遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害中的應(yīng)用

楊 姝

（中水北方勘測(cè)設(shè)計(jì)研究有限責(zé)任公司，天津 300222）

近年來(lái)，全球氣候惡化趨勢(shì)加劇，國(guó)內(nèi)國(guó)外都發(fā)生了較為嚴(yán)重的旱澇災(zāi)情和地質(zhì)災(zāi)害，極端天氣出現(xiàn)的頻率明顯增加。因此，使用遙感技術(shù)對(duì)自然災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測(cè)就至關(guān)重要，這不僅能夠?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)力進(jìn)行評(píng)估，而且還能夠及時(shí)預(yù)測(cè)旱澇災(zāi)害，應(yīng)對(duì)極端氣候帶來(lái)的各類(lèi)氣象和地質(zhì)災(zāi)難。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高度依賴(lài)氣候條件，氣候條件惡化對(duì)糧食安全有巨大的威脅，特別是由此引發(fā)的氣候變暖，降水不均，旱澇災(zāi)害等。全球范圍內(nèi)每年都發(fā)生旱澇災(zāi)害，我國(guó)也長(zhǎng)期受到旱澇災(zāi)害的侵害，水災(zāi)旱災(zāi)頻發(fā)，占我國(guó)自然災(zāi)害的一半以上。我國(guó)遙感技術(shù)近年來(lái)取得了飛躍的進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)了高、中、低分辨率全覆蓋，精度最高可達(dá)0.5 m。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我國(guó)遙感技術(shù)也廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，高光譜技術(shù)已經(jīng)深入到智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)當(dāng)中。遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)災(zāi)害領(lǐng)域中的應(yīng)用也在不斷深入，在內(nèi)蒙古地區(qū)，已經(jīng)開(kāi)始使用遙感技術(shù)預(yù)測(cè)蝗蟲(chóng)等災(zāi)害。在農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害中，遙感技術(shù)的重要性更是日益凸顯，作為糧食減產(chǎn)的重要原因，加強(qiáng)對(duì)其監(jiān)測(cè)日益迫切。

1 遙感技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害的重要意義

首先，在全球氣候惡化加劇的背景下，世界各地自然災(zāi)害明顯增多，2020年以來(lái)，氣候和地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，歐洲水災(zāi)和高溫、南亞干旱、美國(guó)山火以及2023年的土耳其地震都給人類(lèi)生存敲響了警鐘。從過(guò)去20年的視野觀察，極冷、極熱等極端天氣發(fā)生頻率極大，20世紀(jì)90年代以來(lái)，洪澇災(zāi)害損害耕地面積持續(xù)增加，每年造成巨大的GDP損失。我國(guó)在過(guò)去近50年來(lái)也發(fā)生了50多次大洪水和近20次大旱災(zāi)，給國(guó)民經(jīng)濟(jì)、糧食生產(chǎn)和群眾的生命財(cái)產(chǎn)帶來(lái)了巨大的傷害。

其次，極端事件的發(fā)生會(huì)影響全球的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)和人類(lèi)生活環(huán)境，比如農(nóng)田設(shè)施的損害，水資源的短缺，洪災(zāi)泛濫以及誘發(fā)各類(lèi)地質(zhì)災(zāi)害等。如洪澇災(zāi)害不僅會(huì)給農(nóng)田水利和人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)帶來(lái)直接損失，而且還會(huì)引發(fā)泥石流和山體滑坡等地質(zhì)災(zāi)害。研究顯示，在強(qiáng)降雨和洪澇災(zāi)害后，滑坡的發(fā)生率非常高，其次為崩塌和泥石流。對(duì)2018年的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)泥石流的發(fā)生率為55%，崩塌的發(fā)生率為28.9%，其發(fā)生地區(qū)多在西南地區(qū)，這和該區(qū)域降水量較大密不可分。

