小麦苗情远程监测与诊断系统

小麦苗生长状况与后期的长势及产量关系密切,且小麦生长过程经历的环境复杂多变,所以对小麦苗期生长状况进行监测与诊断具有重要意义,该文基于远程监控、遥感和WebGIS技术,初步设计构建了小麦苗情远程监测与智能诊断管理系统.该系统通过远程监控技术获取田间现场环境信息,遥感影像数据获取小麦生长信息,并结合专家知识数据库,可对小麦长势、干旱、冻害进行监测与综合分析,并给出诊断方案,进而为小麦的调控管理提供决策和支持.     

利用Landsat TM遥感数据监测冬小麦开花期主要长势参数

为精准农业技术体系中的小麦农艺处方管理决策提供详尽的全局性信息,该文以2007－2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为遥感数据源,分析了试验样点开花期冬小麦主要长势参数与品质和产量间以及与卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦开花期SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量的模型。结果表明：冬小麦开花期,选用作物氮反射指数、近红外波段反射率和归一化植被指数这些遥感变量分别反演冬小麦SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量是可行的;SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测模型的精度较高,均方根误差分别为3.12、216.5 kg/hm2、0.269和0.162,以此为基础,制作出具有实际农学意义的冬小麦开花期不同等级SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。基于卫星影像的农田面状信息获取技术克服了点状信息的不足,为农业生产管理决策及时提供信息支持,使该研究技术更利于大面积应用和推广。     

全国土壤水分及作物长势地面监测体系的初步构想

土壤水分和作物长势监测是农情监测系统中不可缺少的重要组成部分。土壤水分含量直接影响着作物生长,作物长势的好坏与作物产量有着密不可分的关系。该文从应用角度出发,通过分析自然环境及作物布局等区域特征,进行监测样点布设,明确了监测内容及评价指标,并构建网络信息化平台,建立大尺度的地面土壤水分及作物长势监测系统,实现数据网络化管理,同时结合遥感信息进行综合应用,及时为政府提供决策支持。     

基于无人机图像分割的冬小麦叶绿素与叶面积指数反演

叶绿素含量与叶面积指数是反映作物长势的重要理化参数,准确、高效定量估计小麦叶绿素含量与叶面积指数对于产量预测和田间管理决策具有重要意义,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)遥感影像具有高空间分辨率的优势,被广泛应用于作物理化参数反演,但现有叶绿素含量与叶面积指数反演模型受土壤、阴影等背景噪声...     

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。     

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。     

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。     

农作物长势的定义与遥感监测

监测作物生长过程的状况与趋势,即长势监测是农业遥感更为重要的任务。其目的是：１）为田间管理提供及时的信息;２）早期估计产量。该文以冬小麦为例,根据实地调查与北方数省的资料,用作物的个体与群体特征定义作物长势,讨论了遥感监测的可能性,提出了基于植被指数与植被表面温度的长势遥感监测的评估模型与诊断模型的概念与算法。     

不同时空分辨率遥感数据融合估算冬小麦叶面积指数

高时空分辨率叶面积指数(leaf area index,LAI)数据能反映作物的长势动态变化,为作物长势评估和产量预测提供有效的生长指标依据。该文综合利用混合像元线性分解与数据同化算法,以高空间分辨率SPOT-5数据反演的LAI修正高时间分辨率HJ-CCD数据反演的LAI序列,生成了覆盖冬小麦主要生育期的高空间分辨率LAI序列,并结合SPOT-5反演的LAI和实测LAI值分析了像元纯度、高空间分辨率遥感数据同化景数对融合效果的影响。结果表明,采用数据融合方法生成的LAI与检验LAI具有较高的一致性,但像元纯度对融合效果影响较大;基于2景SPOT-5影像能够提高LAI序列估测精度,且优于基于1景SPOT-5影像的融合效果。该研究结果可为冬小麦生长监测提供技术支撑。     

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。     

基于无人机遥感影像的大豆叶面积指数反演研究

作物叶面积指数的遥感反演是农业定量遥感研究热点之一,利用无人机遥感监测系统获取农作物光谱信息精确反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。本研究以山东省嘉祥县一带的大豆种植区为试验区,设计以多旋翼无人机为平台同步搭载Canon Power Shot G16数码相机和ADC-Lite多光谱传感器组成的无人机农情监测系统开展试验,分别获取大豆结荚期和鼓粒期的遥感影像。使用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合田间同步实测叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,采用经验模型法分别构建了单变量和多变量LAI反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。研究表明,有选择性地分时期进行农作物的叶面积指数反演是必要的,鼓粒期作为2个生育期中大豆LAI反演的最佳时期,其NDVI线性回归模型对大豆LAI的解释能力最强,R2=0.829,RMSE=0.301,反演大豆LAI最准确,EA=85.4%,生成的鼓粒期大豆LAI分布图反映了当地当时大豆真实长势情况。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载高清数码相机和多光谱传感器组成的无人机农情监测系统对研究大豆叶面积指数反演是可行性,可作为指导精准农业研究的一种新方法。     

