基于遥感的干旱监测方法研究进展

合集下载

基于遥感的干旱监测方法研究进展

基于遥感的干旱监测方法研究进展1. 引言1.1 研究背景干旱是全球性气候变化的重要表现之一，对农业生产、生态环境和社会经济发展都具有重要影响。

随着遥感技术的不断发展，基于遥感的干旱监测方法成为研究热点之一。

遥感技术可以实现对大范围地表信息的快速获取，为干旱监测提供了有效手段。

研究人员通过分析遥感影像中的植被指数、地表温度等参数，可以实现对干旱的实时监测和评估。

遥感技术还可以结合地理信息系统(GIS)、数据挖掘等技术，实现对干旱灾害的空间分布和趋势分析，为干旱防灾减灾提供科学依据。

基于遥感的干旱监测方法对于加强对干旱灾害的监测和预警具有重要意义。

本文将综述基于遥感的干旱监测方法的研究进展，探讨遥感技术在干旱监测中的应用、干旱监测指标的选取、遥感数据源的选择以及遥感技术在干旱监测中的优势和挑战。

1.2 研究目的研究目的是为了深入探究基于遥感的干旱监测方法在实践中的应用情况，分析其在干旱监测中的优势和挑战，为进一步提升干旱监测的准确性和效率提供理论基础和技术支持。

通过对遥感技术在干旱监测中的应用案例进行梳理和总结，进一步完善干旱监测指标体系，探讨遥感数据源的选择与利用方式，为科研工作者和决策者提供更为全面的干旱监测方法和技术支持。

同时，研究具有指导干旱监测工作实践的重要意义，可以为相关政府部门、科研机构和农业生产单位提供科学依据，指导他们更加科学、有效地进行干旱监测和应对工作，促进农业生产和生态环境保护的可持续发展。

1.3 意义干旱是一种常见的自然灾害，对农业生产、生态环境和人类社会都造成了严重影响。

开展有效的干旱监测工作具有重要的意义。

基于遥感的干旱监测方法能够实现对大范围区域的实时监测和评估，为干旱灾害的预警和应对提供了重要依据。

遥感技术还可以提供丰富的地表信息，为干旱监测和评估提供了更为全面的数据支持。

通过引入遥感技术，还可以实现干旱监测工作的自动化和精细化，提高监测的准确性和时效性。

基于遥感的干旱监测方法具有重要的实践意义和科学价值，对于提高我国干旱监测水平、加强干旱灾害防治工作具有重要的推动作用。

基于遥感技术的干旱监测方法研究

基于遥感技术的干旱监测方法研究一、遥感技术概述遥感技术是一种通过飞机、卫星或其他载体，利用传感器远距离感知地表特征的技术。

它在环境监测、资源管理、灾害评估等领域发挥着重要作用。

干旱作为一种严重的自然灾害，对农业生产、水资源管理和生态环境保护等方面产生深远影响。

因此，基于遥感技术的干旱监测方法研究具有重要的实际意义。

1.1 遥感技术的核心原理遥感技术的核心原理是通过传感器接收地表反射或辐射的电磁波，将这些电磁波信号转换为数字图像或数据，进而分析地表的物理、化学和生物特性。

遥感技术具有覆盖范围广、时效性强、成本相对较低等优点。

1.2 遥感技术的应用领域遥感技术的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 土地利用和土地覆盖变化监测：通过遥感技术可以监测土地利用类型的变化，评估土地资源的利用效率。

- 植被状况监测：利用遥感技术可以评估植被覆盖度、生物量和生长状况，为生态保护和林业管理提供数据支持。

- 水资源监测：遥感技术可以监测地表水体的分布和变化，评估水资源状况和水文循环过程。

- 灾害监测与评估：遥感技术可以快速获取灾害发生区域的信息，评估灾害影响范围和程度。

二、干旱监测方法研究干旱监测是遥感技术应用的一个重要方向。

干旱监测方法的研究旨在提高干旱识别的准确性和时效性，为干旱预防、缓解和应对提供科学依据。

2.1 干旱监测的遥感指标干旱监测的遥感指标主要包括以下几个方面：- 植被指数：如归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)等，可以反映植被的生长状况和健康状况。

- 土壤湿度：通过分析土壤的微波辐射特性，可以估算土壤水分含量，作为干旱监测的重要指标。

- 地表温度：地表温度的异常升高可能指示地表水分的减少，是干旱发生的一个信号。

- 植被覆盖度：植被覆盖度的减少可能是干旱影响的结果，可以用来评估干旱的严重程度。

2.2 干旱监测的遥感技术方法干旱监测的遥感技术方法主要包括以下几个方面：- 多时相遥感数据对比：通过对比不同时间的遥感数据，可以发现干旱发生和发展的过程。

《2024年基于机器学习的遥感干旱监测研究》范文

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》篇一一、引言随着全球气候变化的影响，干旱问题日益突出，成为世界各国面临的严重挑战。

遥感技术以其大范围、高时效性和高精度的特点，在干旱监测中发挥着重要作用。

近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的遥感干旱监测研究成为了一个新的研究热点。

本文旨在探讨基于机器学习的遥感干旱监测研究的现状、方法及优势，为相关研究提供参考。

二、研究背景及意义遥感技术通过获取地表信息，可以实现对大范围地区的干旱监测。

传统的遥感干旱监测方法主要依赖于人工解译和统计分析，然而这种方法费时费力，且易受人为因素影响。

随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试将机器学习算法应用于遥感干旱监测，以提高监测精度和效率。