第三，氣候條件對(duì)旱澇災(zāi)害的發(fā)生有著至關(guān)重要的影響，一般來(lái)說(shuō)，西北地區(qū)干旱較為嚴(yán)重，在南部地區(qū)洪澇較為嚴(yán)重。地形地貌也會(huì)影響旱澇災(zāi)害的發(fā)生，在地勢(shì)低洼的地區(qū)，洪澇災(zāi)害發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)較高，在高原荒漠區(qū)域，干旱現(xiàn)象較為常見(jiàn)。近年來(lái)，人類(lèi)活動(dòng)對(duì)旱澇災(zāi)害的發(fā)生影響較大，比較突出的問(wèn)題是工業(yè)化和城市化的加速正在逐步改變氣候，全球變暖的速度加快，極端天氣造成干旱和洪澇加劇，水資源的使用需求增大和浪費(fèi)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)干旱缺水，生態(tài)環(huán)境日益脆弱。對(duì)歐洲幾十年來(lái)洪水的研究也證實(shí)了這一點(diǎn)，隨著人口增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，旱澇災(zāi)害發(fā)生的頻率增加。

因此，這就需要應(yīng)用先進(jìn)的遙感技術(shù)應(yīng)對(duì)氣候變化帶來(lái)的影響，通過(guò)提前預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)對(duì)決策將危害降低到最低。

2 遙感技術(shù)的優(yōu)勢(shì)分析

2.1 遙感技術(shù)在旱澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)

目前對(duì)旱澇災(zāi)害的監(jiān)測(cè)手段主要包括兩種，即地面常規(guī)監(jiān)測(cè)與衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)，前者依靠站點(diǎn)觀測(cè)，受到站點(diǎn)建設(shè)和分布的影響，對(duì)于較大范圍的災(zāi)害難以準(zhǔn)確觀察。站點(diǎn)觀測(cè)也不夠全面客觀，干旱環(huán)境下作物的脅迫變化無(wú)法反應(yīng)，如果發(fā)生洪澇災(zāi)害，那么人身安全也會(huì)受到威脅。而與之相比，遙感技術(shù)的監(jiān)測(cè)范圍大，可以實(shí)現(xiàn)全天候監(jiān)測(cè)，而且獲取資料的速度快，采用信息技術(shù)實(shí)時(shí)進(jìn)行處理。在應(yīng)對(duì)旱澇災(zāi)害時(shí)，其適應(yīng)性強(qiáng)，連續(xù)進(jìn)行大范圍探測(cè)，數(shù)據(jù)量巨大的優(yōu)勢(shì)更容易發(fā)揮出來(lái)。結(jié)合GIS技術(shù)，能夠?yàn)楹禎碁?zāi)害的處理提供輔助決策，更好地進(jìn)行災(zāi)害應(yīng)對(duì)。

2.2 遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)監(jiān)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)

遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的廣泛利用有著悠久的歷史，使用該技術(shù)不僅可以監(jiān)測(cè)農(nóng)業(yè)災(zāi)害，而且還可以模擬農(nóng)作物生長(zhǎng)，評(píng)估糧食產(chǎn)量，正確指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，合理分配灌溉量，監(jiān)測(cè)氣候和地質(zhì)環(huán)境的變化。遙感技術(shù)大大減少了人力投入，能夠?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和自然災(zāi)害實(shí)現(xiàn)全面監(jiān)測(cè)，過(guò)程簡(jiǎn)單、程序簡(jiǎn)捷，智能性和精準(zhǔn)程度高。相比于費(fèi)時(shí)費(fèi)力的人工調(diào)查方式，遙感技術(shù)不僅成本低，而且還能夠?qū)崿F(xiàn)全天候監(jiān)測(cè)，將作物性能、氣象變化、水分消耗、土壤表征、災(zāi)害變遷量化全天候監(jiān)測(cè)。比如，進(jìn)行土地墑情監(jiān)測(cè)、農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、災(zāi)害監(jiān)測(cè)等。以土地墑情監(jiān)測(cè)為例，通過(guò)對(duì)水分的監(jiān)測(cè)，采用干旱指數(shù)、垂直干旱指數(shù)等方法，可以了解干旱的具體狀況。

