农业遥感技术发展新需求与新挑战

【目的 】农业遥感是中国农业现代化发展的重要技术手段,随着空天遥感技术不断发展,农业遥感步入了快速发展阶段。在中国农业现代化建设的新时期,明确农业遥感发展的新需求和新挑战对于推动农业遥感新发展,更好地服务中国农业现代化具有重要意义。【方法 】文章采用文献综述和总结凝练的方法,回顾和概述了农业遥感技术的发展历程,分析了当前农业遥感发展现状。在中国农业现代化建设新时代背景下,基于国家战略需求提出了当前农业遥感技术发展的新需求,分析了农业遥感技术发展的新挑战。【结果 】（1）当前农业遥感研究覆盖了种植面积提取、长势监测、产量预测、农业气象灾害监测、病虫害监测和气象、土壤等农业环境监测等内容,农业遥感逐渐向更准确、更及时、更自动的方向发展。（2）新时代背景下,农业遥感的新需求主要体现在智慧育种、耕地保护和精细农作等方面;新挑战则主要表现在农业遥感监测层级由表层植被/土壤向根层根系/土壤的发展、遥感观测的时间间隔由周期观测向近实时观测演进、遥感观测尺度由单一尺度向多尺度耦合发展以及遥感观测落脚点由传统的观测结果呈现向实际决策应用的转变。【结论 】农业遥感技术发展新需求和新挑战的提出将有助于研究人...     

农业遥感研究进展与展望

农业遥感是遥感科学的重要分支。文章回顾了农业遥感研究的百年发展历程,认为目前遥感在农业领域的应用广度和深度都在不断扩展,农业遥感从获取传统的总产、面积、单产等要素向更多监测要素不断深入,从传统的资源、环境向植保、农学等方向不断扩展,农业遥感正逐步成为农业科学的基础关键技术。论文从农情遥感、农业灾害遥感、农业资源环境遥感等领域全面总结了近年来中国农业遥感研究取得的成就及重要成果。从农业定量遥感、无人机遥感、作物表型遥感等方面指出了农业遥感研究发展的国际前沿,分析认为,随着传感器、物联网、互联网+、大数据、人工智能等技术的发展及现代农业发展的需求,“十三五”及未来10年,国内农业遥感技术在天空地一体化的农业遥感大数据获取、人工智能与大数据等的信息智能提取和挖掘等方面发展前景巨大。     

基于遥感和“两区”划定耕地数据的农作物面积估算分层抽样体系研究

【目的 】四川气候多云雨天气,通过全覆盖遥感影像解译来掌握主要农作物种植面积、分布非常困难,采用野外实地抽样调查与遥感影像分类相结合是有效可行的方法。【方法 】文章以遥感和GIS为手段,充分利用“两区”划定耕地基础数据,采用两级空间分层抽样方法和实验最优空间抽样体系的设计来建立长期的野外调查样方。采用空间分析技术、传统抽样方法相结合的两级空间分层抽样技术,在不同研究区内,以误差、变异系数和抽样个数为抽样效率的评价指标,实验和确定不同层的样方大小、抽样方法和抽样比例的最优抽样体系;通过确定的最优抽样体系,反推2022年研究区油菜和小麦面积,验证其精度。【结果 】抽样体系中样方大小为0.5 km×0.5 km、抽样方法为分层顺序抽样方法或分层麦士比抽样方法、抽样个数为25个左右,误差和变异系数较小,为最优抽样体系。【结论 】经验证,用最优抽样体系反推的2022年油菜小麦面积精度均在93%以上,建立了适用于四川省不同区域的最优抽样体系,布设了长久的野外调查样方。     

