高光谱遥感土壤质量信息监测研究进展

高光谱遥感具有波段多且光谱连续等特点,在土壤质量信息的监测方面,利用高光谱遥感数据,能够实现对土壤特性的定量分析。总结了利用高光谱遥感技术获取土壤质量信息的方式和特点,以及影响土壤光谱反射特性的主要因素,回顾了国内外基于遥感的土壤质量信息提取的定量研究,并对研究中的问题进行了分析和展望。     

白菜,甘蓝养分平衡施肥技术研究

通过应用养分平衡法对白菜，甘蓝施肥技术的研究试验，得出了高、中、低不同土壤肥力条件下，应用早熟，中熟甘蓝和白菜的土壤空白产量确定其最高产量的回归方程，早熟，中熟甘蓝和白菜的产量随土壤速效养分含量增加而提高，土壤速效养分校正系数随土壤速效养分含量增加而变小，在不同肥力土壤上，校正系数是不同的，它不是一个固定不变的数值。     

白菜,甘蓝养分平衡施肥技术研究

通过应用养分平衡法对白菜，甘蓝施肥技术的研究试验，得出了高、中、低不同土壤肥力条件下，应用早熟，中熟甘蓝和白菜的土壤空白产量确定其最高产量的回归方程，早熟，中熟甘蓝和白菜的产量随土壤速效养分含量增加而提高，土壤速效养分校正系数随土壤速效养分含量增加而变小，在不同肥力土壤上，校正系数是不同的，它不是一个固定不变的数值。     

基于Delphi的加工番茄施肥推荐及决策管理系统的构建

以新疆兵团农八师143团为例,针对土壤信息数据在农业生产中的重要作用,综合应用作物平衡施肥原理、数据库技术、Delphi技术,依据区域土壤肥力、质地类型,番茄需肥特点等众多特点,以条田为操作单元,建立了集土壤养分管理、专家施肥推荐、SQL信息查询等功能于一体的新疆农八师143团土壤养分信息管理与作物施肥决策系统。     

新疆不同类型土壤有机质含量的高光谱监测

利用高光谱遥感对土壤进行监测已成为精准农业的重要技术之一。本文对新疆不同土壤类型土壤样品有机质含量进行理化分析,并高光谱反射率测定,获得不同类型土样有机质含量及对应高光谱反射率曲线,通过分析高光谱反射率曲线与土样有机质含量关系,对特定波长下的土样光谱反射率和有机质含量进行相关分析和曲线拟合,对高光谱遥感监测土壤质量的可行性进行分析。研究发现,有机质在350~2 500 nm波长范围内光谱反射率与有机质含量呈负相关关系,在675 nm附近的相关性最强。该研究为利用遥感技术进行土壤属性的快速监测奠定了研究基础。     

遥感技术在植物氮营养诊断和推荐施肥中的应用之研究进展

·通过对遥感技术在作物氮营养诊断方面的研究与最新进展进行了综述，系统评价了高光谱遥感技术、可见光数字图像技术和卫星遥感技术在作物氮营养诊断与氮肥推荐方面的原理、优缺点以及目前的研究现状。认为遥感技术在作物氮营养诊断方面仍然存在技术复杂与设备昂贵等方面的问题，但随着技术的发展，遥感技术在未来精确养分管理方面有广阔的应用前景。     

土壤养分的可见光谱研究

本研究尝试在可见光波段运用高光谱技术综合反映土壤养分状况,明确其主要参考因子和技术要点。对黄土高原地区63个土壤样本进行采样并在实验室测定其14个养分相关因子的含量和可见光波段的光谱反射率。选取与光谱反射率相关性较好的五个因子建立土壤养分的预测模型并进行反演检验。结果表明：光谱反射率一阶导数R′ 值与土壤各养分相关因子的相关性明显优于原光谱反射率R值和反射率倒数的对数A值。用R′ 值与土壤有机碳、阳离子交换量、全氮、速效氮、速效钾的实测值建立各因子的预测模型的相关系数均在0.74以上。其中有机碳、阳离子交换量预测模型为y = -24.19x + 4.049和y = -126.3x + 20.54,相关系数r分别为0.9282、0.9273,最佳预测波段为560nm和520nm。相应的反演模型r值为0.7886、0.5401,标准差SD为0.1443和0.627。土壤可见光光谱具有综合表征土壤养分状况的潜力,多因子光谱分析能使土壤养分信息得到全面、准确的反映。     

