遥感技术在农业灾害监测中的应用

文 | 陈淑敏 张红艳 曾奥丽 冷伟 孙拱武汉珈和科技有限公司

一、引言

我国是传统的农业大国，也是世界上农业灾害最严重的国家之一。农业灾害主要有病虫、洪涝、干旱、风雹、冷冻等灾害，严重的农业灾害不但会造成农作物大幅减产，致使农业经济运行混乱，还有可能会威胁到人民的生产、生活质量和生命财产的安全。根据国家统计局公布的数据，2019年国内农作物受灾面积19256.9千公顷，其中绝收2802千公顷。及时、客观地了解农业灾害发展情况并采取农业防灾、减灾措施，对于农业的可持续发展非常重要。

农业灾害的传统监测方法主要是田间定点监测和随机调查。传统方法在具体操作上较为精准，但如果进行大范围监测，则非常费时费力且效率低下。而且有些农业灾害（如病虫害等）在发生早期并不能靠肉眼识别，尤其在大范围监测时，采用传统监测方法容易造成较大的误差。

与传统的农业灾害监测方法相比，农业灾害遥感监测在时效性、空间性、经济性方面都具有十分明显的优势。农业灾害遥感监测的物理基础是植被光谱反射曲线，当农作物遭受灾害时，其叶片的结构、叶绿素含量以及冠层结构等生物物理参数会发生变化，导致植被光谱反射曲线发生相应变化。植被光谱特征的变化，某种程度上反映了植被受灾的程度。利用遥感技术进行农业灾害监测，就是基于灾害发生前后作物（或地面）光谱反射率的差异进行灾害解译和评估。目前，遥感技术在旱灾、洪涝灾害、病虫灾害、风雹灾害、冷冻灾害中应用较多，还有雪灾、火灾和沙尘暴灾害等。

随着卫星数据源越来越丰富、技术处理越来越智能，遥感技术应用空间更加广阔。但遥感监测并不能完全取代地面调查，二者在实际操作中可相互补充、相互论证，使监测结果更加准确。

二、农业灾害遥感监测的主要内容

农业灾害遥感监测内容主要包括以下几个方面：

一是搜集国内外的多源卫星遥感影像，采用多传感器、多时相、多分辨率数据相结合的监测方式，对灾前灾后的情况进行对比分析；

二是根据卫星影像，结合历史资料和实地调查信息，确定受灾的范围，包括识别受灾对象、提取作物分布地块、计算受灾面积，同时和土地确权数据匹配，确定不同经营主体的种植区域受灾情况；

三是结合环境、土壤和气象等信息，分析致灾因素，模拟和预测灾情发展趋势；

四是计算灾损程度，例如通过对灾后作物长势进行评估，推算产量损失率；

五是对救灾工作和灾后重建提出生产经营建议，例如根据某保险客户受灾地块的气候条件，判断某种作物是否适合种植投保。

获得的农业灾害遥感监测结果一般用于公益援助、防灾减灾、保险定损、田间作业指导、大宗交易决策等。

三、农业灾害遥感监测应用案例

本文选取了近几年武汉珈和科技有限公司（以下简称珈和科技）开展的农业灾害遥感监测典型案例，从不同的角度展示灾情监测技术流程。需要说明的是，由于用户需求和发生时点不同，具体案例中同样灾害采用的数据源和技术方法也存在区别。

1.冰雹灾害

2019年5月上旬，新疆大部气温偏低，受对流云团发展旺盛影响，降水偏多，多地出现冰雹天气，由于冰雹持续时间较长，易引起冰雹灾害。冰雹会对农作物的枝叶、茎杆产生机械性损伤，对当地小麦、玉米、棉花等农作物造成了较严重影响。

在冰雹灾害刚发生时，受当地用户的委托，珈和科技对作物种植区的冰雹灾害进行了全程监测。一方面，技术人员迅速收集国内外的遥感数据，获得初步的灾情严重程度分布图；另一方面，外业调查团队根据灾情严重程度分布图，前往新疆多个棉区开展了冰雹灾害受损实地调研和遥感样区采集。

利用冰雹灾害发生前后多时段高分一号卫星、Planet卫星、哨兵二号卫星（Sentinel－2）等高分辨率卫星影像及遥感技术，及时跟踪监测棉苗受灾情况。图1为2019年5月上旬新疆某团局部区域棉花遭受冰雹灾害前后的卫星遥感监测结果，可以看到棉田有不同程度的灾损。经监测统计，该团棉苗面积为17.2万亩，受灾面积比例约占全团棉苗种植面积的61%，轻灾比例46%，重灾比例15%。获得的监测结果有助于当地农业管理部门和保险机构统计受灾面积，做好农业保险理赔服务工作，加快恢复生产。

