CN107918135B - 水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备 - Google Patents

水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN107918135B
CN107918135B CN201711116029.6A CN201711116029A CN107918135B CN 107918135 B CN107918135 B CN 107918135B CN 201711116029 A CN201711116029 A CN 201711116029A CN 107918135 B CN107918135 B CN 107918135B
Authority
CN
China
Prior art keywords
water stress
index
drought
grade
default
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201711116029.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107918135A (zh
Inventor
王建
黄春林
王维真
晋锐
万华伟
朱高峰
顾娟
祁元
侯金亮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Northwest Institute of Eco Environment and Resources of CAS
Original Assignee
Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute of CAS filed Critical Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute of CAS
Priority to CN201711116029.6A priority Critical patent/CN107918135B/zh
Publication of CN107918135A publication Critical patent/CN107918135A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107918135B publication Critical patent/CN107918135B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/14—Receivers specially adapted for specific applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)

Abstract

本发明实施例提供了一种水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标区域的卫星遥感数据及实测数据，根据卫星遥感数据获得地表特征参数以及水分胁迫因子；根据地表特征参数以及水分胁迫因子得到蒸散发数据；根据蒸散发数据计算得到水分胁迫指数；根据预设干旱指标的旱情分级标准建立基于水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准；根据实测数据获得实测干旱指标，并根据实测干旱指标获得实测水分胁迫等级；判断实测水分胁迫等级是否建立的水分胁迫等级一致；若不一致，则对建立的水分胁迫等级划分标准进行修正。该监测方案通过实测数据得到的水分胁迫等级对所建立的水分胁迫等级划分标准进行验证，可提高水分胁迫状态识别的准确性。

Description

水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备
技术领域
本发明涉及遥感技术领域，具体而言，涉及一种水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备。
背景技术
土壤水分与作物生长密切相关，当作物的水分散失量超过水分吸收量，会导致作物组织含水量下降、膨压降低，以致正常代谢出现失调，即出现水分胁迫状态。近年来，开展了大量通过遥感数据来进行生态系统水分胁迫状态监测的相关关键技术的研究工作。但是，对于根据遥感数据所获得的水分胁迫状态等级划分缺乏一套完整的监测及验证系统，在水分胁迫状态监测及等级划分上准确不高，难以为相关科学研究提供模型、数据及分析支持。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备，以解决上述问题。
本发明的较佳实施例提供一种水分胁迫状态监测方法，所述方法包括：
获取目标区域的卫星遥感数据及实测数据，根据所述卫星遥感数据获得地表特征参数以及水分胁迫因子；
将所述地表特征参数以及所述水分胁迫因子引入建立的蒸散发估算模型，以得到所述目标区域的蒸散发数据；
