遥感在农作物估产中的应用与发展

本文以遥感估产为出发点,介绍了遥感的概念、原理、方法特点及国内外遥感估产方面的研究进展。     

小麦遥感估产研究现状及趋势分析

在分析国内外小麦遥感估产研究进展的基础上,指出目前小麦遥感估产存在的主要问题,并就小麦遥感估产精度的提高、遥感和模型结合的估产研究与应用、极端气候条件下的遥感估产以及遥感估产技术的信息集成化等方面进行了思考。     

中国玉米遥感估产区划研究

农作物遥感估产区划是大面积农作物遥感估产研究和实践的基础。根据农作物遥感估产技术的具体要求,结合农作物区划理论,重点考虑春玉米和夏玉米估产,提出了我国玉米遥感估产区划的原则和依据,针对玉米遥感估产中的各项工作,分别作出了全国玉米遥感估产最佳时相、信息源和土地利用结构分类方案,并在此基础上,设计区划指标,把全国分为13个估产区和28个估产亚区。     

遥感在作物估产中的应用

简述了遥感估产的原理、方法和国内外作物遥感估产的应用概括.     

高光谱分辨率遥感技术在农作物估产中的研究现状与发展趋势

综述了高光谱分辨率遥感技术及利用高光谱分辨率遥感对农作物估产的研究,包括作物种植面积的遥感估测、作物遥感估产最佳时相的选择和地面单产遥感估产模型的研究,并分析了高光谱分辨率遥感在农作物估产中的发展趋势。     

遥感估产技术研究现状与展望

遥感技术估产快速,减少了传统估产方式的繁重工作,且增加了精准性。阐述了遥感估产的原理与建模基础及模型类型,对未来遥感估产技术进行了展望。     

基于遥感和WebGIS的冬小麦估产支持系统

【目的】建立Web环境下冬小麦估产的业务化运行体系,解决冬小麦遥感估产业务化运行不足,运行效率低等问题。【方法】基于面向对象的编程技术,采用Java语言,结合ESRI的开发包MapObject for Java以及管理工具ArcSDE、ArcCatalog和ArcIMS,通过在Web上集成遥感估产和GIS,构建了Web环境下的冬小麦估产支持系统。【结果】客户端通过浏览器访问远程服务器,可以实时地获取远程服务器发布的冬小麦生长信息,并进行产量预测,从而解决了遥感估产网络环境下的运行问题。【结论】本文提出了Web环境下的冬小麦估产研究方法和框架体系,实现了冬小麦估产业务化运行系统,系统运行结果良好,是对Web环境下遥感估产的探索性研究。     

水稻遥感估产系统研究——预试验和前期研究结果以及对开展估产研究的讨论

水稻遥感估产经过“六五”期间的预试验和“七五”期间的前期研究,对难度极大的我国南方水稻遥感估产取得了重要进展。初步明确了水稻遥感估产的研究途径、技术路线及研究方法,但要达到业务运行,还存在很多困难。因此,对今后进一步开展水稻遥感估产研究的几个重要问题加以讨论。     

卫星遥感估产技术的发展与展望

在简述遥感估产的基本原理、程序及研究进展的基础上,对遥感估产模型进行了评价,并介绍了面积估算方法的发展趋势。遥感信息源的分辨率越来越高,3S、建模与农业、生态、计算机应用等技术相结合,为遥感估产打下了良好基础,从而使建立集高时效性、高精度、可操作性强、易于业务化等优点于一身的优秀的遥感估产系统成为可能。     

上海水稻遥感估产研究获重要成果

本成果源于国家八五重点攻关项目（８５７２４－０２－０６）“太湖平原水稻遥感估产”的子专题，内容包括卫星信息源处理技术研究，遥感估产地面框架布设，背景数据库建设，水稻种植面积提取，遥感综合估产模型研制，信息系统集成六部分。该成果经１９９２至１９９６年连续五年业务应用试验，取得较好效果，专家鉴定认为成果总体达国际先进水平，总课题获１９９５年度中国科学院科技进步一等奖。     

水稻卫星遥感估产研究现状与对策

概述了卫星遥感估产的原理和国内外在水稻产量估算方面的研究进展,分析了其中存在的问题,并对水稻卫星遥感估产研究的发展方向进行了思考.     

