遥感在农业中的作用与发展

.遥在业的用发1农估产遥感即的知在距离上用测仪器不直接接触目标物体远把目标的电磁波特性录下来过析出物体的特征性质及其变化的综合性探测技[影相便是一最常见的遥机不触目相隔一定的距离镜头把被摄目标的影像录在底片化学处理便重现被摄目标的图像。从拍摄目标到再现目标所用的手一种遥感技术。遥感与其他技术结业用中具有科学、快速、及时的特点。对于充分利用农业资源、指导农业生产、农产品供需平衡等方面有着重要的意义。2遥产的原理及农作物估产法2.1遥感的基本原2]任何物体都具有吸收和反射不同长电磁波的特性体的基本特性。人眼正是利用这一特性见光范围内识各种物体的。遥感技术也是基于同样的原搭在各种遥感平台面球、飞机卫星等的感器相机、扫描仪等收地面上物体的波谱反射和辐射特性物的类型和状态。农作物估产则是指根据生物学原理集分析各种农作物不同生期不同光谱特征的基础台上的传感器记录的地Word资料.表信息作物类测作物长并在作物收获预测作物的产量的系列方法作物识别和播种面积提取、长势测和产量预报两项重要内容。农物估产的方法农作物估产在方法上可分为传统作物估产和遥感估产两类基本上是农学模式和气象模采用人工区域调查方法。它们把作物生长与主要制约和影响产量的学因子或气候因子之间用统计分的方式建立起关系算繁杂度慢作量大、成本高某些因子种类往往难以定量不易推广用。遥感估产则是建立作物光谱与产量之间联系的一种技是通过光谱来获取作物的生长信息。在实际工作常用绿度或植被指由多光谱数非线性组合构成的对植被有一定指示意义各种数值为评价作物生长状况的标准。植指数中包括了作物长势和面积两方面的信估模式其是光谱模式中植被指数是一个极为重要的参数。根据传感器从物中获得的光谱特征进行估产具有宏观、快速、准、动态的优。农作物估产中所应用的遥感资料致可分为3类一是气象卫星资主要为美国第三代业务极轨气象卫星(NOAA的甚高分辨率辐仪其料特是周期短、覆盖面积大、资料易获取、时性强、价格低空间分辨率低但时间分辨率较二是陆地卫(Landsat)资料应用较多功能是专题制图料它重复周期长、价格间分辨率[5];航空遥感和地面遥感资料,主用于光谱特征及估产农学机理的研究中其中高光谱数据可提供连续光可消除一些外部条件的影响而成为遥感数据处理、地面量、光谱模型和应用的强有力的[6]在遥感估产中农作物面积提取是最重要的内容Word资料.用遥感方法测算一种农作物的种面积主要有以下几种方感方法星影像磁带数字图象处理方(般精度较高和——积模式。2)感方法。可进行总面积的测量、作物分类及测分类面积与统计相合的方法。此方法是由美国农业部统计局在原面积抽样统计产的基础上发展起来其原理是利用遥感影像分再实行统计学方法抽样理信息系(与感相结合方法方法是在地理信息系统的支持下利用遥感信不同农作物的种植面积进行获。内外遥感估产的研究进展状况国遥感估产研究的进展状况美国首先开了农作物遥感估产之美国农业部、国家海洋大气管理局、宇航局和商业部合作制定农作物估产实计划”施了小麦估产计先后发射入轨的陆地卫星1～3收处理出的MSS像对美国大平原9个小麦生产州的面积、单产和产量做出估括美国本土、加拿大和前苏联部分地区小面积、单产和产量做出估接着是对世界其它地区小麦面积、总产量进行估算。调查分析美国原苏联、加拿大等主要产粮国的麦播种面积、出苗状况和长气象卫星得的气象要素信息结历年统计数据进行综合分析建立的小麦估产模型精度高达以上。1980年定“资的空间遥感调”核心内容仍是主要作物的种植面积与单产模型的研究粮食作物长势评估和产量预报科学院自然资源综合考查委员会的沈斌美国农业部国农业(国以外国家的农作物估建成运行系)当月估计的中国小麦、玉米、水稻总产量后Word资料.来国家统计局公布的数字-3.53%0.66%该项工国世界农产品贸易中获得巨大的经济利益此体斯印度国也都应用卫星遥感技术进行农作物长势监测和产量测均取得了一定的成果。