黑龙江省主要粮食作物总产预报系统构建方法的探讨

黑龙江省主要粮食作物总产预报系统将利用"3S"技术手段、结合地面调查和高分辨率卫星数据,进行四大粮食作物(大豆、玉米、水稻、春小麦)种植面积的提取,从而实现黑龙江当年主要粮食作物种植面积的本底调查。第2年以后每年间,利用分层抽样理论,结合地面样方的实地测量,同时利用积温带对四大粮食作物种植区域进行划分,从而最终实现黑龙江省主要粮食作物的总产预报系统。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,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。     

基于RS的黑龙江省水稻种植空间分布格局研究

黑龙江省水稻种植面积一直受到各级政府部门的重视,为合理规划水稻种植布局,以2011年黑龙江省水稻种植区域为研究对象,利用遥感手段提取水稻种植面积,结合黑龙江省水系、积温带、地形以及行政体系等影响水稻种植的因素,分析黑龙江省水稻空间分布格局特点。结果表明:黑龙江省水稻种植主要沿水系分布在三江平原、松嫩平原、东南部山地的第一、第二、第三、第四、第五积温带;地方系统和农垦系统水稻种植面积分别占黑龙江省水稻种植面积的44.6%和55.4%。     

辽宁地区水稻种植信息遥感提取研究

辽宁省是我国主要的粳稻产区,对水稻种植面积和长势的监测对于农业和经济的发展以及食品安全具有重要的意义。而基于传统统计方法的水稻种植信息获取存在时间和空间上的局限性,利用水稻冠层高光谱观测数据,分析水稻冠层光谱特征,并与其他类地物光谱进行对比,认为水稻的移栽要返青期和孕穗要抽穗期为水稻种植信息。感提取的最佳时相。     

黑龙江省水稻低温冷害遥感监测技术研究

黑龙江省是我国最大的粮食生产基地,是重要的优质水稻生产基地.为降低低温冷害对水稻生产的影响,提高防灾减灾能力,开展黑龙江省水稻低温冷害遥感监测技术研究具有重要意义.以遥感影像结合气象数据和水稻生长观测资料等,提取水稻种植面积、识别生育期,用冷害监测指标、植被指数与遥感反演数据结合构建监测模型,并进行监测精度评价,提供时...     

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。     

水稻绿色轻简栽培及减药控害技术研究

水稻绿色轻简栽培及减药控害技术的研究,可以为黑龙江省农业绿色发展提供有力技术支撑。因此,文章结合黑龙江省水稻种植特点,在简要分析水稻绿色轻简栽培流程的基础上,对水稻减药控害技术进行了进一步研究。     

江苏省水稻主产区水稻种植面积时空动态变化分析

【目的】揭示江苏省水稻种植时空格局及动态变化特征,评价其稳定生产水平和种 植结构的空间变化规律,为江苏省水稻生产空间布局的优化调整和可持续发展提供决策依 据。【方法】文章选择江苏省水稻主产区50 个1∶50 000 比例尺标准地形图图幅单元为研究 区域,基于江苏省5 m 空间分辨率耕地遥感数据库,利用2011—2019 年水稻生长期内多源 遥感卫星影像,提取研究区当年的水稻种植面积及空间分布信息。运用数理统计和GIS 空间 分析功能,研究水稻面积变化幅度、变异系数以及转非水稻面积的时空分布特征,继而分析 2011—2019 年水稻种植面积的时空动态变化。【结果】研究区内50% 的地区水稻种植面积 仍然保持相对稳定,42% 的地区水稻种植面积缓慢下降,仅8% 的地区水稻种植面积急剧下 降。2011 年以来,累计有11.6 万hm2 水稻田逐年转为非耕地或持续种植其他作物,占2011 年研究区内水稻种植面积的13.7%。【结论】2011—2019 年研究区内水稻种植面积变化趋势 线斜率为-0.88,总体呈下降趋势,水稻面积平均变化率为-1.03%,变异系数为2.99%。     

基于遥感技术的水稻抽穗期长势分级监测研究

选择黑龙江省泰来县为试验样区,利用环境减灾卫星数据,结合遥感、地理信息系统和全球定位系统技术手段对水稻种植面积进行监测并分析水稻抽穗期的长势情况。利用地形图,对卫星影像数据进行精校正,结合GPS调查点建立的解译标志,采用人机交互目视解译方法进行水稻面积提取,解译精度在95%以上。最后,根据水稻抽穗期的植被覆盖指数反演的叶面积指数数据信息,进行水稻长势分析与分等定级,结果表明:泰来县水稻抽穗期长势分为3个等级。叶面积指数小于4.2的为水稻长势弱的地域,占水稻总面积的5.53%,在4.2～5.9的为长势正常区域,占水稻总面积的67.80%,大于5.9的为长势旺盛区域,占水稻总面积的26.67%。     

