基于多源遥感数据的夏玉米冠层氮素遥感监测研究

氮素是玉米生长发育过程中必不可少的关键性因素,能够直接影响到玉米作物的生长情况。过去传统的玉米种植信息采集工作大多由人工作业完成,在实际工作中具有费时费力的缺点,难以大范围快速开展,且人工采集的信息数据质量无法得到有效保障,还会对玉米田地造成一定程度的影响和破坏。随着现代化技术的快速发展,无人机和计算机等技术的普及应用促使农业监测方法日新月异。基于此,笔者以实际案例为例并进行深入分析,探究多源遥感技术在夏玉米冠层氮素监测中的应用情况。结果表明,多源遥感技术在实际应用中能够实现高效精准的空间数据监测,实现了多角度的信息采集分析。本研究具有良好的发展前景,能够为其他农业监测研究提供参考。     

基于多源遥感数据的淮河流域城镇扩张研究

城镇是人类社会发展过程在空间上的重要表现形式,其空间格局与演变是城镇研究的热点问题。淮河流域是中国城镇体系的南北过渡地区,研究这一自然地理单元内城镇扩张过程,视角独特。为客观、快速、准确地重建不同时间序列上淮河流域城镇扩张过程,在DMSP/OLS数据、SPOT-VGT数据、Landsat ETM+数据等多源遥感数据的基础上,提出DMSP/OLS夜间灯光数据相互校正—NDVI数据重建—流域城镇信息提取—流域城镇扩张分析的研究思路,并运用该思路分析淮河流域从1998年至2013年16年间的城镇扩张过程。从城市面积、扩张强度、扩张动态度、扩张形态4方面分析了城市扩张规律。研究发现:淮河流域整体与各省扩张基本属于低速扩张型与中速扩张型;淮河流域城镇分布仍较为分散,未形成完整的城市群或城镇体系;这一时期城市扩张时空发展不均衡。     

基于多源遥感协同反演的区域性土壤盐渍化监测

为进一步推动多源遥感技术在农业生产与管理中的应用,以内蒙古河套灌区解放闸灌域为试验区,利用地面实测光谱和地表组合粗糙度数据,联合C波段微波雷达SAR四极化后向散射系数数据,分别利用主成分回归(PCR)、多元逐步回归(MSR)和偏最小二乘回归(PLSR)选取盐分特征波段,并建模评价土壤盐渍化分布。首先,对光谱反射率及其对数、一阶与二阶导数4种光谱数据进行相关性分析,发现相较于原始光谱和对数变换,光谱的一、二阶导数具有更好的相关性,二阶导数变换的618~622 nm、1 802~1 806 nm、2 169~2 173 nm、2 344~2 348 nm这4个特征波段的相关系数分别为0.37、0.28、0.39和0.27;PLSR筛选的波段相较MSR选取的波段延后,但其二阶导数变换模型拟合度小于MSR。其次,在对比二阶导数变换的PCR、MSR和PLSR土壤盐分模型基础上,最终确定了协同光谱特征波段中心反射率二阶导数和雷达后向散射特性、地表组合粗糙度的BP人工神经网络(BPANN)模型为最佳预测模型,其预测模型的R~2为0.890 8,稳定性和预测精度均优于前述经验回归模型。融合多源遥感数据的神经网络模型可快速精准监测土壤盐渍化分布,为灌区土壤退化防治提供基础信息指导。     

基于多源遥感数据反演土壤墒情方法研究

土壤墒情是影响农作物生长状况重要参数之一,为提高农作物覆盖下地表土壤墒情反演精度,基于Sentinel-1雷达数据和Landsat8光学数据,利用改进的水云模型得到拔节期玉米覆盖下的地表土壤后向散射系数,并采用SAE深度学习的方法建立遥感影像与土壤水分之间的隐式映射,对玉米覆盖下的土壤墒情进行反演。结果表明:通过改进的水云模型去除植被影响后的反演精度有所提高,R~2达到0.657 7,比传统的水云模型提高了0.150 6;RMSE为0.038 7 cm~3/cm~3,误差降低0.002 5 cm~3/cm~3,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。     

基于深度学习的多源遥感反演麦田土壤墒情研究

土壤墒情是影响农作物生长发育的主要因素和干旱监测的重要指标。为提高农作物覆盖下地表土壤墒情反演精度,基于Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据,基于深度学习理论,采用全连接深度神经网络的监督学习模型反演研究区麦田的土壤墒情。结果表明：当隐含层层数为6,隐含层节点数为80,迭代次数为450时,获得模型的最优解。反演结果与实测数据的决定系数为0.925 2,均方误差为0.000 8,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。     

