区域粮食安全预警指标体系的研究

针对国家和分省层次的粮食安全分别建立预警指标体系。运用独立开发出的“粮食供需平衡监测预警系统”对近年来国家和分省的粮食安全分别进行预警分析。结果表明，该文设计的区域粮食安全预警指标体系可以较客观地反映我国粮食供需状况，可以作为粮食供需平衡监测预警系统的模型支撑。遥感估产结果可以用于全国整体的粮食安全预警，但在分省层次上需要和统计数据作进一步的结合，才可以提供有效的预警信息。     

作物冠层BRDF的Monte Carlo模拟与分析

该文构建了光子在作物冠层传输的随机过程，采用蒙特卡罗(Monte Carlo)方法模拟了作物冠层BRDF。对比蒙特卡罗模型和MCRM模型，分析了叶倾角(LAD)与叶面积指数(LAI)对两模型BRDF的影响，并对其中的变化给出了合理的解释。研究表明，两模型虽然在模拟的BRDF数值上有一定差异，但在不同LAD和LAI对BRDF的变化趋势上达到了较好的一致性。最后，用实测BRDF数据验证和分析蒙特卡罗模型，结果表明，蒙特卡罗模型与实测BRDF较为吻合，蒙特卡罗模型可以作为其他作物冠层BRDF前向模拟的有效验证工具。     

集成化的省级农情遥感监测系统

在“中国农情遥感速报系统（CropWatch-China）”的基础上,中国科学院遥感应用研究所开发了集成化的中国省级农情遥感监测系统（CropWatch-Province）。系统以遥感为主要数据源,在县、主产区和省3个尺度上进行农情信息的监测,包括作物长势、单产、种植面积、复种指数监测及作物估产、农气分析等,对系统的技术方法、结构、功能及其主要特点进行了详细论述。2010年系统通过“信息处理产品标准符合性检测中心”的检测,系统具有集成化程度高、灵活性强和应用新数据等特点。系统可以根据不同区域的特点进行灵活定制,通过集成化开发可以独立完成从数据预处理、科学计算、信息提取到结果输出的全部任务,并将包括HJ-1在内的一系列新数据应用于农情信息的获取。     

基于HJ-1B数据的冬小麦留茬覆盖度遥感估算

作物茬作为农田生态系统的重要组成部分,影响着农田生态系统中的营养物质、碳、水和能量的流动与循环。建立了基于HJ-1B数据的冬小麦留茬覆盖度遥感估算模型,为区域作物留茬覆盖度遥感监测提供技术支撑。以山东禹城市冬小麦为例,分析了冬小麦留茬覆盖度与HJ-1B CCD数据各波段反射率、红外多光谱成像仪IRS数据的近红外和短波红外波段反射率及三种归一化光谱指数之间的相关关系,选取IRS归一化指数构建冬小麦留茬覆盖度光学估算模型。使用独立的地面观测数据对模型进行检验,模型估算的最大相对误差为24.96%,平均相对误差为9.28%,达到了一定精度。     

粮仓储粮数量探测新方法探讨

1引言 粮食储藏是粮食宏观调控的重要基础信息,每年我国均需投人大量人力、物力和资金开展清仓查库工作,但是由于检测方法原始、效率低下,历时长,耗费巨大,且检测结果精度不高,影响国家粮食宏观调控的效果。而且,对于一些非法运营的粮库无法实施有效的监督。     

土壤厚度研究进展

对土壤厚度研究进展进行阐述,介绍目前土壤厚度研究方法的优势和适用范围,展望土壤厚度研究方向以及土壤景观模型的改进方法、应用前景,为国内今后土壤厚度研究提供有用的参考。     

