1农业遥感技术

农业遥感技术一、遥感技术简介二、农业遥感技术的特征三、农业遥感技术的应用四、农业遥感技术存在的问题五、农业遥感技术的发展趋势一、遥感技术简介遥感（RemoteSensing）即遥远的感知，指在一定距离上，应用探测仪器不直接接触目标物体，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。摄影照相便是一种最常见的遥感,照相机并不接触被摄目标,而是相隔一定的距离,通过镜头把被摄目标的影像记录在底片上,经过化学处理,相片便重现被摄目标的图像。从拍摄目标到再现目标所用的手段,便是一种遥感技术。遥感与其他技术结合，在农业应用中具有科学、快速、及时的特点。这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。二、农业遥感技术的特征1.Spatial：探测范围广，空间分辨率高2.Spectral：光谱分辨率高3.Temporal：重复观测三、农业遥感技术的应用（1）作物产量估算（2）土地资源调查（3）作物种植面积监测（4）作物长势监测（5）土壤墒情监测（6）农业灾害预测和评估（7）农作物生态环境监测（8）农业环境保护（1）作物产量估算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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获得作物产量信息常用植被指数作为评价作物生长状况的标准作物估产目前主要应用于：①大面积作物环境监测。如通过NOAA卫星遥感影像的绿度值，了解大面积作物的分布和长势，并根据该作物在某一些地区的生长日历(拔节、开花等)和气象卫星所提供的资料，对某一作物地区可能发生的气象灾害、土壤水分的保证率和流行性病虫害等发生早期警报。②大面积估产。如利用陆地卫星进行某一作物的生态分区，收集每一生态分区内历年该作物的产量以及有关的气象资料建立产量模式，同时进行与卫星同步的高空、低空和地面光谱观测，然后根据卫星影像所提供的信息进行某一作物的产量估测。③较小面积的估产。如在一个县或一个地区范围内，利用陆地卫星影象进行统计分层（即分区），每层根据成数抽样的原则，选取一定数目的在卫星影象和航空像片上都有明显标志的样区，然后利用航空像片在该样区内进行有关作物面积和长势等的调查，以此来推算该层的总面积和总产量。这种方法称为框图面积取样估产，精度可达95～97％。在地块零碎、多种作物混作的地区则精度为75～80％。但卫星影像总的都对宏观农业管理有利。遥感估产的基本原理任何物体都具有吸收和反射不同波长电磁波的特性，这是物体的基本特性。人眼正是利用这一特性，在可见光范围内识别各种物体的，遥感技术也是基于同样的原理，利用搭载在各种遥感平台(地面、气球、飞机、卫星等)上的传感器(照相机、扫描仪等)接收电磁波，根据地面上物体的波谱反射和辐射特性，识别地物的类型和状态农作物估产则是指根据生物学原理，在收集分析各种农作物不同生育期不同光谱特征的基础上，通过平台上的传感器记录的地表信息，辨别作物类型，监测作物长势，并在作物收获前，预测作物的产量的一系列方法。它包括作物识别和播种面积提取、长势监测和产量预报两项重要内容。农作物估产的方法农作物估产在方法上可分为传统的作物估产和遥感估产两类1.传统的作物估产基本上是农学模式和气象模式，采用人工区域调查方法，把主要制约和影响的农学因子或气候因子用统计分析的方法建立起来，这类模式一般计算繁杂，速度慢，工作量大，成本高，某些因子往往难以定量化，不易推广应用。2.遥感估产则是建立作物光谱与产量之间联系的一种技术,它是通过光谱来获取作物的生长信息。在实际工作中，常常用绿度或植被指数（由多光谱数据，经线性或非线性组合构成的对植被有一定指示意义的各种数值）作为评价作物生长状况的标准。植被指数中包括了作物长势和面积两方面的信息，各种估产模式，尤其是光谱模式中植被指数是一个极为重要的参数。根据传感器从地物中获得的光谱特征进行估产具有宏观、快速、准确、动态的优点在遥感估产中农作物面积提取是最重要的内容。用遥感方法测算一种农作物的种植面积主要有以下几种方法。1）航天遥感方法。包括卫星影像磁带数字图象处理方（一般精度较高）和绿度---面积模式。2)航空遥感方法。可进行总面积的测量、作物分类及测算分类面积。