发布日期：2023-03-28
[最新发表] 融合气象与遥感数据的农作物台风灾情快速评估方法研究
[最新发表] 融合气象与遥感数据的农作物台风灾情快速评估方法研究
发布日期：2022-03-01 13:21
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基于气象数据的脆弱性模型与基于遥感数据的变化检测是大范围农作物台风灾情快速评估的两种主要方法。气象数据驱动的方法适用于大尺度灾情评估，但是由于气象数据空间分辨率较粗，其灾情评估结果的空间分辨率也较粗，无法体现灾情的细尺度空间细节；而基于遥感数据的变化检测方法虽然能提供高分辨率灾情信息，但是受限于台风期间数据可获取性，难以用于大区域业务化的灾情评估。 本研究通过多尺度数据融合技术结合两种方法的优点，提出一种空间覆盖完整同时分辨率较高的大范围农田台风灾情快速评估方法（图1）。首先，基于2010-2019年对中国沿海地区农作物损害较大的25个台风样本的省级受灾面积与气象再分析数据（ECMWF Reanalysis v5, ERA5）对农作物的脆弱性模型进行中国区域的参数较准，用以估计粗分辨率（25km）农田受损率；然后通过遥感数据计算灾害植被损害指数（Disaster Vegetation Damage Index , DVDI）刻画细分辨率的灾情空间细节，并基于该指标对气象数据驱动的脆弱性模型估算受灾率结果进行空间降尺度，最终得到250m分辨率的农作物灾情评估结果。 实验结果表明针对中国区域参数较准的脆弱性曲线模型可以用于评估大尺度上农作物台风灾情的空间分布，其估算的省级受灾面积与统计资料呈现一定程度的相关性（R2=0.38）（图2)；通过融合遥感DVDI数据对该模型受损率估计结果进行降尺度后进一步增强灾情评估结果的空间细节(图3），与两块高分影像目视判读对比显示出融合结果的空间分布细节与实际受灾情况具备较好的一致性。 因此，本研究提出的适用于大区域高分辨率的农作物台风灾情快速评估方法有潜力应用于台风农田灾情的快速全面评估。
图1：技术路线
图2 模型评估的省级农作物受灾面积与相应统计受灾面积的关系
图3 “利奇马”台风：脆弱性模型估计的农作物受损率分布（25km）(a)， DVDI（250m）(b)，以及降尺度后受损率分布（250m）(c)
该论文已发表于《中国农业信息》上。
Reference: 朱传海，陈学泓，叶涛. (2021). 融合气象与遥感数据的农作物台风灾情快速评估方法研究. 中国农业信息, 33 (6),1-14.
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