農業(yè)信息化課程論文

1、遙感技術在農作物估產中的應用摘要：遙感佔產是基于作物特有的波譜反射特征，利用遙感手段對作物產量 進行 監(jiān)測預報的一種技術，在農業(yè)發(fā)展中具有傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法不可比擬的優(yōu)勢，能 客觀、動 態(tài)、快速、精準地獲得農作物長勢、產量等信息。遙感技術必須與其它工 具相結合，才 能更好地估產。本文主要研究了遙感技術在農作物估產中的應用，先 介紹了遙感估產的 基本原理和方法，分析了兒種與遙感技術結合的估產模型的優(yōu) 劣；然后以冬小麥和玉米 為例，介紹了兩種遙感估產模型；最后，分析了現(xiàn)有遙感 估產存在的問題和遙感估產的 發(fā)展方向，為遙感估產的進一步研究提供了方向和思 路。關鍵字：遙感技術，農業(yè)，佔產The Appli

2、cation of Remote Sensing Technologyin Estimating Crop YieldAbstract Estimating crop yield by remote sensing is a technology monitoring and forecasting crop yield by remote sensing based on specific spectrum characteristics of crop ? It has incomparable advantages compared with traditional statistica

3、l methods in the development of agriculture and it can acquire growing and yield information of crops in a object, dynamic, fast and accurate way. To estimating crop yield better, remote sensing technology must be combined with other technologies? In this paper, the application ofremote sensing tech

4、nology in estimating crop yield is introduced? To beginwith, the basic theory and method of estimating crop yield by remote sensing are mentioned, then the merits and demerits of the estimating models integrated into remote sensing are analyzed ? Finally, the existing problems and prospect are state

5、mented, which proposed direction and thoughts for next researches.Key words Remote Sensing Technology, Agriculture, Yield Estimation目錄1弓I言2 遙感估產的原理和方法 2. 1 基本原理和方法 32. 2 遙感估產方法評價 32. 3 作物估產模型比較 43 主要糧食作物估產模型 3. 1 冬小麥產量分階段預測模型 - 53. 1. 1 技術流程 53. 1. 2 合理取樣數(shù)估計和樣方布設方法 63. 1. 3 估產方法 63. 1. 4 模型分析 73. 2

6、玉米產量估算模型 83.2.1 模型中應用的技術介紹3. 2. 2 處理方法 83. 2. 3 信息提取 93. 2. 4 模型與優(yōu)化算法 94 現(xiàn)有遙感估產方法存在的問題和發(fā)展方向4. 1 遙感估產方法存在的問題 - 114. 2遙感估產的發(fā)展方向 - 115 結束語 12參考文獻 - 131 引言作物產量預測是農業(yè)生產管理的重要內容，也是國家制定農業(yè)政策所不可缺 少的 重要農業(yè)情報。對于農戶及企業(yè)來說，在農業(yè)生產各階段中能正確預測收成也 是非常重 要的，因此世界各國均投入了較大的人力、物力和財力，進行作物產量預 測試驗研究， 取得了較好的預測效果。點，可在眾多農作物佔產的技術中，遙感技術具

7、有宏觀、動態(tài)、快速、準確等優(yōu)以在短時間內連續(xù)獲取大范圍農作物產量信息，是最有前景的農作物估產方法之一。民以食為天。隨著人口的增加、氣候的波動和可利用資源的減少，糧食安全問題一直備受關注。及時、準確地了解一個國家或一個地區(qū)的糧食產量和年際變化，對于在國際糧食市場中占有主動權和管理者采取有效管理措施至關重要。遙感技術可以快速、準確、動態(tài)獲取農業(yè)所需空間信息差異參數(shù)，大大提高了統(tǒng)訃業(yè)務丄作效率和科技水平，無疑地對實現(xiàn)國家及時、準確地掌握糧食生產狀況、糧食宏觀調控和在國際農產品貿易中爭取到主動權具有重要意義。遙感估產的原理和方法2.1基本原理和方法作物遙感佔產是通過裝置于衛(wèi)星上的多波段地物光譜掃描儀，

8、去獲取作物各生育期的光譜數(shù)據(jù)，并依此推斷作物產量，因此確定作物光譜特征與產量之間的數(shù)量關系，是作物遙感估產的基礎。作物遙感估產主要包括3個部分，第一，用遙 感數(shù)據(jù)對作物進行分層；第二，用遙感數(shù)據(jù)訃算作物面積；笫三，用遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測作物長勢，結合農業(yè)、天氣氣候等資料綜合估算平均單產，山面積和單產計算出總產。2. 2遙感估產方法評價作物遙感佔產具有快速、宏觀、經濟和客觀等優(yōu)點，因此日益被各國所重視。U前，遙感估產已從試驗研究階段逐步進入實際業(yè)務使用階段。國內外遙感估產的方法很多，基本可分為利用空間遙感資料（航天、航空資料）的作物估產和利用地面遙感資料（地面野外光譜測定）的作物估產，但不論哪一種方法，

