黑龙江省水稻低温冷害遥感监测技术研究

黑龙江省是我国最大的粮食生产基地,是重要的优质水稻生产基地.为降低低温冷害对水稻生产的影响,提高防灾减灾能力,开展黑龙江省水稻低温冷害遥感监测技术研究具有重要意义.以遥感影像结合气象数据和水稻生长观测资料等,提取水稻种植面积、识别生育期,用冷害监测指标、植被指数与遥感反演数据结合构建监测模型,并进行监测精度评价,提供时...     

热红外遥感及其在农业旱情监测中的应用研究进展

【目的】梳理目前热红外遥感研究进展,探讨热红外遥感技术在农业旱情监测方面的应用现状,为热红外遥感技术在土壤水分反演和旱情监测方面的应用探明发展道路。【方法】文章通过系统梳理和总结国内外热红外遥感及其在农业旱情监测中的应用研究进展,分析了目前研究存在的问题,并对未来热红外遥感在农业旱灾监测中的应用进行了展望。【结果】热红外遥感已经形成多源遥感数据和多时空分辨率数据并存的局面,地表温度遥感定量反演和地表蒸散发遥感估算已经取得较大进展,但热红外遥感数据产品系统生产仍然面临许多问题,尤其是时空尺度、云影响、像元间可比性和反演精度等问题,仍然需要开展深入的研究;目前农业旱情遥感监测已经取得了较大进展,国内外学者提出了多种不同的表征指数监测方法,但由于热红外遥感存在的许多固有问题,农业旱情遥感监测仍面临许多挑战,尤其是从热红外遥感前沿问题出发开展农业旱情遥感监测模型研究。【结论】在对地观测大数据时代背景下,热红外遥感及其在农业旱情遥感监测中的应用,迫切需要进一步深入研究全天候高精度地表温度遥感反演、高精度农田蒸散遥感定量估算、时空尺度转换与多尺度监测、旱情监测机理模型构建等前沿学术问题,同时,这些问题也是农业旱情遥感监测获得突破性进展的重要方向。热红外遥感理论与方法的发展,将有力地推动我国农业旱情监测精度的提高,为现代精准农业发展保驾护航。     

吉林省农情遥感监测信息化建设主要成效及发展思路探讨

农情遥感监测可以全面、客观、及时、准确地掌握农业资源、农业生态环境和农业生产信息等现实状况和动态变化,是一项长期业务化运行工作,其监测信息在农业生产、国家粮食安全和经济活动中发挥重要作用,具有重要意义.本文介绍了吉林省在农作物农情遥感监测业务化建设方面取得的主要成效,即吉林省农情遥感监测业务化水平不断提升,其中包括监测...     

基于多源数据融合的农作物病虫害监测技术研究

以黑龙江垦区水稻、玉米、大豆等作物的主要病虫害为遥感监测对象,确定了基于多源数据融合的农作物病虫害监测技术研究的内容,并简要阐述了研究的技术路线与方法。     

星载雷达在多云多雨地区水稻遥感监测中的应用

综述了星载雷达在水稻遥感监测中的应用与研究.从水稻制图、水稻参数反演和水稻估产3个方面探讨了雷达遥感在水稻监测中应用的可行性和有效性,并针对当前研究的瓶颈,对多参数雷达数据在水稻遥感监测中的优势进行了分析和讨论.     

烤烟波谱特性的分析与识别

用野外光谱辐射仪通过实地的测量,获取了临沭县的烤烟、玉米、水稻3种作物的地物反射光谱数据。着重对烤烟的生态学特性进行了波谱分析,选择了计算反射光谱红吸收峰净面积的方法来识别3种作物的地物波谱,取得了较好的效果。为进一步利用卫星遥感图像实现烤烟监测奠定了基础。     

遥感与地理信息系统在农业干旱研究中的应用

旱灾是我国影响范围最广的农业自然灾害,如何利用遥感与地理信息系统数据进行实时的旱情监测,并提出有效的应对措施,对农业生产有重要意义。综述了农业旱灾遥感监测的模型和方法,总结了地理信息系统技术在农业干旱研究中的思路及技术手段,最后对遥感与地理信息系统在农业干旱研究中的应用前景和趋势作出了展望。     

