楊 姝

（中水北方勘測設計研究有限責任公司，天津 300222）

近年來，全球氣候惡化趨勢加劇，國內國外都發(fā)生了較為嚴重的旱澇災情和地質災害，極端天氣出現(xiàn)的頻率明顯增加。因此，使用遙感技術對自然災害進行監(jiān)測就至關重要，這不僅能夠對農業(yè)生產力進行評估，而且還能夠及時預測旱澇災害，應對極端氣候帶來的各類氣象和地質災難。農業(yè)生產高度依賴氣候條件，氣候條件惡化對糧食安全有巨大的威脅，特別是由此引發(fā)的氣候變暖，降水不均，旱澇災害等。全球范圍內每年都發(fā)生旱澇災害，我國也長期受到旱澇災害的侵害，水災旱災頻發(fā)，占我國自然災害的一半以上。我國遙感技術近年來取得了飛躍的進步，實現(xiàn)了高、中、低分辨率全覆蓋，精度最高可達0.5 m。隨著技術的不斷進步，我國遙感技術也廣泛應用于農業(yè)領域，高光譜技術已經深入到智慧農業(yè)生產當中。遙感技術在農業(yè)災害領域中的應用也在不斷深入，在內蒙古地區(qū)，已經開始使用遙感技術預測蝗蟲等災害。在農業(yè)旱澇災害中，遙感技術的重要性更是日益凸顯，作為糧食減產的重要原因，加強對其監(jiān)測日益迫切。

1 遙感技術應用于農業(yè)旱澇災害的重要意義

首先，在全球氣候惡化加劇的背景下，世界各地自然災害明顯增多，2020年以來，氣候和地質災害頻發(fā)，歐洲水災和高溫、南亞干旱、美國山火以及2023年的土耳其地震都給人類生存敲響了警鐘。從過去20年的視野觀察，極冷、極熱等極端天氣發(fā)生頻率極大，20世紀90年代以來，洪澇災害損害耕地面積持續(xù)增加，每年造成巨大的GDP損失。我國在過去近50年來也發(fā)生了50多次大洪水和近20次大旱災，給國民經濟、糧食生產和群眾的生命財產帶來了巨大的傷害。

其次，極端事件的發(fā)生會影響全球的農業(yè)系統(tǒng)和人類生活環(huán)境，比如農田設施的損害，水資源的短缺，洪災泛濫以及誘發(fā)各類地質災害等。如洪澇災害不僅會給農田水利和人民群眾的生命財產帶來直接損失，而且還會引發(fā)泥石流和山體滑坡等地質災害。研究顯示，在強降雨和洪澇災害后，滑坡的發(fā)生率非常高，其次為崩塌和泥石流。對2018年的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)泥石流的發(fā)生率為55%，崩塌的發(fā)生率為28.9%，其發(fā)生地區(qū)多在西南地區(qū)，這和該區(qū)域降水量較大密不可分。

第三，氣候條件對旱澇災害的發(fā)生有著至關重要的影響，一般來說，西北地區(qū)干旱較為嚴重，在南部地區(qū)洪澇較為嚴重。地形地貌也會影響旱澇災害的發(fā)生，在地勢低洼的地區(qū)，洪澇災害發(fā)生的風險較高，在高原荒漠區(qū)域，干旱現(xiàn)象較為常見。近年來，人類活動對旱澇災害的發(fā)生影響較大，比較突出的問題是工業(yè)化和城市化的加速正在逐步改變氣候，全球變暖的速度加快，極端天氣造成干旱和洪澇加劇，水資源的使用需求增大和浪費導致農業(yè)干旱缺水，生態(tài)環(huán)境日益脆弱。對歐洲幾十年來洪水的研究也證實了這一點，隨著人口增長和經濟發(fā)展，旱澇災害發(fā)生的頻率增加。

因此，這就需要應用先進的遙感技術應對氣候變化帶來的影響，通過提前預警、風險評估和應對決策將危害降低到最低。

2 遙感技術的優(yōu)勢分析

2.1 遙感技術在旱澇災害監(jiān)測中的優(yōu)勢

目前對旱澇災害的監(jiān)測手段主要包括兩種，即地面常規(guī)監(jiān)測與衛(wèi)星遙感監(jiān)測，前者依靠站點觀測，受到站點建設和分布的影響，對于較大范圍的災害難以準確觀察。站點觀測也不夠全面客觀，干旱環(huán)境下作物的脅迫變化無法反應，如果發(fā)生洪澇災害，那么人身安全也會受到威脅。而與之相比，遙感技術的監(jiān)測范圍大，可以實現(xiàn)全天候監(jiān)測，而且獲取資料的速度快，采用信息技術實時進行處理。在應對旱澇災害時，其適應性強，連續(xù)進行大范圍探測，數(shù)據(jù)量巨大的優(yōu)勢更容易發(fā)揮出來。結合GIS技術，能夠為旱澇災害的處理提供輔助決策，更好地進行災害應對。