3 遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害中的應(yīng)用方法

3.1 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)源的使用

使用先進(jìn)的衛(wèi)星遙感信息源，比如Landsat、SPOT、Sentinel-2A、ASAR、SAR等。搭建陸地成像儀和熱紅外傳感器，前者可以覆蓋九個(gè)波段，更容易分辨植被和非植被區(qū)域。Landsat系列數(shù)據(jù)盡管周期長(zhǎng)，容易被云層遮擋，但有中高空間分辨率，波段豐富，開(kāi)源性強(qiáng)。一般推薦優(yōu)先使用MODIS數(shù)據(jù)，利用其波段范圍廣，光譜分辨率高的特性，估算農(nóng)作物產(chǎn)量更為精確。在其36個(gè)波段中，全面覆蓋了可見(jiàn)光、近紅外光和熱紅外光波段，能夠?qū)崿F(xiàn)250 m的分辨率，在農(nóng)作物的關(guān)鍵生長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)更為精確。NDVI指數(shù)能夠全面監(jiān)測(cè)植物生長(zhǎng)狀態(tài)，其取值在0～1之間，包含了裸巖、雨、雪、云和植被等，正值代表植被覆蓋，負(fù)值代表對(duì)可見(jiàn)光有高反射。在實(shí)際研究中可以選擇過(guò)去20年的250 m分辨率數(shù)據(jù)，通過(guò)兩顆衛(wèi)星互補(bǔ)增加覆蓋頻率，詳細(xì)記錄影像數(shù)據(jù)參數(shù)。之后進(jìn)行數(shù)據(jù)鑲嵌與裁剪，異常值變換，投影變換，然后構(gòu)建不同生長(zhǎng)季的波段，讓云層覆蓋等因素變得更小。盡管屬于中分辨率監(jiān)測(cè)方式，但是MODIS數(shù)據(jù)接收方式較為簡(jiǎn)單，而且全球免費(fèi)，更新頻率很高，能夠獲取多時(shí)相數(shù)據(jù)。相比之下，SAR數(shù)據(jù)穿透力強(qiáng)，適用快速監(jiān)測(cè)，但是成本更高。

3.2 DEM技術(shù)的應(yīng)用

使用數(shù)字高程模型對(duì)地面地形進(jìn)行數(shù)字化模擬，即DEM，能夠?qū)崿F(xiàn)30 m和10 m分辨率，其數(shù)據(jù)皆可從NASA等機(jī)構(gòu)獲取。其數(shù)據(jù)比MODIS分辨率更高，并且能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)全球地表的高精度覆蓋，并且實(shí)現(xiàn)了三維建模，改變過(guò)去二維遙感的方式。傳統(tǒng)遙感采用路徑規(guī)劃、面積體積計(jì)算以及測(cè)量繪圖的方式，而DEM方法采用直觀定量分析的方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)環(huán)境的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，全面分析災(zāi)害的侵蝕區(qū)，對(duì)災(zāi)害的預(yù)警更為精準(zhǔn)。比如，在發(fā)生洪澇災(zāi)害后，DEM能夠?qū)ξｋU(xiǎn)區(qū)域的山體進(jìn)行坡度分析，具體評(píng)估形成區(qū)、流通區(qū)及堆積區(qū)的狀況，細(xì)致到紋理特征。這不但能夠有效對(duì)滑坡、泥石流和崩塌等地質(zhì)災(zāi)害形成預(yù)警，而且還能夠建立危險(xiǎn)評(píng)價(jià)機(jī)制，識(shí)別中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。DEM模型可以對(duì)洪水進(jìn)行模擬，因?yàn)闊o(wú)需有水力學(xué)模型計(jì)算基礎(chǔ)，因此計(jì)算速度特別快，在大規(guī)模洪水到來(lái)時(shí)能夠有效應(yīng)用，但是計(jì)算精準(zhǔn)度不夠高。在平時(shí)計(jì)算中，可以采用水文水力學(xué)方法，更有利于精確把握水體規(guī)律。

