遥感在精准农业中的应用进展及展望
遥感技术在农业中的应用
遥感技术在农业中的应用摘要：遥感技术是一种获取地表物体几何和物理性质的技术。
早期的遥感图像的解译，通常通过目视判读方法，随着计算机的加速发展，解译方法得到了快速发展，一种使用计算机对原始遥感影像进行图像增强、图像变化、辐射校正、几何校正等一系列的预处理，然后通过相应的遥感处理软件进行进一步精处理，对结果进行处理，最终通过专业技术人员的经验进行解译，直接对解译结果进行处理，生成具有处理特征的遥感影像。
关键词：遥感技术；农业；应用1 遥感在农业领域的应用遥感可以获得大量的信息，多平台和多分辨率，快速、覆盖范围广等，是遥感数据的一个重要的优势。
农业遥感技术是遥感技术和农业科学技术相结合形成的，是可以及时掌握农业资源、作物生长以及农业灾害信息等的最佳方式，在调查和评估，以及农业生产的监测和管理中具有独特的作用。
现代农业遥感发展的新兴技术，可以实时监测湖泊和水库水面的高度以及评价区域水资源和农业干旱，包括作物品种质量监控和鉴定。
2 农业遥感技术在我国的起步与发展农业遥感的发展是遥感技术的重要应用领域，中国自20世纪70年代末以来，就已经进行了农业遥感的初步应用。
原北京农业大学（中国农业大学的前身）根据国家土壤调查的要求，在中国国家计划委员会的支持下，由中国科教委和农业农村部组织聘请外国专家培训了专门的遥感应用人才队伍，在1983年5月成立了中国国家农业遥感培训中心。
此后，我国将遥感技术广泛应用于农作物产量估算、农业气象、土地资源调查与监测和生态环境变化等领域。
目前，遥感技术的应用进入了大量的实际应用化的阶段。
3 遥感在当前农业应用中的进展3.1 高光谱遥感在农业遥感中的应用由于高光谱遥感不会对农作物造成损害，因而被广泛应用于监测农作物的叶片面积。
这弥补了传统遥感技术获取农作物叶面积指数时间过长的缺点，从而获得最准确、损害最小的遥感监测数据。
通过高光谱的观测和分析，可以得到更为精确的农作物叶面积指数，形成不同的遥感反演模型。
中国农业遥感技术应用现状及发展趋势
中国农业遥感技术应用现状及发展趋势一、本文概述随着科技的飞速发展，遥感技术以其高效、精准的特性，逐渐在农业领域展现出巨大的应用潜力。
本文旨在全面分析中国农业遥感技术应用的当前状况，并探讨其未来发展趋势。
我们将回顾遥感技术在农业领域的应用历程，明确其在农业监测、资源管理、灾害预警等方面的重要作用。
我们将深入探讨当前中国农业遥感技术的主要应用领域和取得的成效，包括作物生长监测、土地利用/覆盖变化、农业气象服务等。
我们将结合国内外遥感技术的发展动态，展望中国农业遥感技术的未来发展趋势，以期为我国农业遥感技术的持续发展和创新提供有益参考。
二、中国农业遥感技术应用现状近年来，随着遥感技术的快速发展，中国农业遥感技术应用取得了显著进展。
目前，遥感技术已广泛应用于农作物监测、农业资源调查、农业灾害评估等多个领域，为农业生产和管理提供了有力支持。
在农作物监测方面，遥感技术通过获取高时空分辨率的遥感影像，实现对作物生长状况的实时监测。
利用遥感数据，可以准确提取作物生长信息，如植被指数、叶面积指数等，为农业生产决策提供科学依据。
同时，遥感技术还可以监测作物病虫害的发生和发展，为病虫害防治提供及时有效的信息支持。
在农业资源调查方面，遥感技术通过对土地利用/覆盖、土壤质量、水资源等方面的监测和评估，为农业资源管理和规划提供重要依据。
通过遥感技术，可以快速获取大范围的土地资源信息，实现土地资源的高效利用。
遥感技术还可以评估土壤质量和水资源状况，为农业可持续发展提供有力支撑。
在农业灾害评估方面，遥感技术通过获取灾害发生前后的遥感影像，可以实现对农业灾害的快速评估和预测。
利用遥感数据，可以准确监测灾害发生的范围、程度和影响，为灾害预警和应急响应提供重要参考。
遥感技术还可以评估灾害对农业生产的影响，为灾后恢复和重建提供科学依据。
总体来看，中国农业遥感技术应用已经取得了显著成效，为农业生产和管理提供了有力支持。
然而，仍存在一些问题和挑战，如遥感数据的获取和处理技术尚需进一步完善、遥感技术在农业生产中的普及程度有待提高等。
国内外农作物遥感估产的研究进展
引言
引言
遥感光谱技术是一种利用遥感器获取农作物光谱信息，并据此进行农作物估 产的方法。它具有快速、无损、大面积等优点，为精准农业的发展提供了重要支 持。本次演示将介绍遥感光谱技术在农作物估产中的应用研究进展，以期为相关 领域的进一步研究提供参考。
研究现状
研究现状
近年来，遥感光谱技术在农作物估产中得到了广泛应用，主要包括激光诱导 击穿光谱技术、成像光谱技术、无线传感器技术等。其中，激光诱导击穿光谱技 术通过分析农作物的光谱反射和吸收特征，能够准确测定农作物的化学成分，进 而估算其产量。
1.国内外研究成果对比
在国内，中国农业科学院、中国科学院等机构也在遥感估产方面进行了大量 研究，提出了多种基于遥感的农作物估产方法。例如，利用多光谱遥感影像和作 物生长模型，对北方冬小麦产量进行估算，为区域农业管理和粮食预购提供了有 效手段。
2.影响因素分析
2.影响因素分析
农作物遥感估产的影响因素主要包括气候、土壤、品种、种植制度等。这些 因素在不同地区和不同作物之间存在差异，会对遥感估产的准确性产生影响。例 如，在水稻生长季，苗期渍水、生育期高温等气候因素会对水稻的生长和产量产 生影响。另外，不同品种和种植制度的水稻对遥感信息的响应也会有所不同，从 而影响估产的准确性。因此，在农作物遥感估产研究中，需要综合考虑各种因素 的影响，提高模型的适用性和准确性。
文献综述
统计模型法是另一种常用的农作物遥感估产方法，其基本原理是将遥感影像 作为自变量，将农作物产量作为因变量，建立回归模型，然后利用模型对农作物 产量进行预测。统计模型法的优点是能够反映农作物的空间异质性和时间变化， 但需要大量的实地调查和数据处理。
文献综述
光谱指数法是基于农作物光谱特性的遥感估产方法，其基本原理是利用遥感 影像的光谱信息建立农作物估产模型。光谱指数法的优点是能够反映农作物的生 理和生化变化，但需要选择合适的光谱指数和建立准确的估产模型。
无人机低空遥感在农业中应用的研究进展
无人机低空遥感在农业中应用的研究进展胡菲彤（苏州科技大学,215000,江苏苏州）摘要:快速获取并解析农田作物信息是精准农业能够持续发展的前提基础。
