作物遥感监测技术应用课件讲解

《农业装备物联网技术》机电工程学院第六章农业遥感物联网技术与应用务本崇实修德精业6.2.3作物遥感监测技术应用6.2信息处理及网络传输6.2.3作物遥感监测技术应用6.2.3 作物遥感监测技术应用1.长势监测

作物长势的综合遥感监测主要目的是准确地获得作物生长信息，及时了解农作物的生长状况、苗情、土壤墒情、营养变化等，有针对性地采取不同的管理措施，保证作物的正常生长。应用遥感技术宏观、适时、动态的特点对作物的长势进行监测可以为适时农业政策的制定和粮食贸易提供有力决策依据，在粮食的价格、流通、存储等方面占取先机。6.2.3 作物遥感监测技术应用作物的长势指的是作物生长过程中形态等的总体形态相，其长势好坏通常通过叶面积、叶色、株高、茎粗等指标体现。在不同的时相、光照度、养分、土壤等条件下作物的长势呈现变异性。尽管作物的生长状况受多种情况的影响，长势的强弱的形成也是一个复杂的过程，但其生长状况可以用一些能够反映其生长特征并且与该生长特征密切相关的因子表征。6.2.3 作物遥感监测技术应用叶面积指数(leafareaindex)又叫叶面积系数，是一块地上阳光直射时作物叶片垂直投影的总面积与占地面积的比值，即叶面积指数二投影总面积/占地面积。叶面积指数是决定作物光合作用速率的重要因子，叶面积指数越大，收获的光合有效辐射就越多，光合作用就越强。在田间试验中，叶面积指数(LAI)是反映植物群体生长状况的一个重要指标，其大小直接与最终产量高低密切相关。6.2.3 作物遥感监测技术应用遥感影像的红波段和近红波段的反射率及其组合与作物的叶面积指数、太阳光合有效辐射、生物量具有较好的相关性。其中，归一化植被指数(NDVl)在作物某些时期与叶面积指数具有显著的正相关关系。NDVI值可以作为作物长势良秀的度量指标。6.2.3 作物遥感监测技术应用对于作物的长势监测主要包含实时监测和过程监测两种，实时监测主要指利用实时的遥感参数NDVI(归一化差值植被指数)值与去年或多年的NDVI值进行比较，通过NDVI的差值作为评价分级的标准。过程监测即作物的生长趋势分析，主要以时序遥感影像生成作物生长过程曲线，通过比较当年与典型年曲线间的相似和差异做出对当年长势的评价。6.2.3 作物遥感监测技术应用2.病、虫害等灾害监测

由于植物受到病虫害侵扰以及干旱、冻害后，植物的细胞活性、含水量、叶绿素含量等发生变化，反映在农作物反射光谱差异中，伸对这种差异，就可以利用遥感技术开展病虫害监测和预警，目前已开展的病虫害遥感监测涉及的有小麦条锈病、小麦白粉病、小麦蚜虫、棉花黄萎病、水稻褐斑病、稻瘟病以及干旱、冻害等气象灾害。6.2.3 作物遥感监测技术应用3.品质预报

近年来，随着无损测试技术的提高及航空航天技术的发展，使得利用遥感信息反演作物体内的生化组分含量进而监测籽粒品质成为可能，从而为作物生长及产品的无损监测提供了新的途径和方法。从技术路线上看，运用遥感等无损测试的技术监测地表植被的氮素状况，从而监测和调控作物产品的品质是可行的，发达国家在作物品质监测方面已初步开展了应用示范。6.2.3 作物遥感监测技术应用遥感监测预报农作物氮素品质已经取得了初步成功和应用。小麦籽粒中蛋白质占70%~80%，来源于开花前存储在小麦植株体内的氮素运转，另外20%~30%来源于开花后小麦植株对土壤中氮素的再吸收，因此通过作物植株的氮素含量与籽粒品质含量的模型，可以实现小麦籽粒蛋白含量的遥感预测。6.2.3 作物遥感监测技术应用不同生育期的叶片含氮量与其他生化组分及生物量指标间存在相关性，且开花期小麦含氮量与籽粒品质问相关性显著。小麦叶片反射率与全氮含量在可见光波段呈负相关，在近红外波段正相关，在短波红外波段负相关，其中820~1140nm和1141~1300nm两波段的相关性达极显著水平。6.2.3 作物遥感监测技术应用经过适当修正小麦能够反映叶片全氮含量的敏感波段为820~1100nm和1150~