[口头报告]基于无人机和卫星遥感的茶园高温干旱复合胁迫监测

基于无人机和卫星遥感的茶园高温干旱复合胁迫监测
编号:3296 稿件编号:4281 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-13 11:50:32 浏览:37次 口头报告

报告开始:2024年05月19日 15:40 (Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会议:[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 » [S7-7] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.11(19日下午,301)

演示文件

提示:该报告下的文件权限为仅限参会人,您尚未登录,暂时无法查看。

摘要
高温干旱复合(Compound Drought–heatwave, CDH)灾害是全球气候变化背景下愈发严重的一种自然灾害,2022年,中国遭遇了历史上罕见的高温干旱事件,与单一极端事件相比,复合极端事件对植被的影响更为严重。但是,利用卫星遥感数据定量监测茶园CDH灾害的受害程度和受灾面积仍然是一个巨大的挑战。本文利用Sentinel-2和无人机数据构建了CDH灾害胁迫下的茶园受害程度动态监测框架,并提出了一个CDH胁迫下茶园受害严重度指数(Compound Drought–heatwave damage severity index, CDH_DSI),该指数将在像元水平上定量评估CDH对茶树的损伤程度。首先,基于Sentinel-2数据和XGBoost算法提取茶园面积;然后,利用2022年无人机RGB图像(空间分辨率为2.5cm×2.5cm)提取受CDH胁迫的茶树像元,总体精度范围为0.90至0.97;最后,选择了以Sentel-2植被指数和光谱反射率为预测因子的最优CDH_DSI预测模型,并完成CDH_DSI的动态制图。结果表明,2022年受降水不足和高温热浪的影响,武义县50%的茶树受到CDH胁迫。预计未来会出现更致命的CDH事件,而量化CDH事件的影响可以为减灾和防灾提供决策支持。

 
关键字
无人机,茶园高温干旱复合灾害受害程度指数,茶,Sentinel-2
报告人
黄然
讲师 杭州电子科技大学

稿件作者
黄然 杭州电子科技大学
发表评论
验证码 看不清楚,更换一张
全部评论
● 会务总协调  

● 学术安排

 

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

柳    欣

13806024185

liuxin1983@xmu.edu.cn

窦    恒

18627754021

douheng@chytey.com

孙佳妮

15201086188

scarlett@chytey.com

刘    琳

13313708075

lliu@iue.ac.cn

 

● 会场技术服务

 

李    虎

柳    欣

18965842343

13806024185

hli@iue.ac.cn

liuxin1983@xmu.edu.cn
李招英

13860473552

lizhaoying@xmu.edu.cn

     
           
● 会场安排   ● 会议注册  

辜克兢

13950003604

gukejing@xmu.edu.cn

胡勤梅 13554192326

mary@chytey.com

窦    恒

18627754021

douheng@chytey.com

孙晓笛 18813296455 xiaodi.sun@xmu.edu.cn
           
● 商业赞助   ● 会议财务  
朱    佳 13950159036

zhujia@xmu.edu.cn

许心雅 18005960255 xuxinya@xmu.edu.cn
           

海报张贴

 

● 酒店预定及咨询

 
张    君 13860426122 junzhang@xmu.edu.cn

李    璟

18627754146

lijing@chytey.com

卢    巍 18971567453 luwei@chytey.com      

 

登录 注册缴费 酒店预订