近年来,随着低空无人机产业的迅速崛起,无人机农业遥感技术在现代精准农业领域中得到了广泛应用。
文章介绍了低空无人机遥感的相关概念,总结了其在农业应用中的优势。
结合国内外无人机低空遥感技术在农业应用方面的最新进展,进一步分析该技术现存的不足之处,并展望未来的发展方向。
关键词:低空遥感；农业大数据；无人机；农情解析农业生产是人类赖以生存的传统性社会生产活动,但由于其具有生产分散性、地域复杂性、灾害突发性等特点,人们难以及时掌握农业资源信息来推动生产发展。
1970年代开始,随着民用资源卫星的出现,农业生产领域最先开始利用遥感技术进行农作物面积监测和估产且效果显著。
近年来,无人机遥感技术在农业生产中的应用发展迅速,凭借其灵活机动、操作简单、成本低、获取影像速度快且光谱分辨率更高等高空遥感无法比拟的优势,推动了精准农业的调查、评价、监测和管理。
由于无人机遥感技术可对农作物进行快速高效的动态实时监测,它已经成为当下农业遥感领域的研究热点。
1无人机遥感概述1.1无人机发展历程1916年9月,无人机正式步入人们视线开始发展,2010年开始进入全民应用阶段。
目前无人机的应用已经渗透到人类生活的方方面面,成为促进社会经济发展的重要增长点。
无人机以其操作方便、灵活机动、实时精准等特点受到了越来越多的关注和得到了应用发展。
我国的无人机发展虽起步较晚,近年来也获得了一定的成果,开展了一系列卓有成效的应用研究,影像数据的监测和获取精度有了极大的提高。
1.2无人机低空遥感系统组成具体的无人机低空遥感系统的组成部分有:无人机飞行平台、微型传感器负载、地面控制台、数据传输系统和影像处理系统等。
在农业资源领域,无人机的形状大小、可载负荷量、飞行性能和航线规划算法都对农田资源的监测获取精度有着很大的影响。
遥感影像重采样方法实现与应用研究
遥感影像重采样方法实现与应用研究1. 引言1.1 研究背景遥感影像重采样是指利用一定的数学方法和模型，对原始遥感影像进行重新采样，以达到改善影像质量和增加影像细节的目的。
重采样方法的研究和应用对于提高遥感影像的空间分辨率和准确性具有重要意义。
目前，关于遥感影像重采样方法的研究已经取得了一定的进展，但在实际应用中还存在着一些问题亟待解决。
本文将对遥感影像重采样方法进行进一步深入的研究和探讨，旨在提高遥感影像的分辨率和质量，为遥感技术的发展提供更多的支持和帮助。
1.2 研究意义遥感影像重采样方法在遥感影像处理中具有重要的意义。
随着遥感技术的不断发展和遥感数据的不断增加，遥感影像的分辨率和精度要求也越来越高。
而遥感影像重采样方法可以有效地提高遥感影像的空间分辨率和准确性，进而提升遥感影像的应用价值和实用性。
具体来说，遥感影像重采样方法可以帮助提高遥感影像的视觉效果和解译精度，为遥感数据的地形分析、土地利用监测、资源调查等应用提供更可靠的支持。
遥感影像重采样方法还可以帮助缓解遥感数据间的空间不匹配问题，提高不同遥感数据集之间的一致性和比较性，为遥感数据融合和综合分析提供更好的基础。
通过对遥感影像重采样方法进行研究与应用，可以更好地利用遥感数据资源，提高遥感数据的利用效率和价值，进而推动遥感技术在地球科学、环境监测、城市规划等领域的广泛应用和发展。
1.3 研究目的本文旨在探讨遥感影像重采样方法的实现与应用研究，通过对现有重采样方法的概述和分类，分析其实现过程和应用案例，评价其效果，并对其优势、局限性进行总结。
具体而言，本文旨在达到以下研究目的：1. 系统总结不同类型的遥感影像重采样方法，包括传统的插值方法、深度学习方法和卷积神经网络方法等，分析各种方法的优缺点和适用范围，为选择合适的重采样方法提供参考。
2. 探讨遥感影像重采样方法的实现过程，包括数据预处理、算法设计和参数优化等方面，深入分析每个环节的关键问题和解决方法，为实际应用提供技术支持。
遥感技术在农业方面的应用进展汇总
遥感技术在农业方面的应用进展汇总推动智慧农业、设施农业的发展，全国各地的科研院所都投入不少人力物力，跨行业跨学科展开了研究应用，利用物联网、遥感遥测、人工智能、机器视觉、深度学习、影像采集等技术，为实现农业生产管理的数字化、智能化、自动化而努力。
无数关于农业的科研论文也陆续发表，其中，遥感技术在农业方面的应用已然有了一定进展。
一、机载遥感系统应用精准农业的有人机载成像系统，由安装在农用飞机上的消费级相机组成的系统，详细描述了多光谱相机、高光谱相机和热成像相机等部分定制，和商用机载成像系统。
并举例应用实例，说明如何将不同类型的遥感图像用于精准农业应用中的作物生长评估和作物病虫害管理。
二、大尺度区域水田空间格局及生态服务基于1990—2015年土地利用遥感监测数据，利用GIS的空间分析功能，探究长江经济带水田空间格局动态变化特征。
结果表明水田规模持续缩减，与经济建设及水产养殖的发展、其他生态系统转化、及生态系统服务，有助于揭示长江流域水田的时空变化过程，及其对各项生态系统服务的影响，可为区域土地利用规划、农业政策与生态可持续发展提供理论支持。
三、水稻含水量无人机遥感监测利用多旋翼无人机低空遥感平台，获取不同生育期水稻冠层的RGB图像和多光谱图像，通过提取植被指数和纹理特征，分析水稻的动态生长变化，并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。
试验结果表明，基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的，可为农田精准灌溉、田间管理决策提供新思路。
四、植被分类中的对比分析利用一景AVIRIS高光谱植被影像，从分类精度的角度，提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。
实验结果为后续改进空-谱特征方法及其两者有效结合，进一步提高植被分类正确率提供了参考。
