基于作物模型与遥感信息的水稻产量预报研究

将遥感资料(NOAA/AVHRR,Landsat TM)与水稻模拟模型(RCSODS)相结合,建立遥感数值模拟模型,进行水稻遥感估产。利用TM影像对NOAA进行几何精校正和混合像元分解;对NOAA卫星的可见光通道和近红外通道,采用双通道组合运算技术,构造植被指数(NDVI),结合地面样区实测叶面积指数(LAI)资料,建立NDVI与LAI的相关模式,对大面积水稻LAI进行反演,实现水稻长势的遥感实时动态监测。在此基础上,利用NDVI与水稻生物学参数LAI的关系,及时校正水稻生长模拟模型,预报以像元点为空间变化范围的单位面积产量;并对高邮市的水稻进行产量模拟,取得较好的结果。     

NOAA／AHRR数据的几何精纠正方法研究

利用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ资料进行有水稻遥感长势监测与估产是以高精度配准为前提的，因此首先论述了在利用ＴＢＵＳ报进行系统纠正的基础上，还必须进行几何精纠正的必要性及其方法的选择；提出综合利用ＡＲＣ／ＩＮＦＯ和ＥＮＶＩ的功能建立几何精纠正的标准空白，通过各种变换进行图像增强处理，仔细胞选取地面控制点；利用５９次浙江省范围的ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ数据计算出不同方法中的误差，首次通过方差分析和多重比较进行     

NOAA/AVHRR遥感数据在夜间雾监测中的应用

通过对夜间雾的NOAA/AVHRR红外光谱特征分析,建立基于NOAA/AVHRR遥感数据的夜间雾遥感监测模型。利用该模型对2005年冬季和2008年秋季2个时次江西省范围内的夜间雾分布格局进行监测,经地面气象观测资料检验表明,该模型监测夜间雾的准确率达69.2%。该模型的应用可弥补常规气象监测方法的不足,基本实现对夜间雾的宏观、动态、连续监测。     

高山区遥感影象与地形数据几何配准试验研究

多源影象数字复合是扩充遥感影象信息的有效手段。本文以八大公山自然保护区美国陆地卫星ＴＭ影象与１∶５０,０００地形图等高线进行复合,对几何配准精度进行了试验研究。试验表明：用二元三次多项式对ＴＭ影象进行几何精校正,用二元三次多项式对等高线图进行扫描畸变纠正后,对于高山地区的遥感影象,具有较好的几何配准精度,能够满足分类判读的需要。     

新疆北部地区冬小麦种植面积和产量遥感监测模式研究

对新疆北部冬小麦区进行了分层，然后利用1992—1993年NOAA气象卫星的AVHRR资料分层建立了冬小麦种植面积与产量的遥感监测模式。     

基于植被指数与叶面积指数的水稻生长状况监测

在江苏省高邮、兴化、阜宁、洪泽分别选择了一个样点,在水稻反射光谱特性与水稻生物学参数荚未的支持下,探讨了基于NOAA／AVHRR遥感影像的归一化植被指数（NDVI）与地面观测数据叶面积指数（LAI）的关系,实现大面积水稻LAI的反演,并以江苏省高邮市为例进行了水稻长势遥感豁测。     

宁夏主要作物霜冻灾损评估方法研究

利用1991—1996年宁夏霜冻灾害资料和同期NOAA(AVHRR)资料和霜冻遥感监测结果，构建了宁夏主要作物霜冻灾损评估模式，检验结果表明：所采用模式方法比较客观、实用，应用效果好。     

基于NOAA卫星的昆明夏粮监测及估产

根据NOAA气象卫星观测和地面农业气象生育期观测的实时资料，对昆明地区夏粮生长发育状况进行动态监测，对最佳估产时相进行分析研究，并建立昆明夏粮遥感估产的归一化植被指数估产模型、归一化植被指数一气象因子综合估产模型、相对植被指数非线性估产模型。所建立的估产模型误差较小，准确率高。     

