基于GEE云平台与Sentinel数据的高分辨率水稻种植范围提取——以湖南省为例全文替换

准确获取大范围的水稻种植空间分布信息对调整农业生产结构和保障粮食安全至关重要。本文以湖南省为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)云平台,协同Sentinel-1 SAR和Sentinel-2 MSI数据,根据水稻物候期极化(vertical transmit/horizontal receive, VH)后向散射系数、增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)的变化特征构建水稻提取决策树模型,开展高分辨率水稻种植范围遥感提取,并进行精度验证。结果表明:本模型能够准确实现多云多雨地区的水稻种植范围遥感制图;基于混淆矩阵计算水稻总体分类精度为93.97%,Kappa系数为0.908,单、双季稻F1-score均超过91%,可为亚热带多云雨且稻田破碎分布区的水稻种植范围遥感提取提供参考。湖南省水稻分布受地形和气温的影响明显,主要分布在海拔200 m以下,坡度小于6°,年均气温大于17℃的区域;双季稻集中分布在岳阳、常德和益阳市,而单季稻种植分布相对零散。     

遥感技术在烟草长势监测及估产中的应用进展

烟草长势信息是烟草生产管理的重要依据,全面了解遥感技术在烟草长势监测及估产中的应用进展,为利用遥感技术支撑科学化、精细化烟田管理提供科学参考。在对相关文献分析和归纳的基础上,从地面光谱、无人机遥感、卫星遥感3种尺度对目前遥感技术在烟草长势监测与估产方面的应用进行系统总结,并对进一步研究进行展望。（1）基于地面光谱对烟草的监测,主要是利用反射率光谱及其不同的变换形式、光谱指数和光谱位置变量估测其生理生化参量（氮、磷、钾、生物量、叶面积指数、叶绿素等）,为诊断烟草生长、健康状况、成熟度提供依据,进一步实现烟草长势监测、估产与品质评定。（2）利用无人机遥感技术能够在小尺度上对作物的面积进行提取、监测长势及估产,但受搭载相机分辨率、地形、自身稳定性等影响,不能监测烟草的细微变化。（3）参考LandSat、SPOT、MODIS、HJ-1等光学遥感数据以及SAR数据,利用遥感影像融合、分类等技术能够实现对大面积烟田病害、长势进行监测和产量估计。结合多源、多平台遥感数据,对烟草的参数进行定量研究,并利用同化技术对大尺度上烟草生长过程进行动态监测,来探索烟草的最佳采收期是未来研究的重点。     

烟田生态系统多样性与病虫害控制

当前烟草种植过程中大量施用农药,但烟草病虫害非但没有得到稳定控制,反而日渐猖獗,烟田环境污染加剧。为保证烟草生产持续健康稳定发展,该文论述了生物多样性对烟田生态系统中病虫害及其天敌群落的影响,提出了利用生物多样性持续有效控制烟田害虫的方法和措施,并在此基础上开展以保护和提高烟田生态系统多样性为中心的烟草害虫生态调控机制的探讨。分析了利用生物多样性进行未来生物防治的发展方向以及对保护生态及防治虫害的重要现实意义。     

基于时序MODIS-EVI数据的冬小麦种植信息提取

【研究目的】准确获取作物种植空间分布和面积信息是进行粮食估产的重要前提条件,也是调整种植结构的重要数据基础。【方法】笔者以河北省2004--2005年整个作物生育期内35个时相的合成地表反射率数据为数据源,生成时间序列MODIS-EVI数据集,在利用Savitzky-Golay滤波重构时序MODIS-EVI数据的基础上,分析作物EVI时间曲线,结合作物种植结构和物候历,构建分类模型,提取2004年主要种植作物的种植空间分布及面积信息。【结果】Savitzky-Golay滤波能够有效地消除云和缺失数据的影响,同时基本上保持原有曲线的基本形状,较为真实地恢复植被指数曲线。与统计数据相比,各市分类精度相差较大,其中邯郸的分类精度最低（85.9%）,沧州精度最高,达到99%。按全省计算,整体精度为95.7%。2004年,河北省冬小麦呈明显的地带性,主要分布在邯郸东南部、邢台和石家庄中部以及保定东部。【结论】利用时间序列MODIS-NDVI数据提取大区域作物种植空间分布信息是可行的。     

