基于熵理论和遗传算法的作物灌溉决策的优化研究

为了优化作物灌溉的决策,在综合考虑了灌溉水量、作物水分需求、降雨量、土壤水分含量和作物不同生育阶段缺水对产量的敏感指数等因素的基础上,建立了基于熵理论和遗传算法的优化模型。通过实例试验,结果表明:提出的模型用于作物灌溉决策优化比基本遗传算法计算精度有了明显提高。     

现代农业灌溉管理信息系统开发应用

随着计算机和信息技术的发展,传统农业灌溉方式也开始向农业现代化、自动化控制灌溉的方式转变,自动化控制使灌溉管理实现智能、精准操作.研制开发的现代农业灌溉管理信息系统,通过作物生长气象监测站、土壤湿度监测器、水源信息、水量信息、压力信息等采集设备,对作物生长中气象参数、土壤参数、作物参数、水源和管网参数等多种参数进行采集并处理,实现了作物的适时、精准灌溉.     

物联网技术的远程智能灌溉系统设计——评《精量灌溉决策技术与灌区作物需耗水管理》

随着科学技术不断发展,我国农业信息化水平快速发展,传统灌溉方式已经无法满足现代农业的信息化管理工作要求。因此,先进的物联网信息技术得以应用,智能灌溉系统不断完善和得以发展,提高灌水效率,降低人工成本,实现对作物生长情况的实时监控管理,提高工作质量和效率。《精量灌溉决策技术与灌区作物需耗水管理》一书围绕作物精量灌溉决策理论与灌区农田作物需耗水估算,开展田间试验观测、区域调研、相关理论和估算方法研究。该书具有良好的指导性、实用性以及科学性,不仅能够作为高校相关专业本科生与研究生的学习参考书,也可以供市场水资源管理、农业水土工程以及水文学等相关从业人员、教师参考。     

农业遥感研究现状与展望

遥感技术具有覆盖面积大、重访周期短、获取成本相对低等优势,对大面积露天农业生产的调查、评价、监测和管理具有独特的作用。从20世纪70年代出现民用资源卫星后,农业成为遥感技术最先投入应用和收益显著的领域。特别是随着高空间、高光谱和高时间分辨率遥感数据的出现,农业遥感技术在长时间序列作物长势动态监测、农作物种类细分、田间精细农业信息获取等关键技术方面得到了突破。但是农业生产的分散性、时空变异性等特点,对当前农业遥感技术的应用还存在诸多挑战。本文简要回顾了农业遥感发展历程以及其应用的理论基础;再从农作物估产、农业资源调查、农业灾害监测和精准农业管理4个领域阐述了国内外相关研究和应用情况。最后提出农业遥感应加强与地面农业观测网技术的结合,推动新一代低空无人机遥感平台的发展,强化多源传感器融合以及农业过程模型与遥感数据同化的研究。     

基于物联网的灌溉系统定量控制算法设计研究

精量节水灌溉成为农业生产发展的关键技术。为此,基于硬地育秧过程对土壤水分的精准化控制需求,设计了一种定量灌溉控制系统。同时,根据育秧过程中的土壤需水状况监测结果,设计定量灌溉控制算法,对育秧过程中的水分状况进行预警,实现了精准化灌溉控制。     

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。     

基于无人机遥感的玉米水分利用效率与生物量监测

玉米生物量及水分利用效率是反映作物长势和作物品质的重要指标。为实现农业精准管理,本文以不同水分处理的青贮玉米为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合作物生长模型估测青贮玉米生物量及水分利用效率的可行性。首先,将基于高时空分辨率无人机多光谱图像估测的关键作物参数蒸腾系数kt输入到简单的水分效率模型中,来拟合不同水分胁迫处理下玉米水分利用效率WUE和标准化水分利用效率WP*;然后,采用拟合的WUE、WP*估算相同水分和不同水分状况下的玉米生物量,并进行验证;基于高时空分辨的无人机多光谱遥感图像获取了大田尺度上的WUE、WP*和生物量的空间分布图。结果表明,基于无人机多光谱、气象和土壤水分数据计算的实际蒸腾量∑Tc,adj和∑ktkswkst（ksw、kst为环境胁迫因子）与玉米生物量具有极显著（P<0.001）的相关性,不同水分处理下WUE的决定系数R2均不小于0.92,WP*的R2均不小于0.93。在同一水分胁迫下,使用拟合的WUE和WP*对生物量的估测精度几乎相同,玉米V-R4生育期估测精度较高,WUE的RMSE为126g/m2,WP*的RMSE为91.7g/m2,一致性指数d均为0.98,但在R5-R6生育期内精度不高。在不同水分胁迫下,使用WUE和WP*估测生物量时,WUE容易受到水分胁迫影响,精度较低（RMSE为306g/m2,d=0.93）,而WP*的精度较高（RMSE为195g/m2,d=0.97）。研究表明,将无人机遥感平台与作物生长模型相结合能够很好地估测大田玉米生物量及水分利用效率。     

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...     

