【摘 要】
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河北省地处我国华北地区,近年来干旱频发。2018年秋季,河北发生了持续性的气象干旱,作为我国重要的粮食产地,这严重制约了当地的农业生产,因此及时、精准、有效的干旱监测十分有必要。本文利用FY-4 AGRI(Advanced Geostationary Radiation Imager)数据对2018年秋季河北省的干旱状况进行监测,探索AGRI数据的处理方法,并与同期的Himawari-8 AHI(
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河北省地处我国华北地区,近年来干旱频发。2018年秋季,河北发生了持续性的气象干旱,作为我国重要的粮食产地,这严重制约了当地的农业生产,因此及时、精准、有效的干旱监测十分有必要。本文利用FY-4 AGRI(Advanced Geostationary Radiation Imager)数据对2018年秋季河北省的干旱状况进行监测,探索AGRI数据的处理方法,并与同期的Himawari-8 AHI(Advanced Himawari Imager)数据进行对比,分析两种传感器在干旱监测中的表现。目前风云四号卫星数据的应用不多,这对新一代国产卫星数据的推广使用有积极的意义。基于AGRI和AHI数据的干旱监测,本文进行了大量的工作。首先选取了ASTM-E490太阳光谱,结合传感器的光谱响应函数,计算了AGRI和AHI传感器红光波段和近红外波段的大气层外太阳平均光谱辐照度值(ESUN_b),并利用HJ-1A/1B的光谱响应函数进行了验证,发现基于ASTM-E490太阳光谱计算得到的平均太阳光谱辐照度与官方值的相对误差仅在0.191%~0.571%之间。通过阈值法对影像进行了云检测和水体检测,云检测采取红光反射率结合近红外/红光的比值反射率法,水体检测采用红光反射率结合NDVI的阈值法,结果显示该方法对云和水体检测的效果较好,可以识别出除云水边界外的所有云水覆盖的像元。采用土壤线自动提取算法结合垂直干旱指数PDI对河北省2018年的秋季干旱状况进行了监测,并对河北省的干旱状况进行了PDI指数分级。最后对比分析了两个传感器数据对于干旱监测的适用性。结果显示河北省2018年秋季整体呈干旱的趋势。干旱主要发生在东南大部分地区和西北、东北部少部分地区,东北西南山地植被区的PDI指数变化不明显,中南部华北平原对PDI的响应更明显。利用实测土壤湿度数据与PDI指数进行相关性分析,传感器计算得到的PDI值均与实测数据呈负相关关系,且相关系数普遍在0.5以上。AHI传感器在20cm土壤深度的相关性要更高,但在10cm土壤深度上,AGRI与实测土壤相对湿度数据的相关性更稳定。总体上,20cm的土壤湿度数据与PDI之间的相关性均强于10cm的土壤湿度,AGRI计算的站点PDI值与AHI计算的值趋势相当。可以说明新型的国产静止轨道卫星数据(AGRI)在干旱监测业务上的应用是可行的。
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