基于物联网与遥感的冬小麦晚霜冻害监测研究

Late freezing disaster is a serious disaster of winter wheat production in Henan Province, and thus the research to monitor it has significant value. The project researches the relationship between ground temperature, jointing stage and index of late freezing disaster, uses the Internet of Things (IOT) to collect the ground temperature of fields, proposes the spatial interpolation method to construct spatial structure model of discrete collection point, and establishes space surface of ground temperature data. The project selects effective ground temperature inversion algorithm and data fusion method, corrects ground temperature surface by using inversion temperature of satellite remote sensing, and realizes the complementary advantages of the ground-sky and point-surface data. The project establishes index of late freezing disaster, calculates the jointing stage based on the accumulated temperature model, and then develops of monitoring system of winter wheat late freezing disaster to realize real-time and accurate monitoring. The project provides new approaches for wheat production decision support, and explores new monitoring methods of winter wheat late freezing disaster.

晚霜冻害是河南省冬小麦生产中的严重灾害，对其监测有重要价值。本项目研究地面温度、拔节期与晚霜冻害指标的关系，利用物联网采集田间地面温度，研究有效的空间插值方法，构建离散采集点的空间结构模型，建立空间连续的地面温度数据曲面。筛选有效的地面温度反演算法和数据融合方法，利用卫星遥感的反演温度数据修正地面温度数据曲面，实现地－空、点－面数据的优势互补。建立晚霜冻害指标，依据积温模型推算小麦的拔节期，开发冬小麦晚霜冻害监测系统，实现实时和准确的冬小麦晚霜冻害监测，为小麦生产的决策支持提供新的手段，为冬小麦晚霜冻害监测探索新的方法。

晚霜冻害是河南省冬小麦生产中的严重气象灾害之一，随着近年来全球气候变化加剧，冻害趋于频繁和严重，对其监测有重要价值。本项目借助物联网和遥感技术对冬小麦晚霜冻害的进行监测，利用Web系统开发技术研发了冬小麦晚霜冻害监测系统，实现了实时和准确的冬小麦晚霜冻害监测。项目开展中，首先分析了农业气象观测历史数据，研究了河南省冬小麦拔节期、最低地面温度与晚霜冻害程度的相互关系，确定了冬小麦晚霜冻害的指标。同时研究建立了冬小麦返青期与拔节期之间的积温模型，确定了冬小麦返青期和拔节期的推算方法。并依据指标判断了冬小麦晚霜冻害发生的有无及级别。其次，针对物联网采集的空间上离散的地面温度数据，研究了空间插值方法，建立了空间上连续的地面温度数据曲面和等值线分布图。同时利用研究区域内的卫星遥感数据，优化地面温度等值线分布图，为晚霜冻害监测提供数据支撑。最后，在上述研究内容的基础上，实现了基于物联网和遥感技术的冬小麦晚霜冻害监测系统，系统部署在河南省长葛、滑县两地的小麦高产示范区，进行了初步的应用验证，取得了一定的社会效果，项目研究成果有助于提升农作物防灾减灾的预测预报准确度和时效性，可为全球气候变化条件下的可调控农业生产服务。