国家级作物长势遥感监测业务系统设计与实现

作物长势监测是农情遥感监测的重要组成部分。为了建立稳定的作物长势监测业务系统,该文一方面选取NDVI时间序列提取的时空参数从不同侧面描述作物长势,建立作物长势监测的综合性模型,另一方面建立了一个覆盖全国主要农区、由200个县组成的地面调查网络,采集地面实况信息,并采用客户端/服务器（C/S）和浏览器/服务器（B/S）的混合结构开展系统设计,基于遥感和地面调查两个角度设计实现了国家级作物长势遥感监测业务系统,同时对由于作物种类和监测区域不同引起的长势评价标准不一致、模型定量化和业务系统架构仍需根据应用进一步分解完善等问题进行了讨论。以中国冬小麦主产区为例,进行了作物长势监测试验,取得较好的监测结果。目前该系统已在大尺度作物遥感监测中得到应用。     

基于遥感影像的作物生长监测系统的设计与实现

利用遥感监测技术实时快速地获取作物长势参数和氮素营养状况,可以为作物的精确管理提供决策支持。在已有作物（小麦和水稻）生长监测模型的基础上,采用GDAL和GDI+信息处理方法,使用EM算法对反演的作物长势参数进行聚类分析,在Microsoft .NET平台上构建基于聚类分析和遥感影像的网络化作物生长监测系统。系统具有常见格式遥感影像读取、遥感信息提取、作物长势参数反演、聚类分析、专题图制作以及信息发布等功能,并以江苏省方强农场为案例区,对系统的部分功能进行了测试与检验。结果表明,该系统能够准确的读取遥感影像信息,反演作物生长参数,并可根据聚类分析结果自动制作专题图,通过互联网予以发布,从而初步突破了用户无法直接参与遥感影像分析过程的瓶颈,为区域尺度的作物生长监测和精确管理调控提供了决策支持。     

多时相归一化植被指数NDVI的时空特征提取与作物长势模型设计

目前国内外对作物长势遥感监测研究主要集中在发展具体指标及其定量化,忽略了作物长势的时空特征。作物长势是一个时空变化的过程,同一时相的作物长势在空间地域上和同一空间地域的作物在不同时相上存在差异。因此,时空特征的提取是进行大尺度作物长势监测的基础。该文讨论多时相归一化植被指数NDVI时空特征提取并反映为相关的特征参数,并讨论了作物长势监测模型的建立     

东北地区主要作物种植结构遥感提取及长势监测

以中国东北地区为研究区域,探讨基于遥感影像全覆盖的大尺度作物种植结构自动提取及长势遥感监测的技术方法。通过分析东北地区春玉米、春小麦、一季稻及大豆等主要作物时序光谱特征,确定不同作物种植结构遥感提取的阈值,建立基于MODIS NDVI数据的上述4种作物种植结构提取模型,获取2009年东北地区主要作物空间种植结构格局特征。其次,基于MODISNDVI数据,利用差值模型,通过与近5 a作物长势的平均状况进行对比,分析研究东北地区2009年4种作物的长势状况。结果显示,与多年平均统计数据比较,基于遥感提取的作物种植结构信息,总体精度达到了87%以上;不同作物长势在其整个生育期内在时间和空间分布上都有较大差异。研究表明,通过MODIS数据提取不同作物种植结构及进行大尺度作物长势监测的技术和方法是可行的,研究为中国农业遥感监测系统大尺度业务化运行的作物种植结构提取提供了有效方法。     

作物长势遥感监测指标的改进与比较分析

为改善归一化植被指数（NDVI）作为遥感监测作物长势指标的性能,该文分析了归一化植被指数的内在设计缺陷,在不增加额外波段的情况下,以近红外波段和红色波段为基础引入一种新的作物长势遥感监测指标——GRNDVI。通过在像素和区域层次上同其他4种指数进行比较发现：GRNDVI能够改善归一化植被指数在低植被覆盖度时期/地区容易受到作物冠层土壤背景的影响,而在高植被覆盖度时期/地区又容易发生饱和现象的设计缺陷,可以作为遥感监测作物长势过程中替代归一化植被指数的指标。     

