基于众包数据和遗传规划算法的农作物遥感智能识别方法

【目的】 农作物空间分布信息是支撑相关科学研究与政策制定的重要依据。当前农作物空间分布遥感分类在理论和技术方法方面取得了长足的发展,但仍面临一些难题,包括地面样本数据的获取困难、作物特征选择存在主观性和冗余、特征构建过程中缺乏针对性和代表性等,导致农作物空间分布遥感分类的效率与精度不足。【方法】 针对这些问题,文章开展快速、准确、低成本的样本获取、特定作物分类的最优特征构建与优选,并分别选择多个研究区开展实证研究。样本获取方面,开发基于“视田”众包的样本获取平台,通过迭代更新的任务采集和历史样本库的方式高效获取地面样本。作物分类方面,提出遗传规划算法为不同作物提取差异化的特征,通过遗传进化思想实现定制化特征的构建,能够在原始特征的基础上构建高层次特征。【结果】 在北方地区,利用“视田”众包工具,由8名工作人员2天内完成了位于义县、辽中区、新民市及开原市4个区域的水稻、玉米、大豆和花生的样本采集,内业工作人员同步进行分类并迭代样本需求,分类的总体精度均大于90%,kappa系数均高于0.87。在南方地区,位于湖北省枝江市区域的春秋两季作物分类结果的总体精度均大于94%,kappa系数均高于0.86。【结论】 该文提出了一套快速、高效开展农作物遥感分类的技术体系：利用众包采集快速扩大样本数量,同时利用遗传规划算法提高样本训练效率。在不同区域、不同作物类型研究区应用,可实时、准确生产农作物空间分布图,总体效果稳定,在支撑科学研究与政策制定方面具有较强的应用前景。     

新一代信息技术对农产品追溯系统智能化影响的综述

从为应对疯牛病问题至今,追溯系统作为农产品及食品质量安全保障的有效手段引入已有近30a,如何降低追溯断链化、增强追溯可信度、提升质量预警力,已成为追溯系统研究的热点,也是应用中亟待解决的问题。该文基于国内外相关文献,瞄准热点问题,综述了新一代信息技术对农产品追溯系统智能化的影响。首先,提出了追溯系统从1.0到3.0的发展历程,总结了追溯系统1.0以信息记录为主、2.0以数据整合为主、3.0以智能决策为主的核心特征;其次,描述了以物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等为核心的新一代信息技术之间在信息感知、数据处理、高效计算、智能分析、加密防伪等方面各有侧重又相互关联的内在关系,分析了大数据、人工智能及区块链的发展趋势;最后,从人工智能技术降低追溯过程断链程度、大数据技术提升质量安全预警能力、区块链技术增强全程追溯可信度等3个方面,综述了相关研究,结合发展趋势提出了深入研究的方向,即人工智能从供应链内部及供应链之间提升追溯粒度,大数据从微观、中观及宏观层面实现预测与优化,区块链从追溯区块结构优化、隐私保护及共识算法等方面增强追溯可信度。该文为把握农产品追溯系统发展趋势、研究热点、应用瓶颈提供有益参考。     

基于无人机DSM的小麦倒伏识别方法

【目的】小麦倒伏是造成产量和质量下降并且影响农业机械自动化收割的重要原因。基于无人机遥感平台获得的数据能够为小麦倒伏提供及时准确的监测结果,为智慧农业智能化育种、栽培和管理提供科学依据。【方法】基于无人机搭载的消费级相机,获取可见光影像结合生成的DSM数据,采用随机森林的分类方法进行小麦倒伏识别。【结果】基于可见光和DSM数据获得的小麦倒伏分类总体精度为98.41%,Kappa系数为0.97,相较于仅依靠可见光谱信息的分类结果具有显著提升,识别结果也更加可靠,能够显著改善小麦倒伏识别效果。【结论】证明了基于无人机搭载消费级相机获取的DSM数据在农作物倒伏识别中的可行性,提供了一种自动识别小麦倒伏的新思路和新方法。     

