世界农业与农业工程的发展现状及发展政策

1世界农业发展概况与趋势目前,已有占世界耕地总面积46％、总人口24％的工业化国家先后实现了由传统农业向现代农业的历史性转变,从而使劳动生产率和农业综合生产能力大幅度提高。另一方面,自70年代以来,随着人口激增,导致食物需求已超过谷物增长的速度;农业能耗过多,投入效益逐年下降,成本提高,加剧了能源危机;水资源     

办好农业科技期刊 努力提高农民素质

我国是个农业大国，农村人口占全国人口的75％左右，同时，我国也是一个农业生产水平相对落后的国家。民以食为天，吃饭是人类最大的事情。随着我国现代化建设的不断发展，耕地面积越来越少，粮食安全问题显得尤为重要。邓小平曾说过，农业的问题最终要靠科技来解决。     

基于光谱特征的决策树分类方法研究——以昆明市东北部地区为例

以昆明市东北部地区的TM影像为材料,通过分析主要地物的光谱特征,进行波段间的相互运算,建立相应的决策树模型,对地物进行分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明:决策树分类法的总体精度为77.0%,比传统的分类方法如最大似然法提高了6.3%,能有效地提高影像的分类精度。     

GF-1卫星数据在水稻长势监测中的应用

GF-1国产高分辨率卫星遥感数据具有高空间分辨率、高时间分辨率和高光谱分辨率的优点。该研究利用GF-1卫星宽视场遥感数据,在GPS实地取样的基础上,利用增强型植被指数(EVI),提取建湖县2014年多时相水稻长势信息。结果显示,GF-1卫星宽视场影像可以清晰反映水稻长势要素,能够在遥感估产中推广应用。     

无人机遥感技术在小尺度土地利用现状动态监测中的应用

土地利用现状的动态监测是管理部门制定土地利用政策的重要依据。无人机(UAVs)遥感技术具有机动灵活、操作简便等特点,在土地利用、农业生产和防灾减灾等诸多领域发挥重要作用。本研究以江苏省农业科学院本部为例,进一步分析空间分辨率、航向和旁向重叠度等参数对小尺度土地利用现状动态监测结果的影响。结果表明,6.0 cm空间分辨率的无人机遥感数据能够满足小尺度土地利用现状2级分类的需求。同一空间分辨率下,航向和旁向重叠度均为75%的无人机观测数据在图像拼接质量上要优于航向和旁向重叠度为70%和65%的无人机观测数据。2016-2018年研究区范围内4类地物面积减少,9类地物面积增加。其中,蔬菜地面积减少近55%,荒草地和园地面积分别减少约20%和10%,坑塘面积减少约7%;温室大棚面积增加超过70%,特殊试验田和护坡面积增加30%～40%,场地和林地面积增加14%～20%,道路面积增加略大于3%。     

基于环境卫星影像的水稻种植面积提取方法研究

以环境卫星为数据源对泰兴市水稻面积进行提取,选择水稻与其他作物光谱差别最大的时期作为水稻识别的最佳时期,在利用影像原始光谱信息的基础上,分析和提取多种分类特征,运用支持向量机法、CART决策树法和最大似然法进行分类,提取水稻面积。结果表明支持向量机的分类精度最高,总体精度为80.38%,Kappa系数为0.74。说明当样本量较少时,支持向量机可以更好地利用多源信息,具有更高的分类精度。     

基于GF-2影像的江苏耕地破碎地区景观格局空间粒度效应分析

本研究选用国产高分二号卫星(GF-2)遥感影像为数据源,在不同类型耕地遥感识别的基础上,利用景观格局指数分析方法,探索研究区水稻地、大豆地、蔬菜地、休闲耕地和大棚种植地这5类耕地景观的景观格局指数空间粒度效应。结果表明,5类耕地景观的斑块所占景观面积比例对粒度变化不敏感;面积加权平均斑块分维数随着粒度增大,变化幅度较小;平均斑块面积和平均最近距离随着粒度的增大呈现不同程度增加的趋势;边缘密度、面积加权邻近指数和聚集度指数随着粒度的增大呈现不同程度下降的趋势。大豆地和休闲耕地的边缘密度以及聚集度指数随着粒度增大降幅最明显,水稻地的平均最近距离随着粒度增加增幅最明显。     

基于哨兵二号的大豆、玉米遥感识别——以江苏徐淮地区为例

本研究以哨兵二号影像为数据源,以江苏徐淮地区邳州市西南部作为研究区,开展大豆、玉米遥感识别研究。采用覆盖玉米和大豆主要生长期的多时相哨兵二号影像构建遥感特征参数数据集,包括12个光谱波段的反射率和47个植被指数,采用递归特征消除与随机森林、支持向量机相结合的算法开展特征参数优选,明确最优识别时相-特征参数组合,在此基础上,采用随机森林和支持向量机分类器进行分类,并比较分类精度。研究结果表明,利用特征参数优选方法提取最优特征参数组合,在保证总体精度的前提下能够减少特征参数数量;陆地水指数和倒数差值等植被指数是2种优选算法所提取出的共性特征参数;9月8日是研究区玉米和大豆遥感识别的最佳时相,总体精度和Kappa系数均为0.99。