根据所述蒸散发数据计算得到作物水分胁迫指数；
根据所述预设干旱指标的旱情分级标准建立基于所述水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准；
根据所述实测数据获得实测干旱指标，并根据所述实测干旱指标获得实测水分胁迫等级；
判断所述实测水分胁迫等级是否与和所述实测干旱指标相同的预设干旱指标对应的水分胁迫等级一致；
若一致，则判定建立的所述水分胁迫等级划分标准正确，若不一致，则对建立的所述水分胁迫等级划分标准进行修正。
可选地，在上述方法中，所述方法还包括：
建立包含预设干旱指标与水分胁迫指数的对应关系，以及水分胁迫指数与水分胁迫等级的对应关系的水分胁迫程度查找表；
所述判断所述实测水分胁迫等级是否与和所述实测干旱指标相同的预设干旱指标对应的水分胁迫等级一致的步骤，包括：
查找所述水分胁迫程度查找表，获得与所述实测干旱指标相同的预设干旱指标；
根据所述预设干旱指标与水分胁迫指数的对应关系查找到与获得的预设干旱指标对应的水分胁迫指数；
根据所述水分胁迫指数与水分胁迫等级的对应关系获得与查找到的水分胁迫指数对应的水分胁迫等级；
判断所述实测水分胁迫等级是否与获得的水分胁迫等级一致。
可选地，在上述方法中，所述卫星遥感数据包括多光谱数据、热红外波段数据以及SAR数据，所述根据所述卫星遥感数据获得地表特征参数以及水分胁迫因子的步骤，包括：
利用所述多光谱数据和所述热红外波段数据估算地表特征参数；
利用所述SAR数据反演的土壤水分量建立水分胁迫因子。
可选地，在上述方法中，所述蒸散发数据包括实际蒸散量以及潜在蒸散量，所述根据所述蒸散发数据计算得到作物水分胁迫指数的步骤，包括：
根据所述实际蒸散量以及所述潜在蒸散量按以下公式计算得到作物水分胁迫指数：
CWSI＝1-E/Ep
其中，CWSI为作物水分胁迫指数，E为实际蒸散量，Ep为潜在蒸散量。
可选地，在上述方法中，所述根据所述预设干旱指标的旱情分级标准得到基于所述水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准的步骤，包括：
建立所述水分胁迫指数与预设干旱指标之间的关联关系；
根据所述预设干旱指标的旱情分级标准以及所述关联关系得到基于所述水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准。
可选地，在上述方法中，所述预设干旱指标包括预设植被干旱指标以及预设土壤干旱指标，所述建立所述水分胁迫指数与预设干旱指标之间的关联关系的步骤，包括：
利用主成分分析方法及多元回归分析方法建立所述水分胁迫指数与所述预设植被干旱指标及所述预设土壤干旱指标的回归方程，以获得所述水分胁迫指数与所述植被干旱指标及所述预设土壤干旱指标之间的关联关系。
可选地，在上述方法中，所述方法还包括：
对获得的所述卫星遥感数据进行预处理，所述预处理包括辐射校正处理、大气校正处理、几何校正处理以及云检测处理。
可选地，在上述方法中，所述实测干旱指标包括植被干旱指标以及土壤干旱指标，所述植被干旱指标包括植被冠层水分、叶水势以及冠层温度，所述土壤干旱指标包括土壤水分。
本发明的另一较佳实施例还提供了一种水分胁迫状态监测装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标区域的卫星遥感数据及实测数据，根据所述卫星遥感数据获得地表特征参数以及水分胁迫因子；
第二获取模块，用于将所述地表特征参数以及所述水分胁迫因子引入建立的蒸散发估算模型，以得到所述目标区域的蒸散发数据；
计算模块，用于根据所述蒸散发数据计算得到作物水分胁迫指数；
标准建立模块，用于根据所述预设干旱指标的旱情分级标准建立基于所述水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准；
第三获取模块，用于根据所述实测数据获得实测干旱指标，并根据所述实测干旱指标获得实测水分胁迫等级；
判断模块，用于判断所述实测水分胁迫等级是否与和所述实测干旱指标相同的预设干旱指标对应的水分胁迫等级一致；
判定模块，用于在所述判断模块的判断结果为一致时，判定建立的所述水分胁迫等级划分标准正确；
修正模块，用于在所述判断模块的判断结果为不一致时，对建立的所述水分胁迫等级划分标准进行修正。
本发明的另一较佳实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法步骤。
本发明实施例提供的水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备，通过获取目标区域的卫星遥感数据及实测数据，利用卫星遥感数据得到目标区域的蒸散发数据以得到作物水分胁迫指数。根据预设干旱指标的旱情分级标准建立基于水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准。并利用实测数据得到实测干旱指标以获得实测水分胁迫等级。检测实测水分胁迫等级是否与和实测干旱指标相同的预设干旱指标对应的水分胁迫等级一致，若一致则判定建立的水分胁迫等级划分标准一致，若不一致，则对建立的水分胁迫等级划分标准进行修正。该水分胁迫状态监测方案通过卫星遥感数据建立目标区域的水分胁迫等级划分标准，再将实测数据得到的水分胁迫等级与建立的水分胁迫等级划分标准进行比较，以验证建立的水分胁迫等级划分标准的正确性，以此提高生态系统水分胁迫状态识别的准确性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明较佳实施例提供的一种电子设备的结构框图。