基于机器学习的遥感干旱监测研究具有重要意义。

首先，该方法可以大大提高干旱监测的精度和效率，为抗旱减灾提供更加准确的信息支持。

其次，该方法有助于提高干旱预警和预测的准确性，为决策者提供科学的决策依据。

最后，该研究有助于推动机器学习和遥感技术的融合发展，为相关领域的研究提供新的思路和方法。

三、研究方法基于机器学习的遥感干旱监测研究主要采用以下方法：1. 数据获取与预处理：收集遥感数据、气象数据和地面实测数据，对数据进行预处理，包括数据格式转换、投影转换、辐射定标、大气校正等。

2. 特征提取：利用遥感数据提取与干旱相关的特征，如植被指数、地表温度、土壤湿度等。

3. 机器学习算法应用：选择合适的机器学习算法，如支持向量机、随机森林、深度学习等，对提取的特征进行训练和分类。

4. 模型评估与优化：对训练好的模型进行评估，包括精度评估、稳定性评估等，根据评估结果对模型进行优化。

四、研究现状及进展目前，基于机器学习的遥感干旱监测研究已经取得了一定的成果。

研究者们通过不断尝试和改进，提高了干旱监测的精度和效率。

例如，有研究者利用深度学习算法对遥感数据进行处理，实现了对干旱的精准监测和预测。

此外，还有一些研究者将机器学习算法与其他技术相结合，如与同化技术、水文模型等相结合，提高了干旱预警和预测的准确性。

基于Landsat8数据的干旱监测研究

建立了温度植被干旱指数（ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｄｒｙｎｅｓｓｉｎｄｅｘ，ＴＶＤＩ）和改进的垂直干旱指数（ｍｏｄｉｉｆｅｄｐｅｒｐｅｎｄｉｃｕｌａｒｄｒｏｕｎｇｈｔｉｎｄｅｘ，ＭＰＤＩ）。并通过实测土壤含水量数据，对两种干旱指数进行验证和比较。结果表明，利用Ｌａｎｄｓ￣８数据，通过两种遥感干旱指数在试验区进行干旱监测有一定的可行性，且ＴＶＤＩ的监测精度要高于ＭＰＤＩ。该研究对推广Ｌａｎｄｓａｔ８数据在东北地区旱情监测中的应用，以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。
关
温度植被干旱指数Ａ
改进的垂直干旱指数
土壤含水量
ＴＰ７９；
文献标志码
干旱作为世界上最严重的自然气象灾害之一，是全球气候变化研究中的一个热点问题ｊ。在我国，因干旱造成的损失，在各种自然灾害中居首位Ｊ。它的频发给农业生产造成巨大影响，并严重制约着经济社会的可持续发展Ｊ。随着遥感技术
＠
２０１５Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｅｎｇｒｇ．
基于Ｌａｎｄｓａｔ８数据的干旱监测研究
荣祁远何祺胜刘宝柱
（河海大学地球科学与工程学院，南京２１００９８）

基于遥感的干旱监测方法研究进展

基于遥感的干旱监测方法研究进展随着人类社会的发展和城市化进程的加快，水资源的供需矛盾日益凸显。

干旱作为水资源短缺的重要表现形式，已经成为全球范围内的一大挑战。

对干旱的监测和预警显得尤为重要。

传统的干旱监测方法主要依赖于气象观测站点的数据以及气象模型的模拟结果。

这些监测方法存在覆盖面有限、时空分辨率较低以及缺乏实时性等问题。

基于遥感的干旱监测方法具有广阔的应用前景，其研究进展对于解决干旱监测难题具有重要意义。

遥感技术可以获取地表信息、气象信息和水文信息等多种数据，为干旱监测提供了新的途径。

基于遥感的干旱监测方法主要包括多光谱遥感监测、热红外遥感监测和微波遥感监测等。

1. 多光谱遥感监测多光谱遥感主要利用卫星和航空平台获取的多频谱遥感影像数据，包括可见光、红外、近红外等波段的数据。

通过提取地表植被指数、地表温度等参数，可以对干旱程度进行监测和评估。

多光谱遥感监测方法广泛应用于农业干旱监测、城市化导致的土地干旱监测等领域。

2. 热红外遥感监测微波遥感主要利用卫星获取的微波数据，可以穿透云层和植被，实现对地表土壤湿度和植被水分的监测。

微波遥感监测方法可以克服多光谱遥感在云层和植被遮蔽下的局限性，具有较强的适用性。

微波遥感监测方法广泛应用于干旱地区的土壤湿度监测、植被水分监测等领域。

随着遥感技术的不断发展，基于遥感的干旱监测方法也取得了长足的进展。

主要体现在数据源的多样化、监测精度的提高、监测时空分辨率的增加等方面。

1. 数据源的多样化随着卫星遥感技术的不断发展，获取地表信息的手段越来越多样化。

目前，除了可见光、红外等波段的卫星遥感数据外，地球观测卫星、气象卫星等新型卫星的数据也开始被广泛应用于干旱监测。

这些多样化的数据源能够为干旱监测提供更全面和准确的信息。

2. 监测精度的提高随着遥感技术的不断进步，监测精度得到了显著提高。

通过结合高分辨率遥感影像和激光雷达遥感数据，可以实现对干旱地区地表的精细化监测，为监测结果的准确性提供了保障。

中国干旱研究进展综述

中国干旱研究进展综述（南京信息工程大学滨江学院，南京，210044）摘要：随着人民生活水平的提高，经济建设的发展，由于干旱造成的危害也日益严重，其直接威肋到国家的长期粮食安全和社会稳定。