利用遥感技术进行垦区水稻长势监测研究

以黑龙江省农垦建三江管理局为研究对象,利用GPS、ERDAS和ARCMAP等软件,以中国环境资源卫星为遥感信息源,在深入了解农作物长势估产国内外相关研究进展,以及对建三江地质地貌、气候、土壤、植被等进行综合分析的基础上,利用遥感技术,结合2010年建三江管理局水稻面积提取数据,进行2010年建三江管理局水稻长势监测研究。     

基于MODIS-NDVI的水稻遥感估产——以重庆三峡库区为例

以重庆三峡库区为研究对象,利用MODIS-NDVI为遥感特征参量,分析水稻关键生育期的长势并对产量进行预测.考虑到NDVI数据饱和的局限性,选取库区各区县0.2～0.8范围内的NDVI值与作物产量建立水稻估产模型,进行相关性分析,估算出的水稻产量表明,各关键生育期的相关性系数均在0.75以上,且与实产数据对比表明,各区县预测精度均在90%以上,可见利用MODIS-NDVI能够有效的进行水稻监测和估产.     

冬小麦遥感估产多种模型研究

综合冬小麦地面光谱资料及相应的农学参数资料,ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ 资料,历年各县冬小麦单产、播种面积、总产资料,历年新疆各站气象资料,监测点历年冬小麦发育期、密度、产量分析等资料,证明地面光谱植被指数与冬小麦密度、生物量、叶面积指数关系密切,从而建立了密度与生物量的光谱监测模型,进而建立了北疆试验区各层冬小麦种植面积估算和产量预报卫星遥感模型,辅以冬小麦产量农业气象预报模型、农学模型及模拟模型,自１９９４ 年投入应用以来的结果表明,这套模型预报精度高、效果很好     

淮北平原全年粮食总产气象卫星遥感预报方法研究

由于全年粮食总产为多季混种，给气象卫星遥感监测带来很大难度。本文利用１９８６～１９９４年约１００个时次的气象卫星ＡＶＨＲＲ比值植被指数（ｇｌ绿度值）对我省淮北平原全年粮食总产的气象卫星遥感监测预报方法进行了研究。提出对全年粮食总产的遥感监测可分成夏、秋两季进行，其中对夏粮采用单季作物（冬小麦）遥感监测方法，对秋粮采用“总体混合监测”方法，可获得较理想的预报效果。     

气象卫星遥感监测在森林防火中的应用

利用NOAA极轨卫星AVHRR第3通道资料,结合地面森林分布状况及当时天气条件能有效监测森林火灾,并通过AVHRR3,4通道辐射温度的差异计算森林火灾面积,监测面积与实测面积吻合。在监测实例分析的基础上提出江西省全年均应为森林防火期。     

应用归一化植被指数的玉米产量预测研究

为有效利用归一化植被指数(NDVI)对玉米产量进行预测,以黑龙江省肇东市为研究区域,利用玉米抽穗期HJ1B遥感数据,结合野外实测数据,进行玉米单产遥感预测研究。通过辐射定标、大气校正、几何精校正等预处理,反演试验区域的实际光谱反射率,从而计算试验区域内玉米的归一化植被指数(NDVI)实际数值,进而与野外实测产量数据进行模型拟合。结果表明:肇东玉米抽穗期NDVI与产量之间二次多项式模型相关性最佳,对比实测数据准确率可达86%,并利用研究结果对肇东2011年玉米产量进行了预测,与实测结果比较后形成玉米单产遥感预测专题图,因此,确定归一化植被指数与玉米产量具有一定的相关性。     

林火卫星监测技术研究进展

介绍了4种林火卫星监测的技术,包括NOAA/AVHR R卫星监测、EOS/MODIS数据监测、风云(FY)系列卫星监测及环境减灾(HJ)卫星监测,对国内外林火卫星监测发展状况进行了论述,并对林火卫星监测技术研究方向进行了展望。     

