农业遥感研究与应用进展

农业是遥感技术应用最重要和广泛的领域之一,本文回顾了遥感技术在国内外农业研究与应用中的进展,概括和总结了农田辐射传输机理及作物参量遥感反演、作物遥感分类与识别、农田养分遥感与变量施肥决策、作物产量与品质预测、农情遥感监测与预报、农业遥感监测空间决策支持系统6个主要研究与应用方面。在此基础上,针对农业遥感技术面临的问题与发展趋势,指出了农业遥感技术今后的重点发展方向。     

卫星遥感技术在气象为农服务中的应用

该文简要回顾了国内外学者在卫星遥感方面所做的相关工作,主要介绍的国内外学者研究内容有卫星遥感资料、图像的处理和订正、对地面目标物的识别、农作物产量预报、卫星遥感的发展状况、建立卫星遥感资料库、建立预报模型、降水监测、地温监测、冻土监测、灾害监测、气体监测、卫星云图应用和不同类型卫星遥感技术相互融合使用等内容。该文在简要介绍卫星遥感技术监测原理的基础上,分析了卫星遥感技术在气象为农服务中的应用现状,提出了在气象为农服务的工作中亟需加强卫星遥感技术应用,阐述了要结合农业气象服务产品加强卫星遥感技术在农业气候区划、农作物种植规划、农作物生长期监测管理、病虫害防治、灾害防御、农作物产量预报、防御火灾以及农业气象服务效益评估等方面的应用。强调要强化卫星遥感技术的应用,最大程度地开发和利用卫星遥感数据,使卫星遥感技术在农业生产实践中能够趋利避害和发挥出更大的作用。      

无人机遥感在作物病虫害监测中的应用方法与研究进展

病虫害是导致作物减产的主要因素。传统的病虫害防治方式主要依靠植保人员实地勘察,速度慢且无法进行大面积监测。随着光谱技术的发展,无人机遥感也得到了飞速发展。目前,无人机遥感技术已成功应用于农业、林业、生态等多领域。课题组首先对无人机遥感用于作物病虫害监测的背景进行了介绍;其次总结了无人机遥感用于作物病虫害监测的方法,主要讨论无人机的数据采集与处理;最后对无人机搭载的主要传感器进行了系统的说明,并探讨了无人机遥感技术目前存在的问题和发展建议,以期为作物的病虫害防治提供参考。     

遥感技术在农业田间信息获取中的应用

田间信息的快速、高效获取,是进行精准农业时间的关键。随着现代信息技术的迅猛发展,田间信息采集技术手段也得到了不断更新。遥感是20世纪60年代发展起来的对地观测综合性技术,具有动态、快速和周期性地获取地表信息的特点,大大节省了人力、物力、财力和时间。针对遥感在农业田间信息获取方法的应用,展开相应的阐述与分析,主要阐述了作物病虫害监测、作物生产面积监测、作物产量估算监测、作物土壤水分含量监测和作物养分监测5个方面,应用遥感技术进行信息采集的原理及其大体的流程图。最后,在分析我国现在农业田间信息采集的特点基础上,指出建立田间信息遥感监测与信息管理系统的必要性,并给出了应用"3S"技术综合构建田间信息管理平台的流程图。     

遥感技术在农作物病虫害预警监测中的应用

遥感技术可以从高空中监测农作物的生长状态,对农作物出现的病虫害进行预警,及时处理病虫害问题,减轻农作物病虫害所带来的损失,推动农业发展。目前,该技术已经在农作物种植方面发挥了重要作用。笔者分析了遥感预警监测的原理,总结了农作物病虫害遥感预警监测的现状,从构建综合防治信息平台、应用多源遥感信息数据等方面提出了农作物病虫害遥感预警监测措施,分析了遥感预警监测的具体应用方法。研究结果表明:遥感技术可加强对农作物病虫害的防治,提高监测效率,保障农业可持续发展。     

农业遥感研究现状与展望

遥感技术具有覆盖面积大、重访周期短、获取成本相对低等优势,对大面积露天农业生产的调查、评价、监测和管理具有独特的作用。从20世纪70年代出现民用资源卫星后,农业成为遥感技术最先投入应用和收益显著的领域。特别是随着高空间、高光谱和高时间分辨率遥感数据的出现,农业遥感技术在长时间序列作物长势动态监测、农作物种类细分、田间精细农业信息获取等关键技术方面得到了突破。但是农业生产的分散性、时空变异性等特点,对当前农业遥感技术的应用还存在诸多挑战。本文简要回顾了农业遥感发展历程以及其应用的理论基础;再从农作物估产、农业资源调查、农业灾害监测和精准农业管理4个领域阐述了国内外相关研究和应用情况。最后提出农业遥感应加强与地面农业观测网技术的结合,推动新一代低空无人机遥感平台的发展,强化多源传感器融合以及农业过程模型与遥感数据同化的研究。     

