[00143927]基于RS和GIS的灌区土壤墒情监测方法及应用

在灌区水资源紧缺的背景下,项目基于RS和GIS技术对灌区土壤墒情进行监测,提高了灌区土壤墒情信息采集的准确性和实效性,方便灌区管理人员对灌区内农作物进行科学灌溉。研究主要围绕灌区土壤墒情监测展开,基于RS和GIS针对灌区主要农作物关键生育期的土壤墒情进行监测,涉及到了作物识别与关键物候期监测、土壤墒情反演等内容,主要研究内容如下： （1）传统的单一遥感影像难以获取作物光谱识别的最佳时相,基于时间序列影像特征量的农作物信息提取在不同农作物的区分和识别中具有明显优势,项目通过分析作物生长曲线变化,筛选出作物变化的关键生育期,利用关键期的遥感数据提取归一化植被指数（NDVI）,为了减少田块中的错分地物,研究以空间模板中像元的概率分布作为权重系数,同时引入梯度信息增强边缘细节,采用谱聚类算法构建研究区域作物识别模型,对研究区域主要作物（冬小麦、夏玉米等）空间信息进行提取。 （2）依据农作物需水特点对其关键物候期进行监测,研究主要针对冬小麦、夏玉米两种作物分析其生长变化特征,对于冬小麦研究采用一种迭代S-G滤波取上包络线的方法重构时间序列NDVI曲线,对于夏玉米研究提出一种正-反向最大值合成法初步构建时序生长曲线,然后利用迭代S-G滤波的方法对生长曲线进行平滑处理,通过Logistic拟合法获取作物标准生长曲线,最后采用曲率法对冬小麦及夏玉米关键物候期进行划分。 （3） 以Sentinel-1A为基础数据,利用高级积分方程模型拟合不同入射角、不同均方根高度、不同相关长度对地表后向散射系数与土壤含水量之间的关系,建立地表粗糙度、土壤含水量与地表后向散射系数之间的关系模型,同时引入植被覆盖度,将高级积分方程模拟的关系带入水云模型并进行耦合,利用Landsat8及Sentinel-1A数据反演多地表参数,联合多地表参数构建适用于农作物关键物候期的土壤墒情监测模型,最后根据实测土壤墒情信息拟合模型参数,反演土壤墒情。 成果在多个大型灌区应用以来,提高了灌区土壤墒情信息采集的准确性和实效性,解决了灌区多年来不能准确计算大面积、同步的土壤墒情问题,方便灌区管理人员对灌区内农作物进行科学灌溉,提高了农作物产量,同时节约了水资源,成果具有显著的社会效益。