2.2 遙感技術在農業(yè)生產監(jiān)測中的優(yōu)勢

遙感技術在農業(yè)上的廣泛利用有著悠久的歷史，使用該技術不僅可以監(jiān)測農業(yè)災害，而且還可以模擬農作物生長，評估糧食產量，正確指導農業(yè)生產，合理分配灌溉量，監(jiān)測氣候和地質環(huán)境的變化。遙感技術大大減少了人力投入，能夠對農業(yè)生產和自然災害實現(xiàn)全面監(jiān)測，過程簡單、程序簡捷，智能性和精準程度高。相比于費時費力的人工調查方式，遙感技術不僅成本低，而且還能夠實現(xiàn)全天候監(jiān)測，將作物性能、氣象變化、水分消耗、土壤表征、災害變遷量化全天候監(jiān)測。比如，進行土地墑情監(jiān)測、農作物長勢監(jiān)測、災害監(jiān)測等。以土地墑情監(jiān)測為例，通過對水分的監(jiān)測，采用干旱指數(shù)、垂直干旱指數(shù)等方法，可以了解干旱的具體狀況。

3 遙感技術在農業(yè)旱澇災害中的應用方法

3.1 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)源的使用

使用先進的衛(wèi)星遙感信息源，比如Landsat、SPOT、Sentinel-2A、ASAR、SAR等。搭建陸地成像儀和熱紅外傳感器，前者可以覆蓋九個波段，更容易分辨植被和非植被區(qū)域。Landsat系列數(shù)據(jù)盡管周期長，容易被云層遮擋，但有中高空間分辨率，波段豐富，開源性強。一般推薦優(yōu)先使用MODIS數(shù)據(jù)，利用其波段范圍廣，光譜分辨率高的特性，估算農作物產量更為精確。在其36個波段中，全面覆蓋了可見光、近紅外光和熱紅外光波段，能夠實現(xiàn)250 m的分辨率，在農作物的關鍵生長期監(jiān)測更為精確。NDVI指數(shù)能夠全面監(jiān)測植物生長狀態(tài)，其取值在0～1之間，包含了裸巖、雨、雪、云和植被等，正值代表植被覆蓋，負值代表對可見光有高反射。在實際研究中可以選擇過去20年的250 m分辨率數(shù)據(jù)，通過兩顆衛(wèi)星互補增加覆蓋頻率，詳細記錄影像數(shù)據(jù)參數(shù)。之后進行數(shù)據(jù)鑲嵌與裁剪，異常值變換，投影變換，然后構建不同生長季的波段，讓云層覆蓋等因素變得更小。盡管屬于中分辨率監(jiān)測方式，但是MODIS數(shù)據(jù)接收方式較為簡單，而且全球免費，更新頻率很高，能夠獲取多時相數(shù)據(jù)。相比之下，SAR數(shù)據(jù)穿透力強，適用快速監(jiān)測，但是成本更高。

3.2 DEM技術的應用

使用數(shù)字高程模型對地面地形進行數(shù)字化模擬，即DEM，能夠實現(xiàn)30 m和10 m分辨率，其數(shù)據(jù)皆可從NASA等機構獲取。其數(shù)據(jù)比MODIS分辨率更高，并且能夠實現(xiàn)對全球地表的高精度覆蓋，并且實現(xiàn)了三維建模，改變過去二維遙感的方式。傳統(tǒng)遙感采用路徑規(guī)劃、面積體積計算以及測量繪圖的方式，而DEM方法采用直觀定量分析的方法能夠實現(xiàn)對環(huán)境的動態(tài)監(jiān)測，全面分析災害的侵蝕區(qū)，對災害的預警更為精準。比如，在發(fā)生洪澇災害后，DEM能夠對危險區(qū)域的山體進行坡度分析，具體評估形成區(qū)、流通區(qū)及堆積區(qū)的狀況，細致到紋理特征。這不但能夠有效對滑坡、泥石流和崩塌等地質災害形成預警，而且還能夠建立危險評價機制，識別中高風險區(qū)。DEM模型可以對洪水進行模擬，因為無需有水力學模型計算基礎，因此計算速度特別快，在大規(guī)模洪水到來時能夠有效應用，但是計算精準度不夠高。在平時計算中，可以采用水文水力學方法，更有利于精確把握水體規(guī)律。

3.3 監(jiān)測信號的矯正

首先要進行大氣矯正，遙感過程中要與大氣層發(fā)生接觸，這一過程會使能量衰減，進而影響光譜的分布。這會讓信號包含噪聲，使地表反射率值出現(xiàn)偏差，因此需要對其矯正，消除疊加、多重射損耗和混雜效應。其次，要使用融合遙感的方式，遙感影像是分幅成像，受到傳感器成像方式的影響，其范圍有限，一景影像不足以實現(xiàn)精度要求，因此需要融合技術進行彌補。比如采用STARFM方法進行計算改進，使用圖像鑲嵌與裁剪。此外，還應該采用多源遙感技術，進行多時序監(jiān)測。比如在洪災發(fā)生時，一般都會伴隨陰雨天氣，這會對監(jiān)測造成影響，無法實時進行監(jiān)測，很多時候只能等到災后監(jiān)測。針對這一情況還要使用SAR技術（合成孔徑雷達）進行穿透監(jiān)測，能夠精準分析滑坡形變等。第三，使用ENVI軟件進行圖像處理，采用基于知識的決策樹分類，具有強大的圖像處理功能。該軟件的優(yōu)勢在于不僅能夠與GIS進行整合，實現(xiàn)三維顯示，而且也能夠結合DEM建模及地形信息提取，智能化程度高。其影像分析先進、可靠，光譜專業(yè)性強，能夠隨心所欲添加模塊，擴展新功能。用戶不但能夠自由定制平臺，而且是實現(xiàn)流程化圖像處理的高效工具，圖像處理效率高。