我国众多气象学家对于干旱从干旱的定义、干旱指标和干旱监测以及干旱预报方面进行了深入的研究，取得了相应的进展，作者将对这些研究进展作简要综述。

干旱的单一定义很难满足各行业、各部门的不同特点和对水的不同需求。

目前将干旱按气象干旱、农业干旱、水文干旱和社会经济干旱进行分类定义已得到大多学者的普遍认可。

对气象干旱指标、农业干旱指标、水文干旱指标3个方面的研究成果进行了较为全面的对比分析，同时分析比较了国内常用的一些干旱指数如降水量距平、降水量分位数、标准化降水指数及PDST等的原理和计算方法。

指出在研制干旱指标时，要注意要素的可收集性及其适时性，考虑主要要素和监测业务的可行性，干旱指标要简单、明了，可计算性强，以便于业务使用和推广。

文章还介绍了中国气象局国家气候中心干旱监测业务的发展与现状，以及干旱监测业务的流程监测方法、产品内容等。

从干旱分类及其应用指标的基础上，对目前在气象干旱预报、农业干旱预报以及干旱的集成预报方法方面所取得的进展进行了阐述，并讨论了各种预报方法的优缺点以及未来干旱预报的趋势。

关键词：干旱定义；干旱指标；干旱监测；干旱预报；引言干旱是造成损失最为严重的自然灾害，受其影响的人数比其它任何自然灾害都多。

干旱是我国范围的主要自然灾害，在社会经济高速发展的影响下，干旱的频繁发生己成为最为严峻的环境问题之一，己经引起我国政府的高度重视。

干旱，尤其是重大干旱灾害直接威肋到国家的长期粮食安全和社会稳定。

我国是一个自然灾害频发的国家，据统计，气象灾害造成的经济损失约占所有自然灾害的70 %，其中干旱造成的损失又占了气象灾害的50%以上。

开展干旱的评估、监测与预测研究，已成为政府和学术界高度重视的热点问题，且具有重大现实意义。

农业干旱监测指标研究进展

（土壤含水量占田间持水量的比值）、土壤有效水分存储（土壤某一厚度层中存储的能被植物根系吸收的水分）、土壤水分亏缺量（实际蒸散量与可能蒸散
低和稳定性．在不具备灌溉条件且地下水位相对比较低的干旱农作物种植区，仅降水量这一指标就基本能
具有计算稳定的特性，消除了降水的时空分布差异，比简单的百分比法和距平法更能反映不同时间尺度内降水与水资源状态之间的关系．ＮａｌｂａｎｔｉｓＩ等在ＳＰＩ的基础上结合十分位数方法提出了综合干旱指标（ＲｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅＤｒｏｕｇｈｔＩｎｄｅｘ，ＲＤＩ），并在希腊两河流域进行了试验性研究，结果表明ＲＤＩ对不断变化的环境更为敏感．１．２基于土壤水分的监测指标土壤水分的亏缺情况是决定农业干旱程度的关键．根据农田水量平衡原理，容易建立基于土壤、大气、植物三者的土壤水分监测模型．基于土壤水分的
监测指标是应用广泛且成熟的一类农业干旱监测指标．常采用的单一土壤水分指标有土壤湿度
规划和粮食生产等具有重要意义．农业干旱受多种自然因素（气象条件、水文条件、下垫面状况等）和人为因素（农作物布局、耕作制度、人文经济条件等）的共同影响 … ，其监测指标也与自然因素和社

基于ERA-5和多源遥感数据的黄河流域气象干旱恢复研究

基于ERA-5和多源遥感数据的黄河流域气象干旱恢复研究基于ERA-5和多源遥感数据的黄河流域气象干旱恢复研究摘要：黄河流域作为中国最大的河流流域之一，经常受到气象干旱的威胁。

本文利用ERA-5和多源遥感数据，对黄河流域的气象干旱恢复进行了研究。

结果表明，利用ERA-5数据能够较准确地预测黄河流域的气象干旱恢复情况，并且多源遥感数据能够提供更全面的干旱监测信息，为干旱管理和决策提供了重要依据。

1. 引言气象干旱是指地区一段时间内降水偏少或无雨的现象，对农业、生态环境和人类生活等方面造成严重影响。

黄河流域的气象干旱一直是该地区的重要气候灾害之一，对农业生产和生态环境产生了巨大的危害。

2. 数据和方法2.1 ERA-5数据ERA-5是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的全球气候再分析数据集，包含了多种气象要素的时间序列数据。

本研究利用ERA-5的降水和温度数据，分析了黄河流域的气象干旱恢复情况。

2.2 多源遥感数据本研究还利用多源遥感数据，包括MODIS和Landsat系列卫星数据，获取了黄河流域的植被指数和地表温度等信息。

这些数据能够提供更全面的干旱监测信息，有助于更准确地评估干旱恢复情况。

3. 结果与分析本研究利用ERA-5数据对黄河流域的降水和温度进行了分析。

结果显示，黄河流域的气象干旱主要表现为降水偏少和温度偏高。

通过分析ERA-5数据，我们可以了解到黄河流域的干旱情况，并对干旱恢复情况进行预测。

此外，本研究还利用多源遥感数据对黄河流域的干旱恢复进行了分析。

通过植被指数和地表温度等遥感数据，我们可以观察到黄河流域的植被恢复和地表温度变化情况。

研究发现，在干旱期结束后，黄河流域的植被指数会逐渐恢复，而地表温度也会逐渐下降。

4. 讨论与展望本研究利用ERA-5和多源遥感数据对黄河流域的气象干旱恢复进行了研究。

结果表明，利用ERA-5数据能够较准确地预测黄河流域的干旱恢复情况，并且多源遥感数据能够提供更全面的干旱监测信息，为干旱管理和决策提供了重要依据。

基于遥感的干旱监测方法研究进展

基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法是利用遥感数据来探测地表干旱程度和时空分布的研究方法。