四川盆地莲藕种植遥感提取及热点区域分析

为准确提取四川省盆地地区莲藕种植空间信息，掌握该作物种植热点区域，采用高分六号遥感影像和地面调查数据，分析藕田光谱特征，提取该地区最佳遥感时期内莲藕种植空间信息；通过Moran’s I指数和Getis-Ord G_i^*指数分析四川莲藕空间分布特征及种植热点区域。结果表明：(1)基于极大似然分类法的莲藕空间信息的提取总精度为92.35%,Kappa系数为0.9045。(2)基于遥感的四川盆地莲藕种植面积约为128.57 km²，分布于1374个乡镇，部分地区存在聚集现象；73个热点乡镇的莲藕种植面积为54.31 km²，占四川盆地莲藕面积的42.24%，空间极化现象明显，主要分布于遂宁安居区、资阳乐至县、成都简阳市等区县。研究结果可为四川省开展乡镇专业化莲藕种植及莲藕产业优化调整提供参考。     

烟草不同生育时期烟田土壤酶活变化特征

土壤酶活性是土壤肥力和土壤质量的重要指标,为探讨烟草不同生育时期烟田土壤酶活变化特征,测定了烟草团棵期、旺长期、现蕾期、采烤前期4个时期烟田土壤8种酶的活性。发现烟田土壤酶活性随烟草的生育期发展而发生变化,不同酶其酶活特征变化表现不同。脲酶和蔗糖酶在现蕾期具有较高活性,多酚氧化酶在采烤前期的活性较高,脱氢酶、过氧化氢酶和酸、碱性磷酸酶在旺长期具有较高的活性,中性磷酸酶在团棵期具有较高的活性,而过氧化氢酶随烟草的生育期变化较小。     

基于高分卫星影像的青岛市冬小麦种植信息提取

为了准确获取青岛市主要农作物冬小麦的种植信息,以GF-1/16 m卫星影像为主要数据源,将高程、土地利用和田间调查数据作为辅助数据源,根据冬小麦主要发育期与其他地物在GF-1/16 m卫星影像上的光谱差异,计算得到4月份为青岛市冬小麦遥感面积提取的最佳时相。在最佳时相内,采用决策树分类法,通过分区解译方式,提取出青岛市2017年冬小麦种植面积和分布区域,并利用GF-2融合后 1 m卫星影像、地面调查数据和统计局公布数据对分类结果进行精度验证。结果表明:利用GF-1/16 m卫星影像在幅宽、时间和空间分辨率的优势,将土地利用和高程等引入决策树分类模型,进行区域尺度的冬小麦种植面积遥感估算的方法是可行的。经精度验证,2017年青岛市冬小麦遥感解译总精度为94.3%,Kappa系数为0.857。遥感提取面积略小于统计局公布数据,面积总量提取精度为93.6%。本研究为基于高分卫星影像的区域尺度作物种植面积提取提供参考。     

基于MOD13Q1的辽宁省主要农作物时空分布研究

获取农作物种植结构,对农作物生长状况监测、农作物灾情监测及产量估算等具有重要的意义。利用MODIS NDVI产品数据,构建辽宁省主要农作物(玉米、大豆和水稻)的时间序列物候特征曲线,通过分层分类方法,提取辽宁省农作物种植结构信息,研究表明,支持向量机分类方法分类效果更好,分类精度可达96%以上。将农作物提取模型推广应用于2003年、2007年、2011年、2015年和2019年的MODIS数据,探讨近17年来辽宁省农作物种植结构时空格局现状与变化,为快速、大范围、高精度提取农作物种植面积提供有效方法,同时为相关政策提供科学依据。     

湖南旱地烟区烟农增收措施与潜力分析

本次调研以张家界、常德为主要代表区域,通过对武陵山脉旱地烟区烟农收入现状,烟草种植投入成本和收益,以及烟草系统在烟农增收方面开展的系列工作进行调研,了解山地烟农种植烟草增收的措施和辅业增收方式,找出烟田增收存在的问题。并探索建立烟草+政府+合作社(农户)+辅业市场的新型组织模式,形成主业稳定、辅业市场可控的发展态势,拓展烟农增收的渠道,充分发挥湖南旱地烟区烟农增收的潜力。     

YS-YGQ-1A型烟秆清理机的设计与试验

为了解决人工清除烟秆劳动强度大且烟蔸根系出田不彻底的问题,实现保护性地将烟秆连同根系清除出烟田,满足次年烟草连茬种植需求。通过理论分析和试验探索,研制出与DF-151型或工农-121型手扶拖拉机配套的YS-YGQ-1A型烟秆清理机。该机采用骑垄前行作业,由挖掘转子反转挖掘将烟秆连同根系掘起,输送转子振动去除根系附土并传送到集料斗,然后集中倾倒在烟田成堆摆放。通过性能检测和验证试验,该机田间通过能力较强,各项性能指标达到设计要求且符合烟草农艺需求。该机作业效率达0.91 hm2/8 h且性能稳定,能显著提高生产效率、降低劳动强度和作业成本,且能降低拔秆后烟田旋耕作业成本。     