3)遥感与统计相结合的方法。此方法是由美国农业部统计局在原面积抽样统计估产的基础上发展起来的,其原理是利用遥感影像分层，再实行统计学方法抽样。4)地理信息系统(GIS)与遥感相结合方法。此方法是在地理信息系统的支持下，利用遥感信息，对不同农作物的种植面积进行获取。归一化植被指数监测图：不同品种水稻监测图：农作物遥感估产虽然具有客观、定量、准确的优点,而且可以同时获取单产、面积、总产资料,在小区试验已取得较高的精度,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报精度较高,但缺乏长势监测和面积资料。模拟模型机理明确,小区试验效果也很好,但这类模型需要大量的田间试验观测和取样分析来确定模型参数,大面积应用难度很大。因此,在专业服务中,仍然需要综合使用各种模型；在水稻、小麦遥感估产，方法已比较成熟，并仍在发展；棉花遥感正在被广泛的研究，而在其他作物估产方面还需进一步扩展；农业遥感与信息技术的基础研究、应用研究和成果转化之间有很大的脱节现象；发展3S三位一体的估产方法成为今后估产的趋势。（2）农业资源调查包括对土壤、地形、植被、表层地质、气候、水文和地下潜水等各种农业自然要素的调查如利用砂质土和粘质土对可见光光谱的反射,前者较强,后者较弱利用二者因不同的水分状况、有机质含量、盐分含量和表面粗糙度产生不同的光谱反射对黑白片上不同灰阶的影像灰度和图形特征进行专业解译勾绘出不同的专业图件。土地资源利用监测图：草原资源监测图：（3）作物种植面积估测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，将作物种植区域提取出来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。（4）作物长势监测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作物长势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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。小麦苗期长势监测图：作物长势监测效果图：（5）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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，具有地表穿透性，不受天气影响，成本高，成图的分辨率低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土壤墒情监测效果图：土壤墒情监测效果图：（6）农业灾害的预测和评估结合陆地卫星与气象卫星所获得的资料利用当时的卫星影像与常年卫星影像进行对比获得有关灾害的成灾面积和灾情程度的较准确的结果监测灾害发生情况、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旱灾监测效果图：火灾监测效果图：雪灾监测效果图：作物受灾情况监测图：（7）农作物生态环境监测掌握土壤的盐碱度、沙尘暴等对土壤的风化侵蚀、虫害、耕地水分和养分的增减等具体变化信息生产者能根据这些信息及时决定对策，提高劳动生率通过NOAA卫星遥感影像的绿度值，了解大面积作物的分布和长势根据该作物在某一些地区的生长特点和气象卫星所提供的资料对某一作物地区可能发生的气象灾害、土壤水分的保证率和流行性病虫害等发生早期警报。沙尘暴监测效果图：作物生长坏境温度监测图：（8）农业环境保护利用卫星遥感技术连续监测环境变化准确反映环境质量利用遥感技术能及时监测出大气的污染，寻找出污染源；对河流进行实时监控，保障人民生产生活安全提前研究环境污染的成因和对策。四、农业遥感技术存在的问题1.技术上存在差距，遥感农学信息提取模型的适应性有待加强2.多源多尺度遥感的发展对农业遥感提出新的挑战3.资金和信息源受到限制4.运用范围偏小5.地面配合投入不足五、农业遥感技术的发展趋势1.高光谱传感器的应用2.发展新的遥感信息模型3.综合应用遥感技术防治病虫害4.微波遥感技术5.新一代农业无人机技术应用6.农业地面传感网与遥感技术相结合TheEnd敬请指导！