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。     

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。     

基于纹理特征与植被指数融合的水稻含水量无人机遥感监测

含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数，精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前，利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数，针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的RGB图像和多光谱图像，通过提取植被指数和纹理特征，分析水稻的动态生长变化，并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明：（1）从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长，并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势；（2）与RGB图像相比，多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力，其中归一化光谱指数NDSI_771,611实现了更好的预测精度（R²=0.68，RMSEP=0.039，rRMSE =5.24%）；（3）融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果（R²=0.86，RMSEP=0.026，rRMSE=3.51%），预测误差RMSEP分别减小了16.13%和18.75%。上述结果表明，基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的，可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。     

基于无人机多光谱遥感的夏玉米叶面积指数估算方法

无人机多光谱遥感技术可以快速、无损地监测农作物叶面积指数（LAI）。为研究水分胁迫条件下，利用无人机多光谱植被指数估算夏玉米LAI的可行性，本研究基于无人机多光谱遥感系统，结合同时期实地采集的夏玉米LAI，选择5种植被指数，包括归一化差值植被指数（NDVI）、土壤调节植被指数（SAVI）、增强型植被指数（EVI）、绿度归一化植被指数（GNDVI）和抗大气指数（VARI），作为模型输入参数，使用随机森林回归算法建立全生育期不同灌溉条件下大田玉米冠层植被指数与LAI之间的关系模型，并与一元线性回归和多元线性回归算法建立的模型进行对比分析。结果表明，在充分灌溉条件下，植被指数的多元线性回归模型可以较好地估算LAI（R² = 0.83）；在水分胁迫条件下，植被指数的随机森林回归模型可以较好地估算LAI（R² = 0.74~0.87），水分胁迫因素对该模型影响较小，且NDVI和VARI对估算LAI的贡献最大。上述结果表明基于无人机多光谱遥感技术，使用随机森林回归算法估算多种灌溉条件下的夏玉米LAI是可行的。该研究为实现快速、准确地监测全生育期不同灌溉条件下的大田夏玉米LAI提供了技术和方法支持。     

Combined use of optical and radar satellite data for the detection of tillage and irrigation operations: Case study in Central Morocco

The objective of this study is to present a new application of optical and radar remote sensing with high spatial (∼10 m) and temporal (a few days) resolutions for the detection of tillage and irrigation operations. The analysis was performed for irrigated wheat crops in the semi-arid Tensift/Marrakech plain (Central Morocco) using three FORMOSAT-2 images and two ASAR images acquired within one week at the beginning of the 2005/2006 agricultural season.The approach we developed uses simple mapping algorithms (band thresholding and decision tree) for the characterisation of soil surface states. The first images acquired by FORMOSAT and ASAR were processed to classify fields into three main categories: ploughed (in depth), prepared to be sown (harrowed), and not ploughed-not harrowed. This information was combined with a change detection analysis based on multitemporal images to identify harrowing and irrigation operations which occurred between two satellite observations.The performance of the algorithm was evaluated using data related to land use and agricultural practices collected on 124 fields. The analysis shows that drastic changes of surface states caused by ploughing or irrigation are detected without ambiguity (consistency index of 96%). This study provided evidence that optical and radar data contain complementary information for the detection of agricultural operations at the beginning of agricultural season. This information could be useful in regional decision support systems to refine crop calendars and to improve prediction of crop water needs over large areas.     

基于无人机多光谱的耐旱苎麻品种筛选方法

高温干旱是影响作物生长及最终生产力的主要胁迫源。当前,无人机遥感技术已在作物倒伏和病虫害的分级监测研究中取得重大进展,但有关利用无人机遥感进行作物抗旱等级监测的研究却鲜有报道。因此,以苎麻种质资源为研究对象,提出了苎麻抗旱性量化标准,并提供了一种利用无人机多光谱遥感鉴定苎麻种质资源抗旱性的方法。首先,由专家对36份苎麻种质资源进行抗旱性分级;然后,结合无人机多光谱遥感获取的植被指数,采用随机森林(Random forest, RF)、支持向量机(Support vector machine, SVM)、决策树(Decision tree, DT)3种机器学习方法分别构建苎麻抗旱性鉴定模型,并通过苎麻在高温干旱胁迫下的表型响应检验鉴定结果;最后,基于无人机获取的遥感表型,筛选高温干旱胁迫下优质苎麻种质资源。结果表明,利用SVM构建的苎麻抗旱性鉴定模型正确率达到0.74,不同抗旱级分类F1得分范围为0.69～0.79,说明该方法能用于苎麻种质资源抗旱性评估。利用无人机遥感数据反演得到的3项苎麻表型性状(叶绿素相对含量、叶面积指数、株高)均与人工测量值具有较强的相关性,在此基础上,研究从高温...     

Future directions for advanced evapotranspiration modeling: Assimilation of remote sensing data into crop simulation models and SVAT models

Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer Models (SVAT) and Crop Simulation Models describe physical and physiological processes occurring in crop canopies. Remote sensing data may be used through assimilation procedures for constraining or driving SVAT and crop models. These models provide continuous simulation of processes such as evapotranspiration and, thus, direct means for interpolating evapotranspiration between remote sensing data acquisitions (which is not the case for classical evapotranspiration mapping methods). They also give access to variables other than evapotranspiration, such as soil moisture and crop production. We developed the coupling between crop, SVAT and radiative transfer models in order to implement assimilation procedures in various wavelength domains (solar, thermal and microwave). Such coupling makes it possible to transfer information from one model to another and then to use remote sensing information for retrieving model parameters which are not directly related to remote sensing data (such as soil initial water content, plant growth parameters, physical properties of soil and so on). Simple assimilation tests are presented to illustrate the main techniques that may be used for monitoring crop processes and evapotranspiration. An application to a small agricultural area is also performed showing the potential of such techniques for retrieving evapotranspiration and information on irrigation practices over wheat fields.