農(nóng)業(yè)遙感信息技術(shù)精選(九篇)

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第1篇：農(nóng)業(yè)遙感信息技術(shù)范文

遙感(RemoteSensing)即遙遠(yuǎn)的感知,指在一定距離上,應(yīng)用探測儀器不直接接觸目標(biāo)物體,從遠(yuǎn)處把目標(biāo)的電磁波特性記錄下來,通過分析,揭示出物體的特征性質(zhì)及其變化的綜合性探測技術(shù)[1]。攝影照相便是一種最常見的遙感,照相機(jī)并不接觸被攝目標(biāo),而是相隔一定的距離,通過鏡頭把被攝目標(biāo)的影像記錄在底片上,經(jīng)過化學(xué)處理,相片便重現(xiàn)被攝目標(biāo)的圖像。從拍攝目標(biāo)到再現(xiàn)目標(biāo)所用的手段,便是一種遙感技術(shù)。遙感與其他技術(shù)結(jié)合,在農(nóng)業(yè)應(yīng)用中具有科學(xué)、快速、及時的特點。這對于充分利用農(nóng)業(yè)資源、指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品供需平衡等方面有著重要的意義。

2遙感估產(chǎn)的原理及農(nóng)作物估產(chǎn)方法

2.1遙感估產(chǎn)的基本原理[2]

任何物體都具有吸收和反射不同波長電磁波的特性,這是物體的基本特性。人眼正是利用這一特性,在可見光范圍內(nèi)識別各種物體的。遙感技術(shù)也是基于同樣的原理,利用搭載在各種遙感平臺(地面、氣球、飛機(jī)、衛(wèi)星等)上的傳感器(照相機(jī)、掃描儀等)接收電磁波,根據(jù)地面上物體的波譜反射和輻射特性,識別地物的類型和狀態(tài)。農(nóng)作物估產(chǎn)則是指根據(jù)生物學(xué)原理,在收集分析各種農(nóng)作物不同生育期不同光譜特征的基礎(chǔ)上,通過平臺上的傳感器記錄的地表信息,辨別作物類型,監(jiān)測作物長勢,并在作物收獲前,預(yù)測作物的產(chǎn)量的一系列方法。它包括作物識別和播種面積提取、長勢監(jiān)測和產(chǎn)量預(yù)報兩項重要內(nèi)容。

2.2農(nóng)作物估產(chǎn)的方法

農(nóng)作物估產(chǎn)在方法上可分為傳統(tǒng)的作物估產(chǎn)和遙感估產(chǎn)兩類。傳統(tǒng)的作物估產(chǎn)基本上是農(nóng)學(xué)模式和氣象模式,采用人工區(qū)域調(diào)查方法。它們把作物生長與主要制約和影響產(chǎn)量的農(nóng)學(xué)因子或氣候因子之間用統(tǒng)計分析的方式建立起關(guān)系。這類模式計算繁雜、速度慢、工作量大、成本高,某些因子種類往往難以定量化,不易推廣應(yīng)用。遙感估產(chǎn)則是建立作物光譜與產(chǎn)量之間聯(lián)系的一種技術(shù),它是通過光譜來獲取作物的生長信息。在實際工作中,常常用綠度或植被指數(shù)(由多光譜數(shù)據(jù),經(jīng)線性或非線性組合構(gòu)成的對植被有一定指示意義的各種數(shù)值)作為評價作物生長狀況的標(biāo)準(zhǔn)。植被指數(shù)中包括了作物長勢和面積兩方面的信息,各種估產(chǎn)模式,尤其是光譜模式中植被指數(shù)是一個極為重要的參數(shù)。根據(jù)傳感器從地物中獲得的光譜特征進(jìn)行估產(chǎn)具有宏觀、快速、準(zhǔn)確、動態(tài)的優(yōu)點[3,4]。