基于ANUSPLIN 的降水空间插值方法研究

【目的】对黄淮海平原点状降水数据进行空间插值,筛选最优模型,分析插值精度,为该区域水分供给状况分析、农业干旱研究等提供科学依据与技术支撑。【方法】采用基于样条函数插值理论的专业气象插值软件ANUSPLIN,根据黄淮海平原内457个气象站点1981—2010年连续30年的降水数据,分别以分辨率为90 m、1 km的高程数据作为第三变量,对降水数据进行空间插值,根据误差统计选出最优插值模型,分析不同分辨率的数字高程模型与插值精度的关系;为比较ANUSPLIN插值结果,随机选取29个点的降水数据作为验证集,同时将其与克里金插值方法进行比较。【结果】(1)对所选气象站点数据进行交叉验证发现,相比较克里金插值,ANUSPLIN得到的结果精度更高。冬季降水量较少时的插值精度比降水集中的6—8月份的插值精度高,利用ANUSPLIN对冬季的降水数据插值的均方根误差为0.38 mm,夏季为4.19 mm,克里金方法对冬季降水数据插值后对应的RMSE为0.45 mm、夏季为4.31 mm;(2)DEM分辨率越高,对应的插值精度会有所提升,对夏季降水插值较明显,利用90 m分辨率的DEM对夏季降水插值,RMSE为4.19 mm,1 km分辨率的DEM插值后对应的RMSE为4.24 mm。【结论】通过ANUSPLIN对黄淮海平原的降水插值方法研究,探讨插值精度与DEM分辨率的关系,发现提高协变量数据DEM的分辨率可以获得更高精度的降水栅格数据,相比较克里金方法,AUNSPLIN获得的结果更加细致地描绘出地形因素对降雨空间分布的影响,为黄淮海平原干旱分析、指导当地农作物灌溉生产提供重要的决策支持信息。     

中国耕地种植制度遥感探测及其时空特征

【目的】耕地种植制度是农业生产方式的具体体现,其形成受自然资源要素与人类土地利用行为综合影响,反映了“人类-自然”的耦合关系。本研究旨在科学掌握全国耕地种植制度格局,为优化农业生产布局、提高农业生产能力、推动农业可持续性发展提供依据。【方法】结合遥感监测与空间决策树模型等手段,构建适合我国农情的跨年度种植制度探测方法体系,并开展空间格局分析。首先,通过辨析种植强度、复种指数等概念,从长期性、周期性、稳定性等方面,定义种植制度的内涵;其次,构建连续度、频度指标,并利用基于时序遥感的2001—2018年中国复种指数监测结果,结合时间滑动窗口方法,在像元尺度分别计算两个指标的具体值;最后,评估耕地的种植强度与种植制度特征的显著性,利用决策树方法确定种植制度类型,从区域差异、动态规律等方面分析不同区域种植制度的时空异质特征。【结果】（1）面积上看,一年一熟所占面积最大,占53.52%,超过耕地总面积的一半;其次是一年两熟,占23.28%,季节性休耕（如两年三熟）与年度休耕分别占12.80%和6.94%。（2）空间上看,一年一熟、一年两熟、季节性休耕与年度休耕的集中分布区分别为东北地区、华北地区...     

遥感技术的发展现状及在天府粮仓建设中的应用建议

【目的 】促进遥感技术在天府粮仓建设中的应用,助力农业生产高质、高效、可持续发展。【方法 】（1）文章通过文献综述,将遥感技术在农业监测中的研究分为耕地监测、农作物遥感制图、作物长势监测与产量估算。（2）在四川地区复杂应用场景下,具体分析现有遥感技术在区域监测面临的挑战。（3）提出遥感技术助力天府粮仓建设的相关建议。【结果 】遥感技术经过不断发展,建立了成熟的空天地一体化农作物遥感监测技术体系及系列数据产品,在种植结构优化、政策制定、资源有效利用等方面发挥重要作用。然而,在四川地区开展遥感监测仍面临复杂地形、地块破碎、种植制度等挑战。【结论 】为了进一步加强遥感技术在天府粮仓建设中的应用,助力农业高质量发展,提出以下建议：一是加强大模型应用,支持高标准农田建设;二是使用多源遥感数据和深度学习方法,提高景观复杂场景下的遥感制图精度;三是耦合多源遥感数据和各作物农学机理,提高作物长势监测和产量估算能力。     