基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述

近年来,基于微小型无人机的遥感信息获取技术广泛应用在农业领域。采用微小型无人机遥感信息平台获取农田作物信息,具有运行成本低、灵活性高以及获取数据实时快速等特点,是目前农田作物信息快速获取的主要方法之一,是精准农业发展的重要方向。该文主要对微小型无人机遥感技术平台的发展、遥感信息获取技术、遥感图像的处理与解析、以及微小型无人机遥感平台应用在作物信息监测和生产管理等方面进行了深入剖析,强调了遥感信息获取与解析技术的重要性和存在的问题,受微小型无人机飞行稳定性和载荷量的限制,如何实时快速准确地调整机载遥感传感器的姿态使被测目标始终处于监测视野中,并实现图像信息的远距离获取与传输,以及如何处理和解析无人机遥感系统获取高质量的遥感图像是微小型无人机遥感技术能否被广泛应用在各研究领域的关键技术。最后,提出了增强无人机飞行控制系统的高稳定性、遥感图像的精确获取及数据的实时传输和高精度的图像后处理方法,对作物信息监测技术的发展和应用具有重大意义,是实现大面积精准农业生产管理决策的重要依据。     

粮食作物面积遥感测量运行系统的设计与实现

利用遥感技术及时、准确地掌握主要粮食作物种植面积,对相关部门制定农业生产和农村政策具有重要的意义。针对目前商业软件（ERDAS、ENVI等）存在业务性不强、数据组织管理无序、难以操作等问题,设计并实现了一套适合粮食作物种植面积遥感测量业务软件系统。该系统以遥感技术和空间抽样技术为支撑,采用3层软件架构模式,实现了遥感图像处理、粮食作物面积测量、海量遥感数据管理等功能,具有业务流程明确、数据管理有效、升级快速便捷的特点,能够很好地满足业务化运行需要。通过2009年北京市冬小麦面积遥感测量业务运行,证明该系统能够简单、快速准确地测量出冬小麦的种植面积,达到满足业务化测量精度和时效的要求。     

基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测

快速、无损和高通量地获取田间株高(height,H)和叶面积指数(leaf area index,LAI)表型信息,对玉米育种材料的长势监测及产量预测具有重要的意义。基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)遥感平台搭载高清数码相机构建低成本的遥感数据获取系统,于2017年5—9月在北京市昌平区小汤山镇国家精准农业研究示范基地的玉米育种材料试验田,获取试验田苗期、拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期的高清数码影像和地面实测的H、LAI和地面控制点(ground control point,GCP)的三维空间坐标。首先,基于高清数码影像结合GCP生成试验田的数字表面模型(digital surface model,DSM)和高清数码正射影像(digital orthophoto map,DOM);然后,基于DSM和DOM分别提取玉米育种材料的H和数码影像变量,其中将DOM的红、绿和蓝通道的DN(digital number)值分别定义为R、G和B,进行归一化后得到数码影像变量,分别定义为r、g和b;最后,基于实测H对DSM提取的H进行了精度验证,并用逐步回归分析方法进行了LAI的估测。结果表明,实测H和DSM提取的H高度拟合(R~2、RMSE和n RMSE分别为0.93,28.69 cm和17.90%);仅用数码影像变量估测LAI,得到最优的估测变量为r和r/b,其估算模型和验证模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.63,0.40,26.47%和0.68,0.38,25.51%;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,得到最优的估测变量为H、g和g/b,其估算模型和验证模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.69,0.37,24.34%和0.73,0.35,23.49%。研究表明,基于无人机高清数码影像结合GCP生成DSM,提取玉米育种材料的H,精度较高;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,与仅用数码影像变量相比,估测模型和验证模型的精度明显提高。该研究可为玉米育种材料的田间表型信息监测提供参考。     