图2为本发明较佳实施例提供的水分胁迫状态监测方法的流程图。
图3为图2中步骤S101的子步骤的流程图。
图4为图2中步骤S104的子步骤的流程图。
图5为图2中步骤S106的子步骤的流程图。
图6为本发明实施例提供的水分胁迫状态监测装置的功能模块框图。
图标：100-电子设备；110-水分胁迫状态监测装置；111-第一获取模块；112-第二获取模块；113-计算模块；114-标准建立模块；115-第三获取模块；116-判断模块；117-判定模块；118-修正模块；120-处理器；130-存储器。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1，为本发明实施例提供的一种电子设备100的示意性结构框图。在本实施例中，所述电子设备100包括水分胁迫状态监测装置110、处理器120以及存储器130。其中，所述存储器130与处理器120之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。所述水分胁迫状态监测装置110包括至少一个可以软件或固件的形式存储于所述存储器130中或固化在所述电子设备100的操作系统中的软件功能模块。所述处理器120用于执行存储器130中存储的可执行模块，例如所述水分胁迫状态监测装置110包括的软件功能模块或计算机程序，以对生态系统水分胁迫状态进行监测。
本实施例中，所述电子设备100可以是，但不限于具有数据处理能力的终端设备，例如个人电脑、笔记本电脑等。
如图2所示，是本发明实施例提供的一种应用于图1所示的电子设备100的水分胁迫状态监测方法的示意性流程图。所应说明是，本实施例提供的方法不以图2及以下所述的顺序为限制。下面将对图2所示的具体流程进行详细的阐述。
步骤S101，获取目标区域的卫星遥感数据及实测数据，根据所述卫星遥感数据获得地表特征参数以及水分胁迫因子。
在本实施例中，采集的数据主要包括目标区域的卫星遥感数据以及野外同步实测数据。其中，所述卫星遥感数据为高分辨系列的卫星所获取的遥感数据，例如GF-5或GF-3。
可选地，在本实施例中，在获取卫星遥感数据之后，所述水分胁迫状态监测方法还包括以下步骤：
对获得的所述卫星遥感数据进行预处理，所述预处理包括辐射校正处理、大气校正处理、几何校正处理以及云检测处理。
在本实施例中，所述卫星遥感数据包括多光谱数据、热红外波段数据以及SAR数据。请参阅图3，步骤S101可以包括步骤S1011以及步骤S1012两个子步骤。
步骤S1011，利用所述多光谱数据和所述热红外波段数据估算地表特征参数。
步骤S1012，利用所述SAR数据反演的土壤水分量建立水分胁迫因子。
在本实施例中，所述地表特征参数包括地表温度、反照率、比辐射率、冠层覆盖度、叶面积指数以及冠层高度等。利用卫星遥感数据中的多光谱数据和热红外波段数据估算得到地表特征参数，其中，该估算方法为现有技术中的常用方法，在本实施中不再赘述。
利用所述卫星遥感数据中的SAR数据反演得到土壤水分量。可选地，利用国产高分SAR后向散射系数的时间序列信息确定像元的干湿参考值。利用后向散射系数与土壤水分之间的线性关系，获得相对土壤水分。然后利用土壤干容重将相对土壤水分转换为体积含水量，以获得土壤水分量。可选地，利用反演得到的土壤水分量建立水分胁迫因子。在本实施例中，该水分胁迫因子可以为表层土壤含水量和/或归一化植被水分指数。
步骤S102，将所述地表特征参数以及所述水分胁迫因子引入建立的蒸散发估算模型，以得到所述目标区域的蒸散发数据。
步骤S103，根据所述蒸散发数据计算得到作物水分胁迫指数。
在本实施例中，所述蒸散发数据包括实际蒸散量以及潜在蒸散量。根据所述实际蒸散量以及所述潜在蒸散量按以下公式计算得到作物水分胁迫指数：
CWSI＝1-E/Ep
其中，CWSI为作物水分胁迫指数，E为实际蒸散量，Ep为潜在蒸散量。
当供水处于理想状况时，实际蒸散量等于潜在蒸散量，CWSI为0。当作物缺水时，实际蒸散量小于潜在蒸散量，CWSI介于0-1之间。当作物缺水死亡时，实际蒸散量接近0，CWSI为1。
步骤S104，根据所述预设干旱指标的旱情分级标准建立基于所述水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准。
请参阅图4，在本实施例中，步骤S104可以包括步骤S1041和步骤S1042两个子步骤。
步骤S1041，建立所述水分胁迫指数与预设干旱指标之间的关联关系。