五、寒地水稻叶片叶绿素含量遥感反演研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息，同时结合PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数，参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式，利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法，进行高光谱特征选择，结果表明;ORVI能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数，为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断，及管理决策提供了的客观数据支撑和模型参考。
农作物长势的定义与遥感监测
农作物长势的定义与遥感监测一、本文概述随着遥感技术的快速发展，其在农业领域的应用越来越广泛，尤其是在农作物长势监测方面发挥着重要作用。
本文旨在探讨农作物长势的定义及其遥感监测方法。
我们将明确农作物长势的定义，阐述其重要性及影响因素。
接着，我们将详细介绍遥感监测在农作物长势评估中的应用，包括遥感数据的获取、处理与分析方法，以及长势监测的具体流程。
文章还将探讨遥感监测的优势与局限性，并对未来发展趋势进行展望。
通过本文的阐述，读者将能够更深入地了解农作物长势遥感监测的基本原理和实践应用，为农业生产的精准管理和决策提供有力支持。
二、农作物长势定义农作物长势是指农作物在生长发育过程中，其生理状态、生长速度和生物量的累积情况。
农作物长势的好坏直接反映了农作物的健康状况和产量潜力，是农业生产中重要的监测指标。
农作物长势的评估通常包括株高、叶面积、叶绿素含量、生物量等多个方面。
株高是农作物长势的直观表现，反映了作物地上部分的生长情况。
叶面积则反映了作物叶片的数量和大小，是评估作物光合能力和光能利用效率的重要指标。
叶绿素含量是评估作物叶片绿色程度和光合能力的关键参数，叶绿素含量越高，说明作物叶片的光合作用能力越强。
生物量则是指作物地上部分和地下部分的总重量，是评估作物生长速度和产量的重要依据。
农作物长势的监测对于农业生产具有重要意义。
通过对农作物长势的监测，可以及时发现作物生长过程中的问题，采取相应的管理措施，促进作物健康生长，提高产量和品质。
长势监测还可以为农业生产的决策提供支持，如调整种植密度、施肥量、灌溉量等，实现科学种植和精准管理。
随着遥感技术的发展，遥感监测已成为农作物长势监测的重要手段。
遥感技术具有覆盖范围广、监测效率高、数据连续性强等优点，可以实现对农作物长势的快速、准确监测。
通过遥感技术，可以获取作物生长过程中的多源遥感数据，结合地面观测数据，对作物长势进行综合评价和分析，为农业生产提供更加全面、准确的信息支持。
2024届高考地理一轮复习第十二章《地理信息技术应用》测试题(含答案)
2024届高考地理一轮复习第十二章《地理信息技术应用》测试题（含答案）一、选择题(本题共12个小题,每小题4分,共48分。
在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的)我国某大学基于GIS(地理信息系统)的数字评估,完成中国某重要地理分界线(过渡带)分布图的绘制。
下面为该分界线西段、中段、东段示意图,据此完成第1~3题。
1.该线最有可能是我国()A.水田与旱地集中分布区的分界线B.人口分界线C.季风区与非季风区分界线D.外流区与内流区分界线2.导致该线西、中、东段南北宽度差异的主要原因是()A.海陆位置的差异B.海拔高低的差异C.纬度位置的差异D.大气环流的差异3.GIS在绘制该线时的作用主要是()A.获取相关地理空间信息B.确定地理事物空间位置C.空间数据的分析与应用D.将相关信息立体化呈现下面左图是通过地理信息系统(GIS)将某地区一次火山喷发事件T0至T3四个等时间段的卫星影像,加以分析绘制成的火山灰蔓延示意图;下面右图示意该地区五个小区域,在T0至T3四个等时间段的火山灰云层分布状况。
读图,完成第4~5题。
4.根据火山灰云层不同时段的分布状况,可推测火山爆发期间该地区盛行()A.东北风B.东南风C.西北风D.西南风5.该次火山喷发产生的火山灰使当年全球平均气温下降0.5 ℃,导致气温下降的主要原因是近地面大气()A.CO2浓度增加,地表气压升高B.凝结核增加,全球大气降水增多C.削弱作用增强,地表获得太阳辐射减少D.保温作用增强,大气逆辐射减弱下图示意新一代信息技术支撑下的智慧城市。
读图,完成第6~7题。
6.地理信息系统为智慧城市建设提供()A.分析、管理空间信息B.跟踪动态定位信息C.整合、集成网络信息D.获取实时通信信息7.智慧城市建设对城市发展最重要的作用是()A.调整地域结构B.加速人口集聚C.扩大空间规模D.提升服务功能北斗卫星导航系统是中国自主建设、独立运行,与世界其他卫星导航系统兼容共用的全球卫星导航系统,2012年12月27日北斗系统开始向亚太大部分地区正式提供连续无源定位、导航、授时等服务。
农田农情参数遥感监测进展及应用展望
综 述
农 田农情参数遥感监测进展及应用展望
蒙继 华① ， ～ 吴炳 方① ， 强子①， 鑫① ～ 李 杜
（ 中 国科 学 院遥 感 应 用 研 究 所 ， 京 １０ ０ ； 遥 感 科 学 国 家 重 点 实验 室 ， 京 １０ ０ ） ① 北 ０ １ １② 北 ０ １ １
摘 要 ： 情 参 数是 指 反 映作 物 生 长过 程 及 其 产 出 的状 态指 标 ， 键 农 情参 数 主要 包 括 作 物 长 势 、 产 、 候 和 农 关 单 物 旱 情 等 ， 用 于 指 导农 田 的 生产 管 理 。遥 感 是 关 键 农 情 参 数获 取 的有 效 手 段 ， 而 目前农 情 参 数 的 遥 感 监 测 大 多 可 然 停 留在 大 尺 度 、 宏观 监 测 的层 面 上 ， 由于缺 乏 高 时 空分 辨 率 、 准 确 度 、 成 本 的农 田信 息 获 取 技 术 ， 务 化 的农 高 低 业 田尺 度 农 情 参 数 获取 受 到 了诸 多 因素 的 制 约 与 限 制 。 导 致 难 以为 农 田 生 产 管 理 提 供 及 时 的信 息 支持 ， 已经 影 这 响 到精 准 耕 作 的 发展 与应 用 。 文 章 在 总结 目前 长 势 、 产 、 候 和 旱 情 等几 个 主要 农 情参 数 遥感 监 测 研 究 进 展 的 单 物 基 础上 ， 析 了这 些技 术 在 农 田尺度 应用 的瓶 颈 ， 从 新 数据 源 和 农 情 参 数 监 测 新 模 型 两 个 角 度 出发 ， 农 田尺 分 并 对