遥感数据能够提供全球覆盖、多时相、多波段的信息，对于干旱监测具有独特的优势。

随
着遥感技术的不断发展和遥感数据的不断更新，基于遥感的干旱监测方法也得到了不断的
完善和改进。

目前，基于遥感的干旱监测方法主要有以下几种：
1. 基于植被指数的干旱监测方法。

植被指数反映了地表植被的状况，可以用来评估
地表干旱程度。

常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、绿度指数（EVI）等。

这些指数通过遥感数据计算得到，可以反映出地表植被的可见光和红外辐射反射情况，从而间
接反映地表干旱程度。

3. 基于地表温度的干旱监测方法。

地表温度是地表干旱的一个重要指标，可以通过
遥感技术获取。

地表温度反映了地表的热力状况，是地表干旱的一个重要表征。

常用的地
表温度指标包括地表温度（LST）和亮温（BT）等。

通过遥感数据对地表温度进行监测，可以评估地表干旱的程度和时空分布。

4. 基于多源数据的干旱监测方法。

随着遥感技术和数据类型的不断发展，基于多源
数据的干旱监测方法也得到了广泛的研究和应用。

多源数据包括可见光、红外、热红外、
微波等多种波段和传感器获取的数据。

利用这些数据，可以综合利用不同的指标和方法来
评估地表干旱程度，提高干旱监测的准确性和可靠性。

遥感图像农作物干旱检测方案

遥感图像农作物干旱检测方案遥感图像农作物干旱检测方案农作物干旱是目前全球面临的一大挑战，因此，利用遥感图像来进行农作物干旱检测具有重要意义。

以下是一个基于遥感图像的农作物干旱检测方案，按照步骤进行分析。

第一步：获取遥感图像首先，需要获取高分辨率的遥感图像，可以从各种卫星或无人机平台获取。

这些图像应该包含农田区域的信息，以及对应的多光谱或高光谱数据。

第二步：预处理在进行干旱检测之前，需要对遥感图像进行预处理。

这包括去除图像噪声、校正辐射校准系数和大气校正。

这些步骤可以提高图像质量，减少干扰因素对干旱检测的影响。

第三步：提取植被指数植被指数是评估农作物健康状况和干旱程度的重要指标。

常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）和差值植被指数（DVI）。

通过计算每个像素点的植被指数值，可以得到整个农田区域的植被指数图像。

第四步：建立干旱指标基于植被指数图像，可以建立干旱指标。

干旱指标将考虑植被的健康状况和水分胁迫情况，通常使用NDVI和地表温度的组合。

例如，可以计算NDVI和地表温度之间的相关性，以获得干旱指数图像。

第五步：制定干旱分类标准制定干旱分类标准是判断农田干旱程度的关键。

可以基于历史数据和专家知识，将干旱指数的不同范围划分为不同的干旱类别。

例如，可以将干旱指数小于0.2的区域定义为轻度干旱，0.2到0.4之间的区域定义为中度干旱，大于0.4的区域定义为重度干旱。

第六步：干旱检测与分析根据干旱指数和干旱分类标准，可以对农田进行干旱检测和分析。

可以制作干旱程度的空间分布图，以及根据时间序列数据进行干旱趋势分析。

此外，还可以通过比较不同时间点的干旱指数图像，了解干旱的发展情况。

第七步：结果验证最后，需要对干旱检测结果进行验证。

可以与实地观测数据进行对比，以评估遥感图像的准确性和可靠性。

如果发现存在差异，可以进行模型调整和参数优化，以提高干旱检测的精度。

综上所述，基于遥感图像的农作物干旱检测方案可以通过获取图像、预处理、提取植被指数、建立干旱指标、制定干旱分类标准、干旱检测与分析以及结果验证等步骤来实现。

基于中分辨率卫星遥感数据的旱情监测技术研究

基于中分辨率卫星遥感数据的旱情监测技术研究摘要:本文基于笔者多年从事遥感监测的相关工作经验,以基于中分辨率卫星遥感数据(MODIS)的遥感旱情监测为研究对象,以某地区生长季的4月和7月为研究背景,分析了,及NDWI三个指标的变化趋势,给出了该地区旱情的变化趋势,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。

关键词:MODIS 遥感旱情ＮＤＶＩ旱情监测是一个公认的难题。

旱情的监测最初是利用气象数据,数据主要来源于稀疏的气象站点。

这些基于气象站点数据不能完全的或不能及时获取,干旱监测的精确性和及时性就会降低。

遥感技术宏观、客观、迅速和廉价的优势及其近年来的飞速发展,为旱情监测开辟了一条新途径。

卫星系统以相当少的设备提供全球尺度上时间和空间连续的数据,基于卫星数据进行干旱监测的潜力大大增加。

应用遥感技术监测干旱从20世纪70年代开始,到目前为止,存在着以下几方面的问题。

(1)目前开展的旱情监测主要还是停留在气象灾害层面上,还没有深入到农业层面,现有的监测仅是气象灾害或灾害性天气的监测,仅知道哪里有旱情发生,但这种旱情能否成为农业灾害,还不能确切地得知。

(2)随着遥感传感器的发展,用不同的传感器获取数据成为可能,但是旱情监测对于遥感数据的选择有一定的限制。

空间分辨率提高,则微观尺度监测的结果精度会提高;时间分辨率提高,对各种突发性、快速变化的自然灾害有更强的实时监测能力。

一般空间分辨率越高,时间分辨率就会降低。

因此,在遥感数据的选择上需要考虑空间和时间上的折衷,这取决于旱情监测范围、精度要求以及旱情自身的特点等等。

例如,小范围的监测可以选择TM数据或雷达数据计算反映旱情的指标,全国范围内的监测可以选择NOAA/A VHRR数据或MODIS 数据。

由于干旱是一个累积的过程,如果有一个长时间序列的遥感数据进行干旱的监测,就可以很好的监测旱情的发展趋势,为决策提供更加可靠的信息。

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》范文

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》篇一一、引言随着全球气候变化的影响，干旱灾害频发，对农业生产、水资源管理以及生态环境保护等方面带来了严重的影响。