基于随机森林偏差校正的农业干旱遥感监测模型研究

以3个月尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI3指数)为因变量,采用融合多源遥感数据的随机森林(RF)算法构建淮河流域2001—2014年作物生长季(4—10月)的农业干旱监测模型,采用简单线性回归、偏差估算法、旋转残差法和最优角度残差旋转法4种方法进行模型结果校正,以决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)及干旱等级监测准确率对模型监测能力进行评估。选取最优校正方法,构建随机森林偏差校正干旱监测模型(Bias-correcting random forest drought condition,BRFDC),通过站点实测土壤相对湿度及干旱事件记录对模型干旱监测能力进行验证。结果表明:采用最优角度残差旋转法校正后,模型模拟精度指标R2和RMSE分别为0.897、0.874和0.335、0.362,优于其他校正方法;偏差估算法对各类干旱等级监测更为准确,尤其是对极端干旱的监测准确率最高,达到33.3%～50.0%,最终采用偏差估算法作为最优校正方法,构建BRFDC模型;相比SPEI3,BRFDC模型计算指数与大部分站点土壤相对湿度的相关性更加显著(P 0.01),适于农业干旱监测; BRFDC模型能够准确监测淮河流域2001年严重干旱事件的时空演变过程,并能有效识别极端旱情。该模型可为淮河流域农业抗旱工作的有效开展提供科学依据。     

基于多源遥感数据的居延泽地区土壤盐分估算模型

针对土壤盐分遥感反演中众多盐分指示变量在反演效率与相互比较优势方面存在的不确定性和易混淆性问题,以内蒙古额济纳旗的居延泽为例,基于Sentinel-2、Radarsat-2、Landsat-8和SRTM DEM数据提取波段反射率、植被指数、盐分指数、极化雷达参数以及地表温度和地形因子共6类变量,采用变量优选策略筛选各类变量及其组合的最优变量,构建土壤盐分随机森林(Random forest, RF)与支持向量机(Support vector machine, SVM)预测模型,并选择最优模型实现居延泽地区土壤盐分预测,为干旱区土壤盐分监测提供参考。结果表明,短波红外波段(B₁₁)、冠层盐度响应植被指数(CRSI)、扩展比值植被指数(ERVI)、红边盐分指数(S2re3)、单次散射(F_Odd)、地表温度(LST)与汇水面积(CA)等变量对土壤盐分监测具有较强的普适性;单一变量模型的盐分预测精度从高到低依次为地形因子、极化雷达参数、地表温度、盐分指数、植被指数和波段反射率;多变量联合可有效提升模型精度与稳定性,随着环境变量的加入,当6类变量均参与...     

遥感植被指数在农业生态环境监测中的应用

遥感是现代环境监测的一个先进技术手段，植被指数是利用遥感图像进行植被、生物量等监测重要指标。在总结相关研究的基础上，对植被指数的种类及在农业生态环境中的适用条件进行了总结和归纳，并对此项研究今后在环境监测中的应用前景进行了展望。     

基于XGBoost算法的多云多雾地区多源遥感作物识别

快速、准确地获取作物种植面积信息是长势监测、产量估算、病虫害监测和预警的基础。针对我国江南区域多云雾的特点,以Sentinel-1/2为数据源,综合采用光学遥感影像和合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)影像等多源数据,针对研究区作物早春覆膜的特点,构建地膜植被指数(SAR plastic-film vegetation index, SPVI);利用时序光谱和植被指数特征,研究基于XGBoost算法的作物识别方法。以安徽省宣城市宣州区为研究区,开展实例验证研究。在作物生育期内,云雾影响较大,光学遥感覆盖稀疏区域以Sentinel-2影像为主,获取时序指数数据集,增加4期Sentinel-1雷达影像,用以补充云雾时期(5—7月)光学影像的缺失。以本文设计的方法,得到作物识别总体精度为84.87%,优于随机森林的83.93%,主要作物烟草制图精度88.69%,用户精度95.51%。仅使用生育期Sentinel-2影像的作物识别总体精度79.01%,主要作物烟草制图精度82.30%,用户精度93.49%。研究结果表明,本文构建的基于XGBoost算法多源...     

