遙感在農(nóng)業(yè)中的作用與發(fā)展

.遙在業(yè)的用發(fā)1農(nóng)估產(chǎn)遙感即的知在距離上用測儀器不直接接觸目標(biāo)物體遠(yuǎn)把目標(biāo)的電磁波特性錄下來過析出物體的特征性質(zhì)及其變化的綜合性探測技[影相便是一最常見的遙機(jī)不觸目相隔一定的距離鏡頭把被攝目標(biāo)的影像錄在底片化學(xué)處理便重現(xiàn)被攝目標(biāo)的圖像。從拍攝目標(biāo)到再現(xiàn)目標(biāo)所用的手一種遙感技術(shù)。遙感與其他技術(shù)結(jié)業(yè)用中具有科學(xué)、快速、及時的特點。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遙產(chǎn)的原理及農(nóng)作物估產(chǎn)法2.1遙感的基本原2]任何物體都具有吸收和反射不同長電磁波的特性體的基本特性。人眼正是利用這一特性見光范圍內(nèi)識各種物體的。遙感技術(shù)也是基于同樣的原搭在各種遙感平臺面球、飛機(jī)衛(wèi)星等的感器相機(jī)、掃描儀等收地面上物體的波譜反射和輻射特性物的類型和狀態(tài)。農(nóng)作物估產(chǎn)則是指根據(jù)生物學(xué)原理集分析各種農(nóng)作物不同生期不同光譜特征的基礎(chǔ)臺上的傳感器記錄的地Word資料.表信息作物類測作物長并在作物收獲預(yù)測作物的產(chǎn)量的系列方法作物識別和播種面積提取、長勢測和產(chǎn)量預(yù)報兩項重要內(nèi)容。農(nóng)物估產(chǎn)的方法農(nóng)作物估產(chǎn)在方法上可分為傳統(tǒng)作物估產(chǎn)和遙感估產(chǎn)兩類基本上是農(nóng)學(xué)模式和氣象模采用人工區(qū)域調(diào)查方法。它們把作物生長與主要制約和影響產(chǎn)量的學(xué)因子或氣候因子之間用統(tǒng)計分的方式建立起關(guān)系算繁雜度慢作量大、成本高某些因子種類往往難以定量不易推廣用。遙感估產(chǎn)則是建立作物光譜與產(chǎn)量之間聯(lián)系的一種技是通過光譜來獲取作物的生長信息。在實際工作常用綠度或植被指由多光譜數(shù)非線性組合構(gòu)成的對植被有一定指示意義各種數(shù)值為評價作物生長狀況的標(biāo)準(zhǔn)。植指數(shù)中包括了作物長勢和面積兩方面的信估模式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)傳感器從物中獲得的光譜特征進(jìn)行估產(chǎn)具有宏觀、快速、準(zhǔn)、動態(tài)的優(yōu)。農(nóng)作物估產(chǎn)中所應(yīng)用的遙感資料致可分為3類一是氣象衛(wèi)星資主要為美國第三代業(yè)務(wù)極軌氣象衛(wèi)星(NOAA的甚高分辨率輻儀其料特是周期短、覆蓋面積大、資料易獲取、時性強(qiáng)、價格低空間分辨率低但時間分辨率較二是陸地衛(wèi)(Landsat)資料應(yīng)用較多功能是專題制圖料它重復(fù)周期長、價格間分辨率[5];航空遙感和地面遙感資料,主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、地面量、光譜模型和應(yīng)用的強(qiáng)有力的[6]在遙感估產(chǎn)中農(nóng)作物面積提取是最重要的內(nèi)容Word資料.用遙感方法測算一種農(nóng)作物的種面積主要有以下幾種方感方法星影像磁帶數(shù)字圖象處理方(般精度較高和——積模式。2)感方法。可進(jìn)行總面積的測量、作物分類及測分類面積與統(tǒng)計相合的方法。此方法是由美國農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計局在原面積抽樣統(tǒng)計產(chǎn)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來其原理是利用遙感影像分再實行統(tǒng)計學(xué)方法抽樣理信息系(與感相結(jié)合方法方法是在地理信息系統(tǒng)的支持下利用遙感信不同農(nóng)作物的種植面積進(jìn)行獲。