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。     

黄淮海地区农业遥感研究进展、发展现状与未来展望

【目的 】黄淮海地区是中国重要的粮食生产基地,开展农业遥感研究与应用,对服务国家粮食安全具有重要意义。【方法 】文章通过调研和查阅文献,详细分析了黄淮海地区农业遥感研究进展,并从科研队伍、研发能力、科技成果、应用服务等方面总结了农业遥感发展现状。【结果 】现阶段黄淮海农业遥感发展虽取得了一定成效,但在技术研发、科研平台建设和产业应用等方面仍存在不少亟待解决的问题。【结论 】提出强化区域农业遥感技术研究方向、构建黄淮海农业遥感基础数据库、建设农业遥感信息服务平台、拓宽农业遥感应用等发展思路与建议,以期推动黄淮海地区农业遥感的快速发展。     

东北地区农业遥感研究进展与展望

【目的 】东北地区是国家粮食安全的“压舱石”,农业灾害监测、农作物种植结构监测、农作物长势监测、估产和农业土地资源普查监测等一系列农业遥感研究及应用对于保障国家粮食安全具有重要意义。【方法 】文章从东北地区农业遥感研究及应用进展出发,对存在的问题进行论述,并对未来发展方向进行展望。【结果 】东北地区在农业灾害监测、农作物种植结构监测、农作物长势监测与估产和农业土地资源普查方面充分发挥了遥感技术的优势,并得到较好的应用。【结论 】面对东北地区面临的一系列问题,未来从“天空地网”一体化农情监测与预警,推广发展智慧农业、无人农场的现代农业,黑土地保护及耕地质量监测,聚集面向国家重大需求等方向开展深入研究,将能不断促进东北农业的高效、绿色、安全发展。     

长三角区域农业遥感应用：进展、挑战与展望

【目的 】理清长三角区域农业遥感发展现状,剖析现阶段农业遥感应用关键问题及挑战,有助于推进区域农业遥感关键技术创新发展,促进农业遥感产业化瓶颈问题解决,提升遥感技术在区域农业农村现代化转型发展中的服务能力。【方法 】文章梳理了农业遥感研究现状及区域内遥感应用实践情况,归纳总结了农业遥感应用面临的困难与挑战,给出了区域内农业遥感产业化落地应用发展的建议。【结果 】现阶段长三角区域农业遥感研究应用虽然取得了一定成效,但区域内地物类型复杂多变、农业用地斑块破碎、有效遥感数据缺失、淡水养殖解译困难是现阶段农业遥感应用面临的重要挑战。【结论 】长三角地区需要聚焦农业遥感科学问题,深入关键技术创新,将遥感技术的优势进一步扩大。同时面向区域内产业特色需求,着力解决农业生产管理实际问题,以推动区域农业遥感快速发展。     

2009年江苏省冬小麦和水稻种植面积信息遥感提取及长势监测

以中国农业遥感监测系统(CHARMS)大尺度业务运行作物长势监测需求为实际驱动力,进行基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物类型遥感综合自动识别的方法研究,通过分析2009年江苏地区冬小麦和水稻的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定冬小麦和水稻信息提取的NDVI阈值,建立不同作物面积提取模型,并最终获取了2009年CHARMS中江苏冬小麦和水稻长势监测所需的作物空间分布,并与多年平均统计数据比较,总体精度分别达到了78%和85%以上,基本可以满足农情业务化需要.其次,基于面积识别的结果,利用目前长势监测中应用最广泛的归一化植被指数NDVI对江苏2009年冬小麦和水稻长势进行监测,并用差值模型,与近5年长势的平均状况进行对比研究.结果表明,2009年江苏冬小麦和水稻长势均呈现"前期较好,中期变差,后期恢复"的趋势;空间分布上,淮北和苏中地区冬小麦全年长势较多年平均稍差,而水稻长势较差的地区主要分布在苏南地区.     

农业部2006年农业遥感工作座谈会在哈尔滨召开

农业部2006年农业遥感工作座谈会由哈尔滨农业遥感分中心承办，于2006年10月27～29日在哈尔滨报业大厦隆重召开。     

中国农业工程学会

中国农业工程学会成立于1979年,是中国科学技术协会所属的全国一级学会,国际农业工程学会（CIGR）国家会员。     

基于农业遥感技术的垦区水稻长势动态监测研究

文章研究目的是利用农业遥感技术对黑龙江垦区水稻长势监测研究,研究方法主要是先采集野外水稻生长指标数据,然后利用植被指数反演建模.探索出一个适合黑龙江垦区水稻长势动态监测路线方法.通过研究发现利用这个方法路线可以很好地对垦区的水稻长势进行动态监测,并收到很好的效果.     

基于无人机图像混合像元分解模型提高小麦基本苗数的反演精度

及时、精确地获取小麦基本苗数在田块内部的空间差异信息,有利于实施精准变量追施氮肥,实现化肥减量增效。传统的无人机农业遥感仅关注植被与土壤2类特征而忽略混合像元的影响,导致小麦基本苗数反演精度差、可靠性低。为解决上述问题,该研究利用大疆Mini 无人机获取麦田图像,基于不变目标法完成图像的相对辐射标定,并利用像元纯净指数提取植被端元与土壤端元。根据端元光谱特性建立混合像元的线性分解模型,求解混合像元中植被组分的丰度,基于像元统计法计算植被覆盖度,进而建立植被覆盖度与小麦基本苗数地面真值的线性回归模型。该研究方法获得的模型决定系数R2为0.87,均方根误差为1.97株/m2。而基于传统植被指数法分别利用可见光波段差分植被指数、绿红差分指数、绿红比值指数获取的相应植被覆盖度与小麦基本苗数地面真值的线性回归模型决定系数R2及均方根误差分别为0.79、0.56、0.47及6.06、7.04、4.43株/m2。由此可知,基于混合像元分解模型定量反演小麦基本苗数的方法具有较高的精度,研究成果可为小麦精准减量追施氮肥作业提供数据支持。     

物联网技术在垦区农业遥感监测中的应用

在黑龙江垦区农业遥感监测技术研究实际需求的基础上,探讨和分析了物联网技术与农业遥感技术融合应用的必要性和应用现状。同时也简要介绍了在不同监测环节应用的传感器种类和具体作用。