安徽省农业干旱遥感监测指标的确定及应用

通过对不同季节干旱发生期间的NOAA卫星资料的分析，初步确定了安徽省各等级干旱的气象卫星遥感监测指标在1997、1998年干旱过程中进行了应用检验，效果良好。     

农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法研究进展

在利用遥感数据进行长时间、大范围农业干旱遥感监测过程中,如何针对不同区域、不同作物生长阶段选取最合适的监测指标,对于及时、准确地评估干旱对作物生长的影响,实现合理水资源调度和有效抗旱减灾决策都具有重要意义。该文以遥感监测农业干旱的适应性为论述主线,对常用的农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法,从4个方面进行了系统归纳总结:1)国内外农业干旱监测适用的遥感卫星数据源;2)监测农业干旱适用的光谱敏感波段;3)农业干旱遥感监测指标自身的适用性与局限性;4)农业干旱遥感监测指标适应性的评价方法。在此基础上,指出今后在农业干旱遥感监测指标及其区域适应性研究中,需综合考虑作物与其生长环境之间的关系;增加光谱信息,降低遥感数据获取过程中的信噪比;选择农业干旱遥感监测指标适宜的时空尺度;重点解决部分植被覆盖时,如何选择合适的监测指标;加强高光谱技术在精细农业干旱遥感监测指标反演中的研究;进一步在机理上发掘监测指标自身的敏感性和适应性等6个方面的问题及发展趋势。     

基于空间信息的农业干旱综合监测模型及其应用

为提高农业干旱监测的准确性,采用遥感信息与地面气象观测数据相结合的方法进行农业干旱监测研究。选择适合高植被覆盖区旱情监测的标准化植被供水指数及适合热带气候区旱情监测的综合降水指数作为参数,通过与同步实测土壤含水量的数据融合构建了海南岛农业干旱综合指数模型。经检验,模型的均方根误差RMSE为4.65%,相对均方根误差RMSEr为19.28%,模型具有较高的精度,可以用来监测海南岛的农业干旱。应用模型对2004年10月至2005年1月海南岛农业干旱进行了监测。结果表明,海南岛旱情西部重于东部、北部重于南部、四周平原重于中部山区。2004年10月上旬起旱情持续加重,12月上旬达到旱情高峰,12月中旬旱情略有缓解,但直至监测末期2005年1月下旬旱情依然严重。旱情最严重的时段(2004年12月上旬),海南岛干旱影响范围广,水田和旱地的重旱面积比例分别为59%和61%,其他林地的重旱面积比例也达到了20%。监测期内,海南岛作物生长过程受到明显抑制,干旱造成NDVI累积值较上一生长季同期下降6.34%,2004年10月至12月海南岛天然橡胶减产约1.16万t。该文为农业干旱监测提供参考。     

小地物比例提取在河北耕地遥感调查中的应用研究

小地物的存在是影响大尺度下遥感面积监测的重要因素。该文以河北省为研究区域,借鉴分层抽样的基本思想,采用分区抽样方法,在不同立地条件的耕地上布设小地物抽样样方,共99个,最终得到河北省耕地中小地物面积比例的一系列估计值。其中,水田为10.15％,平原为3.51％,丘陵为7.14％。利用该数据对河北耕地面积遥感调查结果进行修正,可有效提高其结果的精度,对于河北省耕地面积遥感调查、作物面积遥感调查等应用具有实用性和使用价值,同时对具有相似立地条件的地区有重要的参考价值。     

大尺度作物面积遥感监测中小地物的影响与双重抽样

在大尺度作物面积遥感监测中，一般采用抽样方法。由于小地物在影像上无法识别或难以量算，形成样本误差而影响总体面积的估计。改进的措施是采用双重抽样的方法，即在抽样设计中，首先控制作物样本精度，从而消除或减小小地物影响，进而获得较准确的作物面积绝对值。     

多源卫星数据在甘蔗干旱遥感监测中的应用

目前80%以上的糖料甘蔗分布在缺少灌溉条件的旱坡地上,旱害已成为影响甘蔗生产最频繁、范围最广、损失最严重的自然灾害之一。本文选取了广西来宾市兴宾区凤凰镇这个具有代表性的大面积连片、连年种植的甘蔗区,利用高时间分辨率的MODIS卫星数据,采用植被状态指数(VCI)和温度条件指数(TCI)构建干旱指数(DI)遥感监测模型,并融合具有高空间分辨率的ETM卫星数据,进行甘蔗干旱遥感监测方法研究。应用该模型进行2004年和2005年秋季甘蔗旱情监测,制作了旱情时空变化的遥感图像,通过与旱情实况数据对比分析,证明该模型适用于甘蔗旱情监测。     