內(nèi)外遙感估產(chǎn)的研究進(jìn)展?fàn)顩r國遙感估產(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)部合作制定農(nóng)作物估產(chǎn)實計劃”施了小麥估產(chǎn)計先后發(fā)射入軌的陸地衛(wèi)星1～3收處理出的MSS像對美國大平原9個小麥生產(chǎn)州的面積、單產(chǎn)和產(chǎn)量做出估括美國本土、加拿大和前蘇聯(lián)部分地區(qū)小面積、單產(chǎn)和產(chǎn)量做出估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)糧國的麥播種面積、出苗狀況和長氣象衛(wèi)星得的氣象要素信息結(jié)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)以上。1980年定“資的空間遙感調(diào)”核心內(nèi)容仍是主要作物的種植面積與單產(chǎn)模型的研究糧食作物長勢評估和產(chǎn)量預(yù)報科學(xué)院自然資源綜合考查委員會的沈斌美國農(nóng)業(yè)部國農(nóng)業(yè)(國以外國家的農(nóng)作物估建成運(yùn)行系)當(dāng)月估計的中國小麥、玉米、水稻總產(chǎn)量后Word資料.來國家統(tǒng)計局公布的數(shù)字-3.53%0.66%該項工國世界農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易中獲得巨大的經(jīng)濟(jì)利益此體斯印度國也都應(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)量測均取得了一定的成果。例歐共體用年的時(1983年開)建用于農(nóng)業(yè)的遙感應(yīng)用系統(tǒng)年歐共體個國家用合NOAA影在60試驗點進(jìn)行了作物估可精確到地塊和作物種類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)代替NOAA-AVHRR進(jìn)遙感估MODISTERRA星是(國家空航天)、日(國際貿(mào)與工業(yè))(間、多倫多大)同合作發(fā)射的數(shù)據(jù)涉及波范圍廣)比分辨率為較大的進(jìn)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運(yùn)用和600個光譜區(qū)得到的反射值的轉(zhuǎn)換植被指數(shù)小麥與大麥的單產(chǎn)獲小麥單產(chǎn)與相關(guān)系數(shù)為0.78日本科技司完成了“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)作物進(jìn)行區(qū)域水分分布評估、病害預(yù)測直接指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。用衛(wèi)星遙感法進(jìn)行長勢監(jiān)測和產(chǎn)量估算已進(jìn)行多方趨于熟[2,4,7,8,.9,10,11,12,13]稻遙感估產(chǎn)以亞洲稻主要生產(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)研且取得較好的效果和建立水稻產(chǎn)量和試驗區(qū)預(yù)報精度達(dá)到在分蘗或出穗階段值植被指數(shù)通過干物質(zhì)和單產(chǎn)的關(guān)系來估單產(chǎn)。但在作物灌漿與成熟階由于反射率與總生量Word資料.之間并不相關(guān)值植被指數(shù)無法預(yù)測水稻的冠層生物量。Wiegand,SSRay為助于歸一化植被指數(shù)NDVI{(NIR-R)/(NIR+R)}可地預(yù)測產(chǎn)16,17]國遙感估產(chǎn)研究進(jìn)展情況從“五開始我國試衛(wèi)星遙感進(jìn)行農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)報的研究在局部地區(qū)開展產(chǎn)量估算試驗五期間象局于年開展了北方省小麥氣衛(wèi)星綜合測探索運(yùn)用周期短、價格低的衛(wèi)星進(jìn)行作物估產(chǎn)的新方法。