基于FY-3的冬小麦晚霜冻遥感监测技术

王福州 魏庆伟 常江 陈道培 张青

摘要 利用FY-3卫星VIRR数据和覃志豪分裂窗算法反演地表溫度，并与气象台站实测地面最低温度建立回归分析，利用变分技术订正得到较为准确的遥感地面最低温度，再结合晚霜冻灾害指标和冬小麦发育期，实现晚霜冻遥感监测。通过2018年4月7日一次晚霜冻过程的监测和实地调查，对监测结果进行验证，证明在反映大范围冻害分布和冻害面积程度等方面，選感监测具有明显优势和实际服务农业生产的应用价值。

关键词 FY-3;晚霜冻;選感监测

中图分类号：S423

文献标识码：A

文章编号：2095-3305（2021）02-0192-03

霜冻是指植株附近气温突然降到0℃或以下，造成植株体内水分冻结，导致植株受害或死亡的一种农业气象灾害。霜冻和冻害对作物生长发育危害严重，对拔节后抗寒能力明显减弱的冬小麦而言，晚霜冻影响尤甚。

目前冬小麦晚霜冻监测方法常用调査分析法、统计法。上述方法实施起来费时费力、主观性强、覆盖面积小。并且霜冻对作物造成的损害还具有隐蔽性和延迟性，田间调查常会低估受灾面积及受灾程度。遥感具有客观、宏观、快速、及时的特点，在农业灾害监测方面得到广泛应用。杨邦杰等提出用气象卫星遥感资料得到的归一化植被指数的变化情况来监测霜冻，王连喜等叫用遥感反演地面最低温度法来监测冬小麦冻害。这些算法大部分适用于MODIS、ASTER等卫星的。少数学者已探索用FY-3MERSI单红外通道数据进行地表温度反演，但适用于FY-3卫星精度较高的地表温度反演算法较少，特别是适用于FY-3卫星VIRR这种具有两个以上红外通道传感器的反演算法尤为匮乏。针对上述问题，通过建立遥感地表温度和实测地面最低温度回归模型，利用变分订正遥感地面最低温度，结合冬小麦晚霜冻灾害指标和发育期，实现晚霜冻遥感监测。

1技术与方法

1.1分裂窗算法

FY-3卫星是中国第2代极轨卫星，卫星数据空间分辨率较高，且具有多光谱特性，不仅有热红外数据，还可直接从可见光波段反演出地表状况、大气水汽含量，以及由此换算出对地表温度反演精度有较大影响的地表辐射率大气透过率等重要参数。通过查阅有关文献分析，覃志豪的分裂窗算法比较适用遥感反演地表温度。这是一种相对简单、中间参数少而反演精度较高的分裂窗算法。这种算法消除了大气平均温度的影响，所需参数都可以从FY-3的其它波段数据中反演出来，不需要其他额外的信息就可以进行地表温度的反演，是一种适合于FY-3数据的分裂窗算法。

该分裂窗算法表达式如下：

式中，Ts为地表温度，T4、T是FY-3第4、第5通道的亮度温度，单位K，可用普朗克辐射方程获取，A。、A1和A2是系数，由大气透过率和地表比辐射率等因子确定，可用下式计算：

式中，3为地表温度，74、Z是FY-3第4、第5通道的亮度温度，单位K，可用普朗克辐射方程获取，A0、A1和A2是系数，由大气透过率和地表比辐射率等因子确定，可用下式计算：

式中，a4、b2、a3、b、是常量，取a64.60363，b4-0.440817，a3-68.72575，b0.473453，其余中间参数分别计算如下：

式中，て（り）是（-4，5）波段视角为0的大气透过率，是（4，5）波段的地表比辐射率。

在用分裂窗算法进行地表温度反演中，用FY-3的VIRR通道来计算比辐射率及水汽含量，而夜间数据无法直接用于计算地表温度，可直接用白天的NDVI计算比辐射率。在此未考虑由露水原因造成的白天与夜晚比辐射率差异。夜间计算模式中的水汽含量用白天计算的水汽含量的平均值代替。

1.2地表反演温度与日最低气温关系

采用覃志豪分裂窗算法，反演得到地表温度，为减少误差，把反演得到的地表最低温度与实测值进行变分运算，得到变分订正后的遥感地表最低温度山。地表温度在时间和空间上变率较大，大范围观测比较困难，而统计反演常减少变幅，存在一定误差，故再次用变分法对订正后的反演地表最低温度进行再订正，得到新的更为客观的地表最低温度，其可信度比原有的反演资料更高。

