巴基斯坦更是遭受27年来最严重的蝗虫灾害，据当地农业部门统计，蝗灾已影响俾路支省超过4.5万公顷农田，损失约3000万美元。据联合国粮农组织（FAO）3月24日公布的信息，随着蝗虫卵的逐步孵化，新的蝗蝻群已经在巴基斯坦俾路支省形成。
遥感监测内容
采用多时相的“珠海一号”卫星遥感数据（2020年1月初和3月中旬卫星遥感数据）定期对印度与巴基斯坦边境区域进行监测，通过长时间序列的卫星遥感数据分析农田/草原及其他植被的变化情况判断发生蝗虫灾情。
监测结果和分析
多时序NDVI变化分析
图1 印巴边境多时序NDVI动图变化图
从2020年1月到3月13日定期NDVI动态专题图变化情况来看，很直观的看到整个研究区农作物NDVI是动态发生变化的。其中3月5日时以后NDVI变化幅度变大。分别以前一景影像植被区为掩膜计算前一景影像与后一景影像NDVI的差值并进行统计，结果如表1所示：
表1 2020年1月1日到3月13日NDVI差值像元数统计表
图2 2020年1月到3月NDVI差值占比统计图
（1）从表1和图2中可以看出1月到3月50%以上像元NDVI差值小于0，3月以后NDVI差值在0-0.3之间的范围达48%左右，NDVI差值越大说明蝗灾灾情越严重。
（2）从表1的统计数据分析，3月5日NDVI变化值在0.3至0.6之间的像元数占比最大为0.56%。
（3）从图2可以看出1月25日到3月5日之间每期NDVI差值范围占比相差不大间，说明此期间蝗灾影响不是很大，而1月份NDVI变化大于0的占比在1月17日较大，说明1月17日左右植被受蝗灾影响。
通过对2020年1月1日至3月13日的多时相卫星遥感影像进行分析，得出：2020年以来印度与巴基斯坦边境都出现不同程度的蝗灾，其中在1月蝗灾受蝗灾影响，2月份受蝗灾影响趋势不明显，3月份以后蝗灾影响又呈严峻形势。
图1 印巴边境多时序NDVI动图变化图
从2020年1月到3月13日定期NDVI动态专题图变化情况来看，很直观的看到整个研究区农作物NDVI是动态发生变化的。其中3月5日时以后NDVI变化幅度变大。分别以前一景影像植被区为掩膜计算前一景影像与后一景影像NDVI的差值并进行统计，结果如表1所示：
表1 2020年1月1日到3月13日NDVI差值像元数统计表
图2 2020年1月到3月NDVI差值占比统计图
（1）从表1和图2中可以看出1月到3月50%以上像元NDVI差值小于0，3月以后NDVI差值在0-0.3之间的范围达48%左右，NDVI差值越大说明蝗灾灾情越严重。
（2）从表1的统计数据分析，3月5日NDVI变化值在0.3至0.6之间的像元数占比最大为0.56%。
（3）从图2可以看出1月25日到3月5日之间每期NDVI差值范围占比相差不大间，说明此期间蝗灾影响不是很大，而1月份NDVI变化大于0的占比在1月17日较大，说明1月17日左右植被受蝗灾影响。
通过对2020年1月1日至3月13日的多时相卫星遥感影像进行分析，得出：2020年以来印度与巴基斯坦边境都出现不同程度的蝗灾，其中在1月蝗灾受蝗灾影响，2月份受蝗灾影响趋势不明显，3月份以后蝗灾影响又呈严峻形势。
NDVI差值专题图
图3 2020年2月26日、3月5日印巴边境NDVI差值分布图
从多时序NDVI变化图中发现3月以后NDVI值整体大幅度减小，因此计算了2月26日与3月5日NDVI变化的差值分布图，并用2月26日植被区作为掩膜，如图3所示为NDVI差值分布图。
为了定量分析蝗灾受灾程度，按不同梯度的NDVI值分别进行分级统计分析，具体如表2所示。
表2 2月26日、3月5日NDVI差值统计表
图4 2月26日、3月5日NDVI差值占比图
从表2和图4中可以看出：超过50%农田草原植被区NDVI值变化减少大于0，其中像元NDVI值减少在0-0.3之间的像元数占比为50%左右，其次像元NDVI值减少在0.3-0.6之间的像元数占比0.56%。
2月26日和3月5日的植被NDVI差值范围大于0说明植被生长受到胁迫，差值越大表明植被生长胁迫越严重。
从2月26日、3月5日两期影像的监测结果与当地的农情综合分析，8天之间NDVI指数大幅减少可判定为蝗虫的啃食导致植被指数NDVI变小，且NDVI值减少越大，农作物/草原及其他植被受损失越重。
监测总结
经过多时序农作物NDVI变化分析初步判断，研究区域1月份开始发生蝗虫灾害，2月份蝗灾趋于稳定，从3月开始蝗灾呈严峻趋势。进一步分析2月26日和3月5日的NDVI差值，判断印度和巴基斯坦边境3月份农作物/草原及其他植被正遭受蝗虫灾害。