9、仍然存在以下問題：第一，遙感不能直接感知作物產量，只能通過測定作物光譜反射率來感知葉 面積 指數(shù)，但各種作物葉，面積指數(shù)與其經濟產量之間并不一定都有直接的聯(lián)系。 從 1977 年以來，美國開始尋找反射率與產量的定量關系，盡管采用了多種方法探 索這種關 系，但一直收獲很小。國內外進行了許多植被指數(shù)與產量之間關系的研 究，多集中于 牧草及禾本科等作物上，而那些葉面積與產量相關較差的作物，就很難直接用遙感方法來估產。因此遙感技術必須與其它工具相結合，才能更好地估 產。第二，純粹用遙感數(shù)據(jù)來估產，也只能稱為監(jiān)測產量，更確切地說是監(jiān)測作 物葉 面積或長勢，因此大多數(shù)遙感估產方法是把植被指數(shù)與天氣氣候條件

10、相結合，利用統(tǒng)計方法建立一個綜合的估產模型。在一個農業(yè)氣象產量數(shù)值模擬模式中所能考慮的影響作物產量的因素是很多的，如光合作用、呼吸作用、蒸騰作用等等，但其中最主要的因素是光合作用。一般表示作物光合作用能力大小主要有葉面積指 數(shù) LAI 和光合有 效輻射吸收量APAR等。因此，通過遙感資料來導出LAI和APAR并將它們輸入模擬模式，是衛(wèi)星遙感預測產量的方法途徑之一。本文第二章 第三節(jié)中對各種作物估產的指 標模型進行了探討，認為通過計算農作物的凈第一性生產力，實現(xiàn)大范圍農作物產量估算和預報較為合適。2. 3 作物估產模型比較口前，作物佔產的方法有抽樣調查、氣象模型、遙感佔產、作物生長模擬模型等多種

11、。其中抽樣調查與氣象模型估產，方法相對成熟、穩(wěn)定，已業(yè)務應用多年，由于是統(tǒng)汁模型，估產結果仍有相當?shù)牟淮_定性。人類的認識不會永遠停留在一個水平上，總是要不斷創(chuàng)新，做到有所發(fā)展，有所前進，因此機理性大面積估產模型應運而生。由于農作物的葉面積指數(shù) (LAI, leaf area index) 是決定作物光合作用速 率的重 要因子， LAI 越高，單位面積的作物穗數(shù)就越多作物截獲的光合有效輻射就 越大1, 因 此，很多學者利用各種植被指數(shù)，例如 SR (simple ratio) > NDVI (normalized difference vegetation index)、 TCI (tem

12、perature condition index) 、 VCI(vegetation condition index) 等，與作物的 LAI 和生物量的正相 關關系，建立植被指數(shù)與作物產量的線性或非線性估算模型 2-3, 從而實現(xiàn)對農 作物產量的估算和預報。然而，這種建立在植被指數(shù)與作物生物量關系基礎上的統(tǒng) 計模型，當研究區(qū)改變 時，模型的形式也會隨之改變，模型的適用性就要重新被檢驗。隨著人們對農作物產量遙感估算認識的不斷深入，眾多學者乂采用作物的凈笫 性生產力 (NPP, net primary productivity) 來估算農作物的產量。在對 NPP 進行模擬時，大多采用光能利 用率模

13、型。然而，這類方法仍然不能跳出統(tǒng)訃模型的 框架，并沒有從機理上解釋植被 生產力的變化機制。因此，近年來一些學者試圖從 機理上研究農作物的生產力。郭定 榮、馬玉平、謝文霞等利用荷蘭瓦赫宇根大學開發(fā)的WOFOS模型對華北平原冬小麥和浙江水稻的生長過程進行適用性研究，并對 模擬結果進行了驗證，認為經過區(qū)域化后 的WOFOS模型能夠很好地模擬作物的生長過程；但是該模型在對農作物的光合作用過程進行模擬時，模型的側重點在于對 作物生長過程的模擬，對作物產量的估算沒有做 詳盡的討論；馮險峰利用北部生態(tài) 系統(tǒng)生產力模擬 (BEPS, boreal ecosystem productivity simulator)模型模擬 得到了全國陸地生態(tài)系統(tǒng)的PP，并分析了不同土地覆被類型之間NNP的差異，但 是模擬得到的農田生態(tài)系統(tǒng)的 NPP還是建立在森林生 態(tài)系統(tǒng)的基礎之上，