势监 测方法研 究”； 科技支 撑计划 项 目（ Ｏ ８ ＡＤＡ８ ０ ） ２ ＯＢ Ｂ ２。 作者简 介 ： 蒙继 华（ ９ ７ ， ， １ ７ ￣） 男 博士 ， 副研究员 ， 长期从 事农 情遥感 监测及 作物参 数遥感 反演 技术研 究 。Ｆ ｍａｌｍｅｇｈ ｒａａ．ｎ ． ｉ： ｎ ｊ￣ｉ Ｌ ｃａ ｒ ｓ
3S技术应用现状与发展趋势
3S技术应用现状与发展趋势1. 引言1.1 研究背景随着科技的不断发展，地理信息系统（Geographic Information System）、遥感（Remote Sensing）和全球定位系统（Global Positioning System）这三大技术被广泛应用在各个领域。
这三种技术相互结合，构成了3S技术。
3S技术因其高精度、高效率、高实用性等特点，被广泛应用于城市规划、土地利用监测、资源调查、环境保护、农业生产等众多领域。
随着大数据、人工智能等技术的不断发展，3S技术也在不断演进，为各行各业提供更加精准和可靠的服务。
研究3S 技术的应用现状与发展趋势，对深入了解地理信息领域的发展现状，推动技术的创新和应用具有重要意义。
【200字】1.2 研究意义1. 提高资源利用效率。
通过应用3S技术，可以实现对资源的全面监测和管理，帮助决策者更好地制定资源开发利用方案，提高资源利用效率，实现可持续发展。
2. 可以提高灾害防治能力。
在灾害发生时，利用3S技术可以快速准确地获取受灾情况的信息，为救灾和灾后重建提供准确数据支持，提高灾害防治能力。
3. 促进城市规划和管理。
借助3S技术，可以实现对城市空间信息的实时监测和分析，为城市规划和管理提供科学依据，促进城市的可持续发展。
4. 保护生态环境。
3S技术可以帮助监测和评估生态环境的变化，为生态环境保护和恢复提供科学依据，实现经济发展与生态环境保护的协调发展。
研究3S技术的意义在于它具有广阔的应用前景，可以为社会经济的可持续发展提供重要支撑，促进各行业的现代化进程。
深入研究3S 技术的应用现状与发展趋势，对于推动科技创新、促进产业升级具有重要意义。
2. 正文2.1 3S技术概述3S技术是一种集成了遥感（Remote Sensing）、地理信息系统（Geographic Information System）和全球定位系统（Global Positioning System）的综合技术。
遥感卫星测控接收资源一体化调度技术
遥感卫星测控接收资源一体化调度技术【摘要】遥感卫星测控接收资源一体化调度技术是利用遥感卫星进行数据采集和控制的关键技术。
本文从引言、正文和结论三个部分进行探讨。
在介绍了这项技术的重要性和研究背景；正文部分则围绕概念定义、关键技术、应用场景、挑战与解决方案以及发展趋势展开讨论；结论部分再次强调了技术的重要性，并展望了未来的发展方向。
遥感卫星测控接收资源一体化调度技术的发展不仅对遥感数据采集具有重要意义，同时也对国家的发展和安全具有重要影响。
随着科技的发展和需求的增长，这项技术在未来将得到更广泛的应用和推广。
【关键词】遥感卫星、测控接收、资源一体化、调度技术、重要性、研究背景、概念、定义、关键技术、应用场景、挑战、解决方案、发展趋势、结论、展望。
1. 引言1.1 遥感卫星测控接收资源一体化调度技术的重要性遥感卫星在地球观测和监测中扮演着重要的角色，而测控接收资源是保证遥感卫星正常运行的关键环节。
随着遥感卫星数量和任务复杂度的增加，对测控接收资源的需求也在不断增加。
遥感卫星测控接收资源一体化调度技术的重要性凸显出来。
一体化调度技术可以实现对测控接收资源的有效管理和优化利用，提高资源利用率，降低成本。
通过一体化调度技术，可以实现对遥感卫星任务的统一调度和优先级排定，确保各项任务的顺利进行。
一体化调度技术还可以提高遥感卫星数据采集的效率和精确度，保证数据的及时性和准确性。
最重要的是，一体化调度技术可以有效应对复杂多变的环境和任务需求，提高遥感卫星系统的整体性能和可靠性。
遥感卫星测控接收资源一体化调度技术在今后的发展中将扮演越来越重要的角色，对于提高遥感卫星系统的运行效率、数据质量和服务水平具有重要意义。
1.2 遥感卫星测控接收资源一体化调度技术的研究背景随着遥感卫星的广泛应用和技术不断发展，遥感卫星测控接收资源一体化调度技术逐渐成为研究的热点。
在过去，遥感卫星的测控和接收资源往往是分散管理和独立调度的，这种传统模式存在着资源利用效率低、成本高、响应速度慢等问题。
中国农作物长势遥感监测研究综述
基本内容
中国农作物长势遥感监测技术主要基于卫星遥感数据，结合地物光谱特征、 农学知识和计算机技术等多学科知识进行综合分析。其中，常用的技术方法包括 遥感图像处理、模式识别、地物光谱分析、机器学习等。遥感图像处理主要包括 图像预处理、图像增强和图像分类等步骤，目的是提取出与农作物长势相关的信 息。模式识别和地物光谱分析等技术则主要用于识别和区分不同农作物类型，以 及分析农作物的生长状况和产量预测等。
未来展望
未来展望
随着科技的不断进步和发展，农作物长势综合遥感监测方法将进一步完善和 提高。未来，可以加强以下方面的研究和发展：
未来展望
1、提高遥感数据的分辨率和覆盖范围，以满足更加精细的农业管理和决策需 求。
2、加强遥感技术的智能化和自动化水平，减少对人工的依赖，提高监测效率 和精度。
未来展望
基本内容
2、技术手段日益丰富：农作物长势遥感监测技术不断推陈出新，包括高光谱 遥感、多角度遥感、时间序列遥感等多种技术手段的应用，使得监测结果更加准 确和精细。
基本内容
3、智能化和自动化水平提高：随着人工智能和机器学习等技术的不断发展， 农作物长势遥感监测的智能化和自动化水平也在不断提高。通过数据挖掘和模式 识别等技术手段，能够实现农作物的自动分类和长势预测等功能。
基本内容
3、作物生长周期监测：利用遥感监测技术，可以监测作物的生长周期，从而 掌握作物的生长动态，为农业生产提供指导。
基本内容
