基于多源遙感的農(nóng)業(yè)灌溉動態(tài)監(jiān)測中國水利水電科學研究院背景與意義方法與模型結果與討論結論與建議C目

錄1423O

N

T

E

NT

SPART

01

研究背景與意義ü

我國農(nóng)用用水占總用水量的63%，農(nóng)業(yè)用

水監(jiān)管水平的提升對水資源管理意義重大ü農(nóng)業(yè)用水分散的特征給地面精準計量帶

來困難ü衛(wèi)星數(shù)據(jù)源日益豐富，為農(nóng)業(yè)用水管理

實現(xiàn)精細化帶來了新的契機中國水利水電科學研究院China

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Research現(xiàn)代人居交通網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)水網(wǎng)能源網(wǎng)中國水利水電科學研究院China

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Research遙感監(jiān)測方法優(yōu)勢：空間相對性好，能夠大范圍獲取空間連續(xù)的作物與灌溉信息；劣勢：計算量較大，精度不及地面監(jiān)測數(shù)據(jù)，單一數(shù)據(jù)有時空分辨率、識別能力的限制。地面監(jiān)測方法優(yōu)勢：能夠準確獲取點上的作物、灌溉時間、水量等信息；劣勢：空間表達能力較差，難以表征空間連續(xù)的灌溉面積信息；區(qū)域匯總時效性差。遙感監(jiān)測方法的精度改善中國水利水電科學研究院China

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Research機理性增強

?所需反演要素增多優(yōu)點：簡單缺點：精度有限，動態(tài)性差，無法獲

得頻次信息優(yōu)點：相對簡單，可動態(tài)監(jiān)測缺點：受土壤含水量遙感反演能力限

制，依賴地面監(jiān)測優(yōu)點：機理性強缺點：輸入數(shù)據(jù)多,要素計算復雜基于水量平衡分析的

提取方法基于種植結構遙感的

推算方法基于土壤含水量遙感

的提取方法灌溉遙感監(jiān)測方法PART

02

方法與模型

優(yōu)點.機理性增強.精度和時效性改善

.

數(shù)據(jù)難度可控待解決.

需要增強種植結構時效性，與灌

溉動態(tài)監(jiān)測的需求匹配.

需要提高土壤含水量反演的時空

分辨率，保證灌溉動態(tài)監(jiān)測的時

間連續(xù)性和一定的空間分辨率.

提高精度中國水利水電科學研究院China

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Research種植結構+土壤含水量中國水利水電科學研究院China

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Research（1）動態(tài)種植結構提取的難點>

基于光譜特征的方法需要利用物候最佳窗口期，時間跨度較長，適用于年度種植結構提取，動態(tài)變化

難以及時區(qū)分。>

基于紋理特征的方法精度較高，但對影像分辨率要求較高，受衛(wèi)星重訪周期的限制，難以實現(xiàn)較高頻

次的動態(tài)監(jiān)測。>

GF1

WFV數(shù)據(jù)具有短的重復周期，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

息相對較弱，在表達農(nóng)作物時存在一定的不完整性。0.90.70.510.50作物NDVI變化圖冬小麥

曲線變化圖10月

11月

12月

1月

2月

3月4月

5月GF1WFV不同作物紋理差異20180721

蔬菜NDVI20180418201805042018082720180924冬小麥夏玉米果林

棉花GF1WFV不同作物光譜差異2.2種植結構動態(tài)提取方法中國水利水電科學研究院China

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Research（2）基于光譜和紋理特征綜合的動態(tài)種植結構提取方法>

利用GF1的快速重復優(yōu)勢解決動態(tài)性問題；>

將紋理與光譜特征結合，解決動態(tài)識別對物候期依賴，增強識別能力；>

建立CART決策樹模型，利用樣本庫進行訓練，建立決策樹,對作物進行分類。NDVI紋理NDVI+紋理實驗設計總體分類精度Kappa系數(shù)NDVI59.940.44紋理83.680.77NDVI+紋理88.510.832.2種植結構動態(tài)提取方法中國水利水電科學研究院China