无人机遥感技术在精量灌溉中应用的研究进展

以提高农业用水效率为目标的精量灌溉是未来农业灌溉的主要模式,精量灌溉的前提条件是对作物缺水的精准诊断和科学的灌溉决策。用于作物缺水诊断和灌溉决策定量指标的信息获取技术主要基于田间定点监测、地面车载移动监测及卫星遥感。无人机从根本上解决了卫星遥感由于时空分辨率低而导致的瞬时拓延、空间尺度转换、遥感参数与模型参数定量对应等技术难题,也克服了地面监测效率低、成本高、影响田间作业等问题。近几年的研究结果表明,无人机遥感系统可以高通量地获取多个地块的高时空分辨率图像,使精准分析农业气象条件、土壤条件、作物表型等参数的空间变异性及其相互关系成为可能,为大面积农田范围内快速感知作物缺水空间变异性提供了新手段,在精量灌溉技术应用中具有明显的优势和广阔的前景。无人机遥感系统已经应用在作物覆盖度、株高、倒伏面积、生物量、叶面积指数、冠层温度等农情信息的监测方面,但在作物缺水诊断和灌溉决策定量指标监测方面的研究才刚刚起步,目前主要集中在作物水分胁迫指数(CWSI)、作物系数、冠层结构相关指数、土壤含水率、叶黄素相关指数(PRI)等参数估算的研究,有些指标已经成功应用于监测多种作物的水分胁迫状况,但对于大多数作物和指标,模型的普适性还有待进一步研究。给出了无人机遥感在精准灌溉技术中应用的技术体系,并指出,为满足不同尺度的高效率监测和实现农业用水精准动态管理的需求,今后无人机遥感需要结合卫星遥感和地面监测系统,其中天空地一体化农业水信息监测网络优化布局方法与智能组网技术、多源信息时空融合与同化技术、作物缺水多指标综合诊断模型、农业灌溉大数据等将是未来重点研究内容。     

作物病虫害遥感监测研究进展与展望

病虫害是农业生产过程中影响粮食产量和质量的重要生物灾害。目前,我国的作物病虫害监测方式以点状的地面调查为主,无法大面积、快速获取作物病虫害发生状况和空间分布信息,难以满足作物病虫害的大尺度科学监测和防控的需求。近年来,随着国内外卫星光谱、时间和空间分辨率的不断提升,利用遥感手段开展高效、无损的病虫害监测成为有效提升我国病虫害测报水平的重要手段。与此同时,多平台、多种方式的作物病虫害遥感监测也为病虫害的有效防治和管理提供了重要科技支撑。本文从作物病虫害光谱特征、遥感监测方法和遥感监测系统等方面阐述了作物病虫害遥感监测研究的进展,分析了当前面临的挑战,并对未来发展趋势进行了展望。     

无人机遥感在饲草作物生长监测中的应用研究进展

饲草作物生长的动态监测与定量估算对于饲草规模化生产具有重要意义。无人机遥感分辨率高、灵活性强、成本低,近年来在饲草作物生长监测领域发展迅速,应用场景不断拓展。为了掌握无人机在饲草监测的国内外应用现状,确定重点发展方向,本文首先从数据获取、数据处理和饲草作物生长监测关键技术三个方面简述了无人机遥感在饲草作物监测中的基本研究方法。其次按照传感器类型从可见光、多光谱、高光谱、热红外和激光雷达遥感五个方面阐述了无人机遥感饲草作物生长监测的应用现状。最后针对研究应用中尚未解决的关键技术问题展望了未来的发展方向,提出融合饲草作物时空尺度数据和多源遥感数据、进一步拓展数据获取手段、研发智能化数据分析综合平台是未来饲草作物监测领域应用创新的关键所在。     