基于遥感抽样的农作物种植面积测量野外调查系统设计与实践

传统农业统计野外调查方式的调查效率、数据质量已经不能满足我国社会经济发展对农业统计调查数据及时精准的要求,基于空间信息技术发展新的农业统计调查方法对提升我国农业统计调查能力具有重要意义。本研究在充分了解基于遥感抽样的农作物种植面积测量业务流程的基础上,设计开发了基于遥感抽样的农作物种植面积测量野外调查系统,将农作物面积测量野外调查的数据组织与管理、数据采集、任务分配、调查进展实时监测等整个业务流程集成为一个数字化系统平台,并基于可移动终端设备实现了野外调查数据采集的核心系统功能。2016年基于遥感抽样的农作物种植面积测量野外调查系统已广泛应用到31个省区和1 100个粮食大县及第三次全国农业普查农作物种植面积遥感测量工作中,实践应用表明该系统可满足农作物面积遥感抽样调查的业务要求,能够显著提升野外调查工作的效率。     

黑龙江水稻种植综合技术

我国水稻种植面积广,其在粮食作物中占有相当高的比重,黑龙江省依靠其独特的自然环境和优越的地理条件优势,再加上水稻的种植技术在很大的程度上提高了产量,使得黑龙江省水稻种植取得了巨大的成功。本文主要针对黑龙江省的水稻种植技术进行相关的研究,从而对水稻种植提供借鉴和参考。     

基于高时空分辨率遥感数据协同的作物种植结构调查

[目的]充分发掘遥感影像的空间、时间和光谱等特征谱信息,探索地块基元支持下的多源遥感数据作物种植信息自动识别方法,为作物种植结构信息的快速、精细化调查提供借鉴.[方法]以广西扶绥县为研究区,通过对高空间分辨率影像的多尺度分割和对象廓线编辑,提取精细农田地块信息;以地块为基元获取覆盖作物生育期内的时序光谱特征;基于时序光谱及其变化定义与作物长势状况相关的描述参量,形成静态光谱与动态过程特征结合的多维特征空间,结合作物的物候节律特征构建作物种植信息提取模型,实现主要农作物种植结构信息的提取.[结果]依据上述方法绘制出广西扶绥县甘蔗、水稻和其他作物农田及草地、林地、水体、城镇建设用地等的精细地块图,其中,提取广西扶绥县甘蔗和水稻作物的总面积分别为82420.01和6806.67 ha,作物提取的总体分类精度为86.8%,Kappa系数为0.84.[结论]提取的广西扶绥县作物种植结构的成果满足使用精度要求,可为精准农业补贴投放、农业灾害定损等政策制定提供依据,而技术方法对于作物种植结构信息的快速、精细化调查具有借鉴意义.     

遥感技术在北京市农业统计中的应用现状

2007年,北京市统计局、国家统计局北京调查总队引进了遥感技术来改进常规农业调查方式,实现了农业统计方式的跨越式革新,遥感在农业统计中的应用,不仅提高了统计工作效率,而且实现了对北京市主要农作物(冬小麦和玉米)播种面积、设施农业占地面积、地表动土工程、主要农作物产量测量和生态资源的遥感监测,满足了统计遥感业务工作的需要,为今后遥感技术在相关统计领域的深入发展和更好的为统计部门服务奠定了基础。文章通过参阅相关资料,分析如今北京市农业遥感发展现状,探讨和展望遥感在农业统计中应用的发展前景,对今后遥感在统计其他相关领域的发展具有一定借鉴意义。     

多时相遥感提取水稻种植区研究进展

水稻是我国主要的粮食作物之一,对水稻面积和空间分布的调查是水稻监测的基础,关系国家粮食安全问题.利用卫星遥感技术进行水稻面积与空间分布调查具有大范围、实时性等传统调查不具备的优势,成为近年来的热点.本文对近年来基于多时相遥感进行水稻种植区提取的方法进行梳理与总结,按照传感器类型从3个方面进行阐述——利用不同时相分辨率的光学传感器的提取方法、利用不同极化方式的合成孔径雷达的提取方法以及两者的结合使用的方法,对基于不同数据源的提取方法进行了概括和举例.最后对目前的研究进行合理的评价,指出存在的不足之处并对进一步的研究做出展望.     

江苏省小麦空间分布动态变化监测

为了揭示江苏省小麦空间分布动态变化以及地域格局特征,采用遥感、格网和Morans Ⅰ指数等方法对江苏省近年小麦生产地域空间分布格局以及变化进行分析。结果表明：2011年、2013年、2015年和2017年江苏省小麦种植面积都存在很强的地域聚集效应,且聚集和连片程度逐年增强。至2017年,小麦面积高聚集区集中分布在淮河和灌溉总渠以北,徐州以东,低密度区主要分布在长江以南,苏州以西; 2013年以来,江苏省苏南地区大幅度压縮了小麦生产规模,苏中地区较大幅度削减了小麦生产规模,苏北小麦生产规模基本保持稳定;苏南地区小麦调减范围主要集中在宁镇扬丘陵区,苏中调减的是里下河养殖区,苏北调减的是徐州、连云港丘陵山区。2013年以来江苏省小麦面积呈现下降趋势,已经基本形成了适宜江苏小麦生产的地域空间格局。上述结果可为种植业结构调整和供给侧结构性改革提供科学依据。     