步骤S1042，根据所述预设干旱指标的旱情分级标准以及所述关联关系建立基于所述水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准。
在本实施例中，所述预设干旱指标包括预设植被干旱指标以及预设土壤干旱指标，建立所述水分胁迫指数与预设干旱指标之间的关联关系的步骤可以通过以下步骤执行：
利用主成分分析方法及多元回归分析方法建立所述水分胁迫指数与所述预设植被干旱指标及所述预设土壤干旱指标的回归方程，以获得所述水分胁迫指数与所述植被干旱指标及所述预设土壤干旱指标之间的关联关系。
作物水分胁迫指数与土壤水分含量直接相关，但是干旱地区植被冠层水分主要由土壤水提供，植被供水状况与植被水分实际状况之间存在一定的“滞后”，同时在监测区域缺水的实际应用中，植被实际水分状况是人们更为关心的问题，因而综合研究作物水分胁迫指数与预设植被干旱指标、预设土壤干旱指标之间的定量关系(以作物水分胁迫指数为因变量，预设植被干旱指标和预设土壤干旱指标为自变量)。利用主成分分析方法及多元回归分析的方法，建立水分胁迫指数与预设植被干旱指标及预设土壤干旱指标的回归方程。
在本实施例中，参照已有的基于预设植被干旱指标与预设土壤干旱指标进行旱情分级的标准，结合水分胁迫指数与预设植被干旱指标和预设土壤干旱指标之间的回归方程，将这些旱情分级的标准转换为基于水分胁迫指数的水分胁迫等级的划分标准。如此，可得到不同的水分胁迫指数与不同的水分胁迫等级的一一对应关系。
可选地，在本实施例中，所述水分胁迫状态监测方法还包括以下步骤：
建立包含预设干旱指标与水分胁迫指数的对应关系，以及水分胁迫指数与水分胁迫等级的对应关系的水分胁迫程度查找表。
在本实施例中，通过以上对应关系的建立步骤之后可得到预设干旱指标与水分胁迫指数之间的对应关系，以及水分胁迫指数与水分胁迫等级之间的对应关系。为了将三者进行关联，且方便后续应用，在本实施例中建立一水分胁迫程度查找表。该水分胁迫程度查找表中存储有不同预设干旱指标与不同水分胁迫指数之间的对应关系，以及不同水分胁迫指数与不同水分胁迫等级的对应关系。
步骤S105，根据所述实测数据获得实测干旱指标，并根据所述实测干旱指标获得实测水分胁迫等级。
在本实施例中，所述实测干旱指标包括植被干旱指标以及土壤干旱指标，其中，所述植被干旱指标包括植被冠层水分、叶水势以及冠层温度，所述土壤干旱指标包括土壤水分。可选地，根据实测数据获得植被干旱指标以及土壤干旱指标。根据已有的旱情划分标准，可获得与得到的植被干旱指标及土壤干旱指标对应的实测水分胁迫等级。
步骤S106，判断所述实测水分胁迫等级是否与和所述实测干旱指标相同的预设干旱指标对应的水分胁迫等级一致，若一致，则执行以下步骤S107，若不一致，则执行以下步骤S108。
可选地，请参阅图5，在本实施例中，步骤S106可以包括步骤S1061、步骤S1062、步骤S1063以及步骤S1064四个子步骤。
步骤S1061，查找所述水分胁迫程度查找表，获得与所述实测干旱指标相同的预设干旱指标。
步骤S1062，根据所述预设干旱指标与水分胁迫指数的对应关系查找到与获得的预设干旱指标对应的水分胁迫指数。
步骤S1063，根据所述水分胁迫指数与水分胁迫等级的对应关系获得与查找到的水分胁迫指数对应的水分胁迫等级。
步骤S1064，判断所述实测水分胁迫等级是否与获得的水分胁迫等级一致。
步骤S107，判定建立的所述水分胁迫等级划分标准正确。
步骤S108，对建立的所述水分胁迫等级划分标准进行修正。
在本实施例中，查找所述水分胁迫程度查找表，得到与实测干旱指标相同数值的预设干旱指标。根据该水分胁迫程度查找表中存储的预设干旱指标与水分胁迫指数之间的对应关系，查找到与实测干旱指标相同的预设干旱指标对应的水分胁迫指数。可选地，再根据保存的水分胁迫指数与水分胁迫等级之间的对应关系，查找到与获得的水分胁迫指数对应的水分胁迫等级。将根据实测干旱指标所得到的实测水分胁迫等级与在所述水分胁迫程度查找表中查找到的水分胁迫等级相比较，检测实测水分胁迫等级是否与查找到的该水分胁迫等级一致。
若实测水分胁迫等级与查找到的水分胁迫等级一致，则可判定所建立的水分胁迫等级划分标准正确，后续可利用该水分胁迫等级划分标准对目标区域的生态系统的水分胁迫状态进行等级划分及监测。若实测水分胁迫等级与查找到的水分胁迫等级不一致，则需要对建立的水分胁迫等级划分标准进行修正，例如修正水分胁迫指数与预设植被干旱指标和预设土壤干旱指标之间的回归方程或者是对其他对建立水分胁迫等级划分标准产生影响的操作进行修正。以此，提高基于卫星遥感数据所获得的水分胁迫等级状态的监测精确度。
请参阅图6，为本发明实施例提供的一种水分胁迫监测装置的功能模块框图。所述水分胁迫监测装置应用于上述的电子设备100，所述水分胁迫监测装置包括第一获取模块111、第二获取模块112、计算模块113、标准建立模块114、第三获取模块115、判断模块116、判定模块117以及修正模块118。
所述第一获取模块111用于获取目标区域的卫星遥感数据及实测数据，根据所述卫星遥感数据获得地表特征参数以及水分胁迫因子。该第一获取模块111可用于执行图2中所示的步骤S101，具体的操作方法可参考步骤S101的详细描述。