总之，遥感监测在农作物长势评价中具有重要的作用。它不仅可以实现大范 围、高效的监测，而且可以提高监测的准确性和精度。通过遥感监测技术，我们 可以更好地了解作物的生长状况，为农业生产提供更为精确的指导，有助于提高 农作物的产量和品质，为保障粮食安全和农业可持续发展做出贡献。
当代遥感科技发展的现状与未来展望
当代遥感科技发展的现状与未来展望一、概述当代遥感科技作为地球观测与信息提取的重要技术手段，正以前所未有的速度发展。
遥感技术通过搭载在各类平台上的传感器，实现对地球表面各类目标的非接触式远距离探测，为人类提供了海量的空间数据和信息。
随着传感器技术的不断创新、数据处理能力的显著提升以及应用领域的不断扩展，遥感科技已深入渗透到资源调查、环境监测、城市规划、灾害预警、军事侦察等诸多领域，成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
遥感科技发展的现状表现为以下几个方面：一是传感器技术日益多样化，从传统的光学遥感扩展到多光谱、高光谱、合成孔径雷达（SAR）等多种类型，提高了对不同地物类型的识别能力；二是遥感数据获取和处理能力大幅提升，高分辨率、高时效性、高动态范围的遥感数据不断涌现，数据处理算法和模型不断完善，使得遥感信息的提取和解释更加精准；三是遥感应用领域的广度和深度不断拓展，从单一的资源环境监测向智慧城市、精准农业、全球变化研究等多元化方向发展。
遥感科技将继续保持快速发展的态势。
随着人工智能、大数据等技术的深度融合，遥感数据处理和分析将更加智能化、自动化，实现更高效的信息提取和知识发现；另一方面，遥感技术将与物联网、云计算等新技术相结合，推动遥感应用的创新和发展，为人类社会提供更加便捷、高效的服务。
随着全球环境问题的日益严峻，遥感科技在生态环境监测与保护、资源可持续利用等方面将发挥更加重要的作用。
1. 遥感科技的定义与重要性作为一种非接触式的远距离探测技术，通过传感器收集目标对象的电磁波信息，进而对这些信息进行处理、分析和应用。
它不仅涉及到了传感器技术、信号处理、数据分析等多个领域，还在地球观测、环境监测、资源调查、灾害预警等方面发挥着举足轻重的作用。
在当代社会，遥感科技的重要性日益凸显。
它是我们认识地球、了解自然环境的重要工具。
通过遥感技术，我们可以获取大范围、高精度的地理空间数据，从而揭示地球的各种自然现象和变化规律。
作物病虫害遥感监测和预测预警研究进展
3、预测准确度有待提高：目前，作物病虫害遥感监测和预测预警研究在预 测准确度方面还有待提高。部分模型的预测结果与实际发病情况存在较大偏差， 影响了模型的实用性。
研究方向
针对当前研究中存在的问题，未来的研究方向和发展趋势主要包括：
1、提高遥感数据质量：通过采用更高分辨率和更优光谱特性的遥感卫星， 提高数据的精度和可靠性。此外，还需加强数据的质量控制和标准化处理，确保 数据的准确性和一致性。
四、不足与展望
虽然作物病虫害遥感监测研究已取得显著进展，但仍存在一些问题和不足之 处。如：不同遥感手段的监测精度和实用性有待进一步提高；遥感数据的获取、 处理和共享仍面临诸多挑战；作物病虫害监测与防治技术的结合不够紧密等。
针对以上问题，提出以下展望和建议：
1、加强遥感技术研发：进一步探索新型遥感手段和算法，提ห้องสมุดไป่ตู้作物病虫害 监测的精度和实用性。
判断出病虫害的类型和程度；多源遥感融合方法则通过将不同遥感影像进行 融合，提高监测和预测的准确性。
在实践应用中，研究人员通过分析遥感影像并结合GIS技术、大数据和人工 智能等技术手段，实现了对作物病虫害的实时监测和精确定位，并对其发展趋势 和影响进行了预测和分析。例如，利用多源遥感影像融合方法对小麦锈病进行了 成功监测（Xie et al., 2022）；基于高光谱遥感的棉花黄萎病监测模型，实现 了病情严重度的定量评估（Liu et al., 2023）。
一、作物病虫害遥感监测的研究 现状
作物病虫害遥感监测是一种利用卫星遥感技术对作物病虫害进行监测和评估 的方法。目前，该领域的研究主要集中在以下几个方面：
1、遥感图像处理技术
遥感图像处理技术是作物病虫害遥感监测的核心，包括光谱信息提取、图像 分类、特征识别等。这些技术通过对地物光谱信息的采集和分析，能够有效地识 别出病虫害发生的区域和程度。
基于遥感技术的农作物长势监测技术
基于遥感技术的农作物长势监测技术一、遥感技术概述遥感技术是一种通过非接触方式获取地球表面信息的技术手段，它利用飞机、卫星或其他载体搭载的传感器来收集地表的反射或辐射信息。
这项技术在农业领域有着广泛的应用，特别是在农作物长势监测方面，能够提供及时、准确的数据支持。
1.1 遥感技术的核心原理遥感技术的核心原理是利用不同波长的电磁波与地表物质相互作用的特性。
不同物质对特定波长的电磁波具有不同的吸收和反射能力，通过分析这些反射或辐射的信号，可以识别和区分地表的不同特征。
1.2 遥感技术的应用领域遥感技术在农业领域的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 作物种植面积监测：通过遥感图像识别作物种植区域，估算种植面积。
- 作物生长状况评估：分析作物在不同生长阶段的光谱特征，评估作物生长状况。
- 病虫害监测：利用遥感技术识别作物病虫害的发生区域和严重程度。
- 产量预测：结合作物生长数据和气象数据，预测作物的产量。
二、农作物长势监测技术的发展农作物长势监测技术是利用遥感技术对农作物的生长状况进行实时监测和管理的一种技术。
随着遥感技术的发展，农作物长势监测技术也在不断进步。
2.1 遥感技术在农作物长势监测中的应用遥感技术在农作物长势监测中的应用主要包括以下几个方面：- 多光谱遥感：利用特定波长的电磁波对作物进行成像，分析作物的光谱特征。
- 高光谱遥感：获取作物的连续光谱信息，更细致地分析作物的生长状况。
- 热红外遥感：通过测量作物的热辐射，评估作物的水分状况和生长活力。
- 雷达遥感：利用雷达波探测作物结构，分析作物的生长密度和生物量。
2.2 农作物长势监测技术的关键技术农作物长势监测技术的关键技术包括以下几个方面：- 遥感图像处理：对遥感图像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等，以提高数据质量。
- 特征提取：从遥感图像中提取作物生长相关的特征，如植被指数、叶面积指数等。