該項目以長期的象資料為基以信息為檢驗手段建了不同地區(qū)的遙感參數(shù)物產(chǎn)量的一階回歸模型。～1989目為中央和方提供了165時空尺度的產(chǎn)量預(yù)國家減少糧食損失達(dá)33萬t累計經(jīng)濟(jì)效益達(dá)元“期遙感估產(chǎn)列為攻關(guān)課由中國科學(xué)院主合農(nóng)業(yè)部等單開展了對小麥稻大面積遙感估產(chǎn)試驗研建了面積“遙感估產(chǎn)試驗運(yùn)行系統(tǒng)”并成了全國范圍的遙感估產(chǎn)的部分基礎(chǔ)工作。通過4運(yùn)對四兩(東、河南、安徽北部和北京市、天津的北、江蘇和上海市的水省的玉米種植面積、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。特別是解決了一關(guān)鍵技術(shù)問為進(jìn)一步開展全國性的衛(wèi)星遙感產(chǎn)提供了重要保證。以信息系統(tǒng)及農(nóng)情速建立全國資源環(huán)境數(shù)據(jù)中國科學(xué)院局及多家等院校、研究所致力于遙感估產(chǎn)術(shù)的研浙江、江西、江蘇各省及華北、東北江漢平原等地區(qū)對冬小麥、玉米、稻、糜子等作物進(jìn)行遙感估信息源選、作物識別、面積提取、模型構(gòu)建、系集成等各個技術(shù)環(huán)節(jié)有了大幅的進(jìn)步。李哲、張軍濤提出Word資料.的基于遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的玉米估產(chǎn)方侯等提出的基于作物植被數(shù)和溫度的產(chǎn)量估算模東博士提出的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物遙感估模潮教授等提出的高光譜遙感估算模型水稻雙向反射模型等這些模型汲取了以前模型的優(yōu)模型因子的選擇更加合可操作性更精確程度更高。隨遙感估產(chǎn)方法已日趨成熟起來[4,7]。古書[18]借助植被建立了稻單產(chǎn)的預(yù)報模式、遙感估算水稻種植面利用遙感手段對水稻進(jìn)行估產(chǎn)的精度于常規(guī)農(nóng)業(yè)氣象模式可提高預(yù)報時敬[19]1999年NOAA-AVHRR利用GIS技提取水稻可能種植區(qū)在此基礎(chǔ)上計算各區(qū)和各縣的比值植被指和歸一化植被指提出的水稻遙感估產(chǎn)比值模型和回歸模型預(yù)報浙江省的水稻總年擬合精度和精度都達(dá)到95%黃敬峰王人[等綜合冬小麥各種參數(shù)及資明地面光譜植被指數(shù)與冬小麥度、生物量、葉面積指數(shù)關(guān)系密了密度與生物量的光譜監(jiān)測模而建立了北疆試驗區(qū)各層冬小麥種植面積估算和產(chǎn)量預(yù)報衛(wèi)星感模小麥產(chǎn)量農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報模型、農(nóng)學(xué)模及模擬模1994投入應(yīng)以來的結(jié)果表套模型預(yù)報精度高果很李建戴若[21]利～1996新疆天山坡不同草地類型上各種資使用集成系統(tǒng)進(jìn)行了多重相關(guān)分析和遙感估產(chǎn)術(shù)的深入研了遙感大面積估產(chǎn)目標(biāo)和草生態(tài)學(xué)意義及3S家系統(tǒng)一體化集成的應(yīng)用。農(nóng)作物遙感估產(chǎn)雖然具有客觀、量、準(zhǔn)確的優(yōu)可以同時獲取單產(chǎn)、面積、總產(chǎn)資料在小區(qū)試驗已取得較高的精但其大面積估產(chǎn)還不能滿足專業(yè)化要求。農(nóng)作物產(chǎn)量氣象預(yù)報模型和農(nóng)學(xué)預(yù)報模型預(yù)精度較乏長勢監(jiān)測和面積資料。模擬模型機(jī)明確區(qū)試驗效