农作物遥感识别与单产估算研究综述

遥感凭借其快速、宏观、无损及客观等特点,在快速获取与解析作物类型、种植面积、产量等信息方面具有独特优势。遥感提取和解译的作物空间分布图、种植面积、产量信息可以服务于农业资源监管、农业信息普查、农业保险、农业投资、精准农业等方面。本文分别就农作物遥感识别与农作物单产遥感估算的研究现状、面临的问题、潜在研究方向进行了总结概述。首先总结了农作物遥感识别特征与分类模型的研究现状,针对遥感识别特征与作物类型缺乏知识关联的核心问题,提出利用深度学习方法协同学习作物生长过程中的“时-空-谱”特征,并构建面向农作物遥感识别的知识图谱,从而解决当前农作物遥感识别在识别精度和识别效率方面的问题。然后,分别从经验统计模型、遥感光合模型、作物生长模型方面对当前作物单产遥感估算进行分析总结,提出随着高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率数据的普及和深度学习技术发展,未来应充分利用作物生长模型机理性强、深度学习对复杂问题建模能力强的特点,使用作物生长模型进行点位尺度模拟以驱动深度学习完成复杂场景下的建模学习,最终实现以机理做约束、以深度学习做空间外推的单产估算模式。     

专题导读——农业遥感与表型获取分析

        遥感技术已在农业领域较为广泛成功地应用。农业遥感在作物长势监测、灾害监测、作物产量和品质估测、对象的识别和信息提取等方面有重要的意义。与此同时，高通量表型信息获取以及图像处理、表型信息分析技术的提高，促进了表型组学的发展，推动了农业的跨越式发展。为集中报道国内外在农业遥感和表型获取分析领域取得的进展，《智慧农业（中英文）》期刊在本期出版“农业遥感与表型信息获取分析”专题。此专题共包括10篇论文，其中2篇综述性论文，8篇研究性论文，作者来自于中国、美国、英国、法国等4个国家。论文聚焦农业遥感与表型领域的机载成像系统应用、遥感监测、农学参量反演、表型检测识别、深度学习等热点话题。     

基于生长时空信息的作物遥感分类方法研究

随着卫星遥感技术的快速发展,卫星遥感技术在农业信息技术中的应用越来越广泛。然而,传统利用遥感数据对作物分类的精度较差,一直制约着作物分类技术在农业领域的落地应用。为此,课题组基于能够反映作物生长参量的时间序列、物候节点的空间特征、空间特征的时间序列,构建了用于作物分类的特征属性集合。结果表明,融入作物生长参量时间序列、物候节点的空间特征与空间特征的时间序列的特征属性集合可以显著提高作物分类的精度。     

数字农业田间信息获取技术研究现状和发展趋势

对土壤水分与养分的测量方法、作物长势及其背景的监测、营养状况监测、作物冠层监测、作物病虫害诊断、杂草识别等田间信息获取技术在数字农业中的开发、应用现状以及发展概况做了简要综述,并指出将遥感技术和光谱技术结合应用是我国实现田间信息获取技术的关键.     

高光谱遥感技术在智慧农业中的应用研究

在农业生产中,运用高光谱遥感技术能够实时准确地监测地表信息,比如农作物长势监测、产量估测、灾害监测、农作物分类识别等,并且可以连续、大面积地对地面进行长期、实时的观测,在农业生产中起到了不可替代的作用,是推动智慧农业、实现现代农业发展的必然选择。基于此,笔者围绕高光谱遥感技术在智慧农业中的应用,从应用现状、应用展望两个方面对高光遥感技术在智慧农业中的作用进行了详细阐述。研究表明,智慧农业是我国现代化农业发展的一个主要方向,通过高光谱遥感技术的应用,可以实现农业生产管理的现代化和智慧化,大幅提升农业生产效率。     

轻小型无人机多光谱遥感技术应用进展

随着光谱传感技术和图像处理与分析软件的日益成熟,无人机多光谱软硬件一体化程度和观测精度及易用性得到极大的发展。无人机多光谱遥感已在农业、林业、资源、生态、环境保护等领域应用日益广泛。本文概述了无人机飞行平台、多光谱传感器等硬件技术的发展,和无人机遥感影像的几何校正、辐射校正图像处理技术及数据处理流程,并对无人机多光谱遥感在植被长势监测、存在问题、精细分类与地物识别、病虫害监测、生物量和产量估算等方面的应用潜力和发展方向进行了系统分析和总结,以期为开展相关领域研究提供参考。建议各行业部门的专业人员与遥感、计算机科学等领域的专家密切合作,制订无人机多光谱遥感技术的相关标准和规范,共同推进并普及无人机多光谱遥感技术。     

