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。     

玉米生长监测远程诊断系统设计与架构

玉米生长监测远程诊断系统设计的主导思想是"互联网+数字图像(视频)+现代农业",配套分布式网络结构与数据库技术,架构玉米生长监测远程诊断系统服务体系。主要通过数码相机与高清数字摄像头作为硬件监测设备,抓拍玉米各生育期的高清图像,采用无线4G网络或Wi-Fi技术将远程获取的玉米冠层图片或视频数据上传到网络服务器,再运用图像处理工具提取玉米生长的特征参数值,通过特征参数准确反映玉米生长状况,并做出决策诊断,建立玉米生长监测图像数据库,搭建玉米视频信息远程监控与诊断服务体系。     

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。     

温室环境远程监控与诊断管理系统设计

基于远程监控技术、Web技术和面向对象技术,本文初步设计实现了一个温室环境诊断与管理系统。通过实时远程监控技术自动获取的现场数据,并结合历史数据的分析与挖掘、农业专家经验与知识,该系统可以有效地对温室的环境进行诊断与综合评价,进而为调控管理提供决策支持服务。     

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。     

农业环境远程分布式多功能监控系统

农业环境远程分布式多功能监控系统是一种高度自动化和网络化的监控系统,除了可对农业与生态环境等要素信息（如气象、土壤和作物等）进行实时动态采集监测,而且还可通过图像视频技术对不同场景（如现场景观、作物生长、形态变化等）进行动态监测,真正实现了农业现场图像与数据一体化精准监控。     

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。     

农业环境远程分布式多功能监控系统

农业环境远程分布式多功能监控系统是一种高度自动化和网络化的监控系统,除了可对农业与生态环境等要素信息（如气象、土壤和作物等）进行实时动态采集监测,而且还可通过图像视频技术对不同场景（如现场景观、作物生长、形念变化等）进行动态监测,真正实现了农业现场图像与数据一体化精准监控。     

农业环境远程分布式多功能监控系统

农业环境远程分布式多功能监控系统是一种高度自动化和网络化的监控系统，除了可对农业与生态环境等要素信息（如气象、土壤和作物等）进行实时动态采集监测，而且还可通过图像视频技术对不同声景（如现场景观，作物生长、形态变化等）进行动态监测，真正实现了农业现场图像与数据一体化精准监控。     

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。     

小麦籽粒蛋白质含量遥感监测研究进展

遥感是实现农田作物快速、无损监测的重要手段,利用遥感技术在小麦生长的中后期对籽粒蛋白质含量进行预测对于指导小麦后期氮素调控、实现分类收获和按质收购具有重要意义。该文概述了小麦籽粒蛋白质含量检测方法的发展过程,对国内外运用遥感技术监测小麦籽粒蛋白质含量提出的敏感波段、光谱特征参量、反演模型及分析方法进行了综述,通过分析研究中存在的问题,明确了今后在利用遥感技术监测小麦籽粒蛋白质含量方面应重点解决的问题,并展望了该技术的发展前景。     

基于遥感数据与作物生长模型同化的作物长势监测

遥感观测和作物生长模型模拟是进行农作物长势监测的2种有效手段,并具有较好的互补性,构建二者的同化系统是目前农业遥感研究领域的热点。同化涉及多学科的交叉集成,十分有必要将同化方法中的模型、算法、数据进行集成,构建基础作物模型同化系统平台,降低科学研究和应用的难度。采用模块化结构设计,将同化系统构建所需的主要模型、算法、数据等进行有机结合和无缝集成,实现基于极快速模拟退火算法的遥感数据与CERES-Wheat作物生长模型的同化原型系统构建。此外,通过所开发的系统利用地面高光谱作为遥感数据,通过同化小麦叶面积指数对同化系统进行了检验和初步应用。同化LAI与实测结果较好的拟合度,表明所开发的同化系统基本可行,能为遥感技术与作物模型的基础研究和应用提供一个平台。     

一元回归分析系统及其在冬小麦遥感监测研究中的应用

农情预报历来是农业部门最关心的问题之一。目前我国尚无一套完整的利用卫星数据对大宗农作物进行遥感动态监测的业务化运行系统。该文研究的一元回归分析系统是在ＦｏｘＰｒｏ２．５ｂ平台开发的数据库管理系统,该系统现有３级共１３个模块和８个核心数据库。系统投入运行后,利用气象卫星数据,可用于冬小麦面积估算和产量预报研究。研究结果表明,利用ＲＤＢＭＳ开发实用型软件,对问题进行系统化分析,处理或运算大量数据,可以大大提高工作效率。遥感数据再处理以及合理划分试验同步区是提高作物面积（产量）与绿度值回归模型信度的重要途径。     

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。     

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。     

基于遥感信息的区域农业干旱模拟技术研究

区域农业干旱监测预测对农业生产具有十分重大的指导意义,但受观测手段所限,目前大范围的区域农田水分信息尚无法通过常规观测直接获取。利用微波遥感(AMSR-E)获取大范围农田水分信息,继而与作物干旱模型结合对河南省冬小麦农业干旱发生发展进行了模拟研究。结果表明,加入遥感信息后,作物干旱模型对冬小麦生长发育的模拟能力有较大提高,并且区域农业干旱的模拟结果更加接近实际情况。研究表明,将遥感信息与作物干旱模型相结合,可以提高模型对农业干旱的模拟能力,这为农业旱情监测预测提供了更有力的科技支撑。     

中国作物生长模拟监测系统构建及应用

该文系统阐述了中国作物生长模拟监测系统（Crop Growth Simulating and Monitoring System in China, CGMS-China）的构建方法及其在国家级农业气象业务中的应用。CGMS-China是基于WOFOST、Oryza2000、WheatSM、ChinaAgroys 4个作物模型构建的系统,在作物长势监测评估、农业气象灾害影响评估、作物产量预报等农业气象业务中均有应用。该系统可进行作物长势监测、产量预报、农业气象灾害影响评估。利用CGMS-China模拟输出的地上生物量、叶面积指数、穗质量,建立作物长势评估指标,可对小麦、玉米、水稻进行实时长势监测与评估。通过CGMS-China对2014年8月中旬华北黄淮夏玉米的干旱产量损失评估和2016年6月22日早稻高温热害的产量损失预估表明,CGMS-China对农业气象灾害影响评估的效果较好。利用CGMS-China对2014年冬小麦主产省进行产量预报,各省的平均预报相对误差为7%。与此同时,在CGMS-China中利用遥感数据同化方法,对山西洪洞县进行产量预报,预报相对误差小于11%。该系统在国家级农业气象业务中具有良好的应用前景。     

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。