高分数据在冰雹灾害评估中的应用

摘 要：使用高分系列卫星数据GF-1卫星数据、GF-6卫星数据，对2023年赤峰市宁城县小城子镇农田所受冰雹灾害进行评估。此次冰雹灾害评估过程中统计了7个行政村农田受灾面积、灾情等级。结果显示：灾情较重的为红旗村、宁中村，其中红旗村重灾受灾面积占种植面积的47.98%，宁中村重灾面积占种植面积的30.6%。

关键词：冰雹灾害；GF-1卫星；GF-6卫星；归一化植被指数

中图分类号：S427 文献标志码：B 文章编号：2095–3305（2024）07–0-03‌

“高分专项”包含多颗卫星和其他观测平台，其中，GF-1卫星为国土、农业、气象、环境提供高精度、宽范围的空间观测数据[1-2]；GF-6卫星是我国第一颗专门为农业观测提供精准观测数据的卫星，具有高分辨率和宽覆盖的特点。利用遥感技术通过作物种植分类和作物长势监测可以客观地评估农业受灾定损情况[3]。高分辨率卫星可以提供高精度的作物长势监测数据。

冰雹灾害是农业面临的主要气象灾害之一，局地性强[4]。其受地形影响显著，地形越复杂，冰雹越易发生。农作物的枝叶、秆茎、果实受到冰雹的影响会损叶、折秆、脱粒而减产。在拔节孕穗的重要时期，若发生冰雹，则会摧毁大片庄稼，导致产量损失严重[5]。

1 研究区域及数据来源

1.1 研究区概况

研究区位于内蒙古自治区赤峰市宁城县小城子镇（118.722°～119.122°E，41.729°～41.886°N），地处宁城县西北部，东邻汐子镇，西南与大城子镇毗邻，北与喀喇沁旗接壤。小城子镇位于半平川半丘陵地区，地势西高东低；西北部丘陵山区山川交错，沟壑纵横，坡向多变，植被不良；东南部平原带，地势低平，适宜作物种植。主要农作物为玉米、苹果等。该区域2023年日平均温度为8.8 ℃，常年日平均温度为7.6 ℃；2023年降水量为410.1 mm，常年降水量为432.6 mm；2023年日照时数2 838.9 h，常年日照时数2 870.4 h。研究区的空间分布如图1所示。

受冷涡影响，2023年7月7日14：05～14：38宁城县小城子镇出现冰雹、短时强降水天气，最大冰雹直径8 mm，造成宁城县小城子镇农作物受灾严重。利用高分数据对此次冰雹灾害进行监测评估。在相关网站上搜索雹灾前后高分数据，下载2023年6月18日GF-6卫星数据作为灾前数据，2023年7月27日GF-1卫星数据作为灾后数据，并对其进行对比分析。

数据来源于雹灾前数据GF-6卫星2 m全色/8 m多光谱相机观测幅宽90 km PMS数据GF6_PMS_E119.4_N41.7_20230618_L1A1420325622，GF-6卫星PMS数据参数见表1。

20230727_L1A0007419473，GF-1卫星PMS数据参数见表2。

1.2 数据处理

利用ENVI5.3软件对高分PMS多光谱影像进行的辐射定标（Radiometric Calibration），辐射定标是为了将遥感传感器记录的无量纲DN（Digital Number）值转换成辐射量；大气校正（FLAASH Atmospheric Correction）是为了消除由大气影响所造成的辐射误差；反演地物真实的表面反射率；正射校正（Orthorectification）是为了纠正影像的几何畸变，对全色影像进行辐射定标；图像融合（Gram-schmidt Pan Sharpening）是为了提高图像分辨率；图像配准（Registration）是由于不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（如天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像存在影像上的错位，为了进行匹配和叠加进行的影像处理，裁剪后对雹灾前后植被长势提取进行对比分析。对该区域的农田受灾情况进行定损评估流程图如图2所示。

农田裁剪边界利用ENVI5.5软件进行机器深度学习提取农田信息，研究区农田信息如图3所示[6]。

植被长势提取利用归一化植被指数NDVI进行提取，计算NDVI公式。

NDVI=（1）

式（1）中，Rnir为近红外波段反射率，Rred为红外波段反射率。NDVI的取值范围在[-1，1]，当NDVI取值在[0，1]时，NDVI值越大，表示该地区植被覆盖度越高；当NDVI值为0时，表示该区域内植被覆盖为0；当NDVI取值在[-1，0]时，代表该地区被非植被类型所覆盖。

2 灾情定损评估

利用MRT（MODIS Reprojection Tool）工具对2013年6月中旬到2022年6月中旬的10副MODIS MOD13Q1文件数据及2013年7月下旬到2022年7月下旬的10幅数据进行预处理。MODIS MOD13Q1数据共包含11层数据，在本研究中仅需要提取归一化植被指数层数据，对该层数据进行投影校正，采用通用横墨卡托网格系统UTM（Universal Transverse Mercator Grid System）坐标系，50条带。由于MODIS MOD13Q1数据存储12位整数数据，利用ArcGIS软件对预处理后的数据进行相对应的比例因子的缩放，缩放比例为0.000 01，得到250 m分辨率的归一化植被指数数据。

分别将10幅6月中旬、10幅7月下旬归一化植被指数数据的进行求和平均得到10年6月中旬的平均归一化植被指数以及10年7月下旬平均归一化植被指数，再利用ArcGIS软件对250 m分辨率的归一化植被指数数据进行重采样得到与高分数据相同分辨率的归一化植被指数数据以便后续计算。再用ArcGIS软件用7月下旬10年平均与6月中旬的10年平均数据进行差值处理，而后做平均得到与2023年雹灾发生同期的10年的归一化植被指数差值，即该时期植被长势平均值。再利用2023年雹灾发生7月下旬与6月中旬的归一化植被指数差值与10年的归一化植被指数差值进行对比分析，得到NDVI差值阈值。

利用雹灾后的植被长势情况与灾前植被长势情况进行对分析：利用ArcGIS软件对受灾情况进行统计分析。受灾结果统计结果见表3，受灾等级示意图如4所示。

3 结论

在此次冰雹灾害评估过程中统计了7个行政村农田受灾面积、灾情等级。灾情较重的为红旗村、宁中村，其中，红旗村重灾受灾面积占种植面积的47.98%，宁中村重灾面积占种植面积的30.6%。

在此次冰雹灾害评估过程中使用NDVI差值阈值范围需要进一步进行统计分析，以适应全市范围内的冰雹灾害评估工作。

参考文献

[1] 本刊编辑部.从高分专项工程到“高分家族”[J].中国测绘， 2020（10）：30-31.

[2] 李岚斌，亢庆，黄俊.国产高分卫星遥感在生产建设项目水土保持监督中的应用：以晋陕蒙接壤煤炭开发集中区为例[J].人民珠江，2019，40（2）：153-159.

[3] 李耀琛.卫星遥感技术在气象农业保险定损中的应用[J].内蒙古科技与经济，2019（23）：51-52.

[4] 徐厚年.莒县冰雹灾害特征分析及气象谚语的应用[J].山东气象，2009，29（3）：21-22.

[5] 孙旭映，庞朝云，李宝梓，等.甘肃冰雹灾害对农业的影响及其防御对策研究[J].干旱区资源与环境，2004（5）：34-37.

[6] 辛岩.基于高分六号卫星数据的宁城县一肯中乡蔬菜大棚提取[J].内蒙古科技与经济，2022（5）：61-62.