无人机低空遥感技术在大田作物监测与产量预测中的应用

在数字乡村发展的背景下,新一代信息技术不断向农业领域渗透,将助推我国农业机械化进一步向自动化、信息化、智能化的方向发展。本文简要概述了精准农业技术、遥感技术以及无人机低空遥感技术,列举了无人机低空遥感技术在大田作物监测与产量预测中的应用例子,并用实例介绍了应用低空遥感视觉与光谱图像预测棉花产量的方法与步骤。为大田作物的生长监测与产量预测提供可借鉴的理论与方法。     

农田灌溉遥感监测技术的发展与前景北大核心

农田灌溉遥感监测旨在通过遥感技术监测灌区作物的灌溉面积和种植结构,来实施高效的灌溉用水管理,达到建设节水型农业和对灌区现代化管理的目的。科学客观地总结农田灌溉面积遥感提取相关的研究进展,能为开展该方面的研究提供一定的参考。通过系统全面的查阅国内外相关文献资料,总结当前研究所采用的原理与方法,具体操作过程,存在问题等,并对未来发展趋势进行了展望。值得肯定的是,目前已具有初步的理论和探索,对局部和区域农田灌溉面积的遥感提取具有了一定成效。不足之处在于,基于灌溉前后土壤水分和温度变化的原理与方法受降水影响大;地表实测数据收集困难;数据源单一,高"时空"分辨率数据少。在未来研究中,农田灌溉面积的多时相动态提取是趋势所在。还应注重以下几个方面:①提取原理和方法需进一步完善和补充;②注重多源数据和多种因素整合分析;③注重灌区基础资料库的建立和更新,注重大数据技术的应用。     

农田灌溉遥感监测技术的发展与前景

农田灌溉遥感监测旨在通过遥感技术监测灌区作物的灌溉面积和种植结构,来实施高效的灌溉用水管理,达到建设节水型农业和对灌区现代化管理的目的。科学客观地总结农田灌溉面积遥感提取相关的研究进展,能为开展该方面的研究提供一定的参考。通过系统全面的查阅国内外相关文献资料,总结当前研究所采用的原理与方法,具体操作过程,存在问题等,并对未来发展趋势进行了展望。值得肯定的是,目前已具有初步的理论和探索,对局部和区域农田灌溉面积的遥感提取具有了一定成效。不足之处在于,基于灌溉前后土壤水分和温度变化的原理与方法受降水影响大;地表实测数据收集困难;数据源单一,高"时空"分辨率数据少。在未来研究中,农田灌溉面积的多时相动态提取是趋势所在。还应注重以下几个方面:①提取原理和方法需进一步完善和补充;②注重多源数据和多种因素整合分析;③注重灌区基础资料库的建立和更新,注重大数据技术的应用。     

小型无人机遥感技术在精准农业中的应用

小型无人机遥感技术具有操作简便、可动态连续检测等优势,在精准农业领域中被广泛应用。笔者阐述了小型无人机遥感技术和精准农业的概念,分析了其在农作物精准识别、农作物病虫害检测、农作物长势监测等方面的具体应用,展望了小型无人机遥感技术在精准农业应用中未来的发展。实践证明,小型无人机遥感技术使农业生产具有实时数据获取、准确定位及高效率应对的新特点。     

基于SPOT/VGT NDVI的大区域农作物空间分布

随着遥感技术在农业上的广泛应用,及时准确掌握小区域农作物长势和分布的方法相对成熟,但对于省级以上的大区域而言,进行作物遥感测量涉及数据、耗费时间和经费等问题,而中国的农业普查制度又存在时效性的问题。以江苏省为研究区,利用SPOT/VGT NDVI长时间序列数据作为农作物分布研究的底图,分别与研究区农业普查数据和野外调查样方数据进行农作物空间分布的统计回归分析和对比,结果表明：对于大区域而言,SPOT/VGT NDVI长时间序列数据对农业作物生长期特征监测有较好地反应,其逐旬的时间分辨率可以弥补空间分辨率的不足,可有效地对农作物长势进行动态监测;农业普查数据、野外调查样方与SPOT/VGT NDVI时间序列分类结果结合进行回归分析,基本可以满足空间分布情况的调查研究,相对于遥感分类法和传统抽样调查等方式,该方法可以高效率低成本地掌握大区域农作物空间分布情况。