基于CiteSpace的论文题录分析与学科布局研究——以农业遥感技术为例

【目的】文章以农业遥感技术为例,研究国际农业遥感领域近10年的科研论文题录数据,阐述国际农业遥感领域的研究前沿与热点,为北京农业信息技术研究中心的遥感学科布局发展提供精准服务。【方法】从情报学的角度,利用CiteSpace可视化知识图谱工具,对Web of Science数据库近10年的农业遥感论文题录数据,分别从时间序列、国别、机构、作者和关键词5个角度进行了统计分析。【结果】从时间分布上,农业遥感领域发表数量逐年稳步提升,农业遥感技术开发势头向好;从国别上,美国是研究热度最高的国家,其发表论文数量最多,论文被引用频次最高;从机构和作者上,中国近几年发展迅猛,其众多科研单位与科研人员在国际农业遥感领域作用十分突出;从关键词上,传统的遥感平台开发和农业遥感应用是农业遥感的出发点与根本目标。【结论】中国在农业遥感领域后起直追,相关论文数量和质量大幅提高,但同起步较早的美国和欧盟国家相比,仍有较大差距,基于研究结果,为北京农业信息技术研究中心遥感学科方向布局和热点跟踪提供情报参考,有效提升其在该领域的科技竞争力。     

农业遥感学科群发展及展望

【目的】农业遥感是科学的重要分支,既具有很强的交叉学科特征,又聚焦非常明确的行业应用场景,文章从“科技创新—行业应用”结合的角度,回顾农业遥感学科群建设的阶段历程,提出农业遥感学科群发展建议。【方法】采用文献综述法、内容分析法、对比论证法等方法,对农业遥感学科群建设阶段进行回顾,对农业遥感学科群建设现状进行介绍,对农业遥感学科群发展提出建议。【结果】我国农业遥感工作始于20世纪80年代初,以成立国家遥感中心、组建农业部农业遥感学科群等为标志,经历了引进学习、技术攻关、理论技术应用协同发展等3个阶段。“十四五”期间,农业遥感学科群围绕高分遥感机理、土地监测监管、农业灾害监测预警开展“一基两翼”重点科技攻关,以科技支撑农业强国建设。【结论】面向未来农业遥感国际学科前沿与国家重大需求,农业遥感学科群还需扩充土壤遥感、作物表型遥感等专业实验室,建设区域实验室与科学观测实验站,推进政产学研一体化,深化国内外交流与合作,高质量推动全国农业遥感创新应用体系建设。     

遥感技术在农业中的应用浅析

随着我国遥感卫星、计算机、空间定位等技术的发展,我国农业遥感取得了长足的进步,本文从农作物种植面积监测、农业环境监测、灾害监测三个方面对我国农业遥感进行了浅析,并对无人机平台、高光谱遥感以及微波遥感在农业方面的应用进行了展望。     

基于科学知识图谱的华南地区农业遥感研究态势分析

【目的 】深入了解华南地区农业遥感研究态势,明晰华南地区农业遥感领域的研究现状、热点与前沿问题,对推动华南地区农业遥感研究发展具有重要意义。【方法 】文章基于知识关联法和文献计量方法,以Web of Science核心引文库为数据源进行主题检索,对华南地区农业遥感研究相关文献元数据进行检索分析,包括发文趋势、关键词共现、研究领域与技术热点等内容。【结果 】2003-2023年华南地区农业遥感研究主要有4个特点：（1）研究经历了起步（2010年以前）、波动发展（2011—2015年）和加速发展（2016年以后） 3个阶段,研究热度不断上升;（2）研究强调应用性,关注作物生长和土壤、气候、病虫害等生产要素;（3）研究着眼华南地域特色,关注天然橡胶、香蕉和甘蔗等热带亚热带作物的产业问题;（4）研究重视技术创新,创新和发展了一批农业遥感数据获取和分析技术手段。【结论 】面向华南地区农业科技创新与农业可持续发展的需求,应重点开展热带亚热带农业资源遥感调查与监测、拓展农业领域无人机遥感的精准农业应用、充分挖掘与发挥多模态和多尺度数据的优势、拓展人工智能与大数据等新技术的创新与应用等。     

