农作物种植面积遥感提取研究进展

介绍了农作物种植面积遥感提取方面的研究进展,新算法包括：选择多时相数据、多源遥感数据;GIS辅助等手段,并指出采用中分辨率与低分辨率数据相结合的测量方法是获取作物种植面积的主要趋势之一。     

基于MODIS的农作物面积遥感监测及应用

MODIS遥感数据具有探测周期短、覆盖面积广、数据开放等优点,适合大尺度、动态的农业遥感监测应用。结合了MODIS遥感数据资源的特点和农作物物候特征,提出了基于MODIS的农作物面积遥感监测方法,并根据黄淮地区冬小麦种植面积提取的应用需求,选用地理空间数据云平台提供的3种MODIS数据产品进行了农作物面积提取。结果表明,使用5 d合成数据产品的提取精度较高。     

基于遥感的福建闽侯丘陵区农作物种植面积空间抽样方法

以福建闽侯县作为研究区,采用传统抽样(简单随机抽样、系统抽样、分层抽样)、空间抽样(空间随机抽样、空间系统抽样、空间分层抽样)等方法对研究区农作物种植面积进行样本抽选、总体推算及误差估计,结果表明:1 500 m×1 500 m格网为最优抽样单元尺寸,空间分层抽样方法的相对误差为3.86%,变异系数为6.03%,抽样成本为6.03,抽样效率高.与传统抽样方法相比,空间抽样方法显著减少样本容量,节约调查成本.     

湖南省中稻种植面积遥感监测方法研究

综合考虑大面积水稻种植区耕地地块破碎,种植结构复杂,插花、套种、错季种植现象明显,影像解译、分类难度大等特点,充分利用国产卫星GF-1数据,以湖南省中稻种植为例,通过精确作物识别与混合像元处理,实现像元尺度的中稻识别;结合国土资源土地调查数据,统计中稻的像元数量与丰度(种植面积比)水平,并扣除耕地图斑内的非耕地成份,建立中稻种植面积估算模型,最终得到精确到县级报告单元的种植面积估算结果。结果表明:通过遥感数据估算面积和地面样方调查计算结果的可决系数达到0.869 6,说明遥感监测方法在湖南省中稻种植面积估算中行之有效。GF-1卫星遥感数据的空间分辨率、波段覆盖范围、影像覆盖能力等能满足大面积农作物种植面积监测要求,基于抽样技术的地面调查与遥感影像分类相结合提取作物种植面积信息的方法可用于省级、区域级的粮食种植面积遥感监测。     

农作物空间格局遥感监测研究进展

遥感技术因其高时效、宽范围和低成本等优点正被广泛应用于对地观测活动中,为大区域尺度掌握农作物空间格局提供了新的科学技术手段。本文系统总结了近10年来国内外农作物空间格局遥感监测在理论、方法、实践应用等方面取得的新进展,指出了亟待解决的问题,并对今后的发展方向进行了展望。研究认为,农作物种植面积遥感监测主要根据遥感传感器记录的不同农作物光谱特征的差异,进行不同农作物种植面积的识别,方法主要包括:基于光谱特征、基于作物物候特征和基于多源数据的农作物遥感识别方法。遥感技术应用于农作物复种模式监测主要根据时间序列植被指数描述的作物季节活动过程,利用不同的拟合方法得到作物生长曲线,实现作物复种模式有效监测。农作物种植方式遥感监测是更高层次的遥感应用,主要利用时间序列遥感数据,根据作物植被指数的变化规律区分不同作物生育周期,判断不同复种模式下作物的种植顺序和方式。在未来相当长的一段时间内,建立农作物空间格局遥感监测的理论和技术体系、发展和改进遥感影像分类方法、优化时间序列遥感数据平滑技术和提高信息提取的自动化与流程化将是农作物空间格局遥感监测需要重点解决的几个关键问题。     