ASTER卫星遥感影像在冬小麦品质监测方面的初步应用

该文利用ASTER遥感数据在冬小麦品质监测方面进行了初步的应用。根据2004年搭载ASTER传感器的Terra卫星的过境周期，对北京郊区21个冬小麦试验点进行田间取样试验，通过分析试验点冬小麦叶片生化组分(叶绿素a)与氮素间的关系、冬小麦叶片氮素含量与籽粒品质(蛋白质含量)间的关系、以及冬小麦ASTER影像冠层光谱信息与叶片生化组分和籽粒品质之间的关系，发现：冬小麦灌浆期小麦叶片叶绿素含量与同期ASTER影像的光谱信息－NDVI之间有良好的相关性，而冬小麦籽粒蛋白质含量也与ASTER影像波段2之间有很好的相关性；利用ASTER遥感影像对冬小麦灌浆期叶绿素以及籽粒蛋白质含量进行建模并反演，能够在较大的范围里了解冬小麦的品质信息，并能够在一定程度上对作物的籽粒蛋白质含量等品质进行预测；研究还表明，利用遥感技术来进行小麦籽粒蛋白质等主要品质指标的预测是可行的。研究成果为利用遥感技术监测冬小麦长势和籽粒品质提供了理论依据，开辟了遥感应用的新途径。     

乡镇尺度的玉米种植面积遥感监测

以快速、准确提取玉米种植面积为目标,以多时相HJ-1A/1B CCD影像和数字高程模型（DEM）为信息源,选取吉林省长春市为试验区,将试验区种植结构、物候特征、地形特征、光谱特征及植被指数等多元信息引入决策树分类模型,构建基于决策树分层分类的玉米种植面积遥感估算模型,并将空间化的农普数据作为参考值,以乡镇为基本评价单元对玉米种植面积遥感测量结果进行精度评价。研究表明：利用该方法可以有效提高玉米识别精度,满足作物种植面积估算大范围、多时相的需求,有助于解决作物种植面积遥感估算业务运行时空分辨率的矛盾,乡镇尺度的玉米种植面积总量提取精度可达92.57%。     

数据融合及其在农情遥感监测中的应用与展望

长期以来，由于对数据融合一直没有一个严格的统一的定义，对于数据融合的理解、表达存在各种差异，在一定程度上影响了学术交流的顺利开展和应用渠道的畅通。另一方面，数据融合在遥感领域的长期发展已取得了丰硕的成果，将这些成果应用于农情遥感监测中，是非常有意义的。该文详细介绍了数据融合的概念及其发展过程，包括数据融合的定义、数据融合层次和融合方法；分析了当前数据融合在遥感尤其农情遥感监测中的应用现状，并针对农情遥感监测的特点，展望数据融合在农情遥感监测中的应用前景。     

农用地遥感影像信息的角提取方法

在高分辨率影像中,耕地和坑塘具有显著的角特征点,该文根据此特点准确地实现这两类地物信息的提取。在角提取时,针对TK（Tomasi-Kanade）角检测法对角方位的变化较为敏感这一缺陷,结合双向分析技术对传统的角检测算法加以改进,并提出鲁棒性更高的双向TK角检测;利用COVPEX（corner validation based on corner property extraction）算法对角检测结果进行验证,发现验证结果中不仅存在一些对于影像分析来说几乎无利用价值的伪角,而且还存在“角簇”现象,前者降低了验证结果的合理性,而后者破坏了角的唯一性。针对这两个问题,该文联合多尺度分析技术对COVPEX算法进行改进,提出了多尺度COVPEX算法和“去角簇”操作,角提取的精度和合理性均得到了明显地提高。     

基于无人机影像的农情遥感监测应用

该文以中国农业科学院（万庄）农业高新技术产业园及周边地区4.2×3.1 km的范围为研究区域,利用无人机搭载RICOH GXR A12型相机进行了航拍试验,主要测试了定位定向系统（positioning and orientation system,POS）数据辅助下光束法区域网平差方法平面定位及面积测量精度,以及无人机影像的作物面积识别精度。结果表明,在无控制点约束条件下,直接采用POS数据进行光束法区域网平差后,以中误差表示的平面定位精度为X轴方向（东西方向）中误差为2.29 m,Y轴方向（南北方向）中误差为2.78 m,整体平面中误差3.61 m;采用3阶一般多项式模型进行几何精校正,X轴方向中误差为1.59 m,Y轴方向中误差为1.8965 m,整体平面中误差为2.32 m,符合《数字航空摄影测量空中三角测量规范》中对1∶10 000平地的平面精度要求,能够满足农作物面积遥感监测中作物面积调查定位精度的要求;采用监督分类和面向对象分类2种方法,对面积评价区域种植的春玉米、夏玉米、苜蓿和裸土4种地物类型进行分类,以差分GPS调查结果为评价标准,4种作物总体识别精度分别达到了88.2%（监督分类）和92.0%（面向对象分类）,单独分类精度分别为88.9%、86.7%、93.0%、86.6%和90.35%、92.61%、94.93%、93.30%。研究结果说明了无人机遥感影像获取小范围、样方式分布的作物影像方面具有广泛的应用前景,推广后能够满足全国农作物地面样方对高空间分辨率影像的需求,可以部分替代现有人工GPS测量的作业方式。     

