“3S”集成技术对土地整治项目实施动态监测的影响

“3S”集成技术是指将遥感技术、全球定位系统以及地理信息系统融合在土地工程领域,进而提高土地工程质量和实施效率的技术手段。笔者从“3S”集成技术在土地整治项目中应用现状出发,就“3S”集成技术在土地整治规划、土地整治施工监管、土地整治验收评价以及土地整治移交管护中的应用情况进行了分析,为进一步提高土地整治动态监测工作成效提供科学参考。研究结果表明:“3S”集成技术与数据处理、地学分析等手段的有机结合,极大地促进了地表信息获取、土地面积测量、土地利用现状图绘制、灾害监测预警和规划等方面的研究和应用进程,显著提高了土地工程质量和实施效率,应用前景广阔。     

"3S"集成技术在农村土地整治动态监测中的应用

土地资源高效利用是解决我国当前人多地少矛盾的重要方式,如何实现土地资源利用的动态监测,为土地规划的合理性提供必要依据已成为当前研究的一个热点问题.笔者分别阐述了"3S"集成技术在土地资源调查与保护、土地复垦与生态修复、未利用地开发及生态化土地整治等方面动态监测中的应用,为进一步提高土地整治动态监测工作成效提供科学依据.     

地理信息技术在土地整治中的应用及发展

土地整治是提高耕地质量,实现更好保护耕地的重要措施之一。地理信息技术作为一种综合技术,是实现土地整治工作高效化和智能化的重要工具。通过对当前地理信息技术在土地整治中的应用进行分析,主要对土地整治工作中3S（RS、GIS和GPS）技术的应用情况进行阐述,详细说明了3S技术在土地整治项目踏勘阶段、可行性研究阶段、规划设计阶段、项目实施阶段以及后期管护阶段的应用情况。提出了建立土地整治信息系统,将3D分析功能与可视化技术更好地应用于土地整治中的建议。      

农业遥感研究与应用进展

农业是遥感技术应用最重要和广泛的领域之一,本文回顾了遥感技术在国内外农业研究与应用中的进展,概括和总结了农田辐射传输机理及作物参量遥感反演、作物遥感分类与识别、农田养分遥感与变量施肥决策、作物产量与品质预测、农情遥感监测与预报、农业遥感监测空间决策支持系统6个主要研究与应用方面。在此基础上,针对农业遥感技术面临的问题与发展趋势,指出了农业遥感技术今后的重点发展方向。     

应用"3S"技术进行土地利用动态监测

在介绍“3S”技术的基本概念的基础上,指出了传统土地利用动态监测技术的不足;阐述了各种遥感数据的特点,提出了应用“3S”技术进行土地利用动态监测的技术路线;并简要介绍了土地利用动态监测过程中的遥感图像处理的一般步骤;最后指出了土地利用动态监测的发展方向。     

土地整治发展战略

通过对我国土地整治发展历程和实践探索总结，剖析我国土地整治发展中的问题，对土地整治未来的发展方向进行了分析。研究结果表明:我国土地整治工作存在缺乏科学指导、理论体系尚不健全、相关法律法规不完善、规划设计理念滞后和整治目标单一等问题。针对以上问题，我国的土地整治要以生态文明为终极目标，落实科技引领宗旨，创新土地整治理念，融合生态景观、可持续理论，完善土地整治规划、设计、评价体系，加强公众参与，推进示范建设，以实现土地整治可持续良性发展。      

土地整治区田块空间形态变化遥感监测与评价

为了客观监测和评价土地整治项目建设成效,基于高空间分辨率遥感影像,以耕地图斑数据为约束,利用面向对象分类方法识别田块,并构建田块级和区域级田块空间形态评价指标体系,选取田块面积、规整度、紧致性和连片性等4个指标为田块层级评价指标,选取田块密度、平均田块面积、最大田块指数、景观形状指数和周长面积分维数等5个指标为区域层级评价指标,并分别对两个层级指标进行去量纲处理,构建综合指标。分别以广西丘陵区和海南平原区的土地整治区作为试验区,试验结果表明:广西研究区整治前田块层级耕地空间形态综合指标分布在50~70,整治后提升到70~90,海南研究区整治前在70~90,整治后提升到90~100;广西研究区整治前区域层级田块空间形态综合指标值为41,整治后提升到83;海南研究区整治前为63,整治后提升到92。表征经过土地整治,两个研究区的田块形态均得到了较大提升。研究提出的土地整治项目建设成效遥感监测和评价方法,可以为我国土地整治和高标准农田建设的监测和评价提供技术支撑。     