因此，对干旱的监测和评估成为了当前的重要课题。

传统的干旱监测方法主要依赖于地面观测和气象数据，但这些方法往往受到地理、气候、人力等条件的限制，难以实现全面的、及时的监测。

而遥感技术因其具有大范围、快速、高效等优势，为干旱监测提供了新的解决方案。

近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的遥感干旱监测研究逐渐成为研究热点。

本文旨在探讨基于机器学习的遥感干旱监测的研究现状、方法及挑战，以期为干旱监测提供新的思路和方法。

二、研究现状目前，基于机器学习的遥感干旱监测研究主要采用两种方法：一是基于遥感影像的像素级分类方法，二是基于深度学习的特征提取方法。

1. 基于遥感影像的像素级分类方法该方法主要是通过对遥感影像进行像素级分类，从而实现对干旱的监测。

研究者们通过提取遥感影像的光谱信息、纹理信息、时间序列信息等特征，结合机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等进行分类，从而实现干旱区域的识别。

该方法具有较好的灵活性，能够适用于多种不同的干旱监测需求。

2. 基于深度学习的特征提取方法随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始采用深度学习的方法进行遥感干旱监测。

该方法主要通过构建深度神经网络模型，自动提取遥感影像中的特征，从而实现干旱区域的识别。

深度学习的方法在处理大规模、高维度的遥感影像数据时具有较好的效果，能够有效地提高干旱监测的准确性和效率。

三、研究方法本文采用基于深度学习的特征提取方法进行遥感干旱监测研究。

具体步骤如下：1. 数据准备：收集遥感影像数据和对应的地面实测数据，对遥感影像进行预处理，如辐射定标、大气校正等。

2. 特征提取：构建深度神经网络模型，自动提取遥感影像中的特征。

可以采用卷积神经网络（CNN）等模型进行特征提取。

基于遥感的干旱监测方法研究进展

基于遥感的干旱监测方法研究进展一、干旱监测指标1. 土壤水分指数土壤水分是反映干旱程度的重要指标之一。

遥感技术可以通过遥感影像获取植被生长指数（NDVI）、植被干旱指数（VCI）、土壤水分指数（SWI）等数据，来反映土壤水分状况。

研究表明，SWI在干旱监测中具有较高的准确性和实用性，能够及时监测并评估干旱程度。

2. 植被覆盖度指标植被覆盖度是评估干旱影响的另一个重要参数。

通过遥感技术获取的植被覆盖度数据可以反映植被生长状态，从而评估干旱对植被的影响。

近年来，一些新的植被指数如NDII、TVI等也被引入到干旱监测中，提高了遥感监测的准确性和可操作性。

3. 温度指标温度是影响植被生长和土壤水分蒸发的重要因素，因此在干旱监测中也具有重要作用。

遥感技术可以获取地表温度数据，并结合其他气象数据，如降雨量、湿度等，全面分析温度对干旱的影响。

二、遥感数据获取1. 光学遥感影像光学遥感影像是获取土地覆盖、植被生长等信息的重要数据源。

近年来，高分辨率遥感影像的广泛应用为干旱监测提供了更为精细的数据支持。

与传统的农田调查相比，遥感影像能够实现大范围、高效率的干旱监测，为干旱防治工作提供了更为全面的数据支持。

2. 雷达遥感数据雷达遥感技术可以获取地表粗糙度、植被结构、地形等信息，对干旱监测有着重要作用。

雷达遥感数据可以突破光学遥感在云雾天气下获取数据的限制，为干旱监测提供了更加可靠的数据来源。

热红外遥感数据可以获取地表温度信息，可用于反映地表水分蒸发、土壤湿度等情况，对干旱监测有着重要作用。

近年来，热红外遥感数据在干旱监测中得到了广泛应用，为干旱的预测和防治提供了重要数据支持。

三、遥感技术在干旱监测中的应用1. 干旱监测模型以遥感数据为基础的干旱监测模型成为研究的热点之一。

利用机器学习、人工智能等技术，结合遥感数据和气象数据，构建了一系列高效准确的干旱监测模型，为干旱监测工作提供了新的思路和方法。

基于遥感数据构建的干旱监测平台为各级政府部门和农业生产主体提供了便捷的干旱监测服务。

基于多源遥感卫星数据的桂西北旱情监测研究

归一化旱情状态指数ＳＤＣＩ（ＳｃａｌｅｄＤｒｏｕｇｈｔ
ＣｏｎｄｉｔｉｏｎＩｎｄｅｘ），综合了植被状态指数ＶＣＩ、温度状
【收稿日期】２０１３－０９－０９
综上所述，植被指数、地表温度与降水数据的
高伟林妍潘新华
南宁５３００２３）
（１中国地质大学（武汉）中地数码有限公司，湖北
武汉４３００７４；２广西水文水资源局，广西
【摘要】为更好地考虑与干旱有关的参数，在利用ＭＯＩＤＳ数据的ＭＹＤ１１Ａ２以及ＭＹＤ１３Ｑ１产品构建ＶＣＩ和ＴＣＩ指数的同时，结合风云二号卫星降水数据，利用这３种数据构建归一化旱情状态指数ＳＤＣＩ模型，模型的权重系数通过与农业受旱率的关系来确定。然后分别以ＶＳＷＩ和ＳＤＣＩ指数作为旱情监测指标，分析桂西北２０１０年３月中下旬的旱情，并与实际旱情资料进行比较判断哪个指数更优。结果表明，利用ＶＳＷＩ以及ＳＤＣＩ在桂西北地区进行遥感旱情监测均是可行的，能直观体现出旱情级别的空间分布情况，但ＳＤＣＩ指数能更好的反映区域旱情。
【作者简介】阳人，中国地质大学副教授，博士，主要从事遥感信息分析与应用研究。
２０
广西水利水电ＧＵＡＮＧＸＩＷＡＴＥＲＲＥＳＯＵＲＣＥＳ＆ＨＹＤＲＯＰＯＷＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ２０１４（１）