土壤与植被间物质组成的协容特征——以稻田与水稻为例

土壤与植被总是相互作用、协同发展,其相互作用机制的研究对土壤和植被的管理都有重要意义。为了深入揭示土壤-作物系统中作物产量和品质的形成和维持的机制,为因地制宜实施土壤-作物系统的管理提供科学依据,根据土壤与植被间相互关系的研究文献,并以稻田-水稻为例,从稻田土壤养分与水稻的产量、品质以及元素信息这3方面的关系特征,阐述了稻田土壤与水稻主要特性间的协容特征。土壤类型和土壤养分的空间差异都会造成产量的差异,同时,不同的土壤类型由于营养元素的不同对稻米的各品质指标也有影响。近年来,学者们展开了利用元素指纹分析技术鉴别水稻产地的研究,虽然直接将水稻元素与当地土壤元素结合的研究较少,但已有研究表明水稻的元素信息带有该地区土壤的信息。因此,一方面,不同的土壤类型或养分状况会影响水稻的产量和品质,另一方面,水稻谷粒的元素组成又能反映出一定的土壤信息。这说明任何一个地区的稻田和水稻都有其特性,形成一个协容的系统。     

基于高光谱数据提取棉花冠层特征信息的研究

 采用ASD Field Spec Pro VNIR 2500型高光谱仪获取了不同生育时期棉花冠层的高光谱遥感数据,通过光谱分析技术研究了棉花冠层结构与其光谱数据之间的关系。结果表明,不同品种、不同密度、不同配置方式及不同生长状况间棉花的冠层光谱存在着较明显的差异,棉花冠层光谱反射率与其叶绿素含量、叶面积和生物量及生长发育阶段、健康状况和物候现象等因素密切相关。可见,运用高光谱遥感技术快速、有效、非接触、非破坏性地获取棉花冠层信息,对解释、预测和设计理想棉花群体意义重大,同时为新疆精准种植棉花和科学调控水肥提供了科学依据。     

三峡重庆库区柑桔园土壤养分变异特征研究

为弄清三峡重庆库区柑桔园土壤养分的现状及变异特征,为合理施肥和调控柑桔营养提供依据,以三峡重庆库区柑桔园的土壤养分为研究对象,分析地域、土壤类型对土壤养分变异的影响。结果表明,重庆市柑桔园土壤养分含量比较适宜的有：有效磷、速效钾、有效锌;呈亏缺状态的有：土壤碱解氮、有机质、有效硼;含量严重超标的有：土壤有效铁、有效锰和有效铜。各种植区柑桔园土壤养分肥力总体表现较好的为永川、江津和奉节。土壤类型是影响土壤有效锰含量的重要因子,而对土壤碱解氮、有效磷和有效硼含量影响较小。造成不同土壤类型间土壤养分变异的具体原因还有待于进一步研究。     

高光谱遥感监测农作物病虫害研究进展

832003 石河子大学农学院农业昆虫与害虫防治专业2003级硕士研究生     

土壤含水量高光谱遥感定量反演研究进展

高光谱遥感因其光谱信息丰富,在土壤含水量的反演中得到了广泛的应用。通过对土壤含水量遥感监测方法进行了归纳总结,对比分析了微波法、热红外法、光学法和高光谱法监测土壤含水量的优缺点以及适用范围;重点分析总结了土壤含水量高光谱遥感定量方法,简要阐述了统计模型和机理模型反演土壤含水量的研究进展,特别对辐射传输模型和几何光学模型等两个机理模型进行了说明,将近年来国内外学者在基于机理模型的土壤含水量遥感反演研究中获得的成果进行了归纳总结,并提出了存在的问题以及今后的研究方向。     

作物病虫害遥感监测研究进展

近年来,随着信息技术的迅速发展,遥感作为一种快速监测手段已经被运用到作物病虫害监测中.本文阐述了作物病虫害遥感监测的基本原理及特点,重点介绍了国内外在其技术方法上的研究进展,提出了生产应用中的技术流程.进一步分析了当前本领域研究中的难点,展望了其应用前景,以期为棉花病虫害遥感监测研究提供借鉴与参考.     

作物类型遥感识别研究进展

及时获取作物种植面积是研究粮食区域平衡,预测农业综合生产力和人口承载力的基础。遥感技术已经成为提取作物种植面积的重要手段,而前提是识别作物。为了理清当前该领域的国内外研究现状,以遥感在作物类型识别中的应用为主线,归纳了国内外作物类型识别研究中常用的各类遥感数据,如资源遥感影像、气象遥感影像、高分辨率影像、高光谱影像和微波影像等,分析其优缺点和适用性;同时总结了利用遥感进行作物类型识别的3 类研究方法,包括基于光谱的识别方法、基于物候差异的识别方法以及光谱与物候相结合的方法,分析了各种方法的特点;指出目前作物类型遥感识别中存在的主要问题,如影像空间精度与价格的平衡问题,多分辨率遥感数据的综合应用问题,物候差异对作物识别的影响问题等;认为不同分辨率遥感数据的结合可以弥补各自不足,遥感影像的时相选择是提高精度的关键,另外需要应用除光谱和物候以外的更多解译标志;建议进一步深入研究作物识别机理和多尺度数据融合方法。以期为遥感技术在作物类型识别中的深入研究提供参考和借鉴。     