图1 新疆某地棉花冰雹灾害监测专题图（2019年5月）

图2 是2018年6月中旬发生在新疆棉花主产区冰雹灾害前后的假彩色合成影像，可以看到，正常棉苗在影像中呈红色，如图2（a）所示。棉花遭受冰雹灾害后，茎叶遭受不同程度破坏，受损棉地的植被特征明显减弱，呈青白色裸地特征，如图2（b）所示。根据卫星影像监测结果进行统计分析，该监测区棉苗受灾面积约5100亩，占棉苗总面积的48%左右。

图2 新疆某地棉花冰雹灾害前后影像图（2018年6月）

2.冷冻灾害

2018年内蒙古某地大豆、玉米遭受霜冻灾害，受灾区域约4000～5000km2，当地的农业企业和保险公司需要在最短的时间内对灾情进行监测，根据受灾程度制定相应的作业方案和赔付方案。单凭传统人力测算，平均30人一个月的地面调查也只能覆盖受灾区域的1%，且人工量化灾损情况的主观误差非常大。珈和科技利用遥感技术监测灾情，在3天内核定了受灾范围，第5天出具了对应农作物的定损分析报告，帮助当地用户极大地提高了工作效率，降低了核损成本，也减少了在定损理赔过程中与投保农户之间不必要的沟通摩擦。表1为该地大豆受霜冻灾后的实地拍摄图和在遥感影像上的特征截图对比，没有受灾的大豆颜色特征为粉红色，受灾后颜色变青，颜色越青绿表示受灾越严重。

表1 大豆受灾影像与实地植株状态对比表

3.风灾

2019年“利奇马”台风灾害后，山东某地玉米受强降雨和台风影响，出现了不同程度倒伏或茎折断，而当地玉米正处于拔节期和开花期，台风对玉米生长发育和后期结果造成了严重影响。灾前灾后的玉米地遥感监测结果对比显示，未受灾的玉米为红色特征，受灾后的玉米为青白色特征。图3是此次台风过境后放大的局部玉米受灾程度分布图，参考承保协议和实地抽样查勘数据，将玉米地分为严重受灾、次严重受灾和未受灾三类，开展实际业务工作时，对每块地进行量化分析，实现精细化定损。

图3 山东某地玉米受灾程度分布图（2019年8月）

4.病虫灾害

病虫灾害的发生存在一定规律性，可在早期利用遥感技术进行监测评估，及时掌握病虫灾害发生风险，提早进行干预。图4（a）是在小麦关键物候期，针对2019年湖北汉川市冬小麦种植区制作的条锈病发病指数分布图，图中颜色越红，表示发病风险越高。

图4 汉川市冬小麦条锈病监测图

小麦条锈病发病后，光谱特征发生变化，据此可以利用遥感技术监测条锈病的发病范围。图4（b）是2019年湖北汉川市冬小麦条锈病发生后获得的遥感影像解译图。通过与图4（a）对比可以发现，小麦条锈病发病的分布情况与前期预警基本一致。对比出现差异的地方，主要是由于部分地区本来风险比较高，但人工干预做得比较好，小麦条锈病情并没有很严重。

5.旱涝灾害

遥感技术在农作物干旱和洪涝灾害等方面也有广泛的应用。2018年6-8月湖北某地区持续高温少雨，该地区种植2万多亩夏玉米受高温天气的影响，生长状况与产量均有一定程度受损。通过卫星遥感影像，结合气象数据，对该地区夏玉米受干旱灾害进行了监测评估。图5为该地区玉米受灾情况局部影像图，结果显示，该地区玉米受灾程度约58%，受灾面积达6900多亩。

图5 湖北某地玉米受灾情况分布图（2018年8月）

2016年6月，湖北天门市遭遇多场强降雨袭击，造成了特大洪涝灾害。据统计，该地区农作物受灾面积14352公顷，绝收面积697公顷。图6为天门市棉花受灾情况遥感监测分布图，监测数据显示，本次洪涝灾害造成该地区棉花受灾面积达51469亩，主要集中在黄潭镇、渔薪镇、拖市镇、张港镇等棉花主产区域。

图6 天门市棉花受灾情况分布图（2016年8月）

四、结束语

我国已构建高分辨率对地观测系统，随着高分辨率卫星数据资源越来越丰富，遥感处理技术越来越智能，农业行业应用越来越渗透，遥感技术已逐渐成为助力乡村振兴的有效科技手段。农业遥感灾害监测评估集卫星遥感技术农业应用、气象技术农业应用于一体，可获取天、地、空多维度的农业生产及气象影像信息，为现代农业精准化、智慧化管理提供技术支撑。