西北旱区农业遥感的需求分析与发展建议

【目的 】文章旨在分析我国西北旱区农业发展趋势的基础上,探讨西北旱区农业遥感发展存在的机遇与挑战,并为发展西北旱区农业遥感提出相应建议。【方法 】该文分析了特色农业资源调查、抗旱种质资源选育、现代农业发展、区域耕地保护、乡村振兴、推动落实“一带一路”倡议等西北旱区农业发展对农业遥感技术的迫切需求,在此基础上探讨了作物对象众多、自然条件苛刻、新平台新数据大量涌现、现有遥感产品难以直接应用、实地观测数据和区域专家知识缺乏等西北旱区农业遥感发展所面临的问题;指出了旱区发展农业遥感技术在国家政策、科技发展等方面的机遇,并提出了相应的发展建议。【结果 】西北旱区农业发展对农业遥感技术的需求极为迫切,但当前的农业遥感算法和农业遥感产品难以满足西北旱区农业发展的定制化需求。【结论 】通过构建旱区特色农业遥感样本数据库、加强旱区特色农业遥感算法研究、建立西北旱区盐碱地“天—空—地”立体监测网络、完善全国农业遥感区域网络、建立旱区农业遥感多级合作机制与平台等方式,加强旱区农业遥感技术和平台建设。总之,助力农业新质生产力的发展是当前西北旱区农业高质量发展的迫切任务,也是促进农业遥感学科发展的必然趋势。     

冬小麦种植面积空间抽样样本布局的优化设计

【目的】样本布局是空间抽样调查方案设计中的关键要素。优化设计样本布局对于提高抽样样本对总体的代表性、降低抽样调查成本、改善抽样外推总体精度具有重要意义。论文针对现有农作物种植面积空间抽样调查技术体系中存在样本布局设计合理性不足的问题（如采用简单随机抽样进行样本布局设计时,无法保证各样本单元间相互独立、彼此间不存在空间相关性;而以往系统等距布样方式又存在样本间隔的制定缺乏科学依据）,进一步提高现行农作物种植面积空间抽样调查效率。【方法】选取安徽省蒙城县和冬小麦种植面积2009年和2010年的冬小麦空间分布数据（分别源自ALOS AVNIR-2 和Landsat5 TM影像提取结果）,通过地统计学理论与“3S”技术（遥感、地理信息系统和全球定位技术）及传统抽样方法相结合,首先,设计8种抽样单元尺寸水平,利用不同种尺寸水平的抽样单元离散抽样区、构建抽样框;其次,选取简单随机抽样方法初选样本单元,利用初选样本构建抽样单元内冬小麦种植面积比例的变异函数理论模型,基于该模型分析抽样单元间空间关联性和异质性,定量确定抽样单元空间关联阈值;然后,遵循传统抽样理论要求样本间相互独立原则,以抽样单元空间关联阈值为抽样间隔,采用空间系统等距的布局方式对冬小麦种植面积空间抽样样本布局进行了优化设计;最后,以简单随机抽样方法为对照,选取抽样外推总体相对误差、总体总值估计量的变异系数（CV）及样本容量为评价指标,对布局优化设计后的抽样样本外推总体精度、稳定性（通过变异系数反映）及抽样成本（通过样本容量反映）进行定量评价试验研究。【结果】抽样单元内冬小麦种植面积比例的变异性随单元尺度的增大而增大,8种单元尺度下的抽样单元内冬小麦种植面积比例的变异系数变化范围为32.75%—43.46%,属中等变异;抽样单元内冬小麦种植面积比例在一定范围内存在强烈的空间相关性,该空间相关性主要由结构性因素（如气候、地形、土壤类型等自然因素）决定。抽样单元内冬小麦种植面积比例的空间关联阈值随抽样单元尺寸的增大而增大;当抽样单元尺寸较小时（500 m×500 m—2 000 m×2 000 m）,在样本容量相同条件下,经布局优化设计后的抽样样本外推总体的相对误差和变异系数明显低于简单随机抽样;当抽样单元尺寸较大时（2 500 m×2 500 m—4 000 m×4 000 m）,布局优化设计后的抽样样本外推总体的相对误差和变异系数虽未明显降低,但样本容量却显著减小。【结论】该文可为改善农作物种植面积空间抽样调查效率提供试验依据。为研究区和研究对象,以正方形网格作为抽样基础单元,基于蒙城县     