基于遥感技术的河南省农业旱情监测研究

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ；ｄｒｏｕｇｈｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ＭＯＤＩＳ；ＮＤＶＩ；ＬＳＴ
０引言
干旱是世界上许多国家面临的危害之一，作为一种自然现象，自古至今，它对社会的发展产生了巨大的阻碍作用。从环境角度看，长期的干旱会破坏作物的正常生长机制以及土壤结构，导致土壤退化，沙漠化现象的发生。干旱也会使河川径流减少，影响河流的自净能力，造成水质污染。同时干旱会引起土地盐碱化，从而影响土
王彦良，刘艳华，王文杰
（河南省地质测绘总院，河南郑州４５０００６）
摘
要：干旱的发生不仅影响农业生产，还极大地破坏了生态环境。遥感技术宏观、客观、迅速和廉价的优势及
其近年来的飞速发展，为旱情监测开辟了一条新途径。利用ＲＳ、ＧＩＳ、ＧＰＳ技术，使用ＭＯＤＩＳ卫星的归一化植被指数（ＮＤＶＩ）数据、地表温度（ＬＳＴ）数据和水文气象数据，结合当前旱情监测模型，以植被指数和地表温度为依托，建立了适合河南省的农业旱情遥感监测模型。关键词：遥感；旱情监测；ＭＯＤＩＳ；ＮＤＶＩ；ＬＳＴ
中图分类号：Ｐ２３７文献标识码：Ｂ文章编号：１６７２— ５８６７（２０１３）０９— ０１２８ — ０３

基于可见光和红外遥感的农业干旱监测方法研究进展

基于可见光和红外遥感的农业干旱监测方法研究进展中国干旱灾害频发。

农业干旱可造成农作物分布、生长发育、产量及品质变化。

近年来遥感已为大面积快速准确地监测农业干旱提供了数据支持和理论依据。

文章旨在把握农业干旱遥感监测研究进展，力求从农业干旱监测方法及业务平台做全面总结及评价，以期促进农业遥感干旱监测的深化研究。

文章从可见光-近红外方法、热红外方法和可见光-近红外-热红外遥感方法等方面对国内外研究进展进行了全面分析。

分析表明，目前各农业干旱遥感监测方法多是从土壤含水量进行旱情监测，部分模型在植被区无法适用，各模型都有其时空使用局限性。

为此，未来的农业干旱遥感监测应从多种遥感监测方法结合、多遥感数据源弥补、多学科模型融合及多时相历史数据采用等方面进一步发展。

标签：农业干旱；遥感；监测；研究进展3 结束语农业干旱监测是全球难题之一。

但由于植物-土壤-水分系统本身的复杂性，增加了农业干旱遥感监测的难度，目前的农业遥感干旱监测的理论与方法，多是从土壤含水量进行旱情监测，部分模型在植被区无法适用，各模型的使用都是建立在一定假设条件之下，都有其时空使用局限性。

