遥感技术在农业灾害监测中的应用

农业灾害对我国的农业经济发展会造成严重影响,严重时还会动摇经济的根基。遥感技术在我国的经济发展中已经不断在取得一定的成果,将现代遥感技术应用于农业灾害的监测工作中,对于改善我国农业的当前状况,提高农业的抗风险能力具有重要意义。基于此,分析遥感技术在农业灾害监测中的应用。     

基于遥感数据的冬小麦农情监测研究进展

对国内基于遥感数据冬小麦农情监测技术的研究与应用进行了全面的回顾,对冬小麦长势、产量、品质和灾害预测预报方面的研究进展作了较系统的调查及研究,分析了遥感技术在小麦农情监测方面取得的成效。提出了冬小麦冠层光谱指数和遥感信息与冠层生化参量之间的关系是实现小麦农情监测的关键,对利用遥感技术进行小麦生长发育监测进行了展望。     

遥感技术在水污染监测方面的应用

遥感技术在水污染监测方面的发展状况分析,阐述了各种水体的光谱特征、水污染遥感监测常用方法。着重介绍了遥感技术在水体悬浮物浓度、油污染、城市污水、水体富营养化等监测方面的应用。最后指出目前水体污染遥感监测技术存在的问题及其发展趋势,展望了遥感技术在水污染监测方面的应用前景。     

农业遥感的应用效益及在我国的发展战略

简述农业遥感的兴起,以国内外的实例说明遥感技术的优势。介绍了遥感技术在农业资源调查及监测、生物量估测、灾害预报等方面的应用情况。回顾农业遥感已取得的成就并分析其效益,说明遥感技术在农业生产的组织和管理中占有重要的地位,提出在科技兴农中发展农业遥感的战略意见。     

遥感技术在土壤侵蚀研究中的应用述评

[目的]对遥感技术在土壤侵蚀研究中的应用进行述评,探索土壤侵蚀遥感研究的发展方向,并为研究者快速选择适宜的遥感数据源和研究方法提供参考。[方法]通过文献查阅,从不同研究方面开展综述和分析。[结果]针对不同研究区域和主题,总结了土壤侵蚀研究中常用遥感平台和数据源,综述了遥感技术在区域土壤侵蚀特征识别、监测与尺度效应研究中的应用。以及遥感技术在通用土壤流失方程关键因子获取中的应用。同时分析了目前研究中存在的问题并提出相应建议。[结论]遥感技术作为开展大范围、长时间序列土壤侵蚀研究的重要技术手段,在我国土壤侵蚀研究中发挥了巨大作用。但实际应用中也存在基层遥感数据时效性不强、数据源单一和识别因子针对性不强等问题。其高效应用和推广需要技术层面和人员、经济支持层面共同发展与创新。     

遥感技术在农业中的应用探究

遥感技术作为一门先进的实用技术被广泛应用于农业中。在理解当前遥感技术在农业领域的应用研究基础上,分析其存在的区域性差异、遥感数据获取价位高且管理不规范、遥感数据库不足和解译水平需不断提高等问题和不足,提出推动遥感图像处理软件的更新、规范遥感影像管理数据管理、加强遥感与GIS的结合及解译水平有待进一步提高4个方面的对策建议,以提高遥感技术在农业工作中的应用效果。     

农业低空遥感技术及其应用前景

系统分析了我国农业低空遥感技术的平台系统、传感系统及信息处理系统的组成、工作原理及目前的发展情况,详细分析了目前我国常用的几种低空遥感平台如飞艇、系留气球、动力三角翼飞行器、微型无人机驾驶飞机的工作原理及优缺点;分析了我国目前低空遥感的应用情况,同时对我国农业低空遥感存在的问题及应用前景。     

作物模型应用与遥感信息集成技术研究进展

作物模型和遥感技术以各自独有的优势在作物生产监测、评估及未来预测等方面发挥着关键作用。作物模型与遥感信息集成技术在大尺度、高精准的农业生产监测、评估与预测上具有明显的应用优势和广阔的发展前景。为了促进这些技术在区域尺度上的作物产量预测、农业气象灾害影响评估及农业应对气候变化决策等方面更加广泛地应用,本文采用文献综述的方法,系统归纳了欧洲、美国、澳大利亚及中国作物模型的发展与应用,总结了当前主流的数据集成方法的原理、特点和不足,概述了作物模型与遥感信息集成技术的实际应用,探讨了提升数据集成精度存在的问题,并对未来研究方向进行展望。结果表明,国内外对于作物模型及其与遥感数据集成的研究与应用广泛而深入,利用同化方法能够有效提高作物模型模拟精度,为作物模型实现区域尺度作物生长及产量评估、气候变化对产量影响、农田管理决策等提供技术支撑。作物模型模拟结果及遥感反演数据的不确定性、数据同化策略的多样性以及尺度效应是进一步提高集成系统精度与效率的限制因素。因此,遥感数据多源融合、同化过程多变量协同、作物模型多类型耦合以及数据高性能并行计算是未来作物模型与遥感数据集成研究的发展趋势。     

国家级农情遥感监测系统的开发、运行与关键技术研究

20世纪80年代,遥感在农业上的应用重点是遥感估产,90年代转向农情遥感监测与精准农业管理.本文介绍国家级农情遥感监测系统的研究、开发与应用,以及应进一步研究的关键技术问题,特别是数据处理、抽样方法、作物识别,长势诊断,灾害评估,产量估计的模型研究.     