基于遥感的国外作物长势监测与产量趋势估计

国外重点产粮区的作物长势和产量增长趋势信息对于中国政府决策和制订合理的粮食政策具有重要意义,但由于地域的限制、生产方式的差异以及国外可获取的气象资料有限,气象模型和农学模型在国外估产方面尚存在不足,遥感以其便捷、快速、客观的优势已被越来越多地采用进行国外作物长势监测和产量估计。该文以美国玉米和印度水稻为例,探讨了基于1kmSPOT-VGT遥感资料进行作物长势监测和产量趋势估计的方法,并结合当地气象条件对其结果进行了分析。经检验,利用该方法得到的长势状况及空间分布与实际基本一致,产量增长趋势预测准确率为100%;在作物生长旺盛季节,植株覆盖密度较大时,EVI比NDVI能更真实地反映作物的长势状况。该研究可为国外作物长势遥感监测与产量估算业务应用提供参考。     

基于植被指数的作物产量监测方法研究

在作物收获以前进行大范围的作物长势评价与作物产量估测,对粮食供需平衡、贸易、农业政策制定非常重要。该文收集了1984年到2002年的NOAA卫星和农业统计资料,计算耕地范围的植被状态指数VCI、温度状态指数TCI和植被生长状态指数VHI,分析了遥感植被指数与作物产量间的相关关系,分别建立了基于植被指数的线性回归模型和非线性回归模型。结果表明,遥感植被指数与作物产量间存在较好的相关性,其非线性回归模型在拟合精度上高于线性回归模型。研究目的是利用卫星资料得出应用于监测作物长势的植被指数,建立作物产量监测模型,应用于农作物遥感监测业务化运行系统。     

基于3S技术的国家级农情监测系统

中国人口多、耕地有限，农情信息主要是耕地与粮棉作物生产的信息，对生产管理与政府决策是至关重要的。农情监测的主要任务是监测耕地的变化，粮棉作物的面积、长势、灾害与产量。由于信息技术的发展，3S技术，即遥感（RS），GIS与GPS技术，已用于国家与全球尺度的农情监测。该文介绍了作者近年来承担国家与农业部的科研项目而开发的农业部农情遥感监测系统与信息服务系统。     

基于变化向量分析的冬小麦长势变化监测研究

现有的农作物长势遥感监测的基本思路是利用NDVI曲线形态变化与作物苗情变化的响应关系,提取特征参数,推测作物的生长发育状况.但由于表征NDVI时间序列曲线的特征参数较多,难以对所有特征参数进行全面变化分析.本研究引进变化向量分析理论,以东部五省冬小麦为研究对象,以1999-2005年SPOT-VGT的旬最大合成NDVI数据为主要数据源,采用Savizky-Golay滤波器重构NDVI时间序列,进而构建基于变化向量分析的长势监测模型,分别对研究区的年际与年内长势变化进行时间和空间上的定量分析.研究表明,变化向量分析方法能有效地从空间域和时间域反映东部五省冬小麦长势变化规律,以单一综合性指标综合了NDVI时间序列曲线的大多数特征参数,为农作物长势遥感监测提供了一种新的研究思路.     

变量施肥条件下冬小麦长势及品质变异遥感监测

卫星遥感数据能够在作物生长期内获取大范围“面状”地物光谱信息,反映作物的长势变异情况,以2005－2006年度国家精准农业研究示范基地冬小麦变量施肥试验为基础,以高空间分辨率卫星遥感影像Quickbird为数据源,结合地面获取的冬小麦品质、产量等数据,研究冬小麦长势及品质的变异情况。研究结果表明,Quickbird光谱参数能够反映冬小麦不同施肥处理小区的长势变异,而冬小麦早期的空间长势变异与其最终产量、品质变异有着密切的关系;冬小麦孕穗后期长势光谱信息与其产量有着很好的正相关关系,而与其品质信息存在着显著的负相关关系,其中OSAVI与产量的相关性达到0.536、GNDVI与冬小麦籽粒蛋白质及湿面筋含量的相关性分别达到了-0.531和-0.535;研究还发现,不同植被指数所反映的作物长势存在一定差异,反映冬小麦群体长势的植被参数和反映冬小麦叶绿素密度的植被指数在指示作物空间长势变异上有所不同。因此,利用遥感影像监测作物长势及其品质空间变异在技术上是可行的。     