高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展

高光谱技术的研究与应用是农业遥感领域重要前沿课题之一.该文回顾了高光谱技术在国内外农业遥感中的应用研究进展,概括和总结了作物叶片光谱特征、作物分类与识别、作物生态物理参数反演与提取、作物养分诊断与监测、作物长势监测与产量预测、农业遥感信息模型以及农业灾害监测7个主要研究方面.在此基础上,笔者指出了高光谱技术在农业遥感中尚需解决的关键问题,并提出了可能的解决途径.最后对高光谱技术在农业遥感中的应用前景作出了总结和展望.     

作物遥感识别中的数据挖掘技术

该文综述了数据挖掘技术应用在图像分类方面的各种方法，介绍了每种方法的优缺点、适用领域及应用情况。介绍了将数据挖掘技术应用于图像分类方面以有效解决当前作物遥感识别中的瓶颈问题。对当前作物遥感识别系统在数据源的使用、识别过程的规范和方法的实用性方面的问题进行了分析，展望了作物遥感识别中的数据挖掘技术研究发展方向。     

典型农业干旱遥感监测指数的比较及分类体系

面对多种多样的农业旱情遥感监测指数,如何进行选取是目前遥感指数应用所面临的主要难题。该文以MODIS产品为遥感数据源,比较分析了13种典型的农业干旱遥感监测指数,建立了农业干旱遥感监测指数的分类体系,阐述了不同指数类型的适用范围。结果表明,多种遥感干旱指数对农业干旱的描述并非完全一致。不同指数利用不同的地表特征变化来描述农业干旱程度,是造成这种不一致的主要原因。据此,研究将典型农业干旱遥感监测指数分为4大类:土壤水分变化类、冠层温度变化类、植被水分变化类和作物形态及绿度变化类。其中第1类指数比较适宜于农业旱情预警及土壤干旱型农业旱情的监测,这类指数中修正的垂直干旱指数MPDI可以较好地反映表层土壤水分的变化,并适宜于时序变化监测。第2类指数不仅适宜于旱情预警,更适宜于旱情监测,这类指数中推荐选择基于LAI-LST特征空间的温度植被干旱指数TVDI;第3、4类指数,较适宜于农业旱灾的预警以及灾后评估,该文为农业干旱遥感监测指数的选取提供参考。     

基于CBERS-1卫星图像的新疆棉花遥感监测技术体系

新疆是我国重要的产棉区。全面、快速、客观地监测棉花种植面积的年际波动情况，可为生产管理部门提供重要的决策依据。该项目是CBRES-1应用示范项目之一，目的是研究其应用潜力。该研究建立了基于CBERS-1卫星图像的新疆棉花种植面积遥感监测运行系统的技术体系，实现了新疆棉花种植面积的遥感监测，并为应用中巴资源一号卫星CCD数据监测我国其它大宗农作物的种植面积提供示范，为后续卫星在农业领域的大规模应用打下基础。     

通用农业环境信息监控系统ReGA网关设计

无线传感器网络(WSN)在农业智能化应用中具有良好技术优势和广阔应用前景,网关作为WSN连接外界应用系统的桥梁,在WSN中具有重要作用。已有网关设备主要针对特定应用系统提供数据汇集与转发功能,很少具备监测区域信息组织管理能力。该文以设计通用农业环境信息监控系统架构为背景,提出一种基于WinCE系统的可配置WSN网关体系结构(ReGA),在完成监测数据和控制指令转发的基础上,实现现场可视化设备和监测数据综合管理。ReGA的可配置体现在支持环境监测类型、监测节点属性动态配置,通过定义网关与上下层的交互协议,支持交互指令和封装参数的可配置,系统结构高内聚、低耦合。试验证明ReGA可靠性高,可灵活应用于农田、水产、林业、温室等不同领域。