农用土地资源卫星遥感抽样调查和监测中分层技术的应用研究

分层技术是遥感分层抽样调查与监测方法中的关键技术之一。本研究以四川省为调查研究区，通过对影响农用土地利用类型分布的主要因子的综合分析。结合卫星遥感抽样技术的具体要求，确定了土地利用类型区的分层原则和依据，提出了层与亚层划分的具体特征和指标。本文以大区域地理条件和综合农业生产状况为特征指标将研究区划分为７个层。依据微地貌特征指标将层划分为２５个亚层，建立了能满足１：１０万农用土地利用现状卫星遥感宏观     

遥感技术在北京市农业统计中的应用现状

2007年,北京市统计局、国家统计局北京调查总队引进了遥感技术来改进常规农业调查方式,实现了农业统计方式的跨越式革新,遥感在农业统计中的应用,不仅提高了统计工作效率,而且实现了对北京市主要农作物(冬小麦和玉米)播种面积、设施农业占地面积、地表动土工程、主要农作物产量测量和生态资源的遥感监测,满足了统计遥感业务工作的需要,为今后遥感技术在相关统计领域的深入发展和更好的为统计部门服务奠定了基础。文章通过参阅相关资料,分析如今北京市农业遥感发展现状,探讨和展望遥感在农业统计中应用的发展前景,对今后遥感在统计其他相关领域的发展具有一定借鉴意义。     

黑龙江省三江平原地面调查研究

以三江平原作为研究对象,采用遥感方法通过地面调查定性描述了主要农作物的长势情况,收集和积累该区土地利用、农业资源、生态环境等情况。根据野外实际调研,2008年大豆种植面积增加,水稻和玉米种植面积略减。     

基于分区分层随机抽样的棉花种植面积遥感监测方法研究

以新疆建设兵团为研究区域,依据当地作物种植结构,结合遥感技术,在借鉴前人对大区域作物面积遥感估算研究方法的基础上,采取分区分层随机抽样的方法对新疆建设兵团的棉花种植面积进行估算,并引入均值和变异系数等精度评价指标对该抽样方法行评估,最后根据外推估算方法,以遥感影像中的棉花种植面积统计结果为真值与抽样反推结果进行对比分析。结果表明,各组格网的棉花种植面积均值的估计量变异系数在试验中的变化幅度很小,抽样体系稳定,符合统计抽样原理对精度的高要求。反推后的各组棉花种植总面积精度均达到95%以上,反推质量效果较好。综合来看,上述空间抽样方法是可行的,尤其是对总体分区分层的划分,对后面的抽样及反推工作起到了很好的效果,可为政府对新疆建设兵团棉花种植面积的统计提供方法参考。     

基于不同分类器的农用地分类提取

【目的】分析Landsat 8 OLI卫星遥感影像数据面向农用地分类的实际应用方法和效果,以新疆奇台县南部为研究对象。【方法】使用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和神经网络(Neural Net)三种分类器进行研究区农用地分类对比。【结果】通过对三种分类器参数设置参数精度检验,利用上述三种算法对农用地地物分类进行精度评价,在整体分类精度中,支持向量机算法(SVM)<随机森林算法(RF)<神经网络算法(Neural Net),分类精度分别为:90.75%,94.30%和94.84%。【结论】神经网络方法(Neural Net)在该地区的农用地物整体分类上,比支持向量机(SVM)和随机森林法(RF)相比具有一定的优势,并获得较好的分类精度。     

多源遥感数据在黑龙江水稻种植面积本底调查中的应用

利用多源遥感数据结合的优势,在地理信息系统和全球定位系统的支持下,结合地面调查,进行水稻种植面积的提取,从而实现黑龙江水稻种植面积的本底调查。为黑龙江省建立现代农业空间统计技术体系和粮食安全与区域生态保障空间的决策支持系统提供方法研究,同时也为黑龙江省农业空间统计技术和宏观农业科学决策的现代化进程提供示范。     

