实际灌溉面积遥感监测技术

任务来源：

技术领域：水利信息化

技术来源：国家计划，自主研发。软件著作权，软件名称：灌区基础信息遥感监测系统（2017SR342238）；一种基于高分辨率卫星数据监测灌区灌溉面积方法（2019年6月申请发明专利-审中）；一种基于地表温度的春灌期灌溉面积动态监测遥感方法（2019年8月申请发明专利-审中）。

技术原理

实际灌溉面积遥感监测技术，集成应用卫星遥感技术、无人机低空遥感技术、像元尺度光谱匹配技术、深度学习技术等当下空间信息与数据处理主流新技术，解决了大范围、较高时空分辨率作物种植结构、实际灌溉面积、灌溉次数等空间数据监测获取问题，总体精度达到90%以上，适用于特别是我国北方灌区较大范围种植结构与实际灌溉面积信息动态监测，为灌溉动态与效果评估、旱情监测评估、农情等监管工作提供技术支持。

技术特色

实际灌溉面积遥感监测技术，主要技术路线包括：（1）数据收集与处理：收集灌区范围（矢量边界）、灌溉子系统分布、渠系分布（干、支）、土地利用（耕地范围）、气象数据（降水、气温）、灌溉制度、作物类型及物候特征、田块矢量等本底基础数据；下载MODIS、Sentinel-2、GF-1、Landsant等卫星遥感数据并处理。（2）模型方法构建：构建基于深度学习的土地利用遥感分类技术方法、基于光谱匹配的实际灌溉面积遥感监测模型方法、基于热惯量的灌溉面积动态监测技术方法等。（3）校核验证：开展基于无人机低空遥感技术的技术方法合理性与数据准确性野外验证实验；与国内外同类或参考数据比较验证灌溉面积遥感监测结果精度。（4）产品制图：生产实际灌溉面积、日尺度灌溉面积、灌溉次数等数据产品。

技术指标

利用卷积神经网络深度学习方法，开展农业区土地利用监测分类，效果优于最大似然法，其总体分类精度达93%以上；基于像元尺度光谱匹配的实际灌溉面积遥感监测方法总体精度达到90%，能够更清晰地识别提取地物边界，适宜我国农业耕地国情；构建的基于地表温度的灌溉面积动态监测方法科学可行，可得到灌溉次数空间数据，总体精度达到90%以上。

应用范围及前景

适用于我国北方灌区的较大范围、较高时空分辨率的种植结构、实际灌溉面积、灌溉次数等遥感监测。该技术已在我国北方陕西省东雷灌区（纯渠灌）和河北省石津灌区（渠灌与井灌混合）开展推广应用工作，效果良好。典型应用案例：案例1：东雷抽黄灌区是国家大型灌区，是以黄河水为水源建设的高扬程大型电力提灌工程，地处渭北旱塬，东临黄河, 西至富平县城，南邻“交口抽渭灌区”和“洛惠渠灌区”, 北靠北山,灌区的中心地带是蒲城县，海拔385～600m的黄土波状台原区, 地势呈东南低, 西北高，设计灌溉面积147万亩，当地主要种植模式是轮作，依照着“冬小麦，夏玉米”的周期种植，每年都会根据不同季节以及干旱情况进行灌溉，主要灌排方式为淹灌。灌区管理局提供了详细的年度各干渠和分系统的抽水量、灌溉面积（根据灌溉定额核算）等统计数据。技术实施结果表明2018年的小麦与玉米实际灌溉面积遥感监测结果总体精度为88.27%（Kappa=0.8308），同时参考国际水管理研究所灌溉数据产品，总体空间分布精度为87.29%；地表温度数据情况较好年份的冬春灌累计灌溉面积（亩次）遥感监测结果精度可达94%以上，最高精度可达98%，灌溉次数监测结果与实际相符。案例2：通过全球环境基金水资源与水环境综合管理推广（主流化）项目，该技术在河北省石津灌区进行了示范应用。石津灌区位于河北省中南部平原，主要灌溉区域为滹沱河下游以南，滏阳河以西地区，耕地面积435万亩，设计灌溉面积244万亩，其中纯渠灌面积103.35万亩，研究区内主要农作物为冬小麦、夏玉米及苹果、梨、桃等果树，当地主要种植模式是轮作，依照着“冬小麦，夏玉米”的周期种植。技术实施结果表明，2017年利用光谱匹配方法得到的实际灌溉面积总体精度达到90%；利用地表温度阈值方法得到的研究区灌溉次数以3次为主，另有少量2次、4次，根据经纬度定位宁晋大陆村遥感监测到的灌溉次数为3次，与抽查结果一致。

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宋文龙

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