农业种植结构的遥感分析——以内蒙古包头市土默特右旗为例

根据农作物的反射光谱特征和物候历差异,基于遥感影像及其反演指标可以监测农作物长势,获取作物播种面积、作物布局等农业种植结构信息。研究表明内蒙古包头市土默特右旗主要农作物为玉米、小麦和向日葵等,旗中部农作物整齐度高、长势较好;旗南部黄河周边地区,作物整齐度和长势均较差,农田荒芜严重;研究区域满足麦类+蔬菜复种的光温资源需求,可提高土地和农业气候资源利用率。农业种植结构的遥感分析有助于把握作物长势的空间变异,反映土地资源和农业气候资源的时空利用状况,对于把握农情、指导农业生产、调整农业产业结构等具有重要意义。     

温室智能装备系列之九十四 温室植物长势监测系统的设计

植物长势的监测是作物健康的第一手数据,准确获得长势数据对于生产精准管理非常关键。本文将手机作为信息采集终端,并基于服务器进行的云计算和信息共享,对单个叶片和区域作物长势进行图像监测,结果表明叶面积指数图像和统计数据的精度达到0.1cm~2。通过信息化手段搭建系统,通过实时获取作物的图像等信息,进行自动分析和决策,获得无损、快速、准确的长势信息对于温室生产具有重要意义。     

吉林省西部旱田作物雨养状况分析

吉林省西部半干旱地区存在着事实上的雨养农业。本文以镇赉县为例,分析了吉林省西部半干旱地区旱田作物的雨养状况。结果表明,该地区旱田作物的雨养状况不佳,水分供应不足,大地限制了农田生产潜力的发挥。为保证粮食产量的稳步提高,应大力发展补水农业。     

基于Sentinel-2A影像的县域冬小麦种植面积遥感监测

小麦种植面积遥感监测是小麦估产的基本要素,准确而及时地提取不同灌溉类型冬小麦种植面积及其空间分布信息可为冬小麦长势监测以及产量评估提供科学依据。以山西省闻喜县冬小麦为研究对象,以Sentinel-2A影像为基础数据源,选择主成分(PCA)、红边归一化植被指数(RENDVI)、纹理特征等3个特征变量,结合实地调查样本点,采用随机森林算法,提取冬小麦种植面积,并结合数字高程模型(DEM)提取雨养区和灌溉区冬小麦种植面积。结果表明,Sentinel-2A遥感数据适合作为县域尺度冬小麦监测的数据源;主成分分析、纹理特征和RENDVI的引入可以提高单时相遥感影像对县域冬小麦分类的识别能力;随机森林算法和数字高程模型结合可以实现雨养区和灌溉区冬小麦种植面积的提取。     

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CBERS遥感的冬小麦长势分级监测

应用遥感信息技术,可实时对冬小麦长势进行分级监测预报,便于农业部门及时制定和实施相应的管理措施,达到目标化生产的目的。以江苏省姜堰市为例,进行了基于中巴资源卫星(CBERS-02)遥感的冬小麦拔节期长势分级监测研究。经过计算机分类和人机交互式判读解译,结合GPS样点信息校验,冬小麦面积解译精度在90%以上。利用遥感植被指数反演叶面积指数(LAI)等长势信息,对整个区域的冬小麦长势状况进行分级监测。叠加样点的实测数据校验,监测精度达到85%以上,最终制作区域的冬小麦长势分级专题图,并对各长势状况进行了分析。结果说明,中巴资源卫星影像数据可以满足区域冬小麦长势监测要求,并可在实际生产中进行推广应用。     

