夏玉米涝渍灾害遥感近实时估损研究

Aiming at the necessity to improve the precision and time effectiveness of crop disaster remote sensing assessment, near real-time disaster loss assessment by remote sensing based on quantifying the growth variation of crop groups is studied. Taking the waterlogging disaster of summer maize as example: (1) to clarify its remote sensing monitoring mechanism by field experimental treatments of maize varieties, field flooding period, and the duration of flooding and by exploring the approach of wireless sensor networks-based collaborative satellite remote to filter the key agronomy indicators of summer maize waterlogged disaster; (2) to construct the growth characteristic curve of summer crop population by establishing fine remote sensing data collection of daily temporal resolution through perfecting multi-sensor spatiotemporal fusion algorithm of remote sensing data which combines with summer corn growth rate and by the use of non- symmetric Gaussian function to mathematical modeling time series of remote sensing data; (3) to assessment summer corn waterlogged disaster loss by analyzing the relationship between the curve change of summer corn population growth characteristic and yield reduction rate under different growth stages and different waterlogging duration and by combining with spatiotemporal fusion model to near real-time predict fine resolution remote sensing data and to correct the growth characteristic curve of summer crop group. The study is helpful for providing the basis for sophisticated crop disaster remote sensing assessment.

针对作物灾害遥感估损的精细程度和时效性亟需提高的现状，通过近实时量化作物群体长势变化，开展作物灾害损失遥感估损研究，具有现实意义和科学研究价值。本研究以夏玉米涝渍灾害为例：（1）开展不同玉米品种、大田淹水时期、淹水持续时间的试验处理，探索无线传感网与卫星遥感协同诊断夏玉米涝渍灾害关键农学指标的方法，阐明夏玉米涝渍灾害的遥感监测机理；（2）量化夏玉米生长速率，进而完善多传感器遥感数据时空融合算法，建立逐日细分辨率遥感数据集，研究基于遥感时间序列对夏玉米群体生长特征进行数学建模方法，构建夏玉米群体生长特征曲线；（3）分析不同生育时期不同淹涝历时下的夏玉米群体生长特征曲线变化与减产率的关系，基于预测的细分辨率遥感数据，研究夏玉米群体生长特征曲线的动态调整方法，近实时遥感评估夏玉米涝渍灾害损失。研究结果有助于为作物灾害遥感精细估损提供依据。

主要研究工作包括：1）农学实验，2015年在小汤山农业实验基地设置不同玉米品种、大田淹水时期、淹水持续时间的夏玉米涝灾田间试验处理，收集了12期玉米涝渍实验数据，包括LAI、MTA、TDR、SPAD、株高、植株干重和土样，1套NDVI传感器数据，4个架次的无人机飞行数据等；2）玉米涝灾调查，2016年和2017年开展了3次玉米涝灾调查，获取了叶面积、生物量、株高，LIDAR等数据；3）玉米旱涝灾害胁迫模拟研究，对AquaCrop模型玉米模拟的适用性进行了验证，具体采用2013年不同N处理夏玉米地面实测数据进行模型的参数调试，采用2015年夏玉米的地面实测数据进行模型的验证，从而获得AquaCrop模型玉米模拟的模型参数；4）研发了一种考虑水分胁迫的作物生物量遥感估算方法，该方法综合考虑作物的NDVI时间增长和水分胁迫对其生物量积累的影响，并利用2013年小汤山基地的5次夏玉米冠层高光谱数据和2014年陕西杨凌的4次冬小麦的冠层高光谱数据进行方法验证；5）开展了基于无人机载LIDAR数据的玉米涝灾灾情评估研究。6）共发表论文8篇、其中EI检索2篇、第一作者申请发明专利3项、培养研究生3名、获得1项奖励、申报行业标准1项。另外，在投文章4篇，其中SCI检索的期刊1篇。