- 数据融合：将不同来源和类型的遥感数据进行融合，以获得更全面的作物生长信息。
基于无人机影像的农情遥感监测应用
基于无人机影像的农情遥感监测应用随着科技的不断进步，无人机技术得到了广泛应用。
农情遥感监测作为现代农业管理的重要手段，将无人机影像技术引入其中，大大提高了农情监测的准确性和效率。
本文将介绍无人机影像在农情监测中的应用，以及如何通过对无人机影像数据的处理和分析，实现对农情的精准监测。
传统农业监测中，农情信息的获取主要依靠人工调查和部分自动化设备，不仅工作量大，而且实时性较差。
引入无人机影像技术后，通过高分辨率、高精度的影像数据，可以迅速获取农田的生长状况、病虫害情况等信息。
无人机影像还可以用于农情预测，通过对历史数据的学习和分析，预测未来的农情趋势，为农业管理提供决策依据。
无人机影像数据处理与分析是实现农情精准监测的关键环节。
需要对无人机拍摄的影像进行预处理，包括图像校正、噪声去除等操作，以提高影像的质量。
然后，利用特征提取技术，提取农田中的各类特征信息，例如颜色、形状、纹理等。
通过分类算法，将这些特征信息分类并识别出不同的农作物类型。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和卷积神经网络（CNN）等。
农作物生长状况监测：利用无人机影像技术，可以实时监测农作物的生长状况，包括叶面积指数、生物量等参数。
通过对这些参数的分析，可以了解农作物的生长状况，进而采取相应的管理措施。
病虫害防治：无人机影像技术可以迅速发现农田中的病虫害，并通过对病虫害类型的识别和严重程度的评估，为防治工作提供依据。
例如，通过无人机拍摄的影像，可以精准地发现稻飞虱等害虫在农田中的分布情况，为制定有效的防治方案提供支持。
无人机影像在农情遥感监测中具有广泛的应用前景。
它不仅可以提高农情信息的获取效率和准确性，还可以通过机器学习和数据分析等方法，实现对农情的精准预测。
随着无人机技术和数据处理技术的发展，无人机影像在农情遥感监测中的应用将越来越广泛。
未来，通过进一步的技术创新和应用拓展，无人机影像将在现代农业管理中发挥更重要的作用，为保障粮食安全和农业可持续发展做出更大的贡献。
基于遥感技术的农业灾害评估与监测研究
基于遥感技术的农业灾害评估与监测研究随着农业生产的不断发展，农业灾害成为制约农业生产的重要因素之一。
传统的农业灾害评估和监测方法多为目测调查，覆盖范围小、调查周期长、数据精度低、态势分析和模拟预测手段不足等限制显著。
而遥感技术的出现，极大地改变了传统农业灾害评估与监测的行业状况，成为现代化农业管理的重要手段和技术工具。
目前，基于遥感技术的农业灾害监测主要采用遥感影像处理技术和地理信息系统（GIS）技术，辅以气象资料、传感器数据等实时数据，以及农业资源调查、稳定的网络数据支持和专家决策等相关手段，从而建立一套快速、可靠、全面、动态的农业灾害监测体系。
这种遥感技术在农业灾害预警、防治、应急和救助等方面，具有广泛的应用前景和重要的意义。
一、农业灾害的常规检测方法及其局限性目前，国内外很多地区采用的农业灾害检测方法主要是传统的目测调查法。
这种方法主要是通过现场调查，来获取灾情信息及其分布状况，以实现农业灾害的精细评估和快速预警。
但是，这种方法面临许多局限性，主要体现在以下几个方面：1. 人力物力成本高。
目测调查法需要大量的人员调配，花费大量的时间和物力，成本很高，难以快速实现大范围、多角度的农业灾害监测和评估；2. 覆盖面积小。
传统的目测调查法主要以少数农业点位为准，无法对大范围的农业灾害实现全面、准确的监测，对极端灾害的监测和评估更是无法满足需求；3. 数据精度低。
传统的目测调查法严重受制于人员技能和工作经验，数据准确性低，信息不是很及时，难以反映实际情况，影响决策效果；4. 预测分析能力弱。
传统的目测调查法仅依赖于经验和惯性思维，无法实现农业灾害的科学预测和态势分析，难以为制定科学防控措施提供决策参考。
二、基于遥感技术的农业灾害评估与监测技术体系遥感技术的出现，极大地改变了农业灾害评估与监测的局面。
目前，遥感技术已经成为现代化农业管理体系的重要手段和技术工具。
基于遥感技术的农业灾害评估与监测技术体系主要有以下两个方面。
农作物种植区域提取技术
农作物种植区域提取技术1.引言1.1 概述概述农作物种植区域提取技术是一项关键的农业科技，它能够准确、高效地提取和确定不同农作物在特定地区的种植范围。
这项技术的应用具有极大的经济和环境效益，可以帮助农业生产者和政府决策者更好地进行农作物生产管理和资源优化配置。
随着遥感技术和地理信息系统的发展，农作物种植区域提取技术在农业领域得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
本文将介绍农作物种植区域提取技术的要点和方法，包括遥感数据获取和处理、特征提取和分类算法等方面。
首先，我们将简要介绍遥感技术在农业领域中的应用，以及其在农作物种植区域提取中的重要性。
然后，我们将详细介绍农作物种植区域提取的关键技术要点，包括遥感影像的预处理、特征提取和分类算法的选择等方面。
最后，我们将总结目前农作物种植区域提取技术的研究进展，并展望未来的发展方向。
通过对农作物种植区域提取技术进行深入研究和应用，我们可以更好地了解和掌握农作物的生长状态、空间分布和规模，实现精准农业管理和资源利用，提高农作物产量和品质。
同时，这项技术也为农业决策提供了科学依据，助力农业可持续发展和粮食安全保障。
在接下来的章节中，我们将详细探讨农作物种植区域提取技术的要点和方法，旨在为读者提供全面的了解和应用指导。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式进行编写：在本文中，我们将探讨农作物种植区域提取技术的相关内容。
文章主要分为三个部分：引言、正文和结论。
引言部分概述了本文的背景和研究意义。
首先，我们简要概述了农作物种植区域提取技术的定义和作用。
随着农作物的种植规模不断扩大和人们对农作物产地的需求日益增长，农作物种植区域的准确提取对于农业管理和粮食安全具有重要意义。
接下来，我们介绍了本文的结构和每个部分的内容。
正文部分将着重介绍农作物种植区域提取技术的要点。