新疆北部地区冬小麦种植面积和产量遥感监测模式研究

对新疆北部冬小麦区进行了分层，然后利用1992—1993年NOAA气象卫星的AVHRR资料分层建立了冬小麦种植面积与产量的遥感监测模式。     

农作物长势遥感监测需求、系统框架及业务应用

【目的】农作物长势是农业生产管理的重要依据,也是农情遥感监测业务的重要组成部分。【方法】在当前农作物长势遥感监测研究及业务状况扼要回顾基础上,文章从农作物长势遥感监测需求、系统框架等方面进行了系统总结,并以全球冬小麦长势遥感监测应用为例进行了说明。【结果】农作物长势遥感监测需求可以归纳为服务对象、作物类型、空间范围、地面尺度、监测周期等5个方面,系统框架至少包括数据层、方法层、结果层和服务层4个层次。【结论】针对农作物长势遥感监测技术研究及业务应用的现状,研究提出了以下3个观点:(1)农作物长势遥感监测业务方案是成熟的,但是关键技术研究有待加强;(2)农作物长势概念的深入解析,将有利提高长势遥感监测的业务化能力与精度;(3)针对全球、国家、省级以及县级尺度农作物长势遥感监测,采用不同空间分辨率遥感数据开展监测业务,是今后较长一个时期内农作物长势遥感监测的客观现状。上述研究结果给农作物长势遥感监测业务的建设提供了依据,也明确地指明了系统的服务目标。     

基于无人机遥感的农作物面积提取

对无人机遥感的农作物面积提取技术应用流程以及具体应用进行了分析,旨在为农村土地资源信息收集、分配以及利用提供更加客观的依据,从而提升农村土地管理水平。     

湖北省油菜种植面积的遥感监测方法探讨

遥感技术是农作物种植面积监测的一种快速、经济和准确的新技术。论文研究了适宜于湖北省油菜种植面积的遥感监测的最佳时相、最佳数据源、影像解译方法等。结果表明,湖北省油菜面积遥感监测的最佳识别时相位于3月中旬—4月中旬,即油菜的开花期。对于湖北省省域范围油菜种植面积遥感监测,为了既能兼顾经济上的可行性和技术上的精度,建议对于油菜非成片分布的低山丘陵地区,采用10m-ALOS影像自动分类,对于油菜连片分布的平原地区,采用至少有1景成像于油菜开花期的双时TM影像,同时采用"时序差值+自动分类"方法的技术方案。     

农作物空间格局遥感监测研究进展

我国大多数地区农业发展模式依旧是传统农业耕种模式方式,虽然使用了新型的农作物种类,产量有了很大的提升。但是,由于没有科学的生产方式,农作物的产量和质量依然不能满足于目前的市场需求。近年来,卫星遥感技术被应用到农作物的空间格局上,使得农作物的生产产生了巨大的变化。随着遥感监测技术的不断提高,遥感监测在农作物生长中的应用也越来越广泛,遥感监测技术具有时效高、范围大、成本较低等众多优点,以此在农作物监测中具有重要的作用,正是因为遥感监测在农作物空间格局中的广泛应用,为广大地区在农作物空间格局上提供了科学的数据和技术方式,使得农作物不断增产增收,不仅提供了更为科学的种植方式,更是提高了农户在种植业上的收入。     

作物种植面积遥感提取方法的研究进展*

 农作物种植面积监测是遥感估产的关键技术之一。回顾和总结了国内外利用遥感数据进行农作物种植面积提取的方法,重点分析了遥感影像分析方法的进展以及大面积作物种植面积提取两个方面,对农作物种植面积遥感提取的发展方向作了简要评述。     

遥感技术在黑龙江省大豆种植面积监测中的应用

利用遥感手段进行作物种植面积监测是国家保障粮食安全的基础性措施之一.以2010年度黑龙江地区大豆种植面积遥感监测为例,利用抽样的方式对遥感监测样区进行面积监测,在抽样样方监测调查的基础上对遥感监测样区的结果进行修正,对比2009年黑龙江地区大豆种植面积监测的结果,得出2010年黑龙江地区大豆种植面积相比2009年减少3...     

