【摘 要】
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农业干旱既能使农作物减产,又能引发病虫害等次生灾害,是制约农业和社会经济发展的重要因素之一。在我国南方土地利用强度大、景观斑块复杂破碎的沿海平原地区,高时空分辨率遥感数据既能反映农作物受旱的时间变化过程,又能反映农作物受旱的空间变化细节,在农业干旱遥感监测中具有迫切的需求。本文以福建省漳州市为例,在分析农业干旱成灾过程的致灾因子及其监测机理的基础上,以低空间分辨率的归一化植被指数、地表温度、温度植
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农业干旱既能使农作物减产,又能引发病虫害等次生灾害,是制约农业和社会经济发展的重要因素之一。在我国南方土地利用强度大、景观斑块复杂破碎的沿海平原地区,高时空分辨率遥感数据既能反映农作物受旱的时间变化过程,又能反映农作物受旱的空间变化细节,在农业干旱遥感监测中具有迫切的需求。本文以福建省漳州市为例,在分析农业干旱成灾过程的致灾因子及其监测机理的基础上,以低空间分辨率的归一化植被指数、地表温度、温度植被干旱指数和植被供水指数以及气象干旱综合指数为自变量,土壤相对湿度指数为因变量,利用随机森林回归模型构建农业干旱综合监测模型;在此基础上,采用时空融合算法、空间降尺度及多光谱数据的空谱融合方法,生成高时空分辨率的归一化植被指数、地表温度、温度植被干旱指数和植被供水指数,结合空间插值得到的气象干旱综合指数,生成了高时空分辨率的农业干旱监测数据,主要结论如下:（1）以Sentinel-2为数据源,漳州市为研究区,利用相关系数最大法、中心波长最近邻法、像元值最大法、主成分分析这4种方法从4个10m分辨率的波段中产生一个高空间分辨率波段;采用主成分分析、高通滤波、小波变换、Gram-Schmidt变换以及Pansharp共5种融合方法,对产生的高分辨率数据和6个20m的多光谱数据进行融合,并从定性和定量两个方面对融合效果进行评价,结果表明相关系数最大法的高通滤波方法融合图像质量优于其他融合方法。（2）针对Fit-FC算法提出时无真实Sentinel-3数据验证并且该算法预测的融合影像地物边界模糊的问题,本文利用薄板样条插值、多尺度图像分割及低空间分辨率影像的变化信息改进Fit-FC算法的拟合过程（本改进算法简称为IFit-FC）,并探讨了拟合窗口大小对Fit-FC算法的影响、分割尺度对IFit-FC算法的影响,比较了Fit-FC和IFit-FC算法最优融合结果与FSDAF、STARFM算法的精度,研究结果表明IFit-FC算法对于反射率和地表温度的预测结果的精度都优于其他算法。（3）以2013年-2017年3-7月每天的低空间分辨率归一化植被指数、地表温度、温度植被干旱指数和植被供水指数以及气象干旱综合指数为自变量,地面站点的土壤相对湿度指数为因变量,按季节利用随机森林回归模型构建农业干旱综合监测模型,并以2018年3-7月每天的低空间分辨率及土壤相对湿度指数对构建的模型进行验证,研究结果表明,春夏两季模型训练集及测试集的相关系数都在0.7以上,并且春夏两季测试集的平均相对误差绝对值都低于训练集,从旱情等级划分结果看,测试集与实际旱情的等级一致率在65%以上。（4）利用IFit-FC时空融合算法、空间降尺度及多光谱数据的空谱融合方法生成高空间分辨率的归一化植被指数、地表温度、温度植被干旱指数和植被供水指数,结合反距离加权插值得到的气象干旱综合指数和利用随机森林回归模型构建得到的农业干旱综合监测模型生成高空间分辨率的农业干旱监测数据,并利用地面站点的土壤相对湿度指数及MODIS数据的监测结果对高空间分辨率的农业干旱监测结果进行验证,研究结果表明高空间分辨率数据所划分旱情与实际旱情的一致率为78.95%,并且与MODIS数据的监测结果较一致。
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