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（1）需求與存在問題>

由于土壤含水量的變化周期較短，灌溉過程的監(jiān)測需要準逐日土壤含水量數(shù)據(jù)輔助。>

光學影像具有較好的數(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測數(shù)據(jù)的限制；>

單一數(shù)據(jù)源難以滿足灌溉用水監(jiān)測的需求。GF-1

1個月GF-1

10日GF-3

10日2.3逐日土壤含水量計算中國水利水電科學研究院China

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Research（2）逐日土壤含水量計算方法>

主要數(shù)據(jù)源GF-1

WFV

+

MODIS>

田間尺度土壤含水量反演GF-1

MPDI

結合實測土壤含水量反演能夠得到高空間分辨率的土壤含水量結果，但由于光學數(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，混合像元會影響灌溉面積的識別。2.3逐日土壤含水量計算中國水利水電科學研究院China

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Research(R

Red)MR

NIR+Fv(Rv,Red

)MRv,NIR

)(1+Fv)2.3逐日土壤含水量計算2）土壤含水量計算MPDI

=M2)1中國水利水電科學研究院China

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（2）GFWFV與MODIS數(shù)據(jù)的時空融合>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的時間連續(xù)性M(xi,yj,t0

)=M(xi,yj,t0

)+?辨E

“2.3逐日土壤含水量計算tk

MODISMODISMPDIGF-1MPDIGF-1ts

MODIStk中國水利水電科學研究院China

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Research種植結構

+土壤含水量

+降水綜合的灌溉面積提取方法逐月分析農(nóng)作物種植結構變化，修正上月精度，發(fā)現(xiàn)新播種作物?；谧魑锓植加谧魑锷L特性，分析當月需水作物分布?；跍手鹑胀寥篮?，分析土含非自然衰減區(qū)域。基于氣象觀測數(shù)據(jù)，提取降水對土壤含水量影響區(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)域累計計算年內(nèi)灌溉面積及次數(shù)多源數(shù)據(jù)綜合，減少土壤含水量遙感反演誤差對灌溉面積提取結果的影響月年度灌溉面積產(chǎn)品生產(chǎn)種植結構提取作物生長階段需水分析土壤含水量變

化分析灌溉面積提取降水影響分析PART

03

結果與分析

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（

1）研究區(qū)域和范圍：

在4省開展逐月實際灌溉面積的遙感監(jiān)測范圍：河北、寧夏、、新疆4省（自治區(qū)）耕地區(qū)域中國水利水電科學研究院China

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Research（2）典型農(nóng)作物生長物候期及需灌時間省份1月2月3月4月5月生長期6月

7月8月9月10月11月12月河北春玉米冬小麥

夏玉米春棉花拔節(jié)

灌漿

收獲期播種出苗夏棉花冬小麥

玉米收獲期

月底

出苗

新疆棉花冬小麥

春玉米冬小麥

春玉米播種

抽穗

播種

抽穗

播種成熟

出苗

成熟

出苗收獲拔節(jié)

灌漿收獲拔節(jié)

灌漿寧夏出苗成熟播種

抽穗出苗成熟拔節(jié)

收獲播種成熟播種

收獲收獲

越冬播種返青越冬成熟灌漿分蘗播種收獲返青成熟播種越冬灌漿成熟越冬返青成熟拔節(jié)抽穗返青中國水利水電科學研究院China

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Research種植結構

+土壤含水量

+降水綜合的灌溉面積提取降水量分布灌溉面積需水作物分布中國水利水電科學研究院China

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Research河北中國水利水電科學研究院China

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Research河北指標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分類精度對比中國水利水電科學研究院China

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Research新疆中國水利水電科學研究院China

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Research中國水利水電科學研究院China

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Research寧夏中國水利水電科學研究院China

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Research中國水利水電科學研究院China

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Research月份345678910全年河北45728245675560014261554155346005675月份34567891011全年新疆535454086599524040044115324030867696中國水利水電科學研究院China

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Research月份345678910全年寧夏233201446514519648471320894中國水利水電科學研究院China

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Research月份34567891011全年13581528111512631731122161614581770中國水利水電科學研究院China

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Research算法和數(shù)據(jù)產(chǎn)品集成在水利高分、

國家水資源信息管理系統(tǒng)平臺上PART

04

結論與展望

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