基于多时相双极化SAR数据的作物种植面积提取

及时准确地获取农作物的空间分布信息和种植面积,在农业生产管理与农业政策的制定等斱面具有非常重要的作用。本文以多时相Sentinel-1A影像(4月17日、5月5日、6月16日、7月22日、8月27日、9月2日)为主要数据源,根据研究区作物的物候特征,提取棉花、玉米和果树在不同生长期的后向散射系数(Sigma)和归一化后向散射系数(Gamma)。通过对作物不同极化、不同时相后向散射系数的统计,建立散射特征时序变化曲线,幵分析其特征。利用人工神经网络(Artificial neural network)、支持向量机(Support vector machine)和随机森林(Random forest) 3种分类斱法对研究区的主要农作物迚行分类识别以及种植面积提取,幵对分类结果对比分析和验证。结果表明, 1)棉花的后向散射系数在6月现蕾期和7月开花期明显上升,8月仹达最高值,变化特征最明显,易与其他作物区分;玉米和果树的后向散射系数在9月仹与其他地物之间表现出显著差异。2)相较于神经网络和支持向量机,随机森林的分类效果最好,总体精度达88.97%。其中,对棉花和果园的分类精度为90.88%和93.17%,对玉米的分类效果最差,仅有71.6%。综上所述,多时相双极化SAR数据在不同类型作物的识别及面积提取斱面具有一定的应用潜力。     

基于遥感的黑龙江省东部水稻种植信息提取

为了实现黑龙江省东部地区水稻种植信息遥感监测的业务化,通过采用实地调查、ISODATA非监督分类、遥感数据融合和光谱耦合等方法,研究提取研究区水稻种植分布的方法,并进行面积推算。结果表明,2012年黑龙江省东部地区水稻种植面积为15389.01 km2,主要集中在佳木斯、双鸭山和鸡西地区,分类精度达89.19%。该方法可为区域水田空间分布信息提取提供借鉴。     

浅谈烤烟基本烟田废弃物的综合利用

基本烟田废弃物的利用不仅关系到烟农的经济利益,也关系到烟草行业持续发展和环境污染问题的解决。笔者立足于国家烟草局优化等级结构的政策,介绍了前人综合利用烟草方面废弃物的研究,为烟草田间产生的废弃物合理利用提供理论依据和方法借鉴,以期达到变废为宝和清洁烟草生产的目的。     

基于高通量测序的不同轮作方式下烟田土壤细菌群落组成分析

在自然界中,土壤微生物与植物之间存在着密切的联系,土壤微生物依赖植物提供的养分而生存,同时对植物的生长发育起着促进作用。本研究利用Illumina Hi Seq高通量测序技术,提取西双版纳烟田烟草连作、田菁轮作和青蒿轮作3种种植模式下土壤样品的总DNA,通过PCR方法扩增构建16S r RNA基因文库。结合生物信息学方法分析土壤细菌16S r RNA基因V3~V4区的多样性指数、群落结构等,以确定烟田更好的种植模式。所有样本共测序分析获得4 898个细菌分类单元OTU,经琢多样性和茁多样性分析表明3个处理下细菌群落多样性存在显著差异,并且在对照组中的细菌群落丰富度最高,青蒿轮作中的细菌群落丰富度最低。样本中优势门类为变形菌门(Proteobacteria)、酸杆菌门(Acidobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidetes)和绿弯菌门(Chloroflexi),其中变形菌门(Proteobacteria)相对丰度33.49%占绝对优势。优势属类为硝化螺旋菌属、Kaistobacter、红游动菌属和黄杆菌属,可促进氮素转化的硝化螺旋菌属在田菁中的相对丰度最高,烟株青枯病致病菌罗尔斯通菌属在青蒿轮作中相对丰度最低;拮抗黑胫病的假单胞杆菌属在青蒿轮作中相对丰度最高。本研究将对烟草轮作方式和轮作作物的选择提供分子层面的支持。     

安顺市烟田杂草主要病毒检测及分析

为了解烟田杂草是否携带烟草病毒,采用双抗夹心酶联免疫吸附法分析了安顺市3县的45块烟田杂草携带常见烟草病毒的情况.结果表明,TMV,CMV和PVY在各地区的感染率存在差异.感染TMV和PVY最高的地区为紫云县的板当镇,感染率为别58.5％和2.4％;感染CMV最高的为平坝县天龙镇,感染率分别为4.8％.感染TMV、CMV和PVY的寄主范围也存在差异,其感染的杂草寄主分别达39、2和2种,感染率分为47.1％、0.8％和0.5％.总之,研究结果为烟田杂草病毒病的综合防治提供了理论依据.     