新形势下土地整治工程发展趋势

土地整治已成为一项重要的惠民利民工程。分析新形势下土地整治工程发展趋势，对指导土地整治工程，实现政府职能转变有重要意义。在阐述土地整治发展历程基础上，总结出当前土地整治工作中存在准备工作不充分、规划设计及项目施工不尽合理以及监管不力等不足；进一步提出从加强监管、加大宣传和加大后期管护力度3个方面出发，提高土地整治工程综合效益。最后结合当前经济社会发展趋势，得出土地整治工程主要向多元化发展，“土地整治+扶贫”等已成为趋势，“大而强、小而精”的土地整治成为今后两个发展方向。      

轻小型无人机多光谱遥感技术应用进展

随着光谱传感技术和图像处理与分析软件的日益成熟,无人机多光谱软硬件一体化程度和观测精度及易用性得到极大的发展。无人机多光谱遥感已在农业、林业、资源、生态、环境保护等领域应用日益广泛。本文概述了无人机飞行平台、多光谱传感器等硬件技术的发展,和无人机遥感影像的几何校正、辐射校正图像处理技术及数据处理流程,并对无人机多光谱遥感在植被长势监测、存在问题、精细分类与地物识别、病虫害监测、生物量和产量估算等方面的应用潜力和发展方向进行了系统分析和总结,以期为开展相关领域研究提供参考。建议各行业部门的专业人员与遥感、计算机科学等领域的专家密切合作,制订无人机多光谱遥感技术的相关标准和规范,共同推进并普及无人机多光谱遥感技术。     

浅谈无人机遥感技术在土地整治项目中的应用

随着科学技术水平不断推进,计算机技术与遥感技术等有机结合,无人机遥感技术凭借其轻便、高效、精确的数字地形测绘技术被广泛应用于各类工程领域,本文结合土地整治项目对无人机遥感技术发展现状以及在土地整治项目中的应用优势和特点进行研究分析,并探讨了无人机遥感技术应用在土地整治项目中的优势和不足,无人机遥感技术虽能提供基础的数据资料和技术支持,但项目实施中仍要对部分区域进行必要的实地核查。     

无人机农业遥感在农作物病虫草害诊断应用研究进展

农田作物信息的快速获取与解析是开展精准农业实践的前提和基础。根据农作物病虫草害的实际程度进行变量喷施和作业管理,可减少农业生产成本、优化作物栽培、提高农作物产量和品质,从而实现农业精准管理。近年来,随着无人机产业的快速发展,无人机农业遥感技术因其空间分辨率高、时效性强和成本低等特点,在农作物病虫草害监测应用中发挥了重要作用。本文首先介绍了精准农业航空的基本思想与系统组成和无人机遥感在精准农业航空的地位。接着探讨了无人机农业遥感系统常见的成像方式和遥感影像解析方法,并阐述了国内外无人机农业遥感技术在农作物病虫草害检测研究的最新进展。最后总结了无人机农业遥感技术发展至今面临的挑战并展望了未来的发展方向。本文将为开展无人机农业遥感技术在精准农业航空领域的研究提供理论参考和技术支撑。     

基于云平台和BFAST算法的地表变化检测方法

准确识别地表变化的时空信息,有助于探究地表自然环境和生态系统发展演变的规律,支撑相关的科研与行政管理工作。本文以河南某生态保护修复工程部分实施范围为研究区域,基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以2013—2020年的98景Landsat8/OLI遥感影像作为数据源,应用Breaks for additive season and trend(BFAST)算法对地表变化进行了信息提取和制图。首先基于GEE云平台对Landsat8/OLI地表反射率数据集进行调用和预处理,基于CFMask算法对遥感数据集进行云影掩膜,开展光谱指数(植被指数NDVI)的计算以及时间序列数据集的构建。其次基于时序数据集与BFAST算法构建由趋势项、季节项和残差项组成的广义线性回归模型,通过最小二乘法求解模型中的未知参数集,以此进一步构建时序拟合模型,而后基于残差的Moving sums(MOSUM)方法对时序结构变化进行检测。最后从检测结果中抽取像元样点,通过与Google Earth高分辨率影像数据叠置和目视解译,开展结果验证和精度评价。结果表明,本文提出的方法在研究区的时序地表变化...     