浅谈农情调度基点县与农作物田间定点监测工作的几点经验

多年来,宜宾市叙州区通过开展农业农村部农情调度基点县和农作物田间定点监测工作,不仅为农业农村部提供了农业生产基础数据和图片资料,也全面、精准地反应了宜宾市叙州区主要粮食作物的实时生产情况,直观、系统地建立起起全区水稻、玉米的长势动态数据库和环境因素数据库,同时,也为全区粮食生产提供了重要的决策参考依据,是各级农业农村部门日常工作的参谋和助手。     

哈尔滨市新型农业经营主体生产绩效研究

运用DEA数据包络分析模型测算哈尔滨市专业大户、农业合作社和龙头企业3种新型农业经营主体的生产绩效,包括生产玉米、大豆、水稻3种生产作物。通过建模分析得出3种新型农业经营主体的生产绩效存在明显不同,龙头企业的生产效率高于另外两种经营主体。对于玉米生产,主要原因包括技术效率和规模效率;对于大豆和水稻生产,技术效率差异是主要原因。生产技术的提高对于专业大户和农业合作社尤为关键。     

松嫩平原农情遥感监测系统的设计与实现

利用MATLAB语言进行可视化设计出松嫩平原农情遥感监测系统,客观地对松嫩平原农作物生长状况的历史数据进行评估和实时监控。松嫩平原农情遥感监测系统主要功能为农作物长势监测(NDVI、VCI、MVCI、RMNDVI、RPNDVI)和自动化提取农作物(玉米、水稻、大豆)等松嫩平原重要粮食作物遥感信息,同时对3类地表(湿地、林地、草地)等分类。该监测系统解决了松嫩平原植被遥感信息提取研究中需要处理大量影像数据的问题,为未来研究松嫩平原植被特征变化和规律提供了非常好的技术支持;也可以应用于其他区域和影像数据研究中,具有稳定性好、处理数据速度快、分类精确度高的特点。     

基于多源遥感数据的水稻长势监测研究

正据相关调查数据可知,水稻作为我国最主要的粮食,占我国粮食总面积的30%,同时我国也是世界上产稻谷最多的国家。因此,保证水稻产量,对水稻生长进行监测,对于保障我国的粮食稳定,促进农业可持续发展具有重要意义。多源遥感数据能为水稻健康生长提供数据,进行监测,从而起到保驾护航的作用。     

生产线技术在农业遥感系统中的应用

近年来,遥感技术迅猛发展,遥感在农业监测中的应用也越来越广泛。但随着遥感数据源的日渐丰富,遥感数据生产效率低下成为制约其进一步应用发展的瓶颈。该文提出一种新的思路,在遥感数据生产的过程中引入生产线的概念,全面改革生产流程,使遥感数据生产流程化、网络化与工程化,从而全面提高生产效率。     

农业机械化与玉米、水稻规模化生产

我国是一个农业大国,玉米和水稻是农业的主要粮食产物,在我省农业主要以种植玉米和水稻为主,玉米既可以作为使用粮食,又能用于工业加工,而水稻是人们主要主食之一,种植面积最广,也是产量最高的粮食作物,居民口粮消费结构中稻谷占65%左右。所以玉米、水稻生产对我省粮食安全具有举足轻重的地位。本文论述了吉林省玉米、水稻生产过程中关键环节的机械化问题及土地规模经营的必要性。从农业现代化的角度看,土地规模经营是农业发展的必由之路。     

水稻全生育期近地空农情遥感精准监测应用

【目的】近地空无人机高光谱平台为获取水稻全生育周期农情指数提供了有效手段,为进一步农业数字化工作提供科学指导。【方法】通过采集水稻全周期（分蘖期、拔节期、孕穗期、扬花期、灌浆期、结实期）田块、冠层高分辨率的光谱及影像数据,利用农情遥感监测模型和人工智能算法反演土壤平整度、土壤墒情、土壤肥力、苗情、作物长势、病虫害等级分布、叶面氮含量、产量预测等数据,形成符合农场生产需求的全指标监测体系。将农情监测指标部署到“麦芒”数字农田平台,实现SaaS方式的在线运行。【结果】水稻全生育期农情快速监测与诊断模型大田应用精度≥80%,节约亩均劳动力成本33%-50%,提高实测作业效率50%-100%,快速计算土方量节约工程量20%,精准施肥平均节约施肥量为22%,针对水稻品种及栽培了的种植建议实现增产5-8%。【结论】近地空农情监测系统已经具备了一定的农技指导作用,可实现水稻全生长期生长状况跟踪和农情诊断,提供精准施肥、变量施药、精准灌溉等方面的数据指导,实现种植端溯源;基于遥感监测信息实现了从农田建档到土情监测,再到耕种管收的全过程数字化和可视化管理。     

