5 系统展示 21

6 结论与展望 23

6。1 结论 23

6。2 展望 23

致谢 25

参考文献 26

1 绪论

干旱是全球最为常见的自然灾害，据测算每年因干旱造成的全球经济损失高达60-80亿美元，远远超过了其它气象灾害[1]。在中国每年发生的自然灾害中，据不完全统计，其中的 70%为气象灾害，在这其中，干旱，这一人类共同面对的问题，占到了气象灾害的50%左右。

旱情的监测是一个公认的难题。台站网络监测是迄今为止被使用最多的，同时也是最传统的干旱监测方法，它最主要的作用是对和干旱息息相关的参数进行观测。观测的台站大致可以分为气象站、农业生态站、水文气象站等等。利用现有的观测台站网进行观测，然后针对不同类型的干旱统计分析，确定出适合本地区或全国的干旱指标，以确定干旱发生的时间、范围及严重程度等[2]。由于测点的稀疏性，只能从中反映出测点的泥土水分信息，地面上泥土水分的总体状态我们无从得知，这一点难以满足抗旱决策所必须的，对地面上灾害情况有一个迅速全面清晰认识的需要。除此以外的另一大弊端就是站点数据无法完全及时获取，这将导致干旱监测的精确性和及时性大大降低，从而造成不可估量的伤害。论文网

遥感技术宏观、客观、迅速和廉价的优势及其近年来的飞速发展,为旱情监测开辟了一条新途径，卫星系统以相当少的设备提供全球尺度上时间和空间连续的数据,基于卫星数据进行干旱监测的潜力大大增加[3]。

遥感图像较普通数字图像的另外一大优势就是它包含更多的信息，人们能从遥感图像中很准确及时的获取目标地物的大小，形状，特征属性这些要素。遥感图像信息的获取发展为计算机支持下的遥感图像智能化识别，从而全面系统的实现遥感图像解译这一重要目的。目前，主要的几款遥感专业软件包括PCI Geomatica（加拿大PCI公司），ERDAS Imagine（国ERDAS LLC公司）ENVI和（美国Research System INC公司）。这些遥感软件拥有极强的适用性与包容性，但是通过长达数月的调查研究我们却发现这些软件有一个共同的特点，就是没有专门的干旱监测模块，这使得实现干旱监测功能的操作起来很复杂。对于干旱监测而言，有必要编制一套专业的遥感干旱监测软件，通过内建的专有模型实现干旱的监测[4]。

此类软件的开发有以下难点：遥感数据格式多样，读取方法难统一；遥感图像容量很大，全图读取或显示十分耗时；各种遥感地理、投影信息的读取；经过复杂图像处理算法后显示输出效率低等。

1998年末，加拿大的FrankWarmerdam开始了GDAL( Geospatial Data A1bstractionLibrary) 项目的编写工作，该项目得到了许多个人和团体的支持，主要的赞助团体有Cadcorp，safeSoftware，SRC，i-cubed，Ingres Corporation等 。作为一个被业内普遍认可的数据库，其专业性早已不言而喻。除此以外，GDAL作为一枝新秀，它获得了业内很难获得的X/MIT许可协议，进而成为了具有开源栅格空间数据转换这一独特功能的数据库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式，还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理[2]。OGR是GDAL项目的一个分支，功能与GDAL类似，只不过它提供对矢量数据的支持[5]。ESRI的ArcGIS，GoogleEarth，GRASSGIS这些业内著名的GIS系统都使用了GDAL/OGR开源库里面的数据以及模块。