农业干旱卫星遥感监测与预测研究进展

干旱是影响农业生产的主要气候因素。传统的农业干旱监测主要是基于气象和水文数据,虽然能提供监测点上较为精确的干旱监测结果,但是在监测面上的农业干旱时,仍存在一定的局限。遥感技术的快速发展,尤其是目前在轨的卫星传感器感测的电磁波段涵盖了可见光、近红外、热红外和微波等波段,为区域尺度农业干旱监测提供了新的手段。充分利用卫星遥感数据获得的丰富地表信息进行农业干旱监测和预测具有重要的研究意义。本文从遥感指数方法、土壤含水量方法和作物需水量方法三个方面阐述了基于卫星遥感的农业干旱监测研究进展。农业干旱预测是在干旱监测的基础上进行时间轴的预测,本文在总结干旱监测进展的基础上,进一步简述了以干旱指数方法和作物生长模型方法为主的农业干旱预测研究进展。     

无人机遥感监测作物病虫害胁迫方法与最新研究进展

病虫害是作物生产面临的主要胁迫之一.近年来,随着无人机产业的快速发展,无人机农业遥感因其图像空间分辨率高、数据获取时效性强和成本低等特点,在作物病虫害胁迫监测应用中发挥了重要作用.本文首先介绍了利用无人机遥感监测作物病虫害胁迫的相关背景;其次对目前无人机遥感监测作物病虫害胁迫中的常用方法进行了概述,主要探讨无人机遥感监...     

无人机遥感在饲草作物生长监测中的应用研究进展

饲草作物生长的动态监测与定量估算对于饲草规模化生产具有重要意义。无人机遥感分辨率高、灵活性强、成本低,近年来在饲草作物生长监测领域发展迅速,应用场景不断拓展。为了掌握无人机在饲草监测的国内外应用现状,确定重点发展方向,本文首先从数据获取、数据处理和饲草作物生长监测关键技术三个方面简述了无人机遥感在饲草作物监测中的基本研究方法。其次按照传感器类型从可见光、多光谱、高光谱、热红外和激光雷达遥感五个方面阐述了无人机遥感饲草作物生长监测的应用现状。最后针对研究应用中尚未解决的关键技术问题展望了未来的发展方向,提出融合饲草作物时空尺度数据和多源遥感数据、进一步拓展数据获取手段、研发智能化数据分析综合平台是未来饲草作物监测领域应用创新的关键所在。     

作物病虫害遥感监测研究进展与展望

病虫害是农业生产过程中影响粮食产量和质量的重要生物灾害。目前,我国的作物病虫害监测方式以点状的地面调查为主,无法大面积、快速获取作物病虫害发生状况和空间分布信息,难以满足作物病虫害的大尺度科学监测和防控的需求。近年来,随着国内外卫星光谱、时间和空间分辨率的不断提升,利用遥感手段开展高效、无损的病虫害监测成为有效提升我国病虫害测报水平的重要手段。与此同时,多平台、多种方式的作物病虫害遥感监测也为病虫害的有效防治和管理提供了重要科技支撑。本文从作物病虫害光谱特征、遥感监测方法和遥感监测系统等方面阐述了作物病虫害遥感监测研究的进展,分析了当前面临的挑战,并对未来发展趋势进行了展望。     

农机装备智能测控技术研究现状与展望

农机装备正朝着智能化方向发展,智能测控是实现智能农机的核心技术。农机装备智能测控技术以农机装备为载体,包括农机作业相关信息智能感知、精准监控和作业决策与管理等技术。目前,我国农机装备智能测控存在高端装备、核心技术国产化程度低的问题。本文从农机作业智能感知技术、农机装备精准监控技术和农机作业智能决策与管理技术等方面对国内外研究现状进行综述。阐述了作物生长信息、土壤信息和农机作业状态信息等智能感知技术的大量成果;阐述了耕深、平整地、土壤消毒、播种、植保和收获领域的农机装备精准监控技术的研究进展;阐述了农机作业智能决策与管理技术在农机作业质量监管、农机调度方面的技术突破;重点阐述了农机装备智能测控技术在土地耕整机、土壤消毒机、播种机、施肥机、植保机、收获机及农机作业管理平台的应用现状,分析了各环节待解决的问题。最后,提出了农机装备智能测控技术未来发展方向：农机装备智能测控系统化技术研究;无人农场农机自主作业关键测控技术研究;田间复杂环境农机核心部件及传感器研发;农机大数据支撑的作业决策模型研究。     