HJ-1星水稻生育期长势动态监测研究

利用环境减灾卫星(HJ星)CCD多光谱数据提取水稻种植面积,采用全区、样方2种尺度对水稻生育期间遥感植被指数进行动态监测,分析监测区水稻长势分布状况。利用2009—2011年3年水稻监测结果,结合农情资料,分析水稻生育期NDVI变化规律,为建立水稻生育期定量遥感监测模型奠定基础。     

高分一号卫星影像监测水稻种植面积研究综述

简要介绍了高分一号卫星应用于农情遥感监测的优势和水稻种植面积遥感监测的原理,着重对遥感影像数据预处理、遥感影像分类方法与水稻面积提取技术等方面的研究进展进行了综述。高分一号卫星具有高空间分辨率和时间分辨率的特点,反映作物的光谱特征明显,适合选用为农情遥感监测的数据源;基于高分辨率卫星影像的水稻种植面积提取技术比较成熟;基于决策树、人工神经网络、专家知识、人工目视解译等分类提取方法应用前景广阔,但精度有待进一步提高。     

东北大型农场对遥感技术的需求

从农业生产的产前、产中、产后的各个方面,阐述了大型农场的农业生产对遥感技术的需求,包括耕地地力评价、品种区划、作物长势监测、病虫害监测、产量和品质监测、秋整地与秸秆还田遥感监测和积雪厚度遥感监测等。     

GIS和RS支持下宁夏水稻低温冷害监测预警

水稻低温冷害是宁夏的主要农业气象灾害,低温冷害的实时监测与预警对趋利避害、减轻灾害损失十分重要。在前人水稻低温冷害指标研究的基础上,在GIS支持下改进了温度的小网格推算方法,提高温度推算精度;利用多时相遥感资料,提取水稻种植区域;将低温冷害的监测指标推算结果与水稻种植区域相结合,实时判定低温冷害等级分布及区域,并利用天气预报资料,对水稻低温冷害进行预警,开发了自动监测预警系统。将此方法和系统应用到业务工作中,制作了水稻低温冷害业务监测预警产品,监测结果与实际情况基本相符,取得较好的监测服务效果。     

基于多时相高分一号影像水稻监测精度评价与修正——以德阳地区为例

以2014年四川省德阳地区为研究区域,建立10个(500m×500m)样方作为训练区,同时期建立水稻验证点。提取2个时相高分一号的NDVI值,分析其变化特征,确定阈值;利用数字高程图(DEM)及坡度图,采用决策树分类方法,进行水稻遥感监测。以水稻地块样点作验证,评价高分一号数据在水稻识别方面的精度,最后利用样方测算的修正系数对遥感监测面积进行修正。结果表明,在类似德阳地块比较破碎的平原和丘陵区域,高分一号影像遥感识别水稻的用户精度可达92.3%,制图精度可达96.5%。以78%系数乘积修正该区域水稻遥感监测面积,得到更为准确的水稻播种面积。高分一号影像作为全新的高空间分辨率遥感数据,在水稻监测方面,可作为一种可靠的、免费的遥感影像替代源在更大区域中探讨使用。     

基于模型和遥感的水稻长势监测研究进展

水稻生长模型是集气候、土壤、品种和栽培措施等因素为一体的对水稻的物候发育、光合生产、器官建成、同化物积累与分配以及产量与品质形成等生理过程及其与环境和技术因子关系综合量化的动态数学模型,具有机理性和预测性。遥感影像的信息波段及其组合可以反射作物生长的空间信息,可实现对水稻进行长势监测和估产,具有及时性和广域性。将二者结合用于长势监测不但具有理论研究意义,而且还具有重要的应用价值。在简要概述水稻生长模型和长势遥感监测研究进展的基础上,总结了水稻生长模型和长势遥感监测相结合下水稻长势监测应用的研究进展,并提出一些今后研究设想。