遥感在农业中的应用总结

作物产量估算4土壤墙情监测3病虫害监测作物产量估算4土壤墙情监测3病虫害监测3歩资源监测*作物长势监测4农业遥感七遥感技术在农业中的应用可归结为以下三个大的方面宏业资源遥感调查'I耕地、草地、渔业…，农业自然灾害应急监测4

如：旱灾、洪涝、火灾、雪灾…P图：遥感在农业中的应用1、 作物监测利用遥感对作物进行监测包括农作物面积、长势情况、产量估算、土壤墒情、病虫害等作物信息监测。（1）作物种植面积监测：不同作物在遥感影像上呈现不同的颜色、纹理、形状等特征信息，利用信息提取的方法，可以将作物种植区域提取出来，从而得到作物种植面积和种植区域。获取作物种植面积是长势监测、产量估算、病虫害、灾害应急、动态变化等监测的前提。（2）作物长势监测：通常的农作物长势监测指对作物的苗情、生长状况及其变化的宏观监测，即对作物生长状况及趋势的监测。杨邦杰等将作物长势定义为包括个体和群体两方面的特征，叶面积指数LAI是与作物个体特征和群体特征有关的综合指标，可以作为表征作物长势的参数。归一化植被指数NDVI与LAI有很好的关系，可以用遥感图像获取作物的NDVI曲线反演计算作物的LAI,进行作物长势监测。

图：不同麦苗情况在遥感图像上表现的特征Napr0SO10O 200kmINapr0SO10O 200kmIFlI■I■I■I中Bl碎M■剤l|E伽KHm年以>llhl图：2008年山东-河南冬小麦长势分布图（5月中旬）（3）作物产量估算：遥感估产是基于作物特有的波谱反射特征，利用遥感手段对作物产量进行监测预报的一种技术。利用影像的光谱信息可以反演作物的生长信息（如LAI、生物量），通过建立生长信息与产量问的关联模型（可结合一些农学模型和气象模型），便可获得作物产量信息。在实际工作中，常用植被指数（由多光谱数据经线性或非线性组合而成的能反映作物生长信息的数学指数）作为评价作物生长状况的标准。

江苏省■部分县市主00畐年小麦实际产柿遥魚监测图2006江苏省■部分县市主00畐年小麦实际产柿遥魚监测图2006年弓対囲日Lund沁tnr宙追戦学图：江苏省部门县市2006年小麦实际产量遥感监测图（4）土壤墒情监测：土壤墒情也就是土壤含水量，土壤在不同含水量下的光谱特征不同（如右图）。土壤水分的遥感监测主要从可见光-近红外、热红外及微波波段进行。微波遥感，精度高，具有一定的地表穿透性，不受天气影响，但是成本高，成图的分辨率低，其应用也受到限制。常用的还是可见光和热红外遥感。通过与反映土壤含水量相关的参数建立关系模型，反演土壤水分。用于土壤水分监测的方法比较多：①基于植被指数类的遥感干旱监测方法。如简单植被指数、比值植被指数、归一化植被指数、增强植被指数、归一化水分指数法、距平植被指数等：②基于红外的遥感干旱监测方法，如垂直干旱指数法、修正的垂直干旱指数法等；③基于地表温度（LST）的遥感干旱监测方法，如热惯量法、条件温度指数、归一化差值温度指数、表观热惯量植被干旱指数等；④基于植被指数和温度的遥感干旱监测方法。如条件植被温度指数、植被温度梯形指数、温度植被干旱指数模型等；⑤基于植被与土壤的遥感监测方法，如地表含水量指数作物缺水指数法等。总的来说就是利用光学-热红外数据，选择参数建立模型进行含水量的反演。此外，也可以进行土壤肥力监测、土壤结构信息的提取等。

MWMW童忙5孟『图：土壤含水量与波谱特征的关系:DCB：|iJJTN:DCB：|iJJTN全国甲博遥感监測等级图%1WM•:呷Sn''—川迥rifewH<-Hr'-.?l«i--ril：■.<■.MNTiflin图：2009年全国旱情图（5）作物病虫害监测与预报：植被对诸如病虫害、肥料缺乏等胁迫的反应随胁迫的类型和程度的不同而变化，包括生物化学变化（纤维素、叶片等）和生物物理变化（冠层结构、覆盖、LAI等），相应的，植物特征吸收曲线特别是红色区和红外区的光谱特性就会发生相应变化，所以在病害早期就可通过遥感探测到。可选择病害叶片中对叶绿素敏感的波段，结合实测叶绿素含量，建立叶片叶绿素含量的估算模型，提取病虫害信息。可周期性提取病虫害作物面积、空间分布等。2、 资源监测遥感技术可快速获取宏观信息，对耕地、草地、水等农业自然资源的数量、质量和空间分布进行监测与评价，从而为农业资源开发、利用与保护、农业规划、农业生态环境保护、农业可持续发展等提供科学依据。

2006年未北京市耕地资源卫 监測崗剽11剽11北虫■'itsoMirnJ])'i4«卩Rit曙岂煤tr祥赫培炎甩^■1他图：2006年末北京市耕地资源卫星遥感监测图3、 灾害监测遥感是灾害应急监测和评估工作一种重要的技术手段，可以对如旱灾、洪涝等重大农业自然灾害进行动态监测和灾情评估，监测其发生情况、影响范围、受灾面积、受灾程度，进行灾害预警和灾后补救，减轻自然灾害给农业生产所造成的损失。而由于近年来我国自然灾害频发，遥感应急监测是当前农业领域的应用热点之一。

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