摘要：江苏省单季稻生长发育和产量主要受到高温热害这一气象灾害的影响。随着全球气温不断攀升，水稻高温热害发生的频率越来越高。为此，深入研究如何快速有效地监测江苏省水稻高温热害的发生情况显得很有必要。与其他的水稻高温热害监测方法相比，监测范围大、获取信息量广、效率高、监测手段多、更新周期短等是遥感技术最显著的特点。本文参考了国内外通过遥感技术对水稻高温热害监测的研究进展情况，通过提取江苏省水稻种植面积并识别其是否处于高温敏感时期——抽穗开花期，开展了江苏省水稻高温热害危险性评估。首先基于MODIS土地覆盖类型产品提取2010-2015年水稻种植面积，并将这六年都处于水稻种植区的气象站点提取出来，然后选取MODIS八天合成的分辨率为500米的地表反射率影像为数据源，对江苏省2010-2015年单季稻进行了EVI时间序列植被指数提取和S-G滤波重建。再通过基于江苏省各县常规气象站的实测气温数据获取最高气温数据，计算高温热害的胁迫强度来研究江苏省水稻高温热害的时空分布差异，最终评估江苏省各地区水稻高温热害的危险性水平。 研究结果表明：江苏省水稻高温热害影响较严重的区域主要分布在苏南区域。苏州市、南通市、常州市高温热害发生强度较高；而连云港市、淮安市、盐城市等东北部区域高温热害发生的强度较低。整体上看，2010-2015年间江苏省高温热害发生强度表现为“南高北低”的分布规律。

关键词：江苏；水稻；高温热害；危险性评估

目录

摘要

Abstract

1.引言-4

1.1研究背景及意义-5

1.2国内外研究综述-5

1.2.1水稻高温热害指标研究-5

1.2.2 水稻种植面积的提取研究-6

1.2.3 水稻物候期的反演研究-6

1.3研究内容和技术路线-7

2. 研究区概况及数据处理-7

2.1 研究区概况-8

2.2数据采集与预处理-8

2.2.1遥感数据-8

2.2.2气象数据-8

2.2.3作物资料-9

2.2.4土地利用数据-10

2.2.5 EVI指数-10

2.3 研究方法-11

2.3.1水稻种植区遥感识别-11

2.3.2水稻物候期遥感识别-11

2.3.2.1 EVI数据提取-11

2.3.2.2 EVI数据插值-12

2.3.2.3 S-G滤波去除EVI时间序列的噪音-13

2.3.2.4水稻抽穗期识别-14

2.3.3高温热害指标分析-14

3.结果与分析-14

3.1 水稻种植区分析-14

3.2水稻抽穗开花期分析-16

3.3高温热害危险性评估-17

3.3.1 2010年-2015年高温热害强度分布图-17

3.3.2高温热害的空间变化特征-20

4.结论与讨论-20

参考文献

致谢