基于FY-3的冬小麥晚霜凍遙感監測技術

王福州 魏慶偉 常江 陳道培 張青

摘要 利用FY-3衛星VIRR數據和覃志豪分裂窗算法反演地表溫度，并與氣象臺站實測地面最低溫度建立回歸分析，利用變分技術訂正得到較為準確的遙感地面最低溫度，再結合晚霜凍災害指標和冬小麥發育期，實現晚霜凍遙感監測。通過2018年4月7日一次晚霜凍過程的監測和實地調查，對監測結果進行驗證，證明在反映大范圍凍害分布和凍害面積程度等方面，選感監測具有明顯優勢和實際服務農業生產的應用價值。

關鍵詞 FY-3;晚霜凍;選感監測

中圖分類號：S423

文獻標識碼：A

文章編號：2095-3305（2021）02-0192-03

霜凍是指植株附近氣溫突然降到0℃或以下，造成植株體內水分凍結，導致植株受害或死亡的一種農業氣象災害。霜凍和凍害對作物生長發育危害嚴重，對拔節后抗寒能力明顯減弱的冬小麥而言，晚霜凍影響尤甚。

目前冬小麥晚霜凍監測方法常用調査分析法、統計法。上述方法實施起來費時費力、主觀性強、覆蓋面積小。并且霜凍對作物造成的損害還具有隱蔽性和延遲性，田間調查常會低估受災面積及受災程度。遙感具有客觀、宏觀、快速、及時的特點，在農業災害監測方面得到廣泛應用。楊邦杰等提出用氣象衛星遙感資料得到的歸一化植被指數的變化情況來監測霜凍，王連喜等叫用遙感反演地面最低溫度法來監測冬小麥凍害。這些算法大部分適用于MODIS、ASTER等衛星的。少數學者已探索用FY-3MERSI單紅外通道數據進行地表溫度反演，但適用于FY-3衛星精度較高的地表溫度反演算法較少，特別是適用于FY-3衛星VIRR這種具有兩個以上紅外通道傳感器的反演算法尤為匱乏。針對上述問題，通過建立遙感地表溫度和實測地面最低溫度回歸模型，利用變分訂正遙感地面最低溫度，結合冬小麥晚霜凍災害指標和發育期，實現晚霜凍遙感監測。

1技術與方法

1.1分裂窗算法

FY-3衛星是中國第2代極軌衛星，衛星數據空間分辨率較高，且具有多光譜特性，不僅有熱紅外數據，還可直接從可見光波段反演出地表狀況、大氣水汽含量，以及由此換算出對地表溫度反演精度有較大影響的地表輻射率大氣透過率等重要參數。通過查閱有關文獻分析，覃志豪的分裂窗算法比較適用遙感反演地表溫度。這是一種相對簡單、中間參數少而反演精度較高的分裂窗算法。這種算法消除了大氣平均溫度的影響，所需參數都可以從FY-3的其它波段數據中反演出來，不需要其他額外的信息就可以進行地表溫度的反演，是一種適合于FY-3數據的分裂窗算法。

該分裂窗算法表達式如下：

式中，Ts為地表溫度，T4、T是FY-3第4、第5通道的亮度溫度，單位K，可用普朗克輻射方程獲取，A。、A1和A2是系數，由大氣透過率和地表比輻射率等因子確定，可用下式計算：

式中，3為地表溫度，74、Z是FY-3第4、第5通道的亮度溫度，單位K，可用普朗克輻射方程獲取，A0、A1和A2是系數，由大氣透過率和地表比輻射率等因子確定，可用下式計算：

式中，a4、b2、a3、b、是常量，取a64.60363，b4-0.440817，a3-68.72575，b0.473453，其余中間參數分別計算如下：

式中，て（り）是（-4，5）波段視角為0的大氣透過率，是（4，5）波段的地表比輻射率。

在用分裂窗算法進行地表溫度反演中，用FY-3的VIRR通道來計算比輻射率及水汽含量，而夜間數據無法直接用于計算地表溫度，可直接用白天的NDVI計算比輻射率。在此未考慮由露水原因造成的白天與夜晚比輻射率差異。夜間計算模式中的水汽含量用白天計算的水汽含量的平均值代替。