大尺度耕地变化监测的遥感抽样方法研究

以探索大尺度的农业资源变化监测方法为目的，简述了我国农业资源监测方法的研究过程，并通过遥感技术和统计抽样理论的有机结合，提出了一种监测我国农业资源变化的有效方法。利用置信度和精确度的关系以及总不确定度的理论，对该方法的有效性进行了讨论与评定。通过与国外相关方法的比较后，认为该方法不仅能够促进遥感技术的产业化应用，同时也开拓了常规抽样技术的应用空间。     

高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展

高光谱技术的研究与应用是农业遥感领域重要前沿课题之一.该文回顾了高光谱技术在国内外农业遥感中的应用研究进展,概括和总结了作物叶片光谱特征、作物分类与识别、作物生态物理参数反演与提取、作物养分诊断与监测、作物长势监测与产量预测、农业遥感信息模型以及农业灾害监测7个主要研究方面.在此基础上,笔者指出了高光谱技术在农业遥感中尚需解决的关键问题,并提出了可能的解决途径.最后对高光谱技术在农业遥感中的应用前景作出了总结和展望.     

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。     

典型农业干旱遥感监测指数的比较及分类体系

面对多种多样的农业旱情遥感监测指数,如何进行选取是目前遥感指数应用所面临的主要难题。该文以MODIS产品为遥感数据源,比较分析了13种典型的农业干旱遥感监测指数,建立了农业干旱遥感监测指数的分类体系,阐述了不同指数类型的适用范围。结果表明,多种遥感干旱指数对农业干旱的描述并非完全一致。不同指数利用不同的地表特征变化来描述农业干旱程度,是造成这种不一致的主要原因。据此,研究将典型农业干旱遥感监测指数分为4大类:土壤水分变化类、冠层温度变化类、植被水分变化类和作物形态及绿度变化类。其中第1类指数比较适宜于农业旱情预警及土壤干旱型农业旱情的监测,这类指数中修正的垂直干旱指数MPDI可以较好地反映表层土壤水分的变化,并适宜于时序变化监测。第2类指数不仅适宜于旱情预警,更适宜于旱情监测,这类指数中推荐选择基于LAI-LST特征空间的温度植被干旱指数TVDI;第3、4类指数,较适宜于农业旱灾的预警以及灾后评估,该文为农业干旱遥感监测指数的选取提供参考。     

中高分辨率遥感影像在农业中的应用现状

为了更加透彻地了解中高分辨率遥感影像技术在农业中的应用研究现状,该文通过对其应用研究现状进行了提炼和总结,并给以简洁的展望。明确了物种识别和分类、农作物面积估算与监测、作物养分和水分状况监测、农作物的叶面积指数、生物量和叶绿素含量监测、病虫害监测和预报、农业自然灾害的监测、农用地土地资源动态变化和监测、作物产量预测8个方面是中高分辨率遥感影像在农业工作中的应用重点,指出农业工作将更加精细、多种技术和方法的融合使用、统一的农业遥感影像数据库的完善、对当前遥感影像技术不足之处的弥补、标准农业植被光谱库的完善和健全的植被解译体系的完善6个方面将是未来一段时期内应用发展的重点和热点。本文可对遥感农业应用和研究工作提供一定参考。     

粮食作物面积遥感测量运行系统的设计与实现

利用遥感技术及时、准确地掌握主要粮食作物种植面积,对相关部门制定农业生产和农村政策具有重要的意义。针对目前商业软件（ERDAS、ENVI等）存在业务性不强、数据组织管理无序、难以操作等问题,设计并实现了一套适合粮食作物种植面积遥感测量业务软件系统。该系统以遥感技术和空间抽样技术为支撑,采用3层软件架构模式,实现了遥感图像处理、粮食作物面积测量、海量遥感数据管理等功能,具有业务流程明确、数据管理有效、升级快速便捷的特点,能够很好地满足业务化运行需要。通过2009年北京市冬小麦面积遥感测量业务运行,证明该系统能够简单、快速准确地测量出冬小麦的种植面积,达到满足业务化测量精度和时效的要求。     

多光谱低空遥感图像光照辐射度校正

为了提高受云层阴影影响的遥感图像的信息提取准确度,该文以水稻小区试验过程中为进行氮素水平检测而采集的低空机载高分辨率多光谱遥感图像为对象,对受云层阴影影响的高光谱图像进行光谱校正,从而提高氮素水平检测的精度。试验中采用机载的双摄像机同步采集可见光和近红外的水稻遥感图像,并将两摄像机的图像进行几何校正后合成得到彩红外(color infrared,CIR)光谱图像;同时在图像采集区域布置3块不同反射率的1.2 m×1.2 m标定靶,利用便携式光谱仪测定标定靶的反射光谱曲线,并统计标定靶在图像中各通道的亮度均值。以标定靶在晴天无云和有云图像中的亮度值为节点,对G、R和近红外(near infrared,NIR)通道分别建立分段的线性变换模型进行校正。为验证校正精度,在遥感图像中分别选择大田水稻、小区试验田块和裸地3个不同区域的图像的G、R和NIR通道像素亮度均值及归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)作为评价指标。试验结果表明,和传统的整体线性变换相比,采用分段线性变换校正具有较高精度,G、R和NIR通道校正后的平均误差为8.6%,9.1%和11.7%,NDVI平均误差为11.5%,有效提高了阴影条件下的遥感图像的信息提取精度,提高了受云层影响遥感图像的利用率。研究为低空遥感的图像校正提供了参考。     

我国农情遥感监测关键技术研究进展

我国作物的遥感监测已有20年的研究历史。但象中国这样国土辽阔、地形多样、种植结构复杂、农户规模小的国家的国家级农情遥感监测运行系统，在关键技术方面仍然需要加强研究。这些关键技术包括：数据处理、作物识别、面积量算、长势监测、灾害评估、产量估计及运行系统集成等。该文根据作者开发农业部农情遥感监测系统的经验，分析存在的问题，提出解决问题的基本思路。