基于3S技术的国家级农情监测系统

中国人口多、耕地有限，农情信息主要是耕地与粮棉作物生产的信息，对生产管理与政府决策是至关重要的。农情监测的主要任务是监测耕地的变化，粮棉作物的面积、长势、灾害与产量。由于信息技术的发展，3S技术，即遥感（RS），GIS与GPS技术，已用于国家与全球尺度的农情监测。该文介绍了作者近年来承担国家与农业部的科研项目而开发的农业部农情遥感监测系统与信息服务系统。     

我国农情信息需求调查与分析

农情信息是指农业资源、环境与主要农作物的生长过程、状况的信息.调查研究与分析的目的是为国家农情监测系统的研究开发提供信息采集、处理与发布的标准.本次调查通过抽样方式,覆盖了国家7个部委局与全国22个省、自治区三个层次的农情信息用户,通过对农情信息需求的调查分析得出:农情监测信息具有及时、客观与覆盖面广的特点,已成为不可缺少的农业信息资源;农情信息同时已成为各级决策、生产管理、生产经营及农产品市场部门制定农业政策、管理指导农业生产和制定经营策略的重要科学依据;我国农情信息的采集、加工处理与发布缺乏统一的标准,缺乏统一协调的信息服务管理机制,信息资源共享系统亟待解决.     

数据融合及其在农情遥感监测中的应用与展望

长期以来，由于对数据融合一直没有一个严格的统一的定义，对于数据融合的理解、表达存在各种差异，在一定程度上影响了学术交流的顺利开展和应用渠道的畅通。另一方面，数据融合在遥感领域的长期发展已取得了丰硕的成果，将这些成果应用于农情遥感监测中，是非常有意义的。该文详细介绍了数据融合的概念及其发展过程，包括数据融合的定义、数据融合层次和融合方法；分析了当前数据融合在遥感尤其农情遥感监测中的应用现状，并针对农情遥感监测的特点，展望数据融合在农情遥感监测中的应用前景。     

全国土壤水分及作物长势地面监测体系的初步构想

土壤水分和作物长势监测是农情监测系统中不可缺少的重要组成部分。土壤水分含量直接影响着作物生长，作物长势的好坏与作物产量有着密不可分的关系。该文从应用角度出发，通过分析自然环境及作物布局等区域特征，进行监测样点布设，明确了监测内容及评价指标，并构建网络信息化平台，建立大尺度的地面土壤水分及作物长势监测系统，实现数据网络化管理，同时结合遥感信息进行综合应用，及时为政府提供决策支持。     

基于遥感数据的冬小麦农情监测研究进展

对国内基于遥感数据冬小麦农情监测技术的研究与应用进行了全面的回顾,对冬小麦长势、产量、品质和灾害预测预报方面的研究进展作了较系统的调查及研究,分析了遥感技术在小麦农情监测方面取得的成效。提出了冬小麦冠层光谱指数和遥感信息与冠层生化参量之间的关系是实现小麦农情监测的关键,对利用遥感技术进行小麦生长发育监测进行了展望。     

国家级农情遥感监测系统的开发、运行与关键技术研究

20世纪80年代,遥感在农业上的应用重点是遥感估产,90年代转向农情遥感监测与精准农业管理.本文介绍国家级农情遥感监测系统的研究、开发与应用,以及应进一步研究的关键技术问题,特别是数据处理、抽样方法、作物识别,长势诊断,灾害评估,产量估计的模型研究.     

我国农情遥感监测关键技术研究进展

我国作物的遥感监测已有20年的研究历史。但象中国这样国土辽阔、地形多样、种植结构复杂、农户规模小的国家的国家级农情遥感监测运行系统，在关键技术方面仍然需要加强研究。这些关键技术包括：数据处理、作物识别、面积量算、长势监测、灾害评估、产量估计及运行系统集成等。该文根据作者开发农业部农情遥感监测系统的经验，分析存在的问题，提出解决问题的基本思路。     

加强数据库建设促进农情步入信息高速公路

通过农情调度月历收集数据建立的数据库具有开发利用的价值。在目前数据库市场发育尚不完善的情况下，农情数据库形成全国网络尚有一些困难和问题，提出５条建议，以推进农情数据库健康发展，加快步信息高速公路，     

应用NOAA图像进行大范围洪涝灾害遥感监测的研究

洪涝灾害的监测与评估是农情监测的主要任务之一。该文对应用气象卫星NOAA AVHRR图像进行大范围洪涝灾害的宏观和快速监测方法进行了初步研究,从典型地物的波谱特征出发,建立了洪涝水体的判别函数,及在此基础上的面积量算方法。并对1998年长江流域的特大洪涝灾害进行了监测试验,取得了较好的效果。该方法将逐步完善,并用于农情监测运行系统。     

浅谈民间农情信息组织的作用及发展前途

以理论与实践相结合的形式，以发展民间农情信息组织进行了探讨。通过对民间农情信息组织的作用及其发展前景的分析和论证，阐述了在市场经济条件下发展民间表信息组织的客观性和必要性，对如何促进民间农情信息组织的发展提出了见识。认为民间农情信息组织是我国农情信息体系的重要成份，发展民间农情信息组织是完善我国农情信息体系，增强农情信息服务功能的途径和措施。     

