，平均精度達到87.21%，可以滿足區(qū)域旱情監(jiān)測的要求，是旱情監(jiān)測與抗旱決策服務(wù)的有效平臺。