稻飞虱生境因子遥感监测及应用

【摘要】稻飞虱是亚洲国家当前水稻生产上最主要的远距离迁飞性害虫,严重制约了我国水稻的稳定生产及粮食安全保障,尤其是1991、1997、2005-2007年长江中下游地区稻飞虱特大发生,其突发性、暴发性及毁灭性的特点给预测预报工作增加了困难。随着卫星传感器的不断发展和改进,遥感技术逐渐成为获取大尺度虫害信息的重要手段。通过卫星遥感反演获取稻飞虱的生境因子,有利于深入研究稻飞虱发生动态以及暴发规律,以便做出可靠的预测。本文以长江三角洲地区为研究区,采用MODIS、Landsat、GDEM、TRMM等遥感数据对稻飞虱的主要生境因子,如：寄主作物—水稻的空间分布、植被指数、气温、降水等进行反演,并与稻飞虱测报点调查数据相结合探讨生境因子对稻飞虱发生的影响,并在此基础上首次构建了稻飞虱发生遥感预报模型,对典型年份的危害程度进行评估,取得的主要研究结果如下：(1)基于MODIS的水稻种植区时空分布监测提出了基于MODIS的水稻田灌水移栽初期识别指数——归一化加权差值水体指数NWDWI,通过对不同地物EVI时间序列分析,得到长三角地区2000-2012年单季稻、早稻和双季晚稻的种植区域空间分布信息。结合农业统计数据、中等分辨率Landsat影像和土地利用现状图对MODIS提取结果进行面积精度检验和空间匹配分析,结果表明：除2007年和2010年外,年水稻种植面积提取结果精度均高于85%,县级早稻的提取面积与统计面积决定系数R2年变化范围为0.388-0.678,晚稻的R2年变化范围为0.545-0.742,与统计数据吻合性较高；在像元水平,MODIS分类结果的用户精度和生产者精度分别为73.70%和77.33%,在3×3滑动窗口水平,MODIS分类精度明显提高,用户精度和生产者精度分别为96.77%和99.96%。水稻地块破碎度、地形复杂度和云污染是影响水稻提取面积偏低的主要原因。(2)长三角地区全天候气温遥感反演采用MODIS/Terra和MODIS/Aqua的LST与EVI、cos(SZA)、经度、纬度、高程为变量,分别构建了日尺度的最高气温(Tmax)、平均气温(Tavg)和最低气温(Tmin)的估算模型,其中综合利用Terra和Aqua的白天和夜间共四个时相的LST构建的日气温估算模型精度最高,Tavg的RMSE最低(1.424),其次是Tmax(1.605),Tmin的RMSE最高(1.992),且所有模型的RMSE均在3℃以内。将日气温合成旬尺度数据,并采用反距离加权平方法(IDS)对旬平均气温中因云覆盖而缺失的数据进行空间插补,得到研究区内空间分辨率为1km的全天候的旬合成气温分布图。经检验,旬平均气温的RMSE<2℃,MAE<1.4℃,旬平均最高气温的RMSE<2.5℃,MAE<0.18℃,旬平均最低气温RMSE<2.54℃,MAE<2.0℃,且位于农田区的气象站点的估算气温的RMSE均控制在2℃以内。(3)TRMM降水数据精度检验采用1998-2010年间的TRMM3B423h降水数据分别合成日、月尺度的降水量数据,对长三角地区TRMM降水数据进行了精度检验,结果发现：TRMM日降水量在雨季的精度高于全年和干季；在气候区尺度,TRMM日降水量的精度高于单独站点,日均降水量MAE低于3mm/day.TRMM月降水量与台站观测值之间具有极强的相关性,pearson相关系数高于0.8。通过对不同降水等级的识别能力比较发现：TRMM日降水数据用于对站点的不同等级降水的预报欠佳,但是用于预报降水是否发生时精度较高,尤其是在雨季准确率可以达到60%以上。在气候区尺度,全年和雨季的降水发生预报精度达到85%以上。(4)稻飞虱生境综合监测及预警首先,提出了0.40-0.60为稻飞虱发生的适宜EVI,0.45-0.55是稻飞虱暴发的最适宜EVI,EVI=0.4时需要加强对稻飞虱的田间调查以及防治工作。其次,以2000-2009年遥感反演的生境因子(EVI、旬平均最高气温、最低气温、平均气温、降水日数和累积降水量)为变量,采用多元统计法首次建立了7月上旬至9月下旬的逐旬虫量遥感预报模型,各模型均通过了0.001水平显著性检验,并以2010年的田间调查数据进行了检验发现：7月和8月的预报等级基本一致的比例达到100%,9月的预报结果一致和基本一致的比例分别为36.36%和54.55%,预报等级与实际发生等级相差2级以内的比例为100%,本模型可提前十天进行预报。最后,通过研究NDVI对稻飞虱发生虫量的响应特征,基于时间序列NDVI的变化特征分别绘制了2005-2007年8月下旬至9月下旬的长三角地区水稻田受稻飞虱危害等级动态分布图。
【作者】石晶晶；
【导师】黄敬峰；
【作者基本信息】浙江大学，农业遥感与信息技术，2013，博士
【关键词】稻飞虱；生境因子；遥感；监测；预报；危害；

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