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利用极轨气象卫星资料
动态监测2003年江西夏季高温干旱
辜晓青 , 王怀清 , 聂秋生 , 黄淑娥
（江西省气象科学研究所，江西 南昌 330046）
摘 要：首先介绍了利用正午前后极轨气象卫星4、2、1通道合成资料，进行监督分类，得到地表高温分布图的方法。然后结合江西省高分辨率耕地分布资料，分区计算出耕地高温干旱面积。另外，还采用图像镶嵌法和统计折算法，消除云的影响，以实现高温干旱的动态监测。
关键词：气象卫星 高温干旱 动态监测
中图分类号：P412.27；P426.616 文献标识码：A 文章编号：1007－9033（2005）02－0041－03
在2003年夏季高温干旱期间，江西省气象科学研究所利用极轨气象卫星资料，开展了高温干旱动态监测。
其中在7月上旬～8月上旬，先后发布了5期高温干旱遥感监测公报。在实际工作中，除了利用植被遥感进行监测外，还研究出综合利用“3S”技术，从地表高温遥感资料推算江西高温干旱程度的方法。
1 干旱监测相关技术发展
目前，国内对于作物旱情的监测，主要从植被和土壤湿度遥感２个方面进行。植被遥感主要有“归一化植被指数”（NDVI）[1]、条件植被指数[2]、距平植被指数[3]等，主要从植被长势的角度来衡量作物旱情，对大范围的旱情监测比较有效。土壤湿度遥感主要采用土壤热惯量法[4～5]、温度法和微波方法。其中热惯量法是通过分析土壤热红外遥感地表温度日较差，反演土壤湿度状况。温度法是通过监测地表温度来监测干旱的方法。对裸地来说，土地表面温度是指土壤表面温度；浓密植被覆盖的土地表面温度，可以认为是植物冠层的表面温度。温度法主要采用条件温度指数、归一化温度指数、条件植被温度指数法[6]等。微波遥感目前中国采用机载微波辐射计，遥测土壤湿度。但国外也有使用星载全天候微波遥感器，如合成孔径雷达（SAR）遥感土壤湿度的报道。土壤湿度遥感法通过分析土壤湿度状况来反映作物旱情，较适合于裸地和植被覆盖率低的地区。
2 江西开展高温干旱遥感监测遇到的困难
江西以山地、丘陵为主，气候温和，雨量丰沛，森林覆盖率高，耕地面积约为230万
hm2，主要分布于中北部。江西的云天状况较复杂，很难得到较连续的晴空资料，较难实现动态监测。在7～8月，江西境内主要农作物长势旺盛，植被覆盖率高，裸地较少，因此热惯量法不适用。植被遥感法有一定的迟滞性，NDVI数值反映的是作物长势情况，实际上作物从受旱到长势发生变化有一定的时间滞后，当前监测到的作物长势,实际上表示的是对前期干旱的总结。在2003年的高温干旱高峰期，江西的作物受旱面积曾以每天增加6.67万hm2的速度扩展，地方政府和抗旱部门迫切需要实时的作物受旱情况，以便合理地调整人力物力，抓紧时间进行作物种植结构调整，使灾害产生的损失降至最低。
3 利用地表高温遥感监测资料推算耕地高温干旱技术
3.1 地表高温遥感监测资料的生成
将中午前后（13～15时）AVHRR的LDF（经过等角投影）资料进行格式转换，使之转成ERDAS
IMAGINE的“IMG”文件格式，然后将该“IMG”文件进行4、2、1
3通道合成，从而生成地表高温遥感监测资料。将此“IMG”3通道合成资料进行地理配准，已知该图幅左上角和右下角坐标，利用ERDAS
IMAGINE8.4的“Change Map
Model”功能，可以为此栅格文件配上“经/纬”度坐标。接下来要切出江西范围的资料，从江西省界矢量文件，建立“感兴趣区”文件（.aoi为扩展名），并用“Subset
Image”功能，生成江西范围的3通道合成资料（图1）。从图１可以看出江西2003年8月3日高温干旱的分布情况。
图1 2003年8月3日江西高温干旱分布图
3.2 地表高温与作物实际受旱的关系分析
上述合成资料是对植被绿度值和地表温度的混合反映，较好地反映了作物的实际受旱情况。因为AVHRR资料的CH1（0.58～0.68 μm）波段，叶绿素的强吸收谱带处于该波段；CH2（0.725～1.1
μm）波段，叶绿素的反射峰分布于该波段；CH4（10.3～11.3 μm）则位于远红外波段，反映的是地表温度的亮温值。这3个通道的合成资料,既能反映植被长势情况，又能较好地反映当前地表温度。正午前后CH4值的高低，反映了土壤的干湿情况。当植被供水充足时，在一定的生长期内，植被指数将保持在一定范围内，而卫星遥感的作物冠层温度也保持在一定的范围。如果遇到干旱，作物供水不足，一方面作物生长受到影响，卫星遥感监测到的植被指数将降低；另一方面作物的冠层温度将升高，这是由于干旱造成作物供水不足，使作物没有足够的水供给叶子表面蒸发，被迫关闭一部分气孔，致使植被冠层温度升高。这将使遥感图上植被亮温值升高。在图1中，地表高温区为灰黑色，这些地区包括城市、道路、沙地、荒地和农田受旱地等；而植被较好的地区，地表温度较低，其绿度值较高，为浅灰色；水体为黑色，云区为灰白色。其中农田受旱信息的提取，可采用监督分类法，进行目视解译，并结合基础地理信息进行综合分析得到。
3.3 耕地高温干旱面积的推算
对地表高温遥感监测资料，可首先采用监督分类法，利用ERDAS