農(nóng)作物估產(chǎn)中所應(yīng)用的遙感資料大致可分為3類:一是氣象衛(wèi)星資料,主要為美國第三代業(yè)務(wù)極軌氣象衛(wèi)星(NOAA系列)裝載的甚高分辨率輻射儀(AVHRR)資料,其資料特點是周期短、覆蓋面積大、資料易獲取、實時性強(qiáng)、價格低廉,空間分辨率低但時間分辨率較高;二是陸地衛(wèi)星(Landsat)資料,應(yīng)用較多功能是專題制圖儀(TM)資料,它重復(fù)周期長、價格高,但其空間分辨率高[5];三是航空遙感和地面遙感資料,主要用于光譜特征及估產(chǎn)農(nóng)學(xué)機(jī)理的研究中,其中高光譜數(shù)據(jù)可提供連續(xù)光譜,可消除一些外部條件的影響而成為遙感數(shù)據(jù)處理、地面測量、光譜模型和應(yīng)用的強(qiáng)有力的工具[6]。在遙感估產(chǎn)中農(nóng)作物面積提取是最重要的內(nèi)容。用遙感方法測算一種農(nóng)作物的種植面積主要有以下幾種方法[5]。1)航天遙感方法。包括衛(wèi)星影像磁帶數(shù)字圖象處理方法(一般精度較高)和綠度———面積模式。2)航空遙感方法?？蛇M(jìn)行總面積的測量、作物分類及測算分類面積。3)遙感與統(tǒng)計相結(jié)合的方法。此方法是由美國農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計局在原面積抽樣統(tǒng)計估產(chǎn)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,其原理是利用遙感影像分層,再實行統(tǒng)計學(xué)方法抽樣。4)地理信息系統(tǒng)(GIS)與遙感相結(jié)合方法。此方法是在地理信息系統(tǒng)的支持下,利用遙感信息,對不同農(nóng)作物的種植面積進(jìn)行獲取。

3國內(nèi)外遙感估產(chǎn)的研究進(jìn)展?fàn)顩r

3.1國外遙感估產(chǎn)研究的進(jìn)展?fàn)顩r

美國首先開了農(nóng)作物遙感估產(chǎn)之先河,美國農(nóng)業(yè)部、國家海洋大氣管理局、宇航局和商業(yè)部合作制定了“大面積農(nóng)作物估產(chǎn)實驗(1974～1978)計劃”,組織實施了小麥估產(chǎn)計劃,應(yīng)用先后發(fā)射入軌的陸地衛(wèi)星1～3接收處理出的MSS圖像,首先對美國大平原9個小麥生產(chǎn)州的面積、單產(chǎn)和產(chǎn)量做出估算;爾后對包括美國本土、加拿大和前蘇聯(lián)部分地區(qū)小麥面積、單產(chǎn)和產(chǎn)量做出估算;接著是對世界其它地區(qū)小麥面積、總產(chǎn)量進(jìn)行估算。調(diào)查分析美國、原蘇聯(lián)、加拿大等主要產(chǎn)糧國的小麥播種面積、出苗狀況和長勢,并利用氣象衛(wèi)星獲得的氣象要素信息,結(jié)合歷年統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,建立的小麥估產(chǎn)模型精度高達(dá)90%以上。1980～1986年,美國又制定了“農(nóng)業(yè)和資源的空間遙感調(diào)查”計劃,其核心內(nèi)容仍是主要作物的種植面積與單產(chǎn)模型的研究。進(jìn)行國內(nèi)、世界多種糧食作物長勢評估和產(chǎn)量預(yù)報。中國科學(xué)院自然資源綜合考查委員會的陳沈斌于1992年8月在美國農(nóng)業(yè)部外國農(nóng)業(yè)局(負(fù)責(zé)美國以外國家的農(nóng)作物估產(chǎn),并建成運(yùn)行系統(tǒng))曾見到當(dāng)月估計的中國小麥、玉米、水稻總產(chǎn)量與后來1993年國家統(tǒng)計局公布的數(shù)字差-3.53%、+0.65%和-0.66%。