在利用地面实测资料与遥感资料建立回归反演地表温度时，实测资料的时间与卫星过境时间越接近，反演的误差越小。在遥感监测小麦晚霜冻时，由于受冻程度与地表最低温度密切相关，而地表最低温度一般出现在日出前，在实际应用时，为了减少误差，最好选择接近地表最低温度出现时的遥感资料。

FY-3B的卫星资料反演的是卫星过境时（04：00左右）的地表温度，而晚霜冻的监测指标是日最低气温，为了弥补卫星过境时间和最低气温出现时间的差异，建立04：00左右温度和日最低气温之间的关系（图1）。利用2018年3月11日ー4月20日的逐日气象资料，建立二者之间的线性回归方程为：

0.8766x+1.2763，R2-=0.8274。

2晚霜冻害遥感监测

开发出基于GIS支持下的冬小麦晚霜冻遥感监测系统，根据冬小麦拔节后各时段冻害指标（表1），对发生的晚霜冻害进行遥感监测，制作出冬小麦冻害发生空间分布图，并统计出不同地区不同冻害等级的受灾面积，实现冬小麦冻害的遥感监测评估。

2.1近年鹤壁市小麦晚霜冻发生情况

鹤壁市的冬小麦晚霜冻害一般发生在每年的3月中旬至4月中旬，常给小麦高产稳产造成较大影响。鹤壁市近9年有5年发生了晚霜冻，发生频率为55.6%6;共出现晚霜冻9d，拔节期以后出现5d，占55.6%，拔节前共出现4d，占44.4%。从晚霜冻发生程度看，轻霜冻出现天数多于重霜冻，分别占总天数的667%和33.3%。

2.2晚霜冻监测应用事例

选取2018年4月7日发生在河南省的一次低温过程，利用分裂窗方法和变分技术反演得到地表最低温度，再根据冬小麦晚霜冻指标，结合小麦拔节期制作了河南省冬小麦晚霜冻分布情况（图2）。分别统计了各地市不同程度晚霜冻害的面积（表2）。根据鹤壁市晚霜冻遥感监测分布图（图3）和不同程度冻害的面积，经与鶴壁市农业农村局调査统计的冬小麦晚霜冻害资料对比分析，鹤壁市遥感监测的晚霜冻区域分布、发生程度及发生面积情况与实际调查的基本吻合（表3）。

3结果与讨论

（1）基于FY-3数据地表温度反演算法还需要进一步改进，遥感反演精度验证仍然是个难点。另外，由于晚霜冻指标是利用日极端最低气温，而与遥感资料时间不匹配。虽然建立了FY-3B卫星过境时的地表温度与日极端最低气温的线性关系并对反演的温度进行了订正，但其它卫星过境时反演的地表温度与日极端最低气温的关系需要重新建立。一般距最低气温出现时间越接近线性关系越显著，但仍将不可避免地存在一定误差。

（2）用夜晚地表温度计算比辐射率和水汽含量虽然存在一定误差，但从结果看精度可基本满足业务服务要求。

（3）目前普遍应用NDV计算比辐射率的方法，虽然简单，但存在的误差对地表温度反演的结果影响也较大。

（4）分裂窗算法本身对水汽含量的影响并不很敏感，因此水汽反演虽然存在误差，但还可以应用于该算法中。

参考文献

[1]张雪芬.冬小麦晚霜冻害遥感监測技术与方法研究[D]南京：南京信息工程大学，2005

[2]刘晨晨，风云卫星地表温度反演及其在霜冻监测中的应用[D]成都：电子科技大学，2013

[3]杨邦杰，王茂新，裴志远.冬小麦冻害遥感监测[J]农业工程学报，2002（2）：136-140

[4]王连喜，秦其明，张晓煌水稻低温冷害遥感监測技术与方法进展口气象，2003（10）：3-7

[5]毛克彪，用于MODIS数据的地表温度反演方法研究[D]南京：南京大学，2004

[6]柳钦火，徐希孺，陈家宜.遥测地表温度与比辐射率的迭代反演方法：理论推导与数值模拟，遥感学报，1998（1）：1-9

[7]覃志豪，高懋芳，秦晓敏，等.农业早灾监測中的地表温度選感反演方法：以MODIS数据为例自然灾害学报，2005（4）：64-71

责任编辑：黄艳飞