所述第二获取模块112用于将所述地表特征参数以及所述水分胁迫因子引入建立的蒸散发估算模型，以得到所述目标区域的蒸散发数据。该第二获取模块112可用于执行图2中所示的步骤S102，具体的操作方法可参考步骤S102的详细描述。
所述计算模块113用于根据所述蒸散发数据计算得到作物水分胁迫指数。该计算模块113可用于执行图2中所示的步骤S103，具体的操作方法可参考步骤S103的详细描述。
所述标准建立模块114用于根据所述预设干旱指标的旱情分级标准建立基于所述水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准。该标准建立模块114可用于执行图2中所示的步骤S104，具体的操作方法可参考步骤S104的详细描述。
所述第三获取模块115用于根据所述实测数据获得实测干旱指标，并根据所述实测干旱指标获得实测水分胁迫等级。该第三获取模块115可用于执行图2中所示的步骤S105，具体的操作方法可参考步骤S105的详细描述。
所述判断模块116用于判断所述实测水分胁迫等级是否与和所述实测干旱指标相同的预设干旱指标对应的水分胁迫等级一致。该判断模块116可用于执行图2中所示的步骤S106，具体的操作方法可参考步骤S106的详细描述。
所述判定模块117用于在所述判断模块116的判断结果为一致时，判定建立的所述水分胁迫等级划分标准正确。该判定模块117可用于执行图2中所示的步骤S107，具体的操作方法可参考步骤S107的详细描述。
所述修正模块118用于在所述判断模块116的判断结果为不一致时，对建立的所述水分胁迫等级划分标准进行修正。该修正模块118可用于执行图2中所示的步骤S108，具体的操作方法可参考步骤S108的详细描述。
综上所述，本发明实施例提供的水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备100，通过获取目标区域的卫星遥感数据及实测数据，利用卫星遥感数据得到目标区域的蒸散发数据以得到作物水分胁迫指数。根据预设干旱指标的旱情分级标准建立基于水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准。并利用实测数据得到实测干旱指标以获得实测水分胁迫等级。检测实测水分胁迫等级是否与和实测干旱指标相同的预设干旱指标对应的水分胁迫等级一致，若一致则判定建立的水分胁迫等级划分标准一致，若不一致，则对建立的水分胁迫等级划分标准进行修正。该水分胁迫状态监测方案通过卫星遥感数据建立目标区域的水分胁迫等级划分标准，再将实测数据得到的水分胁迫等级与建立的水分胁迫等级划分标准进行比较，以验证建立的水分胁迫等级划分标准的正确性，以此提高生态系统水分胁迫状态识别的准确性。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种水分胁迫状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标区域的卫星遥感数据及实测数据，根据所述卫星遥感数据获得地表特征参数以及水分胁迫因子；
将所述地表特征参数以及所述水分胁迫因子引入建立的蒸散发估算模型，以得到所述目标区域的蒸散发数据；
根据所述蒸散发数据计算得到作物水分胁迫指数；
根据预设干旱指标的旱情分级标准建立基于所述水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准；
根据所述实测数据获得实测干旱指标，并根据所述实测干旱指标获得实测水分胁迫等级；
判断所述实测水分胁迫等级是否与和所述实测干旱指标相同的预设干旱指标对应的水分胁迫等级一致；
若一致，则判定建立的所述水分胁迫等级划分标准正确，若不一致，则对建立的所述水分胁迫等级划分标准进行修正。
2.根据权利要求1所述的水分胁迫状态监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
建立包含预设干旱指标与水分胁迫指数的对应关系，以及水分胁迫指数与水分胁迫等级的对应关系的水分胁迫程度查找表；
所述判断所述实测水分胁迫等级是否与和所述实测干旱指标相同的预设干旱指标对应的水分胁迫等级一致的步骤，包括：
查找所述水分胁迫程度查找表，获得与所述实测干旱指标相同的预设干旱指标；
根据所述预设干旱指标与水分胁迫指数的对应关系查找到与获得的预设干旱指标对应的水分胁迫指数；
根据所述水分胁迫指数与水分胁迫等级的对应关系获得与查找到的水分胁迫指数对应的水分胁迫等级；
判断所述实测水分胁迫等级是否与获得的水分胁迫等级一致。
3.根据权利要求1所述的水分胁迫状态监测方法，其特征在于，所述卫星遥感数据包括多光谱数据、热红外波段数据以及SAR数据，所述根据所述卫星遥感数据获得地表特征参数以及水分胁迫因子的步骤，包括：
利用所述多光谱数据和所述热红外波段数据估算地表特征参数；
利用所述SAR数据反演的土壤水分量建立水分胁迫因子。
4.根据权利要求1所述的水分胁迫状态监测方法，其特征在于，所述蒸散发数据包括实际蒸散量以及潜在蒸散量，所述根据所述蒸散发数据计算得到作物水分胁迫指数的步骤，包括：