基于关键期HJ卫星数据提取无棣县作物种植面积

探讨利用作物关键生育期HJ卫星遥感数据,进行区域主要作物种植面积快速监测的可行性,旨在建立一种方便快捷的作物种植面积提取技术。以山东省无棣县为研究区,根据该县作物栽培技术月历为参考选择关键期HJ星遥感数据,通过EVI指数时序数据分析,采用支持向量机(SVM)方法进行了该县主要作物种植空间分布信息提取。结果表明：关键期HJ星EVI指数数据结合SVM方法,能较为准确地获取该县冬小麦、玉米和棉花的种植面积,总体的面积总量精度超过93%,空间分布精度大于75%;利用关键期影像大大减少了数据处理量,便于可视化感兴趣区的选择,仅利用SVM方法就获得了满足精度要求的作物面积提取结果,大大简化了操作流程,为其他区域利用HJ卫星数据提取作物种植面积提供了参考。     

健康与根结线虫病烟田根际土壤微生物群落对比分析

为了研究烟草根结线虫病与根际土壤微生物群落的关系,通过高通量测序研究了健康烟田和根结线虫病发病烟田根际土壤的微生物多样性、组成结构和功能变化。结果表明：健康烟田根际土壤微生物群落的Alpha多样性与发病烟田差异不显著,Beta多样性分析表明健康烟田样本与发病烟田样本分布基本一致。健康烟田与根结线虫发病烟田根际土壤细菌与真菌微生物群落在门水平上组成相似,但物种丰度存在差异,酸杆菌门(Acidobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、担子菌门(Basidiomycota)和壶菌门(Chytridiomycota)在健康烟田中占优势,而变形菌门(Proteobacteria)、芽单胞菌门(Gemmatimonadetes)、子囊菌门(Ascomycoda)、球囊菌门(Mortierellomycota)在发病烟田中占优势。在属水平上,根际土壤细菌与真菌微生物群落组成也基本一致,但健康烟田与根结线虫发病烟田微生物物种丰度存在显著差异,Cylidrocapon、镰刀菌属(Fusarium)等致病菌在发病烟田中占显著优势。种水平上,健康烟田中的Actinoallomurus spadix和分枝节杆菌(Arhrobacter ramosus)与发病烟田组存在显著差异。通过根际土壤微生物功能预测分析发现,发病和健康烟田土壤真菌、细菌功能组成相似,但发病烟田样本功能丰度大于健康烟田。因此,烟草根结线虫病的发生与根际土壤微生物群落的组成和多样性无直接关系,而是可能与物种丰度及样本功能丰度密切相关。研究结果可为通过调控根际微生物群落结构来防治烟草根结线虫病提供理论依据。     

不同烟草品种光合特性比较研究初报

烟草品种具有广泛适应性,但只有种植在最适宜的生态条件下,才能获得最佳产量和最好的品质。烟草光合作用是烟叶产量和品质形成的最重要因素之一,因此,对不同烟草品种的光合特性进行研究,对烟叶产区选择适宜品种,以获得最佳效益具有重要指导意义。笔者研究了G80、K326、湘烟1号、云烟85、云烟87、黄金烟、黄花烟和大叶烟等8个不同烟草品种光合特性,并对其进行了初步比较研究。     

HJ卫星数据在棉花种植面积提取中的应用研究

 探索利用环境小卫星数据进行棉花种植面积的提取,旨在利用国产卫星数据建立一种方便快捷的棉花种植面积提取技术,为棉花的遥感估产奠定基础;选取2011年新疆北部国营农场棉花不同生育期内两期HJ卫星影像,根据棉花与研究区其他作物物候和光谱差异性、农作物生长规律,运用监督分类算法、密度分割和逻辑运算,辅助于人机交互的目视解译,得到研究区棉花种植面积;结果表明：不同监督分类算法中,神经网络分类法和最大似然法分类效果最佳;最终提取的棉花面积总体精度为87.7%;本文采用的方法较为实际、便捷,提取棉花种植面积的精度符合农场生产要求,可为棉花估产和作物种植结构分析提供科学依据。     

烟草作物布局及烟草轮作制度研究

烟草耕作制度是结合自然条件和经济条件,因地制宜地与当地作物形成的一种稳定的种植方式,从而提升烟草以及当地作物的产量并持续发展,是作物种植制度以及与之相对应的养地制度的综合技术体系。这一体系包括烟草的作物布局、了解其季节分布、轮作倒茬以及间作套种等方面的研究。建立以烟草为主的耕作制度,是将烟叶生产融入大农业生产体系中,突出烟草在整个种植制度的主体地位,根据当地的光、温、水和土等自然条件,综合考虑轮作制度中作物生育期、土壤养分的平衡协调供应等因素,科学规划烟田,完善耕作制度,从而提高烟叶品质。