作物种植行自动检测研究现状与趋势

大田作物一般成行种植,以提高种植效率和方便田间管理。因此,作物种植行自动检测对于智能农机携带传感器拍摄影像实现自主导航、精准打药,乃至基于无人机搭载传感器拍摄高分辨率影像生成田间的精准管理作业单元都具有重要意义,是智慧农业管理的重要组成部分。本研究首先系统归纳总结了已有作物种植行自动检测方法,分析了Hough变换法、最小二乘法、绿色像元累积法、Blob分析法、滤波法、消隐点法等作物种植行提取方法的基本原理、发展现状与优、缺点;其次,针对已有研究,提出目前还存在的、需要探讨的科学技术问题,比如不同空间和光谱分辨率影像如何影响作物种植行提取的精度;怎样基于无人机识别不同空间分布特征的作物种植行并进行长势空间精准制图;如何构建标准化的作物种植行识别技术流程等;最后,针对种植行提取技术现状与存在的问题,提出未来的若干研究方向,包括能适应高杂草压力等复杂环境的作物种植行精准识别技术,以提高智能农机自主导航精度;能基于种植行识别结果进行作物长势精准制图,从而支撑田间精准分区的方法;耦合无人机遥感精准作物长势监测与智能农机作业的田间精准管理技术等。本文可为影像中作物种植行自动提取及其相关应用研究提供参考。     

基于MODIS-NDVI的邯郸市冬小麦和夏玉米面积提取

作物种植面积提取是作物动态监测的关键问题之一。为了解邯郸市主要作物种植面积分布,本研究选用250 m分辨率的MODIS陆地植被数据产品MODIS 13Q1,经过遥感影像数据预处理、作物物候信息调研、典型地物时序曲线提取、建立决策树等步骤,完成2010—2016年邯郸市冬小麦和夏玉米的种植面积提取。结果表明,邯郸市冬小麦和夏玉米的种植空间分布基本保持一致,均集中于东部平原区;种植面积的年际变化趋势相对稳定,历年差别不大;冬小麦和夏玉米的面积提取误差平均分别为10.57%和13.40%,符合大区域作物面积提取要求。本研究为大区域范围下通过遥感技术快速提取作物种植面积提供了参考方法,同时为邯郸市作物种植规划提供了指导。     

遥感监测技术在薯类作物上的应用研究进展

遥感技术凭借其可以实时、快速、准确、无损地获取薯类作物生长信息的特点,已经是监测薯类作物生长的重要手段。薯类作物的茎叶和块根生长分别在地上和地下,光谱反射机理均不同于禾本科类作物(如水稻、玉米和小麦),因此,薯类作物具有遥感监测研究特有的方面。总结了遥感技术的特点,遥感平台的种类和遥感监测方法,以及应用遥感技术在薯类作物种植面积提取、病害管理、长势监测和估产等领域的国内外研究进展,分析了遥感技术在薯类作物生长信息监测的不足,进一步提出相关建议,并指出了探索薯类作物空间分布信息及变化、薯类作物长势高效监测、薯类作物产量预测模型、薯类作物遥感模型与农学模型同化机制研究是未来的发展方向。     

利用Beer-Lambert消光定律遥感反演玉米叶面积指数

利用遥感技术反演大范围玉米叶面积指数,对于田间肥水管理、长势监测乃至产量预测具有重要意义。在野外实测样本的支持下,获取玉米抽雄期的Landsat-8多光谱影像,引进Beer-Lambert定律,利用最小二乘法分析玉米冠层结构的消光系数,构建玉米叶面积指数遥感反演模型,最后采用交叉验证法评价模型精度。结果表明：玉米抽雄期NDVI、LAI呈较明显的正相关关系;基于Beer-Lambert定律的玉米叶面积指数遥感反演模型决定系数可达0.97,LAI空间分布状况与当地农业技术推广部门掌握的玉米实际生长状况基本一致,说明利用Beer-Lambert消光定律方法可以有效地反映玉米群体结构对光照的影响,据此开展玉米叶面积指数遥感反演具有较高的可行性。     

