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国土资源遥感  2021, Vol. 33 Issue (2): 256-261    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020160
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基于Android的农田干旱遥感动态监测系统研制
龙泽昊1(), 张添源1, 许伟1, 秦其明1,2()
1.北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所,北京 100871
2.自然资源部地理信息系统技术创新中心,北京 100871
Development of farmland drought remote sensing dynamic monitoring system based on Android
LONG Zehao1(), ZHANG Tianyuan1, XU Wei1, QIN Qiming1,2()
1. Institute of Remote Sensing and Geographical Information System, School of Earth and Space Science, Peking University, Beijing 100871, China
2. Geographic Information System Technology Innovation Center of the Ministry of Natural Resources, Beijing 100871, China
全文: PDF(3835 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

为了满足用户对农田干旱等农情观测的实际需求,在Android移动平台上建立了一套农田干旱遥感动态监测系统。该系统针对用户野外传统手工记录农田数据低效的问题,结合移动端设备的轻便和全球定位系统(global positioning system,GPS)定位服务,实现了户外农田数据采集与管理,完成了从作物数据录入、分析至成果导出的处理流程。同时,系统以用户实时干旱动态监测需求为目的,充分利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)遥感云计算平台的优势,引入了Landsat,MODIS和Sentinel等多源遥感数据,采用Flask框架实现了GEE平台Python接口接入方案,完成了研究区遥感数据源选取、干旱监测模型实时计算和干旱专题图绘制等实用的农田干旱动态监测功能,为用户提供了一种易于携带、方便应用的技术平台。

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龙泽昊
张添源
许伟
秦其明
关键词 农田干旱动态监测Android云计算平台Flask    
Abstract

A farmland drought remote sensing dynamic monitoring system has been established on the Android mobile platform in order to meet the actual needs of users for observation of agricultural conditions such as farmland drought. For the problem of inefficiency in traditional manual field recording by users, the system combines the advantages of portable mobile devices and global positioning system (GPS) to realize the digital management of farmland data, and completes a set of processing flow from field data entry, processing to export. With the purpose of real-time drought dynamic monitoring, the system uses the massive remote sensing data management and powerful calculating ability advantages provided by the Google Earth Engine remote sensing cloud computing platform, utilizes multi-source remote sensing data such as Landsat, MODIS and Sentinel, applies the Flask framework to implement the Google Earth Engine platform Python service interface access scheme, and completes the function of dynamic drought monitoring for farmland, which provides users with a technical application platform for selecting the remote sensing data source, calculating the drought monitoring model and finally generating the grade thematic map of drought.

Key wordsfarmland drought    dynamic monitoring    Android    cloud computing platform    Flask
收稿日期: 2020-06-01      出版日期: 2021-07-21
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“农作物干旱致灾过程遥感监测与精准识别机理与方法研究”(41771371)
通讯作者: 秦其明
作者简介: 龙泽昊(1994-),男,硕士研究生,主要从事农业定量遥感研究。Email: longzehao@pku.edu.cn
引用本文:   
龙泽昊, 张添源, 许伟, 秦其明. 基于Android的农田干旱遥感动态监测系统研制[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 256-261.
LONG Zehao, ZHANG Tianyuan, XU Wei, QIN Qiming. Development of farmland drought remote sensing dynamic monitoring system based on Android. Remote Sensing for Land & Resources, 2021, 33(2): 256-261.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020160      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2021/V33/I2/256
Fig.1  系统总体架构
Fig.2  系统业务功能
Fig.3  基于GEE平台的农田干旱动态监测方案
Fig.4  干旱监测模型计算流程
平台 地图服务模版 参数含义
GEE
平台
https: //earthengine.googleapis.com/v1alpha/{mapid}/tiles/{z}/{x}/{y} MapId为GEE平台生成的MapId; z,x,y分别为瓦片地图层级、行号、列号
Flask服
务器端
http: //{ip}: {port}/api/v1/gee/images?mapid={mapid}&z={z}&x={x}&y={y} ip为Flask服务器IP; port为服务端口; MapId为GEE平台生成的MapId; z,x,y分别为瓦片地图层级、行号、列号
Tab.1  GEE平台和Flask服务器端地图服务URL模版
遥感数据源 GEE数据集名称 选用波段 空间分
辨率/m
Sentinel-2地表反射率数据 COPERNICUS/
S2_SR
蓝光、绿光、红光、近红外 10
Landsat7地表反射率数据 LANDSAT/LE07/C01/T1_SR 30
Landsat8地表反射率数据 LANDSAT/LC08/C01/T1_SR 30
MODIS MOD09A1地表反射率产品 MODIS/006/MOD09A1 500
Tab.2  系统采用的GEE平台遥感数据源及波段
Fig.5  农田数据采集与管理
Fig.6  Sentinel-2数据动态计算MPDI
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