根据所述实际蒸散量以及所述潜在蒸散量按以下公式计算得到作物水分胁迫指数：
CWSI＝1-E/Ep
其中，CWSI为作物水分胁迫指数，E为实际蒸散量，Ep为潜在蒸散量。
5.根据权利要求1所述的水分胁迫状态监测方法，其特征在于，所述根据所述预设干旱指标的旱情分级标准建立基于所述水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准的步骤，包括：
建立所述水分胁迫指数与预设干旱指标之间的关联关系；
根据所述预设干旱指标的旱情分级标准以及所述关联关系建立基于所述水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准。
6.根据权利要求1所述的水分胁迫状态监测方法，其特征在于，所述预设干旱指标包括预设植被干旱指标以及预设土壤干旱指标，所述建立所述水分胁迫指数与预设干旱指标之间的关联关系的步骤，包括：
利用主成分分析方法及多元回归分析方法建立所述水分胁迫指数与所述预设植被干旱指标及所述预设土壤干旱指标的回归方程，以获得所述水分胁迫指数与所述植被干旱指标及所述预设土壤干旱指标之间的关联关系。
7.根据权利要求1所述的水分胁迫状态监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
对获得的所述卫星遥感数据进行预处理，所述预处理包括辐射校正处理、大气校正处理、几何校正处理以及云检测处理。
8.根据权利要求1所述的水分胁迫状态监测方法，其特征在于，所述实测干旱指标包括植被干旱指标以及土壤干旱指标，所述植被干旱指标包括植被冠层水分、叶水势以及冠层温度，所述土壤干旱指标包括土壤水分。
9.一种水分胁迫状态监测装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标区域的卫星遥感数据及实测数据，根据所述卫星遥感数据获得地表特征参数以及水分胁迫因子；
第二获取模块，用于将所述地表特征参数以及所述水分胁迫因子引入建立的蒸散发估算模型，以得到所述目标区域的蒸散发数据；
计算模块，用于根据所述蒸散发数据计算得到作物水分胁迫指数；
标准建立模块，用于根据预设干旱指标的旱情分级标准建立基于所述水分胁迫指数的水分胁迫等级划分标准；
第三获取模块，用于根据所述实测数据获得实测干旱指标，并根据所述实测干旱指标获得实测水分胁迫等级；
判断模块，用于判断所述实测水分胁迫等级是否与和所述实测干旱指标相同的预设干旱指标对应的水分胁迫等级一致；
判定模块，用于在所述判断模块的判断结果为一致时，判定建立的所述水分胁迫等级划分标准正确；
修正模块，用于在所述判断模块的判断结果为不一致时，对建立的所述水分胁迫等级划分标准进行修正。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-8任意一项所述的方法步骤。
CN201711116029.6A 2017-11-13 2017-11-13 水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备 Active CN107918135B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711116029.6A CN107918135B (zh) 2017-11-13 2017-11-13 水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711116029.6A CN107918135B (zh) 2017-11-13 2017-11-13 水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107918135A CN107918135A (zh) 2018-04-17
CN107918135B true CN107918135B (zh) 2019-12-03

Family

ID=61896338

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711116029.6A Active CN107918135B (zh) 2017-11-13 2017-11-13 水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107918135B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110705811B (zh) * 2018-07-10 2022-05-13 中国水利水电科学研究院 基于水位埋深值预测产量的方法和装置
CN110896836B (zh) * 2019-11-13 2021-04-06 北京农业智能装备技术研究中心 一种无土栽培营养液管控方法及系统
CN113588918A (zh) * 2021-07-22 2021-11-02 北京安赛博技术有限公司 一种土壤水涝胁迫过程的识别和监测的方法和系统