1.2地表反演溫度與日最低氣溫關系

采用覃志豪分裂窗算法，反演得到地表溫度，為減少誤差，把反演得到的地表最低溫度與實測值進行變分運算，得到變分訂正后的遙感地表最低溫度山。地表溫度在時間和空間上變率較大，大范圍觀測比較困難，而統計反演常減少變幅，存在一定誤差，故再次用變分法對訂正后的反演地表最低溫度進行再訂正，得到新的更為客觀的地表最低溫度，其可信度比原有的反演資料更高。

在利用地面實測資料與遙感資料建立回歸反演地表溫度時，實測資料的時間與衛星過境時間越接近，反演的誤差越小。在遙感監測小麥晚霜凍時，由于受凍程度與地表最低溫度密切相關，而地表最低溫度一般出現在日出前，在實際應用時，為了減少誤差，最好選擇接近地表最低溫度出現時的遙感資料。

FY-3B的衛星資料反演的是衛星過境時（04：00左右）的地表溫度，而晚霜凍的監測指標是日最低氣溫，為了彌補衛星過境時間和最低氣溫出現時間的差異，建立04：00左右溫度和日最低氣溫之間的關系（圖1）。利用2018年3月11日ー4月20日的逐日氣象資料，建立二者之間的線性回歸方程為：

0.8766x+1.2763，R2-=0.8274。

2晚霜凍害遙感監測

開發出基于GIS支持下的冬小麥晚霜凍遙感監測系統，根據冬小麥拔節后各時段凍害指標（表1），對發生的晚霜凍害進行遙感監測，制作出冬小麥凍害發生空間分布圖，并統計出不同地區不同凍害等級的受災面積，實現冬小麥凍害的遙感監測評估。

2.1近年鶴壁市小麥晚霜凍發生情況

鶴壁市的冬小麥晚霜凍害一般發生在每年的3月中旬至4月中旬，常給小麥高產穩產造成較大影響。鶴壁市近9年有5年發生了晚霜凍，發生頻率為55.6%6;共出現晚霜凍9d，拔節期以后出現5d，占55.6%，拔節前共出現4d，占44.4%。從晚霜凍發生程度看，輕霜凍出現天數多于重霜凍，分別占總天數的667%和33.3%。

2.2晚霜凍監測應用事例

選取2018年4月7日發生在河南省的一次低溫過程，利用分裂窗方法和變分技術反演得到地表最低溫度，再根據冬小麥晚霜凍指標，結合小麥拔節期制作了河南省冬小麥晚霜凍分布情況（圖2）。分別統計了各地市不同程度晚霜凍害的面積（表2）。根據鶴壁市晚霜凍遙感監測分布圖（圖3）和不同程度凍害的面積，經與鶴壁市農業農村局調査統計的冬小麥晚霜凍害資料對比分析，鶴壁市遙感監測的晚霜凍區域分布、發生程度及發生面積情況與實際調查的基本吻合（表3）。

3結果與討論

（1）基于FY-3數據地表溫度反演算法還需要進一步改進，遙感反演精度驗證仍然是個難點。另外，由于晚霜凍指標是利用日極端最低氣溫，而與遙感資料時間不匹配。雖然建立了FY-3B衛星過境時的地表溫度與日極端最低氣溫的線性關系并對反演的溫度進行了訂正，但其它衛星過境時反演的地表溫度與日極端最低氣溫的關系需要重新建立。一般距最低氣溫出現時間越接近線性關系越顯著，但仍將不可避免地存在一定誤差。

（2）用夜晚地表溫度計算比輻射率和水汽含量雖然存在一定誤差，但從結果看精度可基本滿足業務服務要求。

（3）目前普遍應用NDV計算比輻射率的方法，雖然簡單，但存在的誤差對地表溫度反演的結果影響也較大。

（4）分裂窗算法本身對水汽含量的影響并不很敏感，因此水汽反演雖然存在誤差，但還可以應用于該算法中。

參考文獻

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[2]劉晨晨，風云衛星地表溫度反演及其在霜凍監測中的應用[D]成都：電子科技大學，2013

[3]楊邦杰，王茂新，裴志遠.冬小麥凍害遙感監測[J]農業工程學報，2002（2）：136-140

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[6]柳欽火，徐希孺，陳家宜.遙測地表溫度與比輻射率的迭代反演方法：理論推導與數值模擬，遙感學報，1998（1）：1-9

[7]覃志豪，高懋芳，秦曉敏，等.農業早災監測中的地表溫度選感反演方法：以MODIS數據為例自然災害學報，2005（4）：64-71

責任編輯：黃艷飛