基于无人机多源遥感的玉米LAI垂直分布估算

为探究无人机多源遥感影像估算玉米叶面积指数(Leaf area index, LAI)垂直分布,在田间设置了密度和播期试验,在7个生育时期利用无人机采集了可见光、多光谱和热红外影像并同步获取玉米LAI垂直分布数据。同时,为合理制定无人机飞行任务,分析了不同飞行高度和不同太阳高度角下获取的无人机影像对估算玉米LAI的影响。基于无人机影像提取的与玉米LAI相关性较高的植被指数、纹理信息和冠层温度等特征,利用7种机器学习方法分别构建了玉米冠层不同高度LAI估算模型,从中选取鲁棒性强的2个模型用于分析在不同飞行高度和不同太阳高度角下估算LAI的差异。研究结果表明,MLPR和RFR模型对玉米LAI估算鲁棒性最强,全生育期下模型rRMSE为11.31%(MLPR)和11.42%(RFR)。玉米冠层LAI垂直分布估算误差,所有模型的平均rRMSE分别为9.1%(LAI-1)、14.19%(LAI-2)、18.62%(LAI-3)、23.29%(LAI-4)和26.7%(LAI-5)。对于玉米穗位叶及以下部位的LAI估算误差均在20%以下,得到了较好精度。同时,在不同飞行高度和太阳高度角试验中可以得出...     

基于无人机遥感数据的生态渠系信息提取

针对河套灌区引水灌溉中存在粗放型灌溉,且当地为提高产量,仅注重扩大种植面积的问题,提出了一种渠系信息精准提取的方法.基于无人机遥感图像,运用ENVI 5.1软件,对遥感图像进行预处理,对图像RGB3个通道分别进行拉伸显示,经组合以增强其对比度;运用面向对象法进行图像分割,用基于规则的分类方法,基于不同规则进行单独及组合分析,确定了“光谱平均值小于98、最小包围矩形长宽比处于其最小值与0.85之间、延长线大于1 m”的最优组合规则,提取了内蒙古河套灌区某部分生态渠系信息,对于生态渠道的识别精度达到毛沟级,并对提取结果进行了评价,其中组合辅助解译正确率达96.4%,为精准灌溉运行管理提供了较准确的渠系信息.     

基于农机CAN总线的OneNet远程监测系统研究

针对CAN总线技术在农业机械上已大规模应用,但缺少将CAN总线技术与物联网技术结合的农机远程监测系统,存在专用服务器租金过高、相关软件开发周期长等问题,研究一种基于OneNet开放平台的玉米中耕变量施肥机远程监测系统。通过STM32103主控制器进行数据的处理与转化,BC20无线通信模块负责数据传输,借助OneNet平台实现PC端和移动端对于施肥机的速度、坐标、排肥轴转速等状态参数的实时远程监测。试验结果表明,整套系统数据传输延时低,性能稳定,数据传输成功率在95%以上,满足复杂田间环境工作要求。实现对于玉米中耕变量施肥机状态参数的远程实时监测。     

基于不同平台的小麦病虫害遥感监测研究进展

小麦病虫害的频发不仅会造成产量的巨大损失,病虫害防治农药的过度使用也会提高生产成本,增加农产品有毒残留的风险,而传统监测方法费时费力,具有主观性和滞后性.小麦病虫害遥感监测技术可实现快速、实时无损的监测,从而有针对性的提早防治病虫害.介绍作物病虫害光谱响应生理机制的基础上,重点从不同平台的角度入手概述近年来小麦病虫害遥...     

基于OPC技术火电厂远程监控系统的研究与应用

近年来,不论是发电集团还是电力行业,都对火电厂的远程监控提出了越来越高的要求。文章针对火电厂远程监控系统展开了讨论与分析,尤其是对于OPC技术在其中的应用进行了分析与阐述。     

基于FCS的农业装备远程监控系统设计

通过基于FCS的嵌入式Web服务器车载终端,对包括作业机具状态、对象等涉及农业装备作业环境参数进行在线监控、预警和远程发布。开发了嵌入式Web服务器车载终端,构建了系统数据库,设计了上位机服务器设计和用户端软件。所构建的系统为一个包含作业机具状态在线检测和远程监控于一体的集成系统。     

Integrating remote sensing, census and weather data for an assessment of rice yield, water consumption and water productivity in the Indo-Gangetic river basin

Crop consumptive water use and productivity are key elements to understand basin water management performance. This article presents a simplified approach to map rice (Oryza sativa L.) water consumption, yield, and water productivity (WP) in the Indo-Gangetic Basin (IGB) by combining remotely sensed imagery, national census and meteorological data. The statistical rice cropped area and production data were synthesized to calculate district-level land productivity, which is then further extrapolated to pixel-level values using MODIS NDVI product based on a crop dominance map. The water consumption by actual evapotranspiration is estimated with Simplified Surface Energy Balance (SSEB) model taking meteorological data and MODIS land surface temperature products as inputs. WP maps are then generated by dividing the rice productivity map with the seasonal actual evapotranspiration (ET) map. The average rice yields for Pakistan, India, Nepal and Bangladesh in the basin are 2.60, 2.53, 3.54 and 2.75 tons/ha, respectively. The average rice ET is 416 mm, accounting for only 68.2% of potential ET. The average WP of rice is 0.74 kg/m³. The WP generally varies with the trends of yield variation. A comparative analysis of ET, yield, rainfall and WP maps indicates greater scope for improvement of the downstream areas of the Ganges basin. The method proposed is simple, with satisfactory accuracy, and can be easily applied elsewhere.     