为更好地监测农业干旱，可从以下几方面深入研究：（1）农业干旱指标对比时，尽量使用多时相正常年份历史数据，减少单时相极端值对监测结果影响。

（2）多种遥感监测方法结合，打破某一方法使用范围限制。

比如可以在作物长势前期或裸土使用土壤热惯量法，在作物生长旺期，可以使用植被状态指数，温度状态指数温度植被指数等。

（3）不同遥感数据源结合，弥补单一数据源弊端。

如微波遥感和光学遥感结合进行农业干旱监测，利用微波遥感全天候全天时优势、光学遥感空间分辨率高优势，从而增加监测精度。

（4）引入其他学科干旱监测方法或者构建遥感模型与其他学科模型相结合的多源数据综合模型。

如采用数据同化方法、综合气象干旱模型和遥感干旱监测模型建立新指标，提高干旱监测准确度和精确度。

参考文献[1]白淑英，徐永明.农业遥感[M].科学出版社，2013：175-182.[2]王丽涛，王世新，周艺，等.旱情遥感监测研究进展与应用案例分析[J].遥感学报，2011，15（6）：1315-1330.[3]随学艳，王汝娟，姚慧敏，等.农业气象灾害遥感监测研究进展[J].中国农学通报，2014，30（17）：284-288.[4]赵英时，等.遥感应用分析原理与方法[M].科学出版社，2013：445.[5]Tucker C paring SMMR and A VHRR data for Droughtmonitoring[J].International Journal of Remote Sensing，1989，10（10）：127-138.[6]杨涛，宫辉力，李小娟，等.土壤水分遥感监测研究进展[J].生态学报，2012，30（22）：6264-6277.[7]齐述华，王长耀，牛铮，等.利用NDVI时间序列数据分析植被长势对气候因子的响应[J].地理科学进展，2004，23（3）：91-99.[8]张清，周可法，赵庆展，等.区域土壤水分遥感反演方法研究[J].新疆地质，2008，26（1）：107-117.[9]Price J C. Thermal inertia mapping：A new view of the Earth[J]. Journal of Geophysical Research，1977，82（18）：2582-2590.[10]吴黎，张有智，解文欢，等.改进的表观热惯量法反演土壤含水量[J].国土资源遥感，2013，25（1）：44-49.[11]Idso S B，Jackson R D，Pinter P J，et al.Normalizing the stress-degree-day parameter for environmental variability[J].Agricultural Meteorology，1981，24（1）：45-55.[12]Jackson R D，Kustas W P，Choudhury B J.A reexamination of the crop water stress index[J].Irrigation Science，1988，9（4）：309-317.[13]刘安麟，李星敏，何延波，等.作物缺水指数法的简化及在干旱遥感监测中的应用[J].应用生态学报，2004，15（2）：210-214.[14]Kogan F N.Application of Vegetation index and brightness temperature for drought detection[J].Advances in space Research，1995，15（11）：91-100.[15]Mcvicar T R，Jupp D L B.The current and potential operational uses of remote sensing to aid decisions on Drought Exceptional Circumstances in Australia：a review[J].Agricultural Systems，1998，57（3）：399-468.[16]韩丽娟，王鹏新，王锦地，等.植被指数-地表温度构成的特征空间研究[J].中国科学：D辑，2005，35（4）：371-377.[17]Moran M S，Clarke T R，Inoue Y，et al.Estimating crop water deficit using the relation between surface air temperature and spectral vegetation index[J].Remote Sensing of Enviroment，1994，49（3）：246-263.[18]齐述华，张源沛，牛铮，等.水分亏缺指数在全国干旱遥感监测中的应用研究[J].土壤学报，2005，42（3）：367-372.[19]王鹏新，龚健雅，李小文.条件植被温度指数及其在干旱监测中的应用[J].武汉大学学报（信息科学版），2001，26（5）：412-418.[20]王鹏新，孙威. 条件植被温度指数干旱监测方法的研究与应用[J].科技导报，2006，24（4）：56-58.[21]Sandholt I，Rasmussen K，Andersen J.A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment of surface moisture status[J].Remote Sensing of Enviroment，2002，79（2-3）：213-224.[22]范辽生，蒋纪红，盛晖，等.利用温度植被干旱指数（TVDI）方法反演杭州伏旱期土壤水分[J].中国农业气象，2009，32（2）：230-234.作者简介：贾德伟（1984-），男，河南周口人，硕士，河南省农业遥感监测中心助理农艺师，现主要研究方向为农业遥感和地理信息系统应用与开发，目前参与河南省科技计划项目（162102110121）：基于多源遥感数据的河南农业干旱动态监测模型研究。

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》范文

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，遥感技术已成为干旱监测的重要手段之一。

传统的干旱监测方法主要依赖于人工观测和气象数据，然而这些方法存在数据量大、效率低下、准确性差等问题。

因此，利用机器学习技术进行遥感干旱监测的研究变得尤为重要。

本文旨在探讨基于机器学习的遥感干旱监测方法，以提高干旱监测的准确性和效率。

二、研究背景及意义干旱是一种常见的自然灾害，对农业生产、水资源管理、生态环境保护等方面具有重要影响。

因此，及时、准确地监测干旱状况对于预防和减轻干旱灾害具有重要意义。

传统的干旱监测方法主要依赖于人工观测和气象数据，但这些方法存在数据量大、效率低下、准确性差等问题。

随着遥感技术的不断发展，利用遥感数据进行干旱监测已成为一种有效的手段。

基于机器学习的遥感干旱监测方法可以更好地提取遥感数据中的信息，提高干旱监测的准确性和效率，为农业生产、水资源管理、生态环境保护等领域提供更加可靠的决策支持。

三、相关文献综述目前，基于机器学习的遥感干旱监测方法已经成为研究热点。

许多学者利用不同种类的机器学习算法对遥感数据进行处理和分析，以提高干旱监测的准确性和效率。

例如，一些学者利用支持向量机、随机森林等算法对遥感数据进行分类和识别，提取干旱信息；还有一些学者利用深度学习等算法对遥感数据进行特征提取和模型训练，以提高干旱监测的准确性和可靠性。

此外，不同波段的遥感数据在干旱监测中也具有不同的应用价值，如光学遥感数据、雷达遥感数据等。

四、研究方法本研究采用基于深度学习的遥感干旱监测方法。

首先，选取适当的遥感数据源，如光学遥感数据、雷达遥感数据等；其次，对遥感数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、图像配准等；然后，利用深度学习算法对遥感数据进行特征提取和模型训练；最后，利用训练好的模型对干旱进行监测和评估。

五、实验结果与分析本研究选取了某地区的遥感数据进行了实验。

首先，对遥感数据进行预处理，提取了不同波段的遥感信息。

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，遥感技术已经成为监测和评估干旱灾害的重要手段。

传统的遥感干旱监测方法主要依赖于人工解读和分析卫星图像，这种方式效率低下，易受人为因素影响。

近年来，随着机器学习技术的飞速发展，其强大的图像处理和模式识别能力为遥感干旱监测提供了新的解决方案。

本文旨在研究基于机器学习的遥感干旱监测方法，以提高干旱监测的准确性和效率。

二、研究背景及意义干旱是一种常见的自然灾害，对农业生产、水资源管理、生态环境保护等方面都具有重要的影响。

传统的遥感干旱监测方法主要基于土壤湿度、植被指数等参数进行分析和评估，而这些方法往往需要大量的人工解读和分析，工作量大且效率低下。

而基于机器学习的遥感干旱监测方法可以通过训练模型自动提取图像中的信息，实现快速、准确的干旱监测。

三、研究方法本研究采用机器学习算法对遥感图像进行训练和分类，以实现干旱监测。

具体步骤如下：1. 数据收集：收集遥感图像数据，包括不同时间、不同区域的卫星图像。

2. 数据预处理：对遥感图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高图像质量。

3. 特征提取：利用机器学习算法自动提取遥感图像中的特征信息，如土壤湿度、植被指数等。

4. 模型训练：将提取的特征信息输入到机器学习模型中进行训练，以建立干旱监测模型。

5. 干旱监测：利用训练好的模型对新的遥感图像进行分类和评估，以实现干旱监测。

四、实验与分析本研究采用多种机器学习算法进行实验，包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

通过对比实验结果，我们发现基于神经网络的干旱监测方法具有较高的准确性和稳定性。

具体分析如下：1. 准确性分析：通过对不同区域、不同时间段的遥感图像进行实验，我们发现基于神经网络的干旱监测方法能够准确提取图像中的特征信息，并实现高精度的分类和评估。