多光谱低空遥感图像光照辐射度校正

为了提高受云层阴影影响的遥感图像的信息提取准确度,该文以水稻小区试验过程中为进行氮素水平检测而采集的低空机载高分辨率多光谱遥感图像为对象,对受云层阴影影响的高光谱图像进行光谱校正,从而提高氮素水平检测的精度。试验中采用机载的双摄像机同步采集可见光和近红外的水稻遥感图像,并将两摄像机的图像进行几何校正后合成得到彩红外(color infrared,CIR)光谱图像;同时在图像采集区域布置3块不同反射率的1.2 m×1.2 m标定靶,利用便携式光谱仪测定标定靶的反射光谱曲线,并统计标定靶在图像中各通道的亮度均值。以标定靶在晴天无云和有云图像中的亮度值为节点,对G、R和近红外(near infrared,NIR)通道分别建立分段的线性变换模型进行校正。为验证校正精度,在遥感图像中分别选择大田水稻、小区试验田块和裸地3个不同区域的图像的G、R和NIR通道像素亮度均值及归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)作为评价指标。试验结果表明,和传统的整体线性变换相比,采用分段线性变换校正具有较高精度,G、R和NIR通道校正后的平均误差为8.6%,9.1%和11.7%,NDVI平均误差为11.5%,有效提高了阴影条件下的遥感图像的信息提取精度,提高了受云层影响遥感图像的利用率。研究为低空遥感的图像校正提供了参考。     

基于GF-1卫星数据的冬小麦叶片氮含量遥感估算

以陕西关中地区大田和小区试验下的冬小麦为研究对象,探讨基于国产高分辨率卫星GF-1号多光谱数据的冬小麦叶片氮含量估算方法和空间分布格局。基于GF-1号光谱响应函数对地面实测冬小麦冠层高光谱进行重采样,获取GF-1号卫星可见光-近红外波段的模拟反射率,并构建光谱指数,利用与叶片氮含量在0.01水平下显著相关的8类光谱指数,分别建立叶片氮含量的一元线性、一元二次多项式和指数回归模型。通过光谱指数与叶片氮含量的敏感性分析,以及所建模型的综合对比分析,获取适合冬小麦叶片氮含量估算的最佳模型。结果表明:模拟卫星宽波段光谱反射率和卫星实测光谱反射率间的相关系数高于0.95,具有一致性;改进型的敏感性指数综合考虑了模型的稳定性、敏感性和变量的动态范围,敏感性分析表明比值植被指数对叶片氮含量的变化响应能力最强;综合模拟方程决定系数、模型敏感性分析、精度检验和遥感制图的结果,认为基于比值植被指数建立的叶片氮含量估算模型适用性最强,模拟结果与实际空间分布格局最为接近,为基于GF-1卫星数据的区域性小麦氮素营养监测提供了理论依据和技术支持。     

便携式精确农作系统的构建与应用

为实现农作物生产管理的便携式和精确化。该研究以精确农业技术思想为指导,课题组已有精确作物管理模型为基础,结合Pocket PC、嵌入式GIS、SQL Server CE和GPS技术,采用系统工程思想和软构件技术,开发实现了基于Pocket PC的便携式精确农作系统。系统具有地图操作、信息管理、栽培方案设计、肥水运筹、适宜生长指标设计、因苗动态调控以及系统帮助等功能。于2007－2008年在江苏、浙江及河南示范区进行了系统的示范与应用,结果表明,系统能根据田块的实际情况设计适宜的作物生产精确管理方案,精确管理田块的水稻平均产量达10 435.3 kg/hm2,产量增幅达12.83%;精确管理田块的小麦平均产量达8124.6 kg/hm2,产量增幅达9.02%,同时减少了氮肥投入。系统的建立为精确农作管理提供了新的服务载体和应用模式。     

粮豆轮作遥感监测对卫星时空及谱段指标的需求分析

该文面向粮豆轮作遥感监测卫星数据需求,针对最小监测地块、作物类型、时效性的要求,分别对不同空间分辨率影像识别能力、不同波段组合识别能力、最高云覆盖区域晴空获取能力3个方面进行分析,提出了光学遥感卫星理想的空间分辨率要优于0.3 m,光谱设置可以采取基本波段(蓝、绿、红、近红)+红边或者基本波段(蓝、绿、红、近红)+短波谱段2种方式,重访周期要达到3 d以内。在上述指标满足条件下,能够对中国普遍存在的0.3 m宽度田埂进行有效识别,从而达到地块识别的目标;能够利用作物红边、短波谱段特征的差异,对生长中期玉米、大豆进行有效识别,达到粮豆轮作主要作物类型识别的目的;以3 d的重访周期,可以最大限度获取覆盖中国全国区域的晴空有效影像,在数据源获取上保证粮豆轮作业务化作业能力。该研究可为满足中国粮豆轮作等农情遥感监测需求的农业监测卫星研制及相应指标规定提供参考。