江西省水稻产业发展现状与对策

[目的]分析江西省水稻产业的发展现状及存在问题,为提高江西省水稻产业综合生产能力及提升产业竞争力提供理论参考.[方法]通过实地调查和文献资料研究,了解江西省水稻生产、区域分布及种植收益情况,分析其水稻产业发展存在的问题,有针对性地提出产业发展的对策建议.[结果]江西水稻生产历史悠久,2014年水稻播种面积居全国第2位,总产量居全国第3位,人均占有量居全国第2位;2004~2014年江西省水稻播种面积基本上保持稳步增长态势;划为双季稻种植区和单、双稻混作区两大类型、10个主区,其中,赣北丘陵平原双季稻区种植面积最大(32.77%);江西省稻谷总产值呈逐年增加趋势,但其在农业总产值中的比重有所波动,水稻生产在全省粮食生产中具有举足轻重的地位.目前,江西省水稻产业发展中存在区域发展不均衡、单产较低;缺少大面积推广应用的优质品种;水稻生产的基础条件薄弱;产业化水平低、延伸产品少、品牌效应不强;农民种植水稻积极性不高等问题.[建议]通过提升水稻品种竞争力,提升水稻生产要素竞争力,提升政策竞争力,提升科技竞争力,大力推进产业化经营,打造江西省稻米区域品牌,以促进江西水稻产业可持续发展.     

桂北耕作制度调查报告——以广西桂林市灵川县为例

[目的]对灵川县主要乡（镇）的耕作制度模式开展相关调查,为灵川县农业快速健康发展提供理论依据.[方法]对灵川县6个乡（镇）进行走访以及查阅相关资料,收集相关信息,并于2012年6月22～24日进行实地问卷调查.[结果]调查结果显示,目前灵川县耕作制度类型主要有水田耕作模式（包括紫云英—早稻—晚稻、蔬菜—早稻—晚稻或蔬菜—一季稻、冬闲—早稻—晚稻或冬闲—一季稻、马铃薯—早稻—晚稻或马铃薯—一季稻、稻—菜轮作）、旱地主要耕作制度（包括玉米间作或套作大豆、柑橘间作花生）、山地立体种植模式以及果园立体种养模式.但在调查中也发现灵川县耕作制度仍存在许多问题,如新型种植模式推广速度慢、范围小;种植人员结构老化,劳动力不足;农产品加工业发展滞后,技术含量较低;农田重用轻养,冬闲田面积较多等.[建议]应加快农业产业结构调整、继续建立和完善农业综合开发基地、提高农民科学文化素质、提高农业产业化程度、加大冬闲田的开发利用、扩大农业技术推广人才队伍、提高农业机械化程度,以积极推动灵川县农业可持续发展.     

概率神经网络的水稻种植面积遥感信息提取研究

为了提高水稻种植面积遥感信息提取精度,将根据水稻生长期所选择的多时相遥感影像经过大气校正和几何校正后,实施单波段统计、主成份变换和比值变换,选出最佳组合波段,通过分析概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的学习算法和基本结构,对最佳组合波段影像实现PNN模型分类,并将其分类结果与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型和最小距离法的分类结果进行比较.结果表明:PNN模型比最小距离法的分类精度高出近6个百分点;PNN模型比BP模型的分类精度高出近13个百分点;对于水稻种植面积提取精度,PNN模型比最小距离法的结果高出15个百分点.从本次试验可知,PNN模型是一种有效的遥感影像分类方法,在作物种植面积提取方面将具有独到的功效.     

基于LMDI分解模型的中国粮食主产区增产格局及贡献因素研究

深入分析中国13个粮食主产省份的增产空间格局、作物结构、贡献因素,为维系其增长态势、优化粮食生产布局、调整种植结构,实现主产区粮食稳步增产提供决策依据。运用LMDI分解模型和GIS空间分析法,将主产区粮食总产量分解为播种面积和作物单产2种因素,分析其增产格局及增产贡献因素。从主产区粮食增产量的空间分布来看：北方主产区优于南方主产区,粮食增产重心呈现出较为明显的北移趋势;增产结构上看,玉米为主要贡献品种,其次为小麦,稻谷贡献率最低;主产区粮食增产贡献因素来看,单产的贡献率高于播面的贡献率,且空间差异明显。分作物看稻谷和玉米的播种面积效应为正值,玉米大于稻谷,小麦的播种面积效应产生负向影响;3种作物的单产效应均为正值,小麦的单产效应最为显著,小麦>稻谷>玉米。面积增加和单产提高都对主产区粮食产量增加产生了积极的贡献。对于主要依靠播面增加来提高产量的地区,应调整种植结构,合理轮作,挖掘优势作物,增加农业技术推广,提高土地产出;对于单产贡献显著的地区,要发展特色产业优势区,形成集群化发展,在生产、流通、销售环节提供全方位的服务,防止增产不增收的现象发生。