遥感技术在烟草长势监测及估产中的应用进展

烟草长势信息是烟草生产管理的重要依据,全面了解遥感技术在烟草长势监测及估产中的应用进展,为利用遥感技术支撑科学化、精细化烟田管理提供科学参考。在对相关文献分析和归纳的基础上,从地面光谱、无人机遥感、卫星遥感3种尺度对目前遥感技术在烟草长势监测与估产方面的应用进行系统总结,并对进一步研究进行展望。（1）基于地面光谱对烟草的监测,主要是利用反射率光谱及其不同的变换形式、光谱指数和光谱位置变量估测其生理生化参量（氮、磷、钾、生物量、叶面积指数、叶绿素等）,为诊断烟草生长、健康状况、成熟度提供依据,进一步实现烟草长势监测、估产与品质评定。（2）利用无人机遥感技术能够在小尺度上对作物的面积进行提取、监测长势及估产,但受搭载相机分辨率、地形、自身稳定性等影响,不能监测烟草的细微变化。（3）参考LandSat、SPOT、MODIS、HJ-1等光学遥感数据以及SAR数据,利用遥感影像融合、分类等技术能够实现对大面积烟田病害、长势进行监测和产量估计。结合多源、多平台遥感数据,对烟草的参数进行定量研究,并利用同化技术对大尺度上烟草生长过程进行动态监测,来探索烟草的最佳采收期是未来研究的重点。     

无人机遥感在作物监测中的应用研究进展

无人机作为新型遥感平台,近年来发展迅速,应用领域不断拓展。无人机遥感技术被广泛用于作物监测,在农田作物长势监测、农作物营养诊断和产量估测等方面有所突破。本文从无人机遥感技术的特点、无人机平台的选择和传感器类型、在作物监测上的主要应用3个方面做了较为详细的综述,对无人机发展的难点进行了讨论,并对无人机遥感技术在作物监测上应用进行了展望。     

遥感在农业领域研究热点的可视分析——基于科学知识图谱的方法

基于科学知识图谱的方法与知识可视化的理论,以CNKI数据库中收录的1997—2016 年20 年间遥感在农业领域研究的文献数据为切入点,探索20 年来遥感在农业领域研究的热点和趋势。通过对具体的机构合作图谱、聚类图谱和关键词图谱进行分析解读,直观展现了该领域正处于快速发展阶段,研究机构差异显著、热点主题明确。通过机构合作分析发现遥感在农业领域研究中中国科学院的发文量居于首位;通过关键词共现分析,探究该领域的研究热点集中在农用地变化和遥感监测以及精准农业形成的3 个大的聚类;最后通过突现检测分析得出,遥感技术和地理信息系统技术在土地利用、核农学和生物科学等领域的运用将成为很长一段时间的发展趋势。     

山东省农情遥感监测平台构建研究

[目的]准确及时的农情信息是各级政府制定农业政策、管理指导农业生产的重要依据。遥感技术在山东省农业资源调查、农情监测、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用，亟需建立一个服务于农业生产管理需求的省级农情遥感监测业务化运行平台。[方法]利用地理信息系统（GIS）、遥感技术(RS)和网络技术，基于MapGIS平台，提出了山东省农情遥感监测平台建设的重要意义、设计原则、总体架构、建设内容以及系统的总体部署。[结果]平台的建立，将实现山东省主要粮食作物面积、长势、产量、灾害等农情信息的动态监测与及时发布，同时为公众提供专题遥感监测产品服务。[结论]推动农情遥感监测的广泛应用和产业化发展，为保障粮食安全、强化农业生产科学管理和建设现代农业提供强大的支撑。     

遥感光谱技术在农作物产量估算中的应用研究进展

农作物产量是一个国家或地区的重要经济信息,关系着国家和区域粮食安全,对农业规划布局、政策调整及可持续发展等方面具有重要意义。农作物遥感估产主要包括作物识别和产量评估两项主要环节,文章通过总结农作物遥感识别与产量估算的研究现状,以其依据的特征不同、针对的目标不同对现有的作物识别分为两类进行总结；根据数据源与评估模型原理的区别将现有作物遥感估产方法总结为四类,对其方法、原理和应用要点进行总结,讨论分析了各类方法的优势和仍需完善的问题,并对今后的发展趋势进行了展望。