首先，我们将详细讨论农作物种植区域提取技术的基本原理和方法。
通过分析卫星遥感数据、地理信息系统和机器学习算法等，在不同尺度下提取农作物种植区域的研究方法和技术将被探讨。
农业创新行业发展现状及未来趋势分析
农业创新行业发展现状及未来趋势分析一、引言随着人口的增长和资源的日益紧缺，农业创新成为了全球性问题。
在过去几十年里，农业创新在许多国家取得了长足的进展，推动了农业领域的发展。
本文将分析目前农业创新行业的现状，并展望未来的发展趋势。
二、农业创新行业的现状1.技术创新现代农业创新行业正面临着技术创新的巨大机遇。
农业生产中的自动化技术、大数据分析、无人机、遥感技术等的应用，使农业生产更高效、更可持续。
在发达国家，农业技术公司和农业科技创新中心正不断涌现，为农业提供新的技术和解决方案。
2.可持续发展农业创新行业越来越关注可持续发展。
例如，有机农业、精准农业和循环农业等的出现，有效减少了农业对土壤和水资源的污染。
越来越多的农作物耐旱、耐盐等特性的培育，也使得农业在气候变化和资源短缺的挑战下更具韧性。
3.市场机遇农业创新行业面临着巨大的市场机遇。
农业产品的需求正在快速增长，特别是对高品质和绿色农产品的需求。
同时，人们对食品安全和健康的关注日益增加，推动了农业创新行业的发展。
三、未来发展趋势1.智能农业随着人工智能和物联网技术的快速发展，智能农业有望成为未来农业创新的主要方向。
智能化的农业设备和传感器可以实时监测土壤水分、温度、气象等数据，并对农作物的生长情况进行精确控制。
这将大大提高农业生产的效率和质量。
2.数字化农业平台数字化农业平台的兴起将加速农业创新的进程。
通过将农业数据整合和分析，农业数字化平台可以为农民提供精确的农业服务和决策支持。
这将有助于提高农业生产效益，减少资源浪费，并增加农民的收益。
3.气候适应型农业气候变化对农业生产造成了巨大的影响，因此气候适应型农业将成为未来农业创新的关键领域。
通过培育抗旱、抗虫害等特性的作物，以及利用温室和气候控制技术，可以帮助农民提高农作物的适应能力，减少气候变化对农业的冲击。
四、结论农业创新行业正处于蓬勃发展的阶段。
技术创新、可持续发展和市场机遇为农业创新行业带来了广阔的前景。
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有效地反映农田的实际耗水量， 又可以用于监测一 段时间内作物所受的水分胁迫， 并可在指导农田灌 溉中发挥重要的作用。 （ 2 ） 指导施肥。农业变量施肥即根据土壤养分 含量和作物养分胁迫的空间分布来精细准确地调整 肥料的投 入 量， 以获取最大的经济效益和环境效 益
［24 ］
。
也有学者开展了使用微波数据开展作物病虫害监测 的研究， 结果显示， 估算结果与观测的病虫害发生相 当一致
［32 ］
。
除作物病虫害外， 作物的生理、 生化参数还会受 干旱、 洪涝及一些不正确的农田管理措施的影响而 出现异常， 如何区分这种异常是否是受病虫害的影 响产生， 是下一步研究的热点和难点， 并且已经有学 者在这个方面进行了初步的讨论 测精度也需要进一步的探讨。 （ 4 ） 指导 杂 草 控 制。 根 据 世 界 粮 农 组 织 的 研 究， 全球由杂草导致的粮食生产损失每年高达 950 亿美元， 如果考虑到农民在田地中消耗的时间有半 数以上是用于除草的话， 杂草造成的实际经济损失 还要更高
［5 ］
改进土壤肥力指标来提高作物单产， 这些指标包括 土壤有效氮及其他宏观或微观植物养分、 地块的相 对位置和坡度以及土壤有机质含量 矿物成分的影响 查
［ 11 ］ ［ 10 ］ ［9 ］
。
土壤的反射光谱主要受其物理性质、 化学成分及 ， 通过地物反射光谱可以有效区 并可用于土壤肥力状况的调 分不同 类 型 的 土 壤， 。目前， 遥感技术已经可以成功地获取土壤的 N、 P、 K、 Ca、 有机碳、 盐分以及总有机质等的含量信 并可以对土壤的 pH 值等化学属性进行估算。这 息， 些信息可以直接用于土壤肥力的评价与空间制图。 土壤 结 构 也 是 影 响 土 壤 反 射 光 谱 的 因 素 之 一
［21 ］ 、 条件植被温度指数法 、 垂直干旱指数 ［22 ］
法和基于微波遥感的监测方法
等。 不同旱情监
测方法的应用范围不同， 热惯量法比较适合植被覆 盖度低的地方； 作物缺水指数法比较适合植被覆盖 度高的地区； 距平植被指数法、 条件植被指数法、 条 件温度指数法在植被生长茂盛阶段的应用效果较 好， 但需要有长时间序列的遥感影像资料积累； 用 条件植被温度指数方法监测目标区域的土壤含水
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1
遥感在精准农业中的应用进展
遥感可为精准农业提供以下两类农田与作物的 空间分布信息： 一类是基础信息， 这种信息在作物 生育期内基本没有变化或变化较少， 主要包括农田 基础设施、 地块分布及土壤肥力状况等信息； 另一 类是时空动态变化信息， 包括作物产量、 土壤熵情、 作物养分状况、 病虫害的发生 / 发展状况、 杂草的生 长状况以及作物物候等信息。
第 3 期， 总第 90 期 2011 年9 月15 日
国
土
资
源
遥
感
No． 3 ， 2011 Sep． ， 2011
REM OTE SENSING FOR LAND ＆ RESOURCES
遥感在精准农业中的应用进展及展望
1， 2 1 1 1 1 1 蒙继华 ，吴炳方 ，杜 鑫 ，张飞飞 ，张 淼 ，董泰峰
［23 ］
叶片细胞结构、 色素、 水分、 氮素含量及外部形状等 发生变化， 从而引起作物反射光谱的变化； 对作物 冠层来说， 因病虫害会引起作物叶面积指数、 生物 量、 覆盖度等的变化， 故病虫害作物的反射光谱与正 常作物可见光到热红外波段的反射光谱有明显差 异
［30 ］
。目前在作物病虫害监测中主要是使用特定
0
引言