应用NOAA/AVHRR遥感资料对阿拉善草地进行动态监测的研究

应用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ遥感资料对阿拉善地区的６个荒漠类草地进行了生长季内的动态监测。结果表明，应用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ遥感资料对阿拉善荒漠进行动态监测是可行的而且是必要的；提出了以“面”取样，“面”与“面”样本区配的建模方式，克服了以往建模方法中样本间“点”对“点”不能很好匹配的缺点。     

天然草地牧草产量与气象卫星植被指数的相关分析

采用多年牧草产量资料和ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ资料,计算不同试验区和主要天然草地类型牧草产量与卫星植被指数的相关系数。结果表明用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ植被指数对大面积草地生产的遥感监测效果较好,按草地类型划分,产量较高的草甸、草原与气象卫星植被指数的相关系数比产量较低的草原及荒漠与气象卫星植被数的相关系数大,且都通过显著性检验。对草甸草地和草原草地的监测效果比对茺漠草地监测效果好。     

基于高光谱和激光雷达遥感的水稻产量监测研究

【背景】快速、准确地估算水稻产量对于肥水精确管理及国家粮食政策的制定至关重要。高光谱与激光雷达遥感作为2种不同的主被动监测技术,为水稻长势信息获取提供了多样化手段。【目的】对比2种遥感监测手段在不同生态点的独立数据集中的验证精度,寻求可移植性强的产量估算模型,对水稻长势监测提供理论与技术支撑,及为精确农业提供科学指导具有重要意义。【方法】本研究通过实施3年（2016—2018年）包含不同地点、不同品种与不同氮素水平的水稻田间试验,在抽穗后各时期同步获取点云数据和光谱数据,结合线性回归与随机森林回归来估算产量,探究抽穗后点云数据与光谱数据估算水稻产量的差异;同时评估产量模型在不同数据集的时空可移植性,寻求可移植性强的产量估算模型。【结果】利用点云数据估算产量的精度（R² = 0.64—0.69）优于光谱数据的估算精度（R² = 0.20—0.58）;基于线性回归的产量估算模型,其验证精度明显优于基于随机森林回归的产量模型;产量模型在同一生态点的可移植性更强（不同生态点：RRMSE 16.69%—17.85%;同一生态点：RRMSE 11.37%—12.41%）。【结论】本研究为抽穗后水稻产量监测提供了新的方法和不同遥感手段的性能比较,为收获前作物产量的实时估算提供重要支撑。激光雷达技术凭借其全天候工作的特点,在长江中下游水稻产量实时监测中有着较好的应用前景。     

气象卫星遥感在江西省区域性洪涝灾害动态监测中的研究及其应用

主要讨论的是气象卫星ＮＯ ＡＡ／Ａ ＶＨＲＲ资料在江西省区域性洪涝灾害动态监测中的应用。研究表明，应用ＮＯ ＡＡ／Ａ ＶＨＲＲ资料，通过计算机自理及综合分析，可以准确地确定洪涝范围，计算洪涝面积，从而达到定量监测洪涝的目的，为制定科学合理的洪涝灾害治理对策提供可靠依据。     

基于ENVISAT ASAR数据的水稻遥感监测

以江苏省兴化市水稻试验区为例,利用单时相多极化ENVISAT ASAR(Advanced Synthetic Aperture Ra-dar)数据进行水稻识别和生长参数反演。通过分析水稻和其他地物在该时相上的VV极化和HH极化后向散射特征,选择合适的阈值和条件,利用阈值分类算法从影像中提取水稻分布。另外,利用实测水稻生长参数和获取的植被指数(NDVI)数据与水稻后向散射系数进行相关性分析。分析结果表明,水稻VV极化后向散射强度与水稻形态结构、叶面积指数和生物量具有较好的相关性,而水稻HH极化后向散射强度对水稻冠层含水量的变化更敏感。基于上述分析,建立反演水稻株高、叶面积指数和NDVI等参数的关系模型。经过验证,水稻识别精度为84.36%,反演的水稻生长参数的空间变化和实际情形相符合。