与传统的遥感干旱监测方法相比，该方法具有更高的准确性和可靠性。

2. 稳定性分析：本研究对不同天气条件、不同地形的遥感图像进行了实验，发现基于神经网络的干旱监测方法在不同条件下均能保持较高的稳定性和可靠性。

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》

《基于机器学习的遥感干旱监测研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，遥感技术已成为干旱监测的重要手段之一。

传统的干旱监测方法主要依赖于人工观测和气象数据，但这些方法往往存在数据采集不全面、处理繁琐等问题。

近年来，随着机器学习技术的发展，基于遥感数据的干旱监测方法逐渐成为研究热点。

本文旨在探讨基于机器学习的遥感干旱监测研究，以期为干旱监测提供新的思路和方法。

二、研究背景及意义干旱是一种常见的自然灾害，对农业生产、生态环境和人类生活造成严重影响。

因此，及时、准确地监测干旱情况对于防灾减灾、资源管理和环境保护具有重要意义。

传统的干旱监测方法主要依赖于人工观测和气象数据，但这些方法存在数据采集不全面、处理繁琐等问题。

而基于遥感技术的干旱监测方法具有覆盖范围广、实时性强、数据量大等优点，能够为干旱监测提供更加全面、准确的信息。

机器学习是一种基于数据的学习方法，可以通过对大量数据进行训练和学习，提取出有用的信息和规律。

将机器学习应用于遥感干旱监测中，可以实现对干旱情况的自动识别和预测，提高干旱监测的准确性和效率。

因此，基于机器学习的遥感干旱监测研究具有重要的理论和实践意义。

三、研究内容1. 数据获取与处理本研究首先需要获取遥感数据，包括卫星图像、气象数据等。

然后，需要对这些数据进行预处理，包括图像校正、大气校正、辐射定标等，以提高数据的准确性和可靠性。

2. 特征提取与选择特征提取是机器学习的重要步骤之一。

本研究通过分析遥感数据的特点，提取出与干旱相关的特征，如植被指数、地表温度等。

同时，还需要对特征进行选择和降维，以提高模型的性能和泛化能力。

3. 模型构建与训练本研究采用机器学习算法构建干旱监测模型。

首先，需要选择合适的机器学习算法，如支持向量机、随机森林等。

然后，使用训练数据对模型进行训练和优化，以提高模型的准确性和稳定性。

4. 模型应用与评估将训练好的模型应用于实际干旱监测中，对干旱情况进行自动识别和预测。

我国干旱遥感监测技术方法研究进展_张学艺

我国干旱遥感监测技术方法研究进展张学艺　张晓煜　李剑萍　舒志亮　曹宁(宁夏气象防灾减灾重点实验室,银川750002)科技部社会公益研究专项(2005DIB3J103)和中国气象局新技术推广项目(CM ATG2005M 45)共同资助作者简介:张学艺,男,1978年生,学士,主要从事农业气象及生态遥感工作,Email :yifei _lzu @sohu .com 收稿日期:2006年10月20日;定稿日期:2007年1月25日摘要　以裸露地表、部分覆盖度地表和全植被覆盖地表3种不同下垫面类型为着眼点,详尽地阐述了相应下垫面类型下不同的干旱遥感监测技术方法的适用范围和其监测的优劣。

下垫面为裸露地表时,微波遥感法具有广阔的前景;部分覆盖时双层模型法较好,但模型复杂,应注重经典双层模型的简化;全覆盖时各类监测方法各有优劣。

提出未来干旱遥感监测的发展方向和应用前景,对应用遥感技术进行干旱监测相关业务的开展提供有益的参考。

关键词　干旱　遥感　热惯量　微波　距平植被指数法　植被覆盖引言干旱灾害是我国主要的自然灾害之一,运用遥感手段对干旱进行监测,具有大范围、宏观、动态监测的优势。

关于运用遥感技术进行干旱监测,已有许多综述性研究,有从监测所使用的光谱特性分类入手的[1,2],有对各种监测方法分述的[3～5],有从监测所使用的资料类型进行总结的[6,7],还有单从某种理论监测方法着手综述的[8]等。

但在实际的业务应用中,我们关心的往往是不同下垫面下应该应用哪种(些)方法比较合适,本文从这个角度出发,总结出不同下垫面下相应的监测方法,对比其优劣,为实际的业务和科研工作提供参考。

通常,下垫面分裸土、部分植被覆盖和全植被覆盖。

对于裸土,热惯量法和微波遥感法能够得到较好的结果;全植被覆盖条件下,作物缺水指数法、供水植被指数法比较适用。

如何解决部分植被覆盖条件下旱情的监测是一个值得研究的问题,尤其是在用热红外遥感监测土壤水分时尤为必要,因为在农作物的生长过程中,部分覆盖在生长期中占有很长时间,而双层模型就是针对这一问题进行研究的成果。