Constructing the Monitoring Model of High Temperature Damage on Rice by Combining Data from Satellites and Ground Automatic Weather Stations

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-0739

Abstract

Abstract:

With global warming and frequent occurrence of high temperature events, the probability of rice suffering from high temperature damage and serious losses also increases. This paper studies the monitoring model of rice high temperature damage based on the combination of data from automatic weather stations and satellites. The model used remote sensing to extract rice-planting areas, invert rice heading and flowering stages, and estimate the maximum and average temperature. At the same time, the data of automatic weather stations combined with remote sensing estimation of temperature were used to reconstruct more accurate, more complete and more objective data of the maximum and average temperature. Finally, according to the rice high temperature damage indexes, the rice high temperature damage was estimated and the model was constructed. This model can realize the qualitative, quantitative and degree monitoring of high temperature damage at the heading and flowering stages of rice. The model achieved good results in monitoring and verifying the high temperature damage in Anhui Province in 2017.

Key words: rice, high temperature damage, model, remote sensing, automatic weather station

CLC Number:

P414.4，S5

Pema Rigzin, Dhonyo Dorji, Delek Kunkyi, Dekyi Yangzom, Yeshe Dorji, Penpa Tsring. Constructing the Monitoring Model of High Temperature Damage on Rice by Combining Data from Satellites and Ground Automatic Weather Stations[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2023, 39(1): 133-141.

Figures/Tables 17

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高温热害等级	日最高气温/℃	日平均气温/℃	高温持续天数/d
1	≥35	≥30	3≤d<5
2	≥35	≥30	5≤d<8
2	≥37	≥32	3≤d<5
3	≥35	≥30	d≥8
3	≥37	≥32	5≤d<8
4	≥37	≥32	d≥8

高温热害等级	日最高气温/℃	日平均气温/℃	高温持续天数/d
1	≥35	≥30	3≤d<5
2	≥35	≥30	5≤d<8
2	≥37	≥32	3≤d<5
3	≥35	≥30	d≥8
3	≥37	≥32	5≤d<8
4	≥37	≥32	d≥8

像元类型	满足条件
水稻像元	LSWI≥EVI-0.05
	2×EVI₍_d_0-_d₄₀₎>EVI_max
	MODIS_QA
	MCD12Q1!=WATER
	~NDVI_all>0.7

像元类型	满足条件
水稻像元	LSWI≥EVI-0.05
	2×EVI₍_d_0-_d₄₀₎>EVI_max
	MODIS_QA
	MCD12Q1!=WATER
	~NDVI_all>0.7

地区	遥感提取值/万hm²	实际统计值/万hm²	误差/%
阜阳	7.38	7.57	-2.51
亳州	0.4	0.36	11.11
宿州	0.81	0.75	8.00
淮北	0.02	0.02	0.00
蚌埠	10.35	11.19	-7.51
淮南	18.93	20.52	-7.75
滁州	34.41	37.88	-9.16
合肥	28.13	31.01	-9.29
六安	35.06	32.48	7.94
安庆	22.83	25.35	-9.94
池州	15.79	14.77	6.91
铜陵	6.76	7.11	-4.92
芜湖	15	13.71	9.41
马鞍山	11.05	10.25	7.80
宣城	12.82	13.89	-7.70
黄山	3.74	3.37	10.98
安徽省	223.48	230.23	-2.93