条件、 监测成本高及遥感技术发展水平等因素的限 遥感技术在农业领域的应用只局限于服务区域 制， 的重大决策。20 世纪 70 年代， 遥感开始进入一个 ［3 ］ 高速发展 的 阶 段 ， 并广泛地应用于农业生产监 ， 、 长势监测、 旱情监测、 灾 测 在作物识别 面积估算、 ， 害评估和作物产量估计等方面 均取得了较大的成 绩 ， 然而遥感信息在时空分辨率及所提供信息的 精度和丰度还不能满足精准农业对农田信息的需 求。近 15 a 来， 随着遥感技术的发展， 遥感技术在 在指导农 精准农业领域开始发挥越来越大的作用， 田灌溉、 施肥、 病虫害防治、 杂草控制、 农作物收获及 灾后损失评估等方面均已有很多成功的应用 。 本文在理解当前遥感技术在精准农业领域应用 研究进展的基础上， 通过分析存在的问题和不足， 对 如何更好地发展遥感技术支持下的精准农业进行了 展望。
· 2· 1． 1
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源
遥
感
2011 年
基础信息获取 （ 1 ） 农田基础设施调查。 主要包括农田道路、
生产力的主要因素， 土壤性状及肥力状况信息可以 为精准农田管理提供响应依据
［8 ］
。 一般可以通过
水利设施等， 是农业生产和农田管理的基础保障 。 掌握区域农田基础设施的空间分布状况， 是现代农 业生产中充分发挥这些设施作用的前提 。 使用遥感技术可以在较大范围内实现农业基础 设施的快速调查。传统的遥感农田道路及水利设施 的信息提取主要有以下 3 种方法： 基于像元尺度的 影像自动分类技术、 人机交互模式下的人工解译提 取技术及自动识别跟踪方法。这 3 种方法都是对传 统土地利用 / 覆盖遥感调查方法的继承， 其中第一种 方法效率较高， 但受异物同谱等因素的影响， 精度较 低； 第二种方法精度较高， 但对解译人员有较高的 要求， 且效率较低； 自动识别跟踪法是介于自动与 半自动之间的方法， 在自动识别提取线性地物后再 进行人工取舍， 应用较为广泛
第3 期
蒙继华， 等：
遥感在精准农业中的应用进展及展望
· 3·
量， 则要求获取从植物萎蔫时的土壤含水量到田间 植物持水量变化范围的条件植被温度指数 ； 微波遥 感是进行土壤含水量监测的一种有效方法 ， 但如何 结合作物的生长信息进行旱情评价以及如何获取土 壤较深层的熵情状况还需要进一步的研究 。如何发 展一种适合农田尺度应用， 并综合考虑土壤供水和 将会成为主要的研 作物需水的旱情遥感监测方法， 究方向。 遥感数据与陆面能量平衡模型相结合后， 可以 进行农田蒸散发 （ ET ） 的准确估算
［4 ］
精 准 农 业 （ Precision Agriculture or Precision Farming or Precision Crop Management ） 又称精细农 业、 精确农业、 精准农作和处方农业。精准农业基于 农田作物和环境的空间差异性， 是通过各种技术手 并由此利用 段来获取农田内不同单元的农田信息， 变量技术来进行农田优化管理， 以便实现生产过程 ［1 ］ 准确化的农业经营管理系统 。 精细化、 在精准农业的框架下， 可以根据地块土壤、 水 作物病虫害、 杂草及产量等在时间与空间上的差 肥、 来进行相适宜地耕种、 施肥、 灌溉、 用药及收获， 异， 其目的是以合理的投入来获得最好的经济效益 ， 并 保护环境， 以确保农业的可持续发展。 鉴于我国及 全球人口不断增长和土地资源减少的矛盾不可逆 精准农业在减少投入、 降低成本、 减轻环境污染、 转， 农产品可控化、 标准化和批量化等方面均有积极的 作用和意义。 在精准农业中， 田块内的作物状态及其生长环 境的空间差异是进行农业精准管理的关键 。遥感可 在不同的电磁谱段内周期性地收集地表信息 ， 已成 识别地球和环境的主要方法。 遥感信 为人们研究、 息为精准农业所需空间信息差异参数的快速 、 准确、 ［2 ］ 动态获取提供了重要的技术手段 。 早期由于受分辨率、 时间周期、 地理、 空域、 气象
波段的植物光谱反射率及其所构建的对病虫害有指 示作用的各种指数， 其中温度也是一个重要的因素。 应用高光谱遥感技术， 通过监测受害作物的各种生 物物理和生物化学参数变化， 利用由受害作物生物 物理和生物化学参数的变化引起的相应的光谱特性 变异信息来监测病虫害是当前的热点研究课题
［31 ］
。 ET 既可以
［14 ］
目前， 影像分类有了新的改进方法， 面向对象的 多尺度分割技术可以更加有效地利用所要提取对象 的形态特征， 在对道路和水渠等线性特征地物进行 提取时， 可取得更好的效果。 如何合理地综合利用 道路和水渠等特殊地物的几何特征 、 辐射特征、 拓扑 特征及上下文特征， 以提高自动提取的效率和精度， 是下一步研究的主要方向。 （ 2 ） 地块分布调查。 精准农业中的变量管理技 被定 术是通过将农田分为较小的管理单元来实现 ， “农田中产量限制因子均一并且适合进行统一 义为 作物投入的田块 ” 。 与早期精准农业“farming by foot” 的概念相比， 基于管理单元进行的精准耕作更 具有可操作性。 利用高分辨率遥感影像进行地块边界及其空间 分布的提取， 不仅时效性强、 精度高， 而且符合中国 农村高度分散条件下的精准农业的实施 。依靠人工 数字化的方法来提取耕地地块不仅费时费力 ， 而且 而图像分割技 需要解译人员必须具有丰富的经验， 术则能利用高分辨率遥感影像来自动提取耕地地 块， 已经取得了较好的效果， 并逐渐成为耕地地块遥 感提取的主要方法
收稿日期： 2010 － 12 － 22 ； 修订日期： 2011 － 03 － 28 基金项目： 中国科学院知识创新工程重大项目 （ 编号： KSCX1 － YW － 09 － 01 ，KSCX1 － YW － 09 － 06 ） 及国家青年自然科学基金项目 （ 编号： NSFC40801144 ） 。
［7 ］ ［6 ］
。此外， 利用遥感技术提取有作物覆盖的区域
目前主要利用作物收割 的土壤光谱信息比较困难， 后的时间开展监测， 而通过间接方法所得到的土壤 属性精度还达不到精准农业的要求 。 1． 2 时空动态变化信息的获取及利用 下面从农田灌溉、 施肥、 病虫害防治、 杂草控制
及作物收获等 5 个方面对遥感技术在现代农业领域 的应用进行说明。 （ 1 ） 指导农田灌溉。精准农业可根据不同作物 不同生育期的土壤墒情和作物需水量， 通过实施适时 适量灌溉来节约水资源， 以提高水资源的生产效率。 农田尺度的作物干旱信息是实现精准灌溉的前 提。遥感领域比较成熟的旱情监测方法主要有热惯 量法