据2月中旬印度媒体及政府官员提供的信息，以往每年5、6月都会有蝗灾出现，而今年的蝗灾受气候影响有所提前，虽此次蝗灾已基本扑灭，但仍需警惕6月会出现新的蝗灾。

欧比特公司针对当前备受关注的沙漠蝗虫灾情，利用“珠海一号”高光谱卫星遥感及相关数据，对沙漠蝗虫灾情开展大面积动态监测预警。目前已经持续监测印度半岛、阿拉伯半岛及非洲相关区域，将在此后定期发布蝗虫灾情最新监测报告，为防控蝗灾入侵提供科学支撑。

1.沙漠蝗虫现状

2018年5月台风梅库努和2018年10月台风鲁班袭击了红海两岸的沙漠地带，到了2019年1月初，蝗灾的序曲就已经在厄立特里亚和苏丹的平原出现。在1月底，一个蝗虫群跨越300公里宽的红海，另一个则向埃及缓缓移动。

2019年底，非洲干旱地区出现异常降雨，引发了蝗虫的大爆发。时至今日，至少有3场蝗灾在非洲之角、印巴边境、伊朗南部以及红海两侧持续涤荡。据联合国和世界粮农组织（FAO）官网报道，非洲之角的蝗虫情况仍然很严峻，特别是肯尼亚（中部和北部）、埃塞俄比亚和索马里，新繁殖的蝗虫群开始形成，而这些地区正处于农作物大面积耕种阶段。

巴基斯坦地区目前主要是虫卵，从2020年2月18号到29号地面调查组已清理了4490公顷，3月底新的蝗虫群可能会在Baluchistan地区形成。

蝗群分布图（来自FAO）

2.遥感监测内容

沙漠蝗虫被认为是世界上最具破坏性的迁徙性害虫。在外界环境刺激下，此类蝗虫形成的蝗群密度大，流动性强。

此外，它们还是贪婪的食客，每天要消耗相当于自身体重的食物，它们的目标食物是粮食作物及植被。一平方公里可容纳8000万只成年蝗虫的蝗群，一天的食物消耗量与3.5万人的食物消耗量相当。它们可对粮食安全和农村生计构成重大威胁。

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在大部分时间里，沙漠中稀疏植被只能维持少量的沙漠蝗虫的生存，并且它们的生存方式是散居的方式，当出现大量集中降雨的情况，沙漠植被骤然生长，适宜的条件缩短蝗虫的繁殖发育时间及生存方式，最后导致蝗虫的爆发。

遥感卫星具有覆盖面积广、时效性强、真实准确、效益高的优势，利用遥感和GIS技术相结合能够实现信息化监测蝗灾范围、受灾程度和蝗灾预警。

3.遥感监测蝗灾范围

拉贾斯坦邦是印度西部的邦，与巴基斯坦接壤，气候干燥，冬季寒冷，夏季炎热，东部昌巴尔河（恒河支流）流域，为半干旱的农业地区。西部拉贾斯坦平原，与巴基斯坦之间塔尔沙漠属内陆水系，为农牧业地区。中部有阿拉瓦利山脉西南-东北绵亘，为东部半干旱区与西部干旱区的天然分界。

南亚的蝗灾以往主要是5、6月份才爆发，今年提前了数月之久。不过相比受灾更严重的巴基斯坦，印度主要是拉贾斯坦邦和古吉拉特邦受到了较大影响，尤以拉贾斯坦邦最严重。

据统计，拉贾斯坦邦受影响的土地面积约为36万公顷，古吉拉特邦受影响面积是1.8万公顷，受影响的农作物主要是芥菜、蓖麻、孜然和小麦等。

欧比特采用多时相的“珠海一号”卫星遥感数据（2020年1月初和1月中旬卫星遥感数据）对印巴边境拉贾斯坦邦中西部区域进行监测，通过间接分析植被的变化情况判断蝗灾区范围。具体的技术流程如下图所示：

4.监测结果与分析

图（1） 2020年1月1日印度拉贾斯坦邦 归一化植被指数（NDVI）分布图


图（1）为2020年1月1日拉贾斯坦邦的归一化植被指数（NDVI）（以下简称NDVI值）分布图。从图中可以看出NDVI值比较小，最大值不超过0.6，超过60%的植被区NDVI值小于0.3（一般认为植被NDVI值大于0.2）说明此时当地植被区稀少。

叠加了农作物的矢量图层后，发现农田中的NDVI值也很小，说明当地在1月1号时农田中普遍中农作物处于生长初期。且非农田植被区NDVI值较低小于0.2，表明当地非农田区目前没有植被生长，2020年1月日NDVI分级统计表如表1所示。



图（2） 2020年1月21日印度拉贾斯坦邦 归一化植被指数（NDVI）分布图

从图（2）2020年1月21日拉贾斯坦邦的归一化植被指数（NDVI）分布图中可以看出，NDVI值最高超过0.9，超过50%以上的植被区NDVI值小于0.3，仅2.24%区域的植被NDVI值超过0.6，说明当地大部分植被区生长缓慢。

叠加当地农作物的矢量图后，发现仅部分农田中植被指数较高，大部分的农田区域NDVI值小于0.2从而说明在当地还未进行大面积的播种。且非农田区的NDVI值较小，低于0.2，表明当地非农田区目前没有植被生长。


图（3） 2020年1月1日-21日印度拉贾斯坦邦 归一化植被指数（NDVI）差值分布图


从图（3）2020年1月1日和1月21日拉贾斯坦邦的归一化植被指数（NDVI）差值分布图来看，NDVI值增大的最大值超过0.6，减少的最大值不超过0.3。整体来看地区的植被是增长的趋势，但有少量地区的植被指数是减少的，说明有可能受到蝗虫的啃食，但面积不大。叠加当地农作物矢量图之后，发现大部分农作物保持缓慢生长状态。

利用记录下的蝗虫飞行轨迹和破坏的植被情况，结合卫星遥感数据以及地表覆盖数据，如地表温度、植被类型等情况，可以分析蝗虫的基本习性，为蝗灾动态预警提供科学依据。通过卫星遥感影像，利用蝗虫损害过地区前后卫星遥感影像进行对比分析，可以有效分析蝗虫导致的粮食、草原和森林等植被的损害量。从而确定保险赔偿以及灾害补偿额。