农作物种植结构遥感提取研究进展

农作物种植结构信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。本文中概括了农作物种植结构遥感提取的理论基础,归类了近10年间不同农作物种植结构遥感提取技术方法,重点评述了不同技术方法的特点及应用情况,讨论和展望了未来农作物种植结构遥感提取研究的发展方向。当前,光谱特征、时相特征和空间特征是农作物种植结构遥感提取的三大理论基础。基于单一影像源的种植结构提取方法操作简单,但往往难以获取种植结构“最佳识别期”的遥感影像;基于多时序影像源的种植结构提取方法可以充分利用农作物季相节律特征,成为当前农作物种植结构遥感提取的主流方法。在基于多时序影像源的种植结构提取方法中,多特征参量法较单一特征参量法更适用于农作物种植结构复杂区域,基于多特征参量的统计模型法一定程度上解决了混合像元问题,但模型的鲁棒性有待提高。此外,遥感与统计数据融合的农作物种植结构提取法在国家及全球大尺度的农作物种植结构提取中具有优势,但较低的制图分辨率使得数据产品的区域适宜性较差。未来农作物种植结构遥感提取将以区域“作物一张图”为目标,充分发挥多源数据组合利用的优势,围绕多类型作物同步提取和大范围作物种植结构提取开展深入研究,重点加强遥感数据预处理、特征参量提取和分类器高效选择等关键技术研究,从而提升农作物种植结构遥感提取的时空尺度,满足多方位的农业应用需求。     

农作物冷冻害遥感监测研究进展

当前全球极端天气气候事件发生的频率和强度增大,造成的灾害损失不断增加。其中,冷冻害是作物常见的灾害之一,农业部门及各地方政府等相关部门都对农作物灾害的实时监测极为关注。遥感技术的发展为作物冷冻害的监测和预报提供了快速、无损、大面积监测的手段。本文对作物冷冻害遥感监测的主要研究进展进行了综述,并归纳了作物冷冻害遥感监测的主要技术方法。目前国内外关于农作物冷冻害遥感监测,在监测机理、精度、实时性和实用化等方面还存在着较大的不足,还有待于深入研究。对此提出了进一步加强光谱响应机理研究、空基和地基相结合、多源多时相数据互补的解决对策,并进行了展望。     

多源遥感数据在黑龙江水稻种植面积本底调查中的应用

利用多源遥感数据结合的优势,在地理信息系统和全球定位系统的支持下,结合地面调查,进行水稻种植面积的提取,从而实现黑龙江水稻种植面积的本底调查。为黑龙江省建立现代农业空间统计技术体系和粮食安全与区域生态保障空间的决策支持系统提供方法研究,同时也为黑龙江省农业空间统计技术和宏观农业科学决策的现代化进程提供示范。     

高分辨率卫星遥感在引黄灌区农作物种植结构调查中的应用

针对当前宁夏引黄灌区灌溉管理工作的需要,以高分辨率卫星遥感影像为基础底图,结合实地调查,查清了灌区农作物种植结构的分布和面积情况,为进一步实施灌区农业种植结构优化调整、节水灌溉及水量调度管理等工作提供科学依据和基础资料.     

高光谱遥感监测农作物病虫害研究进展

农作物病虫害监测是有害生物综合防治必不可少的环节之一。在阐述高光谱遥感监测农作物病虫害原理的基础上,从光谱植被指数和导数光谱的角度入手,综述了近年来国内外高光谱遥感监测农作物病虫害的研究进展,体现了高光谱遥感在植保领域中广阔的应用前景。最后,还提出了研究中一些有待解决的问题。     

中国农作物长势遥感监测研究综述

农作物长势监测的目的是为早期估产提供依据,同时为田间管理提供及时的信息。笔者总结了中国农作物长势监测的研究进展、研究方法,指出用于长势监测的遥感数据空间分辨率较低,常用的监测指标具有局限性,监测精度有待提高。“3S”技术的集成发展,进一步实现一体化应用于该领域仍是今后的发展方向。随着农作物长势运行化监测系统的进一步完善,对田间管理的诊断需求会日益加剧,因此作物长势的诊断将成为今后的研究重点。     

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

随着高光谱遥感技术的不断发展,高光谱遥感在农业方面的应用已经成为高光谱遥感研究的热点领域。高光谱遥感技术可以实时准确快速地得到农作物生长状况的信息,为精准农业的实现提供重要的技术支持。从农作物生化参数(叶绿素含量、氮含量、含水量)监测、物理参数(叶面积指数、生物量)监测、病虫害监测三个方面对高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究取得的新进展进行归纳和总结,并对其应用前景进行展望。     

农作物病虫害遥感监测研究进展与发展对策

随着信息技术的迅速发展,遥感作为一种快速监测手段已经被运用到农作物生长监测与产量估算等诸多方面.介绍了遥感监测农作物病虫害的基本原理,概述了农作物病虫害监测的国内外研究进展,指出当前病虫害遥感监测研究中存在的主要问题,并对未来的发展方向进行了估计.