IMAGINE的分类模板编辑器，目视采集样本，建立分类模板文件，然后用颜色值评价法，合并模板文件里的颜色相近部分。此项工作反复进行，最终可得到能较好反映云、林地、高温区、水体等分布状况的结果，即得到地表高温动态解译指标。利用此指标，即可解译出地表高温监测分类图。此分类结果还需与土地利用分类图进行逻辑“交集”运算后，才能得到耕地高温干旱监测图。土地利用分类采用了“江西省国土资源遥感综合调查”的成果。最后，分别计算出全省和各地市耕地高温干旱的面积。按此法计算，2003年8月3日江西高温干旱面积达54.1万hm2。
4 云的影响解决办法
云是江西开展高温干旱遥感动态监测的主要制约因素。由于较难得到全省晴空资料，所以如何消除云的影响至关重要。
4.1 图像镶嵌法
此法在实际工作中用得最多，具体做法为：将最近几天正午前后的遥感图进行拼合，即对无云部分进行逻辑“或”运算，达到消除云的目的。在2003年江西高温干旱高峰期，干旱区扩展很快，每日面积增加值较大，用此法计算的干旱面积误差较大，不能反映实际变化情况。
4.2 统计折算法
此法只在计算干旱面积时用。如果要获取干旱分布图，则需采用图像镶嵌法。统计折算法的计算步骤是：一是将全省按地市归属，把遥感图划分为11个区，分别计算出各区的无云区面积Swi和无云区的高温面积Sgi；二是将全省耕地资料进行逻辑“与”运算，得到各地区无云区的耕地面积Sdi和耕地高温干旱面积Shi；三是将全省耕地资料与云覆盖区面积进行逻辑“与”运算，得到各区云覆盖区的耕地面积Sxi。经过上述运算后，可利用公式Si=Shi+Sxi·(Shi÷Sdi)计算出全省各地区高温干旱区的面积。其中，Ｓi为各地区的高温干旱面积；i的取值为1～11,表示全省11个区。
5 讨论
利用文中介绍的方法，对2003年高温干旱的监测效果较为理想，但仍存在以下缺陷，需进一步提高：
（1）精度不高。因为AVHRR资料星下点空间分辨率约为1.1 km，即1个象元点的面积＞1 km2。在南方丘陵地区，耕地分散，面积＞1
km2的连片耕地较少，遍布于全省低丘岗地的小块耕地往往会被忽略，造成误差。采用类似于森林火点监测的亚象元分析法，可以较好地解决这个问题。
（2）耕地高温干旱的监测指标存在问题。文中对耕地高温干旱采用的是目视解译法，对作物类型也未加以区分，使精度和针对性受到限制。要解决这些问题，需针对不同作物的不同生长期、不同干旱程度，进行大量的田间实验，采集实际的观测数据，并与卫星资料进行对比分析，得到解译指标。
（3）云是卫星遥感图像最常见的噪音之一。在中国南方地区，云天状况较复杂，较难得到连续的晴空资料，现有的消除云的影响的方法还显粗糙。要真正实现精确的动态监测，仅靠目前的监测手段和资料还不够，还需要其它监测资料的配合，比如微波遥感资料、实测资料、土地利用调查资料等。
参考文献
1 石 韧.以植被为观测对象的遥感干旱监测—应用遥感技术监测干旱灾害的另一途经［Ｊ］.遥感技术与应用，1993,（3）.
2 蔡 斌，陆文杰，郑新江.气象卫星条件植被指数监测土壤状况［Ｊ］.国土资源遥感，1995，(4).
3 陈维英，肖乾广，盛永伟.距平植被指数在1992年特大干旱监测中的应用［Ｊ］.环境遥感，1994，（5）.
4 陈维英，肖乾广，盛永伟，等.用气象卫星监测土壤水份的试验研究［Ｊ］.应用气象学报，1994，（8）.
5 陈怀亮，冯定原，邹春辉，等.用NOAA/AVHRR资料遥感土壤水份时风速的影响［Ｊ］.南京气象学院学报，1999，（6）.
6 王鹏新，WAN Zheng-ming，龚健雅，等.基于植被指数和土地表面温度的干旱监测模型［Ｊ］.地球科学进展，2003，（4）：527～533.
Using NOAA-AVHRR Data To
Dynamic Monitor
High Temperature And Drought
Of JiangXi Province In Summer，2003
GU Xiao-qing , WANG Huai-qing , NIE Qiu-sheng , HUANG Shu-e
（Meteorological Science Institute of Jiangxi Province , Nangchang 330046
, China）
Abstract: To aquire the chart of
LST during midday, it performed supervised classification by using the
synthetic data of NOAA-AVHRR's channel 4、2、1.Then it got the dimension
of High Temperature and Drought's area by analyzing Jiangxi's farmland
and subarea. Additionally, It achieved to dynamic monitor high
temperature and drought by clearing off the influence of cloud using the
way of picture merging and statistics.
Key words: NOAA-AVHRR High temperature and drought Dynamic
monitor
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收稿日期：2004年12月16日
第一作者简介：辜晓青（1974－），女，助理工程师，主要从事气象卫星遥感和农业气象工作。 |