冬小麦遥感估产研究进展

本文对冬小麦遥感估产的研究现状及进展进行了分析。内容包括应用的信息源类型、冬小麦产量估测模型的建立、冬小麦面积信息的提取等，并不冬小麦估产有关问题进行了探讨。     

浙江省水稻遥感估产区划研究

从水稻遥感估产的特点出发,在分析浙江省自然条件的基础上,确定了以稻作制度为主导因子的分区指标,采用地理信息系统GIS空间邻接分析与图论的树算法相结合的方法进行浙江省水稻遥感估产区划研究,得到了较为满意的结果。     

基于NOAA卫星的昆明夏粮监测及估产

根据NOAA气象卫星观测和地面农业气象生育期观测的实时资料，对昆明地区夏粮生长发育状况进行动态监测，对最佳估产时相进行分析研究，并建立昆明夏粮遥感估产的归一化植被指数估产模型、归一化植被指数一气象因子综合估产模型、相对植被指数非线性估产模型。所建立的估产模型误差较小，准确率高。     

遥感估产短训班结业

北京农业大学全国农业遥感培训与应用中心接受国家经委的委托,于元月21—26日为中央气象局小麦遥感估产协作组,举办了为期六天的遥感估产短训班。由于时间紧,任务急,遥感中心的有关同志积极动员,全力以赴,除赶编教材、组织讲课和准备实习外,还专门安排人员做好接待工作。     

基于MODIS-NDVI数据的甘肃临夏州的春小麦遥感估产

以甘肃省临夏州所包括的8个县市为研究区域,应用遥感手段,采用8个年份的250m分辨率的MODIS-NDVI遥感数据,经过低通滤波技术进行平滑处理后对春小麦进行估产。研究选用了春小麦关键生育期月NDVI数据范围为0.2~0.8,相关处理后,建立起其与小麦产量的关系。最后采用逐步回归方法建立春小麦关键生育期月NDVI与冬小麦产量间关系的估产模型。获得实测春小麦产量数据,选取某一年份的NDVI数据对建立的估产模型进行精度检验,结果表明,估产的相对误差在-3.93%~4.72%之间。表明,经过低通滤波技术平滑后的作物关键生育期内MODIS-NDVI遥感数据用于春小麦估产,其方法精度较高,具有一定的可行性。     

基于TM数据的四川省甘孜县青稞估产模型

传统的农业气象估产方法很难对青稞种植面积和产量进行准确估算,运用遥感分析的方法,结合TM数据和历年青稞产量数据,对实验区青稞田进行监督分类,建立青稞估产模型,从而预测青稞产量。结果表明:由此得到的NDVI与产量建立的估算模型能使估产精度最高达到99.7%,本文达到87%,表明论文所使用的方法是合理可行的,满足运行化的要求,并体现了该方法在遥感估产中的优势,有助于四川西南边远地区农业估产事业的发展。     

县域尺度的小麦高分辨率遥感估产

从县域尺度准确掌握粮食产量,对于国计民生具有重要意义。目前,基于高分辨率遥感影像的县域尺度的估产研究尚不多见。本文以山东省泰安市岱岳区为研究区,利用2019—2021年高分一号B星、高分一号C星影像,辅以Landsat-8影像,运用随机森林法进行遥感解译,识别耕地变化,探究了小麦种植区的时空格局,选取植被指数NDVI监测小麦长势,建立估产模型,并制作了像元级产量专题图。结果显示：小麦种植面积提取相对误差均在5.150%以内,2021年小麦种植面积降幅达26.021%;小麦长势虽然存在年际变化,但总体平稳;小麦总产量遥感估产误差不超过4.300%,2020年增幅约4.261%,2021年降幅约21.981%。研究表明：2020—2021年,研究区小麦种植面积显著下降,长势基本持平,小麦总产量减少。研究成果有利于地方政府及时准确了解粮食产量,对高分辨率遥感估产研究有积极意义,对于县域尺度的作物监测有较高参考价值。     

作物遥感估产的现状及其展望

 总结了国内外作物遥感估产的状况，并对作物遥感的技术集成和便利化服务、数据处理、农业标准化、农学机理、扩大用户需求共4个方面作了展望。     

遥感技术在玉米估产中的应用与研究

玉米是我国主要的粮食作物之一,在我国北方地区占有举足轻重的地位。及时了解玉米种植面积、长势及产量,对于国家粮食政策的制定、价格的宏观调控以及对外粮食贸易都具有重要意义。遥感估产技术在农业发展中具有传统的统计方法不可比拟的优势,能及时客观地获得作物长势、产量等信息,特别是种植面积及其不同区域分布的信息,对于遥感估产玉米生产具有非常重要的作用。