3.3 監(jiān)測(cè)信號(hào)的矯正

首先要進(jìn)行大氣矯正，遙感過(guò)程中要與大氣層發(fā)生接觸，這一過(guò)程會(huì)使能量衰減，進(jìn)而影響光譜的分布。這會(huì)讓信號(hào)包含噪聲，使地表反射率值出現(xiàn)偏差，因此需要對(duì)其矯正，消除疊加、多重射損耗和混雜效應(yīng)。其次，要使用融合遙感的方式，遙感影像是分幅成像，受到傳感器成像方式的影響，其范圍有限，一景影像不足以實(shí)現(xiàn)精度要求，因此需要融合技術(shù)進(jìn)行彌補(bǔ)。比如采用STARFM方法進(jìn)行計(jì)算改進(jìn)，使用圖像鑲嵌與裁剪。此外，還應(yīng)該采用多源遙感技術(shù)，進(jìn)行多時(shí)序監(jiān)測(cè)。比如在洪災(zāi)發(fā)生時(shí)，一般都會(huì)伴隨陰雨天氣，這會(huì)對(duì)監(jiān)測(cè)造成影響，無(wú)法實(shí)時(shí)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，很多時(shí)候只能等到災(zāi)后監(jiān)測(cè)。針對(duì)這一情況還要使用SAR技術(shù)（合成孔徑雷達(dá)）進(jìn)行穿透監(jiān)測(cè)，能夠精準(zhǔn)分析滑坡形變等。第三，使用ENVI軟件進(jìn)行圖像處理，采用基于知識(shí)的決策樹(shù)分類(lèi)，具有強(qiáng)大的圖像處理功能。該軟件的優(yōu)勢(shì)在于不僅能夠與GIS進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)三維顯示，而且也能夠結(jié)合DEM建模及地形信息提取，智能化程度高。其影像分析先進(jìn)、可靠，光譜專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)，能夠隨心所欲添加模塊，擴(kuò)展新功能。用戶(hù)不但能夠自由定制平臺(tái)，而且是實(shí)現(xiàn)流程化圖像處理的高效工具，圖像處理效率高。

3.4 對(duì)旱澇災(zāi)害進(jìn)行時(shí)空變化分析

作物、水體和土壤等光譜規(guī)律不同，不同作物的抗旱和抗?jié)承砸膊幌嗤禎碁?zāi)害會(huì)影響其反射率和作物生長(zhǎng)，可以根據(jù)這一點(diǎn)進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)提取。如不同的農(nóng)作物光譜特征不同，同一種作物在不同環(huán)境中也會(huì)呈現(xiàn)出不同的特征，根據(jù)這一特點(diǎn)可以對(duì)作物的產(chǎn)量進(jìn)行估算。這一特征同樣能夠應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和各類(lèi)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)中，以玉米、大豆和水稻三種作物為例，隨著洪澇受災(zāi)程度的增加，大豆反射率值域更大，大豆和玉米在紅波段反射率高，但是水稻卻相應(yīng)降低。同時(shí)，大豆水稻的反射率呈現(xiàn)出從高到低的光譜差異，但是玉米沒(méi)有明顯差異。在監(jiān)測(cè)中要大量搜集衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，獲取多時(shí)相連續(xù)變化特征，比如選擇所研究區(qū)域過(guò)去20年的降雨數(shù)據(jù)，對(duì)時(shí)間尺度下的SPI進(jìn)行計(jì)算，分析時(shí)間序列變化。結(jié)合季節(jié)特征分析SPI波動(dòng)軌跡，了解干旱期和洪澇期的發(fā)生規(guī)律。同時(shí)對(duì)災(zāi)害影響的空間范圍進(jìn)行分析，繪制分布圖，把握其發(fā)生頻率。應(yīng)用Landsat8衛(wèi)星數(shù)據(jù)和 Sentinel-2A疊加，在受災(zāi)前后分析MODIS NDVI曲線變化，提取動(dòng)態(tài)信息，能夠準(zhǔn)確分析受災(zāi)范圍，影響程度和恢復(fù)結(jié)果等。

