冬小麦灌溉信息遥感提取方法研究

来源 :成都理工大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:bluebird2000
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中国是一个缺水严重的国家,人均水资源占有量仅为世界人均水平的四分之一,是世界上十三个贫水国之一。同时我国也是一个农业大国,耕地面积为20.24亿亩,居世界第三位。灌溉农业是目前我国农业发展的主要道路,灌区是农业发展的重要基地和国家粮食安全的基本保证。但由于国内水资源分布不均,水土资源组合不平衡,且地下水贮备资源严重超采,灌溉用水浪费现象十分严重,这也是我国目前灌溉农业面临的一个最主要的问题。大规模灌溉的迅速扩张,使得土地盐碱化和日益严重的地下水位问题在过去几十年里大幅增加,对农业用水管理缺乏足够的认识可能会导致未来由于水资源日益短缺而无法维持农业可持续生产,因此发展高效经济节水的灌溉农业刻不容缓。掌握准确的灌区信息是发展高效节水灌溉的重要基础,其中获取准确详实的灌溉农业区主要作物种植结构与灌溉面积等基础数据是合理配置水资源,实施精细灌溉用水计划的重要前提。本文以定兴县为研究区,基于长时间序列Sentinel-2卫星影像数据、SMAP土壤湿度产品数据,结合政府部门统计数据、田间野外调查数据和采样点实测数据,采用植被指数分析与决策树分类法对定兴县冬小麦种植区进行遥感监测和提取,利用基于垂直干旱指数PDI构建的实际灌溉面积监测模型对研究区灌溉面积进行监测和提取,研究了冬小麦灌区信息遥感提取的技术方法和应用。论文的主要成果如下:(1)遥感监测和提取了定兴县冬小麦种植区,监测和提取结果与当地统计结果比较分析,认为遥感反演精度较好,反演一致性可达90.2%。(2)构建了基于PDI差异的实际灌溉面积遥感监测模型,遥感监测和提取了2017年11月中旬至12月上旬越冬灌溉期和2018年3月下旬至4月中旬拔节灌溉期的灌区面积。越冬水主要集中在研究区西部、中部和南部地区,东南区较少,拔节水的分布情况与前者基本一致。灌区面积的遥感反演结果精度验证表明,越冬水的提取精度是75.6%,拔节水的提取精度达到81%。(3)构建了基于SMAP数据的灌溉信息监测模型,评估模型的可行性。SMAP土壤水分数据适用于提取冬小麦密集种植区、灌溉发生集中、日最低气温高于0℃时的灌溉信息提取。在定兴县研究区,冬小麦种植总体占比不高,灌溉行为发生较为分散。冬小麦越冬灌溉期气温较低,SMAP数据并不适用于提取这一时期的冬小麦灌溉信息,但对冬小麦拔节期前后的灌溉具有一定的响应。
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