产粮大县高产农田建设的路径选择研究——对河南省宝丰县的实证分析

高标准农田建设与县域经济发展的相互关系研究,一直是国家粮食安全领域的重大课题。本文在归纳、分析相关研究文献的基础上,基于对河南、吉林、黑龙江等省份产粮大县的考察分析,以河南省宝丰县为研究对象,解析其建设高产农田的路径选择与模式特征;旨在为我国粮食主产区中低产田改造、建设高标准农田,依托粮食生产发展乡村产业融合,促进县域经济转型升级提供可资借鉴的发展模式。宝丰县的模式创新与路径选择可归纳为五大特点：1）统筹高产农田建设规划和项目实施,高标准落实各项技术标准;2）将土地整治、基础设施及其配套支撑体系建设与区域产业发展相结合,带动更多投资项目共建以高产农田建设为牵引的产业示范园区;3）依托绿色生态优质农产品,发展粮油加工产业园,推进一二三产业融合共进;4）完善与高产农田硬指标配套的软支撑体系,构建涵盖决策层（股东）、支撑层（服务公司）、管理层、生产层等不同层面的运营制度架构;5）健全技术引进、资金筹措、土地流转、组织管理和市场开拓等层面的管理机制,使各参与主体在粮食生产、流通加工和产业融合等方面实现要素优化重组。宝丰县依靠自身资源条件和区位优势,探索产粮大县高产农田建设、乡村振兴以及绿色发展有机结合的发展路径,成效卓著,意义重大。     

农作物病虫害遥感监测关键技术研究进展与展望

病虫害是影响农作物健康生长、产量和质量的制约因素之一,加强农作物病虫害的监测,对农作物病虫害进行精准防控,对保障粮食安全,提高农产品产量和质量具有重要意义。随着信息技术的发展,农作物病虫害监测由传统的人工监测逐渐向自动化、信息化和智能化方向发展。农作物病虫害监测平台、监测传感器技术以及相关的数据分析和处理技术是研究农作物病虫害遥感监测的关键技术,这些关键技术的发展水平,决定了农作物病虫害遥感监测技术的发展水平。本文从监测平台、监测传感器技术和相关数据分析与处理技术3方面对农作物病虫害监测技术研究进展进行综述。在监测平台方面,归纳总结了地面监测平台、航空监测平台和卫星监测平台的国内外研究现状,并分析了上述平台优缺点;在监测传感器技术方面,综述了雷达传感器、图像传感器、热成像传感器和光谱传感器等在作物病虫害领域的研究进展;在相关数据分析与处理技术方面,阐述了经典统计算法、计算机图像处理算法、机器学习算法和深度学习算法在农作物病虫害监测领域的研究成果。最后提出了监测平台、监测传感器技术和相关数据分析与处理技术的未来发展趋势,以期为进一步促进我国农作物病虫害监测平台及相关技术的发展提供参考。     

农业装备运维与作业服务管理信息化技术研究进展

智能农业装备是信息化、自动化、智能化的综合体,其智能化水平主要表现在作业过程状态感知、数据分析、科学决策与自主控制等先进技术的应用。目前,我国农业装备在作业服务方面主要存在故障自动监测实用性差、维修服务资源配置失衡以及服务调度成本高等问题。本文以农业装备中典型机具——联合收获机为例,重点综述了国内外联合收获机运维服务管理相关典型技术的现状和特点,阐述和剖析了农业装备远程运维服务平台、作业数据监测、多机协同作业以及运维服务优化等方面的研究现状和发展动态。阐述了运维服务管理平台总体构架与技术进展;并分别阐述了作业工况、作业质量感知与车载终端管理等远程运维数据监测技术研究进展,路径规划、协同控制与任务分配等多机协同作业技术研究进展,故障诊断预测、维修策略与群体调度等运维服务优化技术研究进展;最后,结合实际应用场景,总结分析了农业装备运维服务管理技术所面临的挑战和机遇,提出了农业装备信息化管理技术的未来发展方向;并指出我国农业装备运维服务管理信息化技术未来研究方向。