基于边界域修正粗糙熵模型的遥感影像分类不确定性评价

【目的】遥感影像分类是获取地表覆盖信息的有效技术手段,客观合理地评价遥感影像分类的不确定性对农业资源调查、作物估产等方面的遥感应用具有重要的意义。论文针对修正粗糙熵模型在评价遥感影像分类不确定性时存在的问题,构建基于边界域修正粗糙熵模型的遥感影像分类不确定性评价指标,以期更好地度量地物类别尺度上的遥感影像分类的不确定性。【方法】考虑边界域对遥感影像分类结果不确定性的影响,对修正粗糙熵模型进行改进,以类别的边界域被分类知识划分的结果取代所有像元被分类知识划分的结果作为衡量分类知识不确定性的依据,建立基于边界域的修正粗糙熵模型。首先依据粗集理论对所建模型的合理性进行数学推导,然后以北京市的Landsat TM影像和新疆石河子地区的IKONOS影像为例,分别应用修正粗糙熵模型和基于边界域的修正粗糙熵模型对分类结果在地物类别尺度上的不确定性进行评价,用不同空间分辨率和不同研究区域的试验数据的不确定性评价结果印证理论推导结论。【结果】与修正粗糙熵模型相比,基于边界域的修正粗糙熵模型在评价遥感影像分类的不确定性时能够更好地刻画分类知识所引起的不确定性,使遥感影像分类结果的评价更加客观和合理。通过对两种模型下试验数据的分析表明,当所研究的地表覆盖类型在研究区域内的分布比较零碎,成片区域不多,类别与类别之间的边界部分所占比重较大,混合像元现象比较严重的时候,采用修正粗糙熵模型计算遥感影像分类结果的不合理性还不是非常明显,还能够比较客观地反映遥感影像分类的不确定性问题。但是如果评价分布比较集中,面积比较大的地物类型的分类精度时,修正粗糙熵模型则难以客观地反映遥感影像分类的不确定性问题,其评价结果的不合理性也更为明显。【结论】采用修正粗糙熵模型进行遥感影像分类的不确定性评价时,放大了由于边界域存在所产生的不确定性,而基于边界域的修正粗糙熵模型则可以较好地避免这一情况的发生,更合理地度量地物类别尺度上的遥感影像分类的不确定性。     

遥感技术在湟中县第2次土地调查中的应用

分析了遥感技术在第2次土地调查中的优势和重要作用,介绍了遥感技术在湟中县第2次土地调查中应用的技术路线、工作流程及存在的主要问题。     

遥感技术辅助城市用地分类的研究—以武汉市武昌区为例

以城市用地分类国家标准为基础，应用遥感技术与实地调查相结合的方法，对武汉市武昌区城市用地进行了较系统的分类，完成了该区城市用地现状调查，为该区的城市土地定级估价和管理工作提供了依据。重点研究了遥感技术与实地调查相结合的方法获取城市用地分类的信息。以及居住用地，工业用地和商业服务用地细分类，包括分类指标体系和量化方法的确定以及类别的综合评定。     

珠江口两岸土地利用变化初步分析

以遥感和GIS为技术支持,以1988-2002年4个不同时相的TM遥感影像为主要信息源,揭示珠江口两岸土地利用时空演变的过程.结果表明,珠江口两岸土地利用发生了显著的变化,传统农业用地迅速向建设用地转变是区域土地利用变化最大的特点,建设用地等用地类型面积持续增加,耕地等农业用地类型面积持续减小.     

基于遥感的农业干旱监测模型研究

依据干旱监测的原理,从土壤水分、植被指数、表面温度、要素综合等角度出发,对现有主要农业干旱遥感监测模型进行归纳总结,分析了各种方法的优缺点,以及各自的适用范围;重点分析了条件植被温度指数、温度-植被干旱指数,指出它们应看作是对归一化温度指数的简化处理,兼具实用性和一定的监测精度,在业务应用中有一定的推广价值,并预测了未来遥感干旱监测的发展方向和目标。