国家级作物长势遥感监测业务系统设计与实现

作物长势监测是农情遥感监测的重要组成部分。为了建立稳定的作物长势监测业务系统,该文一方面选取NDVI时间序列提取的时空参数从不同侧面描述作物长势,建立作物长势监测的综合性模型,另一方面建立了一个覆盖全国主要农区、由200个县组成的地面调查网络,采集地面实况信息,并采用客户端/服务器（C/S）和浏览器/服务器（B/S）的混合结构开展系统设计,基于遥感和地面调查两个角度设计实现了国家级作物长势遥感监测业务系统,同时对由于作物种类和监测区域不同引起的长势评价标准不一致、模型定量化和业务系统架构仍需根据应用进一步分解完善等问题进行了讨论。以中国冬小麦主产区为例,进行了作物长势监测试验,取得较好的监测结果。目前该系统已在大尺度作物遥感监测中得到应用。     

基于NDVI与物候修正的大豆长势评价方法

及时、准确的作物长势监测可以为宏观决策和农田生产提供作物生长信息,便于及时采取各种田间管理措施,达到科学管理和作物增产的目的。归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与植被的叶面积指数(leaf area index,LAI)和叶片叶绿素含量关系极为密切,可以用来评价作物的生长状况。为了降低主观因素及物候差异对大豆长势监测的影响,该研究以黑龙江红星农场主要农作物大豆为例,基于历史NDVI数据建立了该区域大豆长势评价的标准。利用NDVI时间序列拟合法提取大豆关键物候期,结合物候监测结果对大豆长势进行修正,最后利用41个地块的单产数据对长势评价结果进行了验证。物候修正前后长势与单产的一致性分别为58.5%、75.6%,容差为1个等级时分别为87.8%、95.1%,表明历史NDVI对大豆长势评价有一定参考意义,但简单同期对比不能完全反映大豆长势真实情况,物候修正可以进一步改善长势评价效果。研究可以为利用遥感进行大豆长势评价提供参考依据。     

多时相归一化植被指数NDVI的时空特征提取与作物长势模型设计

目前国内外对作物长势遥感监测研究主要集中在发展具体指标及其定量化,忽略了作物长势的时空特征。作物长势是一个时空变化的过程,同一时相的作物长势在空间地域上和同一空间地域的作物在不同时相上存在差异。因此,时空特征的提取是进行大尺度作物长势监测的基础。该文讨论多时相归一化植被指数NDVI时空特征提取并反映为相关的特征参数,并讨论了作物长势监测模型的建立     

农作物长势的定义与遥感监测

监测作物生长过程的状况与趋势,即长势监测是农业遥感更为重要的任务。其目的是：１）为田间管理提供及时的信息;２）早期估计产量。该文以冬小麦为例,根据实地调查与北方数省的资料,用作物的个体与群体特征定义作物长势,讨论了遥感监测的可能性,提出了基于植被指数与植被表面温度的长势遥感监测的评估模型与诊断模型的概念与算法。     

基于HJ-1A/1B CCD数据的干旱监测

HJ-1A/1B是中国以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座,为探讨HJ-1A/1B CCD数据在快速监测西南喀斯特地区旱情变化的应用潜力,以2010年遭受严重旱灾的贵州安顺地区为研究区,基于多时相的?HJ-1A/1B?CCD数据,利用垂直干旱指数、改进的垂直干旱指数和归一化植被指数对研究区的干旱情况和植被长势进行时间序列的监测与分析,并研究了监测模型在干旱监测中的适宜性、差异性及影响因素。结果表明,利用HJ-1A/1B CCD数据、垂直干旱指数和改进的垂直干旱指数,可以实现对旱情变化的快速监测;改进的垂直干旱指数对干旱变化的响应比垂直干旱指数敏感,且在植被覆盖较好地区的监测效果比垂直干旱指数更为有效;降水是影响监测效果的重要因素,降水对改进的垂直干旱指数的影响比垂直干旱指数大;结合干旱监测指数（MPDI,PDI）与植被指数NDVI的时间序列分析,可以更为准确地监测研究区实际旱情变化和植被长势情况。该研究对推广HJ-1A/1B数据在西南喀斯特地区的作物长势和旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。     

基于合成孔径雷达的农作物识别研究进展

精准识别农作物对于及时准确估计农作物种植面积、产量等关键农情信息具有重要意义。合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）以其不受云雨天气影响,可全天时、全天候监测等优点已被广泛应用于农情遥感监测领域,为大区域尺度的农作物遥感识别提供了强有力的数据保障和技术支持。该文以雷达技术的发展进程为论述主线,对20余年来国内外农作物SAR识别研究与实践应用的新进展进行了系统总结,具体归纳为4个方面：早期研究（20世纪80年代末－2002年）,特征是以单波段、单极化、多时相SAR数据为主;基于多极化、多波段SAR数据进行农作物识别与面积监测研究;利用SAR与光学遥感相结合提高农作物的识别精度与效率研究;农作物SAR分类算法研究。在今后农作物SAR识别研究中,对于复杂种植结构背景下的旱地作物识别,如何优化组合SAR系统工作参数（极化方式、频率及入射角等）及与光学遥感融合来提高农作物识别精度与时效性,发展机理性的农作物SAR分类算法将是需要重点解决的3个问题。