基于Sentinel-2遥感影像的黑土区土壤有效磷反演

【目的】 土壤养分含量的整体状况对供给作物的生长有着重要意义,对农田土壤速效养分含量的估算是作物生长发育状况评价过程中的关键环节,高光谱遥感技术的发展为区域有机质和土壤养分的动态监测提供了有效的手段。相比传统方法耗时、耗力及测量复杂等缺点,该文提出了基于遥感影像的大面积土壤速效养分含量的精准估算方法,对促进玉米作物的精准施肥和黑土地肥力保护具有重大理论意义。【方法】 文章以东北黑土区的吉林省农安县玉米农田为研究区,基于Sentinel-2遥感影像和土壤有效磷含量实测数据,利用偏最小二乘回归方法构建土壤有效磷含量的反演模型,最终获取土壤有效磷含量的空间分布图,实现了黑土区土壤有效磷含量的大面积、快速、精准估算。【结果】 Coastal aerosol波段（海岸/气溶胶波段）、可见光波段及红边波段与土壤有效磷含量的相关性较强,模型的决定系数R²为0.649、均方根误差为2.44 mg/kg。【结论】 利用偏最小二乘回归模型估算所得土壤有效磷含量空间分布情况与其空间插值结果相一致,从空间分布情况上看,农安县西北部的土壤有效磷含量最高,东北部的土壤有效磷含量高于中部与南部地区;模型估算的土壤有效磷含量均值为18.08 mg/kg,空间插值的土壤有效磷含量均值为17.63 mg/kg。由此可见,该研究所建立的土壤有效磷估算模型具有一定的准确性与可靠性。     

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。     

玉米精准作业区农田监测数据分析与三维可视化

针对农田监测数据分析与三维可视化及可视化效果优化的需求,文中以国家"863"项目"玉米作物精准作业系统研制与应用"示范基地——吉林省农安县合隆镇陈家店村为试验区域,进行玉米精准作业区农田监测数据分析与三维可视化研究.首先,2015-2017年连续3年对玉米精准作业区试验田中土壤水分含量数据进行动态监测与采集,利用统计分析技术对该区域内的土壤4层水分含量数据做出线性分析;然后运用ArcGIS软件对试验田地块的土壤水分含量数据进行三维可视化研究;最后将辅助插件集成到AreGIS软件中,优化试验田地块土壤水分含量数据三维可视化效果.结果 表明:对玉米精准作业区农田环境进行动态监测的信息可用于分析农田的墒情变化规律;其数据经过分析处理后进行三维可视化是可行的,相比于常规的二维专题图表达,经过辅助插件优化后的农田监测数据三维可视化效果图展示的数据更直观、更自然、更清晰,对促进玉米精准作业的实施具有重大意义.     

基于多尺度遥感数据的荒漠化草原旱情监测及时空特征

本研究以Landsat8/ETM+与MODIS遥感数据作为数据源,利用TVDI模型对乌审旗土壤含水率进行遥感监测。首先通过时空尺度推演方法将Landsat8/ETM+反演的30 m空间分辨率TVDI对MODIS反演的1 km空间分辨率TVDI进行空间尺度推演,然后与单独利用MODIS数据监测含水率结果以及野外含水率实测数据进行对比分析,最后采用TVDI时间推演方法获得TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况。结果表明:多尺度遥感模型对MODIS反演的TVDI进行空间尺度推演,使得TVDI空间分辨率提高,土壤含水率监测精度得到提高,并可获得高时间、高空间分辨率TVDI数据,最终实现高频率的区域土壤干旱状况动态监测。采用时空推演方法获得的TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况与研究区实际状况极为相符,此方法对于进一步服务该区域农牧业生产具有重要意义。     

基于多源数据融合技术的农业遥感监测在垦区的应用

多源数据融合技术是黑龙江垦区农业遥感监测重要的技术之一。本文分别从多源数据的来源、多源数据在作物面积监测、多源数据在作物长势监测等方面进行介绍。多源数据融合技术对于黑龙江垦区农业信息化管理、加快垦区现代化建设具有重要作用。     