3.5 農(nóng)作物面積和產(chǎn)量的監(jiān)測(cè)

通過(guò)產(chǎn)量和面積監(jiān)測(cè)，以遙感技術(shù)建立旱澇災(zāi)害和農(nóng)作物產(chǎn)量的關(guān)系模型，更有利于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，保障糧食安全，更好地分析旱澇災(zāi)害的影響。農(nóng)作物面積信息提取，比如使用成像光譜儀等數(shù)據(jù)，運(yùn)用決策樹(shù)分類(lèi)法提取灌溉面積，通過(guò)多時(shí)相衛(wèi)星影像繪制農(nóng)作物的面積。通過(guò)ARTMAP和分層決策樹(shù)等方法，不但可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)遙感提取，而且還能精確估算產(chǎn)量。提取物候現(xiàn)象信息，比如農(nóng)作物的幼苗期、插秧期、分蘗期和拔節(jié)期，以及穗期、抽穗期、揚(yáng)花期、灌漿期等。在產(chǎn)量估算過(guò)程中，要進(jìn)行誤差驗(yàn)證，從而不斷修正模型，提高精確率。我國(guó)采用遙感技術(shù)進(jìn)行農(nóng)作物估產(chǎn)已經(jīng)取得了顯著的成果，水稻、玉米、小麥、大豆等糧食作物產(chǎn)量基本上能夠?qū)崿F(xiàn)準(zhǔn)確估量。

4 旱澇災(zāi)害的防治建議

災(zāi)害預(yù)警信息是抗災(zāi)防災(zāi)的決策依據(jù)，因此必須要高度利用和應(yīng)用衛(wèi)星數(shù)據(jù)信息。要不斷加強(qiáng)多源遙感數(shù)據(jù)算法研究，提高數(shù)據(jù)的數(shù)量，并且優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)管理，提升數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值。比如在臺(tái)風(fēng)啟動(dòng)時(shí)就進(jìn)行洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)，在其影響范圍內(nèi)進(jìn)行全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和監(jiān)測(cè)。根據(jù)遙感數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，在中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)建立災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)，根據(jù)衛(wèi)星系統(tǒng)分析評(píng)估的危險(xiǎn)等級(jí)，安裝災(zāi)害監(jiān)測(cè)設(shè)備，提升預(yù)警能力。如果處于災(zāi)害頻發(fā)區(qū)域，而且破壞性較大，那么就需要提前進(jìn)行搬遷處理。如果有干旱預(yù)警，要提前進(jìn)行節(jié)水設(shè)施建設(shè)以及引水工作。從源頭上防治旱澇災(zāi)害和可能發(fā)生的次生地質(zhì)災(zāi)害，控制其誘發(fā)因素，比如提升植被覆蓋率，禁止濫砍濫伐，保護(hù)土壤和水源，減少人類(lèi)活動(dòng)的影響。同時(shí)，加強(qiáng)防災(zāi)工程的建設(shè)，建設(shè)滴灌噴灌網(wǎng)管、大壩、水渠、擋土墻、抗滑樁和排水溝，將災(zāi)害的損失降到最低。

5 結(jié)語(yǔ)

在全球氣候惡化的背景下，加強(qiáng)旱澇災(zāi)害的預(yù)警更加迫切。因此在未來(lái)的工作中不斷創(chuàng)新遙感技術(shù)，充分利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)和監(jiān)測(cè)到的氣象資料，評(píng)估旱澇災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，提前預(yù)測(cè)災(zāi)害，降低對(duì)糧食減產(chǎn)的影響。