[发明专利]农业旱灾致灾因子危险性评估方法

权利要求书

1.一种基于实时日降水量和环境减灾卫星的农业旱灾致灾因子危险性评估方法，其特征在于，包括： 

步骤1：根据实时日降水量计算降水亏缺率； 

步骤2：根据环境减灾卫星多光谱数据计算地面水亏缺率； 

步骤3：根据环境减灾卫星多光谱数据计算归一化植被指数； 

步骤4：根据所述降水亏缺率、地面水亏缺率以及归一化植被指数构建农业旱灾致灾因子危险性指数； 

步骤5：根据所述农业旱灾致灾因子危险性指数对农业旱灾致灾因子危险性进行分等定级。 

2.根据权利要求1所述的农业旱灾致灾因子危险性评估方法，其特征在于，所述步骤1之前还包括： 

步骤0：建立包括实时日降水量、地表温度、水体面积以及归一化植被指数的农业旱灾驱动力因子指标库。 

3.根据权利要求1或2所述的农业旱灾致灾因子危险性评估方法，其特征在于，所述步骤1中，根据公式计算降水亏缺率L_j； 

其中，为评估日前推90天内实时日降水量的合成值，为多年同期90天内实时日降水量合成值的均值。 

4.根据权利要求3所述的农业旱灾致灾因子危险性评估方法，其特征在于，所述步骤2包括： 

步骤21：根据环境减灾卫星多光谱数据计算遥感影像中的水体面积值； 

步骤22：根据所述水体面积值计算地面水亏缺率。 

5.根据权利要求4所述的农业旱灾致灾因子危险性评估方法，其 特征在于，所述步骤21包括： 

根据公式计算归一化水体指数NDWI；其中，Green为环境减灾卫星多光谱数据第2波段的反射率，NIR为环境减灾卫星多光谱数据第4波段的反射率； 

若所述归一化水体指数大于预设值，则从遥感影像中的获取水体识别图像，将水体识别图像矢量化并计算得到水体面积。 

6.根据权利要求5所述的农业旱灾致灾因子危险性评估方法，其特征在于，所述步骤22中，根据公式计算地面水亏缺率W_i； 

其中，WA_i为评估年份内遥感影像中的水体面积值，WA为往年同期遥感影像中的水体面积值。 

7.根据权利要求6所述的农业旱灾致灾因子危险性评估方法，其特征在于，所述步骤3中，根据公式计算归一化植被指数NDVI； 

其中，NIR为环境减灾卫星多光谱数据第4波段的反射率，Red为环境减灾卫星多光谱数据第3波段的反射率。 

8.根据权利要求7所述的农业旱灾致灾因子危险性评估方法，其特征在于，步骤4：根据公式构建农业旱灾致灾因子危险性指数DroughtH； 

其中，μ₁为降水亏缺率的权重，μ₂为归一化植被指数的权重，μ₃为降水亏缺率的权重。 

9.根据权利要求8所述的农业旱灾致灾因子危险性评估方法，其特征在于，所述权重μ₁、μ₂以及μ₃通过专家打分法确定。 

10.根据权利要求8或9所述的农业旱灾致灾因子危险性评估方法，其特征在于， 

所述步骤5中根据以下公式对农业旱灾致灾因子危险性进行分等定级： 

其中，a，b，c为分等定级阈值。