CN117828906B (zh) * 2024-03-05 2024-05-17 长江水利委员会长江科学院 基于作物生长模型的干旱传递过程模拟方法、系统及介质
CN118366059A (zh) * 2024-06-20 2024-07-19 山东锋士信息技术有限公司 一种基于光学和sar数据融合的作物需水量计算方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6597991B1 (en) * 2001-03-28 2003-07-22 Agrosense Ltd. System and method for remote monitoring of water stress status of growing crops
CN101949916A (zh) * 2010-08-12 2011-01-19 中国农业大学 土壤水分供给量的遥感定量反演方法
CN102176002A (zh) * 2010-12-30 2011-09-07 中国科学院地理科学与资源研究所 基于地表水热通量遥感反演的干旱监测方法及系统
CN103675234A (zh) * 2013-12-11 2014-03-26 中国科学院遥感与数字地球研究所 基于地表温度与植被指数特征空间的干旱指数快速监测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6597991B1 (en) * 2001-03-28 2003-07-22 Agrosense Ltd. System and method for remote monitoring of water stress status of growing crops
CN101949916A (zh) * 2010-08-12 2011-01-19 中国农业大学 土壤水分供给量的遥感定量反演方法
CN102176002A (zh) * 2010-12-30 2011-09-07 中国科学院地理科学与资源研究所 基于地表水热通量遥感反演的干旱监测方法及系统
CN103675234A (zh) * 2013-12-11 2014-03-26 中国科学院遥感与数字地球研究所 基于地表温度与植被指数特征空间的干旱指数快速监测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
考虑干旱水分胁迫的地表通量遥感估算;黄春林 等;《水科学进展》;20140331;第25卷(第2期);181-188 *
蒸散发遥感估算方法的研究进展;李艳 等;《兰州大学学报（自然科学版）》;20141231;第50卷(第6期);765-772 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN107918135A (zh) 2018-04-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107918135B (zh) 水分胁迫状态监测方法、装置及电子设备
De Lannoy et al. Assessment of model uncertainty for soil moisture through ensemble verification
Brands et al. On the use of reanalysis data for downscaling
Davies et al. Relationships between the large‐scale atmosphere and the small‐scale convective state for Darwin, Australia
Zupanski et al. A prototype WRF-based ensemble data assimilation system for dynamically downscaling satellite precipitation observations
Koch et al. Spatial validation of large‐scale land surface models against monthly land surface temperature patterns using innovative performance metrics
Jakob et al. The radiative, cloud, and thermodynamic properties of the major tropical western Pacific cloud regimes
Sawada et al. A land data assimilation system for simultaneous simulation of soil moisture and vegetation dynamics