三峡水库建设期秭归县土地利用时空变化特征分析

为了更好地把握水库建设期三峡库首地区土地资源变化情况,以秭归县为试验区,利用1992、2002、2007年多源多时相融合高分辨率遥感数据获取3个时期1：50 000土地利用分类结果,分析土地利用动态变化。由于三峡工程建设带来的众多非自然因素作用,秭归县土地利用类型变化剧烈,1992－2007年间园地面积比原来增加248.14%,旱地面积减少20.32%,乔木林减少0.59%,草地减少8.04%,人工表面面积增加141.84%,水体面积增加90.86%;园地、旱地、人工表面、水体等地类在1992－2002年和2002－2007年2个时期表现出不同的变化趋势。使用转换矩阵分析地物类型转换背后的驱动因素作用;根据动态度、土地利用程度等指数的计算结果,不同时期土地利用变化特征具有明显差异;把握土地利用动态演替规律,为后期水库管理运行提供建议。     

基于HJ-1A/1B数据的冬小麦成熟期遥感预测

基于遥感数据获取作物成熟度信息,制订收割顺序,是遥感在精准农业中的一个重要应用课题,目前的作物物候监测在空间分辨率和预测的时效性上尚无法满足精准农业的要求。以山东禹城市为研究区,选取观测点,分析冬小麦成熟期临近过程中水分和叶绿素的动态变化,获取基于遥感监测小麦成熟期的依据。以HJ-1A CCD数据构建的植被指数来反映作物绿度的变化,以HJ-1B IRS数据构建的归一化水指数来反映作物含水率的变化,通过回归分析建立了冬小麦成熟期的遥感预测模型,实现了禹城市冬小麦成熟期的遥感监测。小麦成熟期预测值与观测值的相关性达极显著水平,预测与观测小麦成熟期的先后顺序较为一致,在以误差小于1 d作为成功预测衡量标准的情况下,预测结果的准确度为65%。提出了使用HJ-1A/1B数据开展冬小麦成熟期预测的模型,而使用不同时相遥感数据预测成熟期的通用模型将成为下一步研究重点。     

机载激光雷达森林冠层高度模型凹坑去除方法

从机载激光雷达(light detection and ranging,Li DAR)获取的森林冠层高度模型(canopy height model,CHM)是森林参数反演的关键模型,但CHM上存在高度不自然、突变的凹坑,影响森林参数的提取。为了精确地提取森林参数,需对CHM凹坑进行去除。该文提出了基于反距离权重插值法(inverse distance weighted,IDW)插值的分层高度最大值法进行CHM凹坑去除。通过提取大于一定高度阈值的首次回波点云数据子集,利用IDW插值得到分层首次回波CHM,并对各层CHM取同像元最大值进行融合得到去除凹坑的CHM。IDW插值搜索半径一般设为原始点云间隔的1~1.5倍。对针叶林、阔叶林、针阔混交林3种森林类型的样方数据进行了试验,该文算法生成的CHM与所有首次回波点按IDW插值生成的CHM0差值图像像元平均值分别为3.31、4.20、5.88 m;差值图像像元最大值分别为12.97、14.99、29.00 m,与样方实测树高及归一化点云高度最大值十分接近。通过CHM0、CHM及原始点云剖面对比分析、样方点云抽稀试验,及与平滑滤波算法对比分析,结果显示,该文算法能有效去除CHM凹坑,同时保留冠层边界及森林间隙,CHM能准确地表达森林冠层形态,且对不同森林类型具有普适性,对点云密度具有适应性,CHM凹坑去除效果优于中值滤波、均值滤波及高斯滤波等平滑滤波算法。去除凹坑的CHM有利于后续森林参数的提取,提高森林参数反演精度。     

官厅水库上游近20年土壤侵蚀强度时空变化分析

官厅水库上游地区从1982年就被列入国家级水土保持重点治理区，国家不仅在水土流失治理方面进行大力投入，而且进行了多次土壤侵蚀遥感调查。各次土壤侵蚀遥感调查的成果在时间上形成序列，客观上为进行区域土壤侵蚀状况和生态环境变化的趋势动态分析提供了可能。在历年土壤侵蚀调查结果的基础上，进行了官厅水库上游永定河流域近20年来土壤侵蚀强度的时空变化分析，确定区域内水土流失强度在空间和等级的变化情况。