例欧共体用年的时(1983年开)建用于农业的遥感应用系统年欧共体个国家用合NOAA影在60试验点进行了作物估可精确到地块和作物种类年美国航空航天局与美国农业部合作在贝兹维尔、马里兰用MODIS数代替NOAA-AVHRR进遥感估MODISTERRA星是(国家空航天)、日(国际贸与工业)(间、多伦多大)同合作发射的数据涉及波范围广)比分辨率为较大的进这些数据均对农业资源遥感监测有较高的实用价值运用和600个光谱区得到的反射值的转换植被指数小麦与大麦的单产获小麦单产与相关系数为0.78日本科技司完成了“感估产”项目可提高平原农业估产的精度并着眼于对全球进行估产。而美国已经将遥感技术用于精细作物进行区域水分分布评估、病害预测直接指导农业生产。用卫星遥感法进行长势监测和产量估算已进行多方趋于熟[2,4,7,8,.9,10,11,12,13]稻遥感估产以亚洲稻主要生产国为先行和先进。中国、印度、日本等国家都进行过遥感估产研且取得较好的效果和建立水稻产量和试验区预报精度达到在分蘖或出穗阶段值植被指数通过干物质和单产的关系来估单产。但在作物灌浆与成熟阶由于反射率与总生量Word资料.之间并不相关值植被指数无法预测水稻的冠层生物量。Wiegand,SSRay为助于归一化植被指数NDVI{(NIR-R)/(NIR+R)}可地预测产16,17]国遥感估产研究进展情况从“五开始我国试卫星遥感进行农作物产量预报的研究在局部地区开展产量估算试验五期间象局于年开展了北方省小麦气卫星综合测探索运用周期短、价格低的卫星进行作物估产的新方法。该项目以长期的象资料为基以信息为检验手段建了不同地区的遥感参数物产量的一阶回归模型。～1989目为中央和方提供了165时空尺度的产量预国家减少粮食损失达33万t累计经济效益达元“期遥感估产列为攻关课由中国科学院主合农业部等单开展了对小麦稻大面积遥感估产试验研建了面积“遥感估产试验运行系统”并成了全国范围的遥感估产的部分基础工作。通过4运对四两(东、河南、安徽北部和北京市、天津的北、江苏和上海市的水省的玉米种植面积、长势和产量的监测和预报在指导农业生产及农业决策中发挥了重要作用。特别是解决了一关键技术问为进一步开展全国性的卫星遥感产提供了重要保证。以信息系统及农情速建立全国资源环境数据中国科学院局及多家等院校、研究所致力于遥感估产术的研浙江、江西、江苏各省及华北、东北江汉平原等地区对冬小麦、玉米、稻、糜子等作物进行遥感估信息源选、作物识别、面积提取、模型构建、系集成等各个技术环节有了大幅的进步。李哲、张军涛提出Word资料.的基于遗传算法与人工神经网络结合的玉米估产方侯等提出的基于作物植被数和温度的产量估算模东博士提出的基于人工神经网络的农作物遥感估模潮教授等提出的高光谱遥感估算模型水稻双向反射模型等这些模型汲取了以前模型的优模型因子的选择更加合可操作性更精确程度更高。随遥感估产方法已日趋成熟起来[4,7]。古书[18]借助植被建立了稻单产的预报模式、遥感估算水稻种植面利用遥感手段对水稻进行估产的精度于常规农业气象模式可提高预报时敬[19]1999年NOAA-AVHRR利用GIS技提取水稻可能种植区在此基础上计算各区和各县的比值植被指和归一化植被指提出的水稻遥感估产比值模型和回归模型预报浙江省的水稻总年拟合精度和精度都达到95%黄敬峰王人[等综合冬小麦各种参数及资明地面光谱植被指数与冬小麦度、生物量、叶面积指数关系密了密度与生物量的光谱监测模而建立了北疆试验区各层冬小麦种植面积估算和产量预报卫星感模小麦产量农业气象预报模型、农学模及模拟模1994投入应以来的结果表套模型预报精度高果很李建戴若[21]利～1996新疆天山坡不同草地类型上各种资使用集成系统进行了多重相关分析和遥感估产术的深入研了遥感大面积估产目标和草生态学意义及3S家系统一体化集成的应用。农作物遥感估产虽然具有客观、量、准确的优可以同时获取单产、面积、总产资料在小区试验已取得较高的精但其大面积估产还不能满足专业化要求。农作物产量气象预报模型和农学预报模型预精度较乏长势监测和面积资料。模拟模型机明确区试验效