Franks et al. Multi-objective conditioning of a simple SVAT model
Xiong et al. Forecasting daily reference evapotranspiration using the Blaney–Criddle model and temperature forecasts
Stengel et al. The impact of cloud‐affected IR radiances on forecast accuracy of a limited‐area NWP model
Xia et al. Automated quality control of in situ soil moisture from the North American Soil Moisture Database using NLDAS-2 products
Raoult et al. Confronting soil moisture dynamics from the ORCHIDEE land surface model with the ESA-CCI product: Perspectives for data assimilation
Abbott et al. Convective dynamics and the response of precipitation extremes to warming in radiative–convective equilibrium
Guan et al. Development of verification methodology for extreme weather forecasts
CN106503178A (zh) 一种土地生态质量评价的自动化方法及装置
Auligné et al. Ensemble–variational integrated localized data assimilation
Gao et al. An improved algorithm for discriminating soil freezing and thawing using AMSR-E and AMSR2 soil moisture products
Mo et al. Application potential of four nontraditional similarity metrics in hydrometeorology
Corbari et al. Mass and energy flux estimates at different spatial resolutions in a heterogeneous area through a distributed energy–water balance model and remote-sensing data
Sahany et al. Deep convective transition characteristics in the Community Climate System Model and changes under global warming
CN108846360A (zh) 草原盐渍化的遥感识别方法、装置及计算机可读储存介质
Pitman et al. Global and regional comparison of daily 2-m and 1000-hPa maximum and minimum temperatures in three global reanalyses
CN109191408A (zh) 快速循环地面气象融合方法、装置及服务器
Kiszler et al. A Performance Baseline for the Representation of Clouds and Humidity in Cloud‐Resolving ICON‐LEM Simulations in the Arctic

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20200519

Address after: 730000 No.318, Donggang West Road, Chengguan District, Lanzhou City, Gansu Province

Patentee after: NORTHWEST INSTITUTE OF ECO-ENVIRONMENT AND RESOURCES, CAS

Address before: 730000 Gansu city of Lanzhou province Donggang West Road No. 320

Patentee before: Institute of environment and Engineering in cold and dry areas, Chinese Academy of Sciences