基于多源信息的遥感综合干旱监测模型

张德军; 宏观; 杨世琦; 祝好

doi:10.7522/j.issn.1000-0534.2024.00025

高原气象 >

2024 , Vol. 43 >Issue 6: 1507 - 1519

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2024.00025

基于多源信息的遥感综合干旱监测模型

张德军 ,
宏观 ,
杨世琦 ,
祝好

展开

1. 中国气象局气候资源经济转化重点开放实验室，重庆市气象科学研究所，重庆 401147
2. 重庆市农业气象与卫星遥感工程技术中心，重庆 401147
3. 中国气象局气象探测中心，北京 100081

张德军（1995 -），男，四川广元人，工程师，主要从事生态卫星遥感技术研究. E-mail： 18328424805@163.com

收稿日期: 2023-09-08

修回日期: 2024-03-01

网络出版日期: 2024-03-01

基金资助

国家重点研发计划项目(2021YFB3901405); 中国气象局风云应用先行计划项目(FY-APP-0.0306); 重庆市气象部门业务技术攻关项目(YWJSGG-202313)

收起

An Integrated Remote Sensing Drought Monitoring Model Based on Multi-source Information

Dejun ZHANG ,
Guan HONG ,
Shiqi YANG ,
Hao ZHU

Expand

1. China Meteorological Administration Economic Transformation of Climate Resources Key Laboratory，Chongqing Institute of Meteorological Sciences，Chongqing 401147，China
2. Chongqing Engineering Research Center of Agrometeorology and Satellite Remote Sensing，Chongqing 401147，China
3. Meteorological Observation Center of CMA，Beijing 100081，China

Received date: 2023-09-08

Revised date: 2024-03-01

Online published: 2024-03-01

Fold

摘要

为解决传统遥感干旱指数侧重于对单一响应因子的监测，缺乏对干旱综合评估的问题，本文结合气象观测资料和多源遥感数据，择优选择TVDI、 RVI、 PDI和GVMI日产品数据作为自变量，与卫星过境相邻时刻气象观测资料计算的MCI指数为因变量，采用随机森林回归算法（Random Forest Regression， RFR）构建综合遥感干旱监测模型。结果表明：与传统最小二乘法模型（Ordinary Least Squares， OLS）相比， RFR模型训练集和测试集精度均优于OLS模型。RFR训练集R值为0.97， RMSE为0.33，测试集R值为0.90， RMSE为0.53； OLS模型训练集R值为0.78， RMSE值为0.73，测试R值为0.76， RMSE值为0.79，表明RFR模型在表征区域旱情时比OLS模型更加优秀。在2022年西南地区旱情监测评估中， RFR遥感干旱监测结果与MCI指数时空分布较为一致，能较好地表征区域旱情的时空动态变化特征，体现了RFR模型在实际干旱监测过程中的实用性。但RFR干旱监测精度与区域站点个数和站点空间分布有关，在站点个数较多，站点分布均匀的区域， RFR干旱监测模型精度较高。

关键词： 干旱; 遥感; 随机森林回归; 最小二乘法

本文引用格式

张德军 , 宏观 , 杨世琦 , 祝好 . 基于多源信息的遥感综合干旱监测模型[J]. 高原气象, 2024 , 43(6) : 1507 -1519 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2024.00025

Abstract

In order to solve the problem of the traditional remote sensing drought index focuses on the monitoring of a single response factor and lacks a complete analysis of drought.In this paper， we selected TVDI， RVI， PDI， and GVMI daily products estimated from remote sensing data as independent variables， and MCI calculated from meteorological data at the adjacent moments of satellite transit as dependent variables， and uses the Random Forest Regression （RFR） model to construct a integrated remote sensing drought monitoring model.The results show that the accuracy of RFR model is better than that of the Ordinary Least Squares （OLS） model in bothtraining data and test data.The R value of the RFR training data is 0.97， the RMSE is 0.33， the R value of the RFR test data is 0.90， and the RMSE is 0.53.The R value of the OLS training data is 0.78， the RMSE value is 0.73， the R value of the OLS test data is 0.76， and the RMSE value is 0.79.The comparisons of RFR and OLS model in R and RMSE show that the RFR model is superior than the OLS model in the characterization of regional drought.In the application of drought monitoring in Southwest China in 2022， the RFR results are consistent with the spatiotemporal distribution of the MCI index， which can better characterize the spatial and temporal dynamics of the regional drought， reflecting the practicality of the RFR model in the actual drought monitoring process.However， the accuracy of RFR model is related to the number of regional stations and the spatial distribution of stations， and the accuracy of the RFR model is higher in areas with a large number of stations and uniform distribution of stations.

Key words： drought; remote sensing; random forest regression; ordinary least squares

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