該項工作,為美國在世界農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易中獲得巨大的經(jīng)濟(jì)利益[2,4,7,8,9,10,11]。此后,歐共體、俄羅斯、法國、日本和印度等國也都應(yīng)用衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行農(nóng)作物長勢監(jiān)測和產(chǎn)量測算,均取得了一定的成果。例如,歐共體用10年的時間(從1983年開始),建成用于農(nóng)業(yè)的遙感應(yīng)用系統(tǒng),1995年在歐共體15個國家用180景SPOT影像,結(jié)合NOAA影像在60個試驗點進(jìn)行了作物估產(chǎn),可精確到地塊和作物種類。2002年美國航空航天局與美國農(nóng)業(yè)部合作在貝茲維爾、馬里蘭用MODIS數(shù)據(jù)代替NOAA-AVHRR進(jìn)行遙感估產(chǎn),MODIS搭載的TERRA衛(wèi)星是1999年由美國(國家航空航天局)、日本(國際貿(mào)易與工業(yè)廳)和加拿大(空間局、多倫多大學(xué))共同合作發(fā)射的,MODIS數(shù)據(jù)涉及波段范圍廣(36個波段)、分辨率(250,500,1000m)比NOAA-AVHRR(5個波段,分辨率為1100m)有較大的進(jìn)步,這些數(shù)據(jù)均對農(nóng)業(yè)資源遙感監(jiān)測有較高的實用價值。ldso等曾運(yùn)用500～600nm和600～700nm兩個光譜區(qū)得到的反射值的轉(zhuǎn)換植被指數(shù)(TV16)來估計小麥與大麥的單產(chǎn),獲得小麥單產(chǎn)與TV16之間的相關(guān)系數(shù)為0.78。同年,日本科技公司完成了“遙感估產(chǎn)”項目,可提高平原農(nóng)業(yè)估產(chǎn)的精度,并著眼于對全球進(jìn)行估產(chǎn)。

而美國已經(jīng)將遙感技術(shù)用于精細(xì)農(nóng)業(yè),對農(nóng)作物進(jìn)行區(qū)域水分分布評估、病蟲害預(yù)測等,直接指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。用衛(wèi)星遙感方法進(jìn)行長勢監(jiān)測和產(chǎn)量估算已進(jìn)行多年,方法已趨于成熟[2,4,7,8,.9,10,11,12,13]。水稻遙感估產(chǎn)以亞洲水稻主要生產(chǎn)國為先行和先進(jìn)。中國、印度、日本等國家都進(jìn)行過遙感估產(chǎn)研究且取得較好的效果。Patel和Dash等[14]建立水稻產(chǎn)量和RVI的關(guān)系,試驗區(qū)預(yù)報精度達(dá)到96.14%。Miller等[15]在分蘗或出穗階段時,運(yùn)用比值植被指數(shù)通過干物質(zhì)和單產(chǎn)的關(guān)系來估計單產(chǎn)。但在作物灌漿與成熟階段,由于反射率與總生物量之間并不相關(guān),比值植被指數(shù)無法預(yù)測水稻的冠層生物量。Wiegand,SSRay認(rèn)為借助于歸一化植被指數(shù)NDVI{(NIR-R)/(NIR+R)}可以很好地預(yù)測產(chǎn)量[16,17]。

3.2國內(nèi)遙感估產(chǎn)研究進(jìn)展情況

從“六五”開始,我國試用衛(wèi)星遙感進(jìn)行農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)報的研究,并在局部地區(qū)開展產(chǎn)量估算試驗?！捌呶濉逼陂g,國家氣象局于1987年開展了北方11省市小麥氣象衛(wèi)星綜合測產(chǎn),探索運(yùn)用周期短、價格低的衛(wèi)星進(jìn)行農(nóng)作物估產(chǎn)的新方法。該項目中,主要是以長期的氣象資料為基礎(chǔ),以遙感信息為檢驗手段,建立了不同地區(qū)的遙感參數(shù)-作物產(chǎn)量的一階回歸模型。1985～1989年,此項目為中央和地方提供了165次不同時空尺度的產(chǎn)量預(yù)報,為國家減少糧食損失達(dá)33萬t以上,累計經(jīng)濟(jì)效益達(dá)20億元?！鞍宋濉逼陂g,國家將遙感估產(chǎn)列為攻關(guān)課題,由中國科學(xué)院主持,聯(lián)合農(nóng)業(yè)部等40個單位,開展了對小麥、玉米和水稻大面積遙感估產(chǎn)試驗研究,建成了大面積“遙感估產(chǎn)試驗運(yùn)行系統(tǒng)”,并完成了全國范圍的遙感估產(chǎn)的部分基礎(chǔ)工作。通過1993～1996年4年試驗運(yùn)行,分別對四省兩市(河北、山東、河南、安徽北部和北京市、天津市)的小麥,湖北、江蘇和上海市的水稻;吉林省的玉米種植面積、長勢和產(chǎn)量的監(jiān)測和預(yù)報,在指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及農(nóng)業(yè)決策中發(fā)揮了重要作用。特別是解決了一些關(guān)鍵技術(shù)問題,為進(jìn)一步開展全國性的衛(wèi)星遙感估產(chǎn)提供了重要保證。