j9.comj9.com

　　中国是一个农业自然灾害频发的国家，平均每年受灾面积占播种面积的31.1%。从20个世纪70年代开始农业干旱遥感监测研究，洪涝、低温冷冻、病害灾害的遥感应用研究得到深化(居为民等，1997)。采用遥感技术对作物生长参数进行反演，比较灾害发生或受到灾害胁迫条件下，与农作物正常生长情况下的偏离程度，是农作物灾害遥感监测的普遍性原理，也是常规农业灾害遥感监测技术流程制定的基础(Rudorff等，2012)。当前，伴随着遥感技术高时间、高空间、高光谱、多平台的发展趋势，对农业灾害遥感监测机理的认识更加深刻(闫峰等，2006)，在传统的以光谱反射率为核心的状态监测方法深入研究的基础上(杨博，2013)，面向全球、区域尺度农情信息获取的需求，农作物干旱、洪涝、低温冷冻、病害灾害遥感研究都有不同程度的发展。

　　(1)农业干旱遥感监测。针对可见光、短波红外、热红外、微波谱段遥感土壤水分指数构建的研究是这一领域的研究热点，比较典型的有温度植被旱情指数TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)、作物水分亏缺指数CWSI(Crop Water Stress Index)、条件植被指数VCI(Vegetation Condition Index)等、极化雷达指数等等，所使用的遥感数据则以30 m、1000 m空间分辨率Landsat、HJ、EOS/MODIS、FY和NOAA系列卫星为主。这些指数主要是基于特征光谱空间的原理构建，结合农作物长势描述指标，能够较好的反映土壤水分的变化，受地表状况的复杂性的限制，区域应用的普适性仍需要进一步深入研究。由于遥感指数农业干旱遥感监测机理性不足，以及农业干旱遥感监测指标的匮乏，限制了农作物干旱遥感监测的深入应用。以农作物生长机理模型空间化与本地化为核心，基于LAI等农作物参数准确反演，通过作物模型同化的方法，可以间接获取不同层次土壤水分含量，同时也能够对农作物干旱指标进行定量化阐述，农作物生长模型与遥感技术的耦合研究也因此成为农作物干旱遥感监测研究的前沿(魏占民，2003;冯绍元等，2012;周彦昭等，2014)。

　　(2)农业洪涝灾害遥感监测。如何解决复杂气象条件下遥感数据的获取及水体识别是该领域必须需要面对的问题，NOAA/AVHRR、EOS/MODIS、FY-3A等高于0.5 d，HJ-1A/B卫星高于2 d回访周期的数据源(李健等，2012)，以及SAR、ASAR等雷达遥感数据全天候监测能力(Kuenzer等，2013)，成为农业洪涝灾害遥感监测的主要数据源。如李健利用FY-3A、HJ-1A/B和EOS多源卫星遥感数据，结合地面气象观测数据和基础地理信息数据，对2010年7月下旬至8月初暴雨导致的洪涝灾害进行了动态监测(李健等，2012)。光学遥感数据支持下的洪涝发生发展过程模拟(裴志远和杨邦杰，1999;莫伟华，2006)、以及微波遥感数据支持下的洪涝过程监测(唐伶俐等，1998;李景刚等，2010)，能够在一定程度上弥补遥感数据源的不足，较好的重现洪水淹没过程，也是获取多云覆盖天气状况下洪涝分布范围的主要研究方向。与洪老遥感监测技术研究相对成熟比较，农作物洪涝灾损指标的研究相对较为滞后，目前尚没有时间、空间、作物类型相关的洪涝灾损评价指标体系方面的研究。

　　(3)农作物病害遥感监测。基于高光谱遥感数据，开展病害敏感指数的比较研究，构建病害敏感指数进行农作物病害遥感监测，是该领域最为关键的研究内容(Zhang等，2003)。刘良云等人(2004)对比了3个生育期的条锈病与正常生长冬小麦的PHI图像光谱及光谱特征，发现560—670 nm黄边、红谷波段，条锈病病害冬小麦的冠层反射率高于正常生长的冬小麦光谱反射率。Steddom等人(2003)分别利用甜菜丛根病单叶高光谱遥感数据和冠层多光谱数据，对NDVI、VARI、RGR、ARI、CRI 5 种植被指数进行了分析结果表明，正常甜菜与有丛根病症状的甜菜相比，这5种植被指数差异显著。由于敏感指数的筛选对高光谱数据的依赖，高光谱数据源相对较少，使得基于地面光谱、或者基于局部区域遥感影像的实验性研究成为农作物病害遥感监测的主要内容(黄木易等，2004)。为适应业务运行问题，基于宽频的在轨高分数据病害遥感指数筛选也是突破这一技术瓶颈的主要方式(冯炼等，2010;张竞成，2012)。

　　(4)农作物低温冷害遥感监测。尽管农作物低温冷害、冻害、霜冻的定义、指标尚存在着较大的争议，但基于作物状态的监测、基于作物温度的监测，仍是农作物低温冷害遥感监测的两个基本途径(杨邦杰等，2002;张晓煜等，2001;张雪芬等，2006)。前者如汤志成等人(1989)利用NOAA数据合成绿度图，对比不同时相的绿度差异评价了1987年江苏的冬小麦冻害状况，后者如金爱芬(2000)利用细网格推算法进行作物不同等级冷害空间分布特征的研究，吉书琴等人(1998)利用卫星热红外信息监测宁夏低温冷害的分布、强度和路径的研究。由于农作物低温冷害的温度指标一般是以气温的形式给出的，高精度的地温/冠层温度转换为气温的技术也是该领域研究的热点(程勇翔等，2012;冯美臣等，2014)。齐述华等人(2005)基于1 km的空间尺度上浓密植被遥感陆面温度与气温近似相等的原理进行了气温反演研究。