天空地遥感大数据赋能果园生产精准管理

【目的】水果产业是农民增收的支柱产业,在我国农业农村经济发展中占有重要地位。面对新的产业发展困境,推进果园生产全方位、全角度、全链条数字化改造,构建现代化数字果园发展模式具有重要的现实意义。【方法】文章提出了天空地遥感大数据驱动的果园生产精准管理新模式,以"数据—知识—决策"为主线,以果园生产数字化、网络化和智能化为目标,推进农业信息技术、农学农艺与农机装备的融合应用。【结果 /结论】利用航天遥感(天)、航空遥感(空)、地面物联网(地)一体化的技术手段,构建天空地一体化的果园智能感知技术体系,进行果园数量、空间位置与地理环境的精准感知与信息获取,解决"数据从哪里来"的基础问题;集成天空地遥感大数据、果树模型、图像视频识别、深度学习与数据挖掘等方法,构建果树长势、病虫害、水肥、产量等监测专有模型和算法,实现果园生产的快速监测与诊断,解决"数据怎么用"的关键问题;结合自动控制、传感器、农机装备等,利用数据赋能作业装备,实现果园生产的精准和无人作业,解决"数据如何服务"的重要问题。     

基于支持向量回归的关中平原冬小麦估产研究

【目的】小麦产量估测为有关部门制定政策和经济计划提供依据,在粮食宏观调控中发挥重要作用。【方法】文章采用支持向量回归方法估测冬小麦产量,以陕西省关中平原的5个市(西安市、宝鸡市、铜川市、渭南市、咸阳市)作为研究区,将2011—2016年研究区内冬小麦4个生育时期(返青期、拔节期、抽穗—灌浆期、乳熟期)的条件植被温度指数、叶面积指数和每年的单产数据作为总样本,划分训练集和试验集。基于MATLAB平台和LIBSVM3.23软件包,建立研究区冬小麦产量回归预测模型,得到产量预测结果并评价模型精度。【结果】回归模型的决定系数为0.88,平均绝对百分比误差为6.12%,均方根误差336.39 kg/hm~2。【结论】支持向量回归模型拟合较为理想,有较高的预测精度和较强的泛化能力。回归时的重要参数有惩罚因子C和核参数σ,其中核参数σ对模型精度影响更大。研究表明用该回归模型进行冬小麦产量预测是可行的,支持向量回归方法在粮食产量预测领域有良好的应用前景。     

农业土地资源遥感研究动态评述

【目的】作为地球陆地系统最重要的组成部分,农业土地系统对于确保国家粮食安全与资源安全,科学理解人—地耦合关系具有重要作用。【方法】文章从农业土地系统科学视角出发,系统梳理了农业土地资源遥感的总体框架,围绕4个核心内容的研究现状、进展和存在问题进行了深入论述。【结果】农业土地资源遥感包括资源调查和变化监测两个主要任务,其核心内容包括:耕地资源的数量和空间分布调查、农作物种植结构调查、农业土地集约化利用监测、农业土地利用时空变化监测等。【结论】面向当前和今后相当长时间内智慧农业、农业高质量与绿色发展的迫切需求,农业土地资源遥感需要从系统性和整体性的科学视角来开展综合研究,天空地一体化、多源数据、多时空尺度和多技术方法的综合集成将是未来农业土地资源遥感研究的重点发展方向。     

农业机器人研究进展评述

【目的】系统梳理农业机器人研发现状,归纳凝练目前存在的关键科学问题,明确未来发展分析,促进农业机器人更好服务于农业生产,提高农业生产的机械化和智能化水平。【方法】通过对国内外大量文献资料的收集、查阅,总结梳理了当前国内外农业机器人的研究现状与应用现状。【结果】目前农业机器人总体包括植保机器人、采摘机器人、信息采集机器人、移栽嫁接机器人4种典型机器人,机器人的共性系统及关键技术主要包括:自动导航与路径规划、作物目标识别与分析、机械臂自主规划与控制、多机协作和智能交互。【结论】当前农业机器人在农业中的应用越来越广泛,但推广与普及的主要瓶颈是农业机器人的制造成本问题和智能化程度问题,农业机器人未来主要研究方向是低成本高适应性的开放性机器人研究和"农业大脑"智能决策体系的构建。