3.4 對旱澇災害進行時空變化分析

作物、水體和土壤等光譜規(guī)律不同，不同作物的抗旱和抗?jié)承砸膊幌嗤禎碁暮绊懫浞瓷渎屎妥魑锷L，可以根據(jù)這一點進行時序數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)提取。如不同的農作物光譜特征不同，同一種作物在不同環(huán)境中也會呈現(xiàn)出不同的特征，根據(jù)這一特點可以對作物的產量進行估算。這一特征同樣能夠應用到農業(yè)生產和各類災害的監(jiān)測中，以玉米、大豆和水稻三種作物為例，隨著洪澇受災程度的增加，大豆反射率值域更大，大豆和玉米在紅波段反射率高，但是水稻卻相應降低。同時，大豆水稻的反射率呈現(xiàn)出從高到低的光譜差異，但是玉米沒有明顯差異。在監(jiān)測中要大量搜集衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，獲取多時相連續(xù)變化特征，比如選擇所研究區(qū)域過去20年的降雨數(shù)據(jù)，對時間尺度下的SPI進行計算，分析時間序列變化。結合季節(jié)特征分析SPI波動軌跡，了解干旱期和洪澇期的發(fā)生規(guī)律。同時對災害影響的空間范圍進行分析，繪制分布圖，把握其發(fā)生頻率。應用Landsat8衛(wèi)星數(shù)據(jù)和 Sentinel-2A疊加，在受災前后分析MODIS NDVI曲線變化，提取動態(tài)信息，能夠準確分析受災范圍，影響程度和恢復結果等。

3.5 農作物面積和產量的監(jiān)測

通過產量和面積監(jiān)測，以遙感技術建立旱澇災害和農作物產量的關系模型，更有利于指導農業(yè)生產，保障糧食安全，更好地分析旱澇災害的影響。農作物面積信息提取，比如使用成像光譜儀等數(shù)據(jù)，運用決策樹分類法提取灌溉面積，通過多時相衛(wèi)星影像繪制農作物的面積。通過ARTMAP和分層決策樹等方法，不但可以實現(xiàn)自動遙感提取，而且還能精確估算產量。提取物候現(xiàn)象信息，比如農作物的幼苗期、插秧期、分蘗期和拔節(jié)期，以及穗期、抽穗期、揚花期、灌漿期等。在產量估算過程中，要進行誤差驗證，從而不斷修正模型，提高精確率。我國采用遙感技術進行農作物估產已經取得了顯著的成果，水稻、玉米、小麥、大豆等糧食作物產量基本上能夠實現(xiàn)準確估量。

4 旱澇災害的防治建議

災害預警信息是抗災防災的決策依據(jù)，因此必須要高度利用和應用衛(wèi)星數(shù)據(jù)信息。要不斷加強多源遙感數(shù)據(jù)算法研究，提高數(shù)據(jù)的數(shù)量，并且優(yōu)化方法，實現(xiàn)動態(tài)管理，提升數(shù)據(jù)的應用價值。比如在臺風啟動時就進行洪澇災害監(jiān)測，在其影響范圍內進行全面的風險評估和監(jiān)測。根據(jù)遙感數(shù)據(jù)的分析結果，在中高風險區(qū)建立災害監(jiān)測預報系統(tǒng)，根據(jù)衛(wèi)星系統(tǒng)分析評估的危險等級，安裝災害監(jiān)測設備，提升預警能力。如果處于災害頻發(fā)區(qū)域，而且破壞性較大，那么就需要提前進行搬遷處理。如果有干旱預警，要提前進行節(jié)水設施建設以及引水工作。從源頭上防治旱澇災害和可能發(fā)生的次生地質災害，控制其誘發(fā)因素，比如提升植被覆蓋率，禁止濫砍濫伐，保護土壤和水源，減少人類活動的影響。同時，加強防災工程的建設，建設滴灌噴灌網管、大壩、水渠、擋土墻、抗滑樁和排水溝，將災害的損失降到最低。

5 結語

在全球氣候惡化的背景下，加強旱澇災害的預警更加迫切。因此在未來的工作中不斷創(chuàng)新遙感技術，充分利用時間序列數(shù)據(jù)和監(jiān)測到的氣象資料，評估旱澇災害對農業(yè)生產的影響，提前預測災害，降低對糧食減產的影響。