黑龙江省春玉米产量潜力及产量差的时空分布特征

【目的】研究黑龙江省春玉米不同水平产量潜力及各级产量潜力之间产量差的时空分布特征,分析研究区域制约春玉米生产的限制因素。【方法】以黑龙江省春玉米种植区为研究区域,利用当地气候资料、作物生育期、栽培管理措施和土壤资料,使用区域尺度验证后的农业生产系统模型（APSIM）,分析研究区域春玉米1981-2010年不同水平产量潜力,明确春玉米产量潜力及各级产量差的时空分布特征。【结果】研究区域内春玉米产量潜力与玉米生长季内日照时数分布趋势一致,西部高于东部,产量潜力年际变化趋势有增有减;春玉米雨养产量分布特征与生长季降水量分布特征相似,表现为中部高于东西部的趋势,降水量愈少的地区,雨养产量低且稳产性愈差;最近30年研究区域82%的站点雨养产量呈下降趋势,雨养产量的不稳定性远高于产量潜力的不稳定性,气候土壤生产力区域特征为西部齐齐哈尔和绥化地区最低。近30年因降水变化造成的产量差呈增加趋势,表明生长季干旱发生风险加大。【结论】降水是制约黑龙江省西部玉米产量的主要因素,可通过灌溉提高产量;中部伊春地区、通河地区和牡丹江地区,水分不是限制春玉米产量的因素,提高产量的途径是改良土壤条件及优化栽培管理措施;在雨养条件下,东部的三江平原通过改良土壤物理性状,可提高产量16%-22%。     

基于嵌入式设备的作物长势监测系统

传统的基于机器视觉的作物长势监测设备对环境要求较高,且体型较大,不易布置在实际生产的复杂环境中。本文提出了一套基于嵌入式设备的应用于实际生产环境的作物长势监测系统,该系统集成了图像采集、滤波、颜色空间转换、图像分割、形态学运算、特征量化的图像处理流程,依靠人工在嵌入式视觉系统中面向环境自定义算法提取作物长势特征,确定最优算法组合,设定流程,进行作物长势特征的自动提取并监测。利用该监测系统对拔节期玉米植株的株高进行连续监测,监测值与人工测量值的决定系数达到0.9072,随时间的变化趋势一致,表明该系统可用于复杂环境下的作物长势监测。     

基于MODIS-NDVI的草地长势变化监测——以锡林郭勒盟为例

基于锡林郭勒盟2002-2006年MODIS的影像数据,提取植被指数NDVI,采用最大值合成法得到旬度植被指数NDVI数据,结合地面实测数据判断锡林郭勒盟的各类草地在空间上的分布情况,结果表明根据植被指数判断的植被分类情况和全盟的植被实际分布状况基本一致。在此基础之上利用两年旬度植被指数NDVI的差值研究锡林郭勒盟草地的长势变化情况,结果表明,2002-2006年植被状况在逐渐变好。这说明植被指数可以很好反映全盟的植被长势变化状况,该方法是动态监测全盟植被长势的有效方法。     

农作物长势遥感监测需求、系统框架及业务应用

【目的】农作物长势是农业生产管理的重要依据,也是农情遥感监测业务的重要组成部分。【方法】在当前农作物长势遥感监测研究及业务状况扼要回顾基础上,文章从农作物长势遥感监测需求、系统框架等方面进行了系统总结,并以全球冬小麦长势遥感监测应用为例进行了说明。【结果】农作物长势遥感监测需求可以归纳为服务对象、作物类型、空间范围、地面尺度、监测周期等5个方面,系统框架至少包括数据层、方法层、结果层和服务层4个层次。【结论】针对农作物长势遥感监测技术研究及业务应用的现状,研究提出了以下3个观点:(1)农作物长势遥感监测业务方案是成熟的,但是关键技术研究有待加强;(2)农作物长势概念的深入解析,将有利提高长势遥感监测的业务化能力与精度;(3)针对全球、国家、省级以及县级尺度农作物长势遥感监测,采用不同空间分辨率遥感数据开展监测业务,是今后较长一个时期内农作物长势遥感监测的客观现状。上述研究结果给农作物长势遥感监测业务的建设提供了依据,也明确地指明了系统的服务目标。     

中国农作物长势遥感监测研究综述

农作物长势监测的目的是为早期估产提供依据,同时为田间管理提供及时的信息。笔者总结了中国农作物长势监测的研究进展、研究方法,指出用于长势监测的遥感数据空间分辨率较低,常用的监测指标具有局限性,监测精度有待提高。“3S”技术的集成发展,进一步实现一体化应用于该领域仍是今后的发展方向。随着农作物长势运行化监测系统的进一步完善,对田间管理的诊断需求会日益加剧,因此作物长势的诊断将成为今后的研究重点。