我国农情遥感监测关键技术研究进展

我国作物的遥感监测已有20年的研究历史。但象中国这样国土辽阔、地形多样、种植结构复杂、农户规模小的国家的国家级农情遥感监测运行系统，在关键技术方面仍然需要加强研究。这些关键技术包括：数据处理、作物识别、面积量算、长势监测、灾害评估、产量估计及运行系统集成等。该文根据作者开发农业部农情遥感监测系统的经验，分析存在的问题，提出解决问题的基本思路。     

国家级农情监测系统结构设计

农作物生长情况，即农情是各级领导与农民时刻关注的重大问题。农情监测的目的是及时采集准确、全面的农情信息，为各级政府与农业生产部门提供决策依据。文中介绍了以农业部现有的农情监测站网络与通讯网络为基础，基于遥感、地理信息系统与数值模型技术的国家级农情监测系统的结构设计     

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NDVI与物候修正的大豆长势评价方法

及时、准确的作物长势监测可以为宏观决策和农田生产提供作物生长信息,便于及时采取各种田间管理措施,达到科学管理和作物增产的目的。归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与植被的叶面积指数(leaf area index,LAI)和叶片叶绿素含量关系极为密切,可以用来评价作物的生长状况。为了降低主观因素及物候差异对大豆长势监测的影响,该研究以黑龙江红星农场主要农作物大豆为例,基于历史NDVI数据建立了该区域大豆长势评价的标准。利用NDVI时间序列拟合法提取大豆关键物候期,结合物候监测结果对大豆长势进行修正,最后利用41个地块的单产数据对长势评价结果进行了验证。物候修正前后长势与单产的一致性分别为58.5%、75.6%,容差为1个等级时分别为87.8%、95.1%,表明历史NDVI对大豆长势评价有一定参考意义,但简单同期对比不能完全反映大豆长势真实情况,物候修正可以进一步改善长势评价效果。研究可以为利用遥感进行大豆长势评价提供参考依据。     

郑家沟土地作物生产力的估算及其应用

以地貌及其所主导的水热条件、肥力状况和土地利用现状为依据，将郑家沟流域的农耕地分为１０个类型，并在此基础上建立了作物生产力估算模型。对估算结果的分析表明：土壤因素和农业经营管理水平是制约作物生产力提高的主要因素，发展农业的主要措施是坚决退耕２５°以上陡坡地，治理水土流失，改善生产条件，合理调整农作物布局。马铃薯生产力最高，对水分、土壤反应不敏感，应在旱地相对稳定其面积；玉米表现出最大的水分增产潜力，应布局在水地和水分条件较好的川台地和坝地上；大豆的肥力增产潜力最大，应解决土壤含磷不高的问题。     

基于物候模型的作物种植面积变化监测方法

在利用多时相数据进行作物变化监测中，通常根据日历选取同一天或相近日期的遥感数据来减小植物季相变化所导致辐射差异所带来的“伪变化”。但是物候存在着年际变化，且与日历日期并不完全一致，不同年份的作物的生长发育状况可能不同。该文利用气候数据建立了作物物候指标模型，利用该模型计算出的熟度指数作为选择季相差别最小的两时期遥感数据依据，选择了用于顺义地区冬小麦播种面积变化信息提取的两时期数据，并利用NOAA AVHRR/NDVI序列数据对选择结果进行了验证。结果表明利用该物候模型选择的两时期遥感数据季相匹配较好。该方法为消除或减小变化监测过程中植被季相差异所导致的辐射误差提供了新思路并进行了有益探索。该文还利用该方法，以北京顺义地区为研究区，采用图像差值法提取1999～2000年冬小麦播种面积变化信息，其中变化像元提取精度达到90%。     

利用常规气象资料模拟计算作物系数的探讨

利用Ｐｅｎｍａｎ-Ｍｏｎｔｅｉｔｈ公式和ＮＷＳＥ（非水分胁迫条件下作物腾发）模型及中国科学院禹城综合实验站的系列气象资料逐日模拟计算了冬小麦返青～收获期间的作物系数。分析表明：作物系数多年变化具有相对稳定性,当表土含水率为田间持水量的６０％时,ＮＷＳＥ模型模拟计算作物系数多年均值与实验值较一致;同时,作物系数年际间的变化存在一定程度的变异性。ＮＷＳＥ模型计算的作物系数的平均标准差为０.１３,平均变差系数为０.１２。气象因素对作物系数变异性的影响分析表明：太阳净辐射、风速和空气湿度的影响较显著,而气温波动的影响不明显;作物系数随风速增大或相对湿度、净辐射降低而增大。