Estimation of water consumption and crop water productivity of winter wheat in North China Plain using remote sensing technology

The North China Plain (NCP) is one of the most water stressed areas in the world. The water consumption of winter wheat accounts for more than 50% of the total water consumption in this region. An accurate estimate of the evapotranspiration (ET) and crop water productivity (CWP) at regional scale is therefore key to the practice of water-saving agriculture in NCP. In this research, the ET and CWP of winter wheat in 83 counties during October 2003 to June 2004 in NCP were estimated using the remote sensing data. The daily ET was calculated using SEBAL model with NOAA remote sensing data in 17 non-cloud days whereas the reference daily crop ET was estimated using meteorological data based on Hargreaves approach. The daily ET and the total ET over the entire growing season of winter wheat were obtained using crop coefficient interpolation approach. The calculated average and maximum water consumption of winter wheat in these 83 counties were 424 and 475 mm, respectively. The calculated daily ET from SEBAL model showed good match with the observed data collected in a Lysimeter. The error of ET estimation over the entire growing stage of winter wheat was approximately 4.3%. The highest CWP across this region was 1.67 kg m⁻³, and the lowest was less than 0.5 kg m⁻³. We observed a close linear relationship between CWP and yield. We also observed that the continuing increase of ET leads to a peaking and subsequent decline of CWP, which suggests that the higher water consumption does not necessarily lead to a higher yield.     

基于遥感数据和气象数据的水旱地冬小麦产量估测

研究利用遥感数据进行了运城地区冬小麦不同生育时期归一化差值植被指数和产量关系的研究,利用气象数据和光谱数据构建了冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型。结果表明：运城地区水旱地冬小麦均以5月8日左右的NDVI值与产量相关性最好,且达极显著水平,因此该时期为建立冬小麦遥感估产模型的最佳时相。通过对冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型预测效果进行的F检验,表明各模型均达到极显著水平。与其他两种模型相比,光谱气象产量模型的决定系数（R2）有明显的提高,并且相对均方根误差（RRMSE     

Diagnosing irrigation performance and water productivity through satellite remote sensing and secondary data in a large irrigation system of Pakistan

Irrigation policy makers and managers need information on the irrigation performance and productivity of water at various scales to devise appropriate water management strategies, in particular considering dwindling water availability, further threats from climate change, and continually rising population and food demand. In practice it is often difficult to access sufficient water supply and use data to determine crop water consumption and irrigation performance. Energy balance techniques using remote sensing data have been developed by various researchers over the last 20 years, and can be used as a tool to directly estimate actual evapotranspiration, i.e., water consumption. This study demonstrates how remote sensing-based estimates of water consumption and water stress combined with secondary agricultural production data can provide better estimates of irrigation performance, including water productivity, at a variety of scales than alternative options. A principle benefit of the described approach is that it allows identification of areas where agricultural performance is less than potential, thereby providing insights into where and how irrigation systems can be managed to improve overall performance and increase water productivity in a sustainable manner. To demonstrate the advantages, the approach was applied in Rechna Doab irrigation system of Pakistan’s Punjab Province. Remote sensing-based indicators reflecting equity, adequacy, reliability and water productivity were estimated. Inter- and intra-irrigation subdivision level variability in irrigation performance, associated factors and improvement possibilities are discussed.     

基于GEE的宝鸡峡灌区耕地灌溉面积遥感监测方法

准确监测耕地灌溉面积的变化,对于管理有限的农业水资源及保证粮食安全等具有重要意义.选择中国西北干旱半干旱地区的典型灌区陕西省宝鸡峡灌区,基于Google Earth Engine(GEE)云平台的Landsat卫星数据,在土地利用分类提取出耕地范围的基础上,结合实地采样获得的样本点,并基于宝鸡峡灌区实际,提出了一种获取历史样本点的思路和方法;通过计算归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)、绿色叶绿素植被指数(GCVI)、水调节绿色指数(WGI)等指数作为分类参数,应用随机森林(RF)算法对2010年及2020年耕地灌溉区域进行了识别与提取.结果表明,宝鸡峡灌区2010年和2020年耕地灌溉面积分別为104 211和90 174 hm²,混淆矩阵验证总体精度分别为91.67%和95.35%,Kappa系数为0.832和0.907.