基于多维光谱特征空间的农田干旱信息提取

多维光谱特征空间是指由可见光近红外、热红外和微波波段中能够表征农田生态特征的多波段遥感数据构成的特征空间。基于多维光谱特征空间的农田干旱信息提取，可以综合多源遥感的优势，为干旱监测提供更丰富、更高分辨率的农田遥感信息，有望去除以往的遥感干旱模型带来的监测效果滞后、模型复杂、参数的不确定性等问题，形成农田干旱遥感监测新方法。本课题结合前期的工作，在红光－近红外及近红外－短波红外特征空间干旱信息提取研究领域作进一步的理论探索和模型优化。通过增加热红外、微波遥感数据，进行农田干旱信息有关参数的反演，并构建简单实用的农田干旱评估模型。利用北京大学地空学院与宁夏气象局科研所合作研究基地，开展小麦、玉米田间干旱观测与模型验证工作。在此基础上，建立多维光谱特征空间干旱信息提取技术系统，对模型的正确性、简易性和适用性改进与完善，示范与推广本课题的研究成果。