农作物秸秆焚烧遥感监测方法研究
卫星遥感秸秆焚烧解决方案
卫星遥感秸秆焚烧解决方案随着全球气候变化的加剧和环境问题的日益突出，秸秆焚烧所产生的污染和危害也逐渐引起了人们的关注。
秸秆焚烧不仅会导致大量的二氧化碳和其他有害气体排放，还会对空气质量和人体健康造成严重影响。
因此，寻找和实施解决秸秆焚烧问题的有效措施变得迫在眉睫。
卫星遥感技术作为一种高效、准确的监测手段，被广泛应用于环境监测和资源调查中。
在解决秸秆焚烧问题方面，卫星遥感技术可以发挥重要作用。
首先，通过卫星遥感可以实现对秸秆焚烧的全面监测和分析。
卫星传感器可以获取大范围、高分辨率的遥感数据，利用这些数据可以准确地识别出秸秆焚烧的位置和范围。
其次，卫星遥感还可以提供秸秆焚烧的时空动态信息，帮助监测人员了解秸秆焚烧的季节性和区域性特点，为制定相应的防控措施提供依据。
卫星遥感技术在秸秆焚烧解决方案中的应用还包括以下几个方面。
首先，通过监测秸秆焚烧的烟雾排放，可以评估秸秆焚烧对大气环境的影响。
卫星遥感可以提供烟雾浓度、污染物浓度等信息，帮助环保部门及时采取措施，减少空气污染。
其次，卫星遥感还可以实现秸秆焚烧的追踪和溯源，通过分析遥感数据可以确定焚烧源，从而加强对焚烧行为的监管和执法。
此外，卫星遥感技术还可以与气象数据相结合，提前预警秸秆焚烧风险，为防控工作提供预测和预警。
尽管卫星遥感技术在秸秆焚烧解决方案中具有巨大潜力，但也面临一些挑战。
首先是遥感数据的获取和处理问题。
卫星遥感数据的获取需要专门的设备和技术支持，而且数据处理也需要一定的专业知识。
其次是遥感数据的解译和分析问题。
遥感数据中包含大量的信息，如何从中提取有用的信息并进行准确的解译和分析是一个复杂的问题。
此外，卫星遥感技术还需要与其他技术手段相结合，才能形成综合的解决方案。
为了有效应对秸秆焚烧问题，除了卫星遥感技术外，还需要制定一系列综合的政策措施。
首先，需要加强对秸秆资源的合理利用，鼓励发展秸秆综合利用产业，减少焚烧行为。
其次，要加强对秸秆焚烧行为的监管和执法，严厉打击非法焚烧行为，加大对违法焚烧者的处罚力度。
农业工程中的农作物遥感监测与分析技术
农业工程中的农作物遥感监测与分析技术农业是国民经济的重要组成部分，而农作物的生长状况对农业产量和农民收入有着直接的影响。
为了提高农作物的生产效率和管理水平，农业工程领域引入了农作物遥感监测与分析技术。
这项技术通过使用遥感数据来获取农作物的生长信息，可以帮助农业生产者更好地进行农作物管理和决策。
农作物遥感监测与分析技术的基础是遥感技术。
遥感是利用航空器、卫星等遥感平台获取地球表面信息的一种技术手段。
通过遥感技术，我们可以获取到农田的光谱、热量、湿度等多种信息，从而了解农作物的生长状况。
这些数据可以通过遥感图像处理软件进行分析，生成农作物的生长监测图，帮助农业生产者及时了解农作物的健康状况。
农作物遥感监测与分析技术的应用非常广泛。
首先，它可以帮助农业生产者进行农作物的生长监测。
通过遥感技术获取的数据可以反映农作物的生长速度、叶绿素含量、土壤湿度等指标，从而判断农作物的健康状态。
农业生产者可以根据这些信息及时调整施肥、浇水等管理措施，提高农作物的产量和质量。
其次，农作物遥感监测与分析技术还可以用于农作物的病虫害监测。
病虫害是农作物生产中的重要问题，它们会严重影响农作物的生长和产量。
通过遥感技术，我们可以检测到农田中病虫害的分布情况，及时采取防治措施，减少病虫害对农作物的危害。
此外，农作物遥感监测与分析技术还可以用于农作物的产量估测。
通过遥感技术获取的数据可以反映农田的植被覆盖度、叶面积指数等指标，从而推算出农作物的产量。
这对于农业生产者来说非常重要，可以帮助他们进行农作物种植面积的规划和农产品的市场预测。
然而，农作物遥感监测与分析技术也存在一些挑战和限制。
首先，遥感数据的获取和处理需要专业的设备和软件，对农业生产者来说可能存在一定的技术门槛。
其次，遥感数据的分辨率和准确性也会对监测结果产生影响。
农业生产者需要根据具体情况选择适合的遥感数据源和处理方法。
为了进一步推广和应用农作物遥感监测与分析技术，我们可以采取一些措施。
基于HJ卫星IRS遥感数据的农作物秸秆火点提取模式研究
收稿日期：2010－10－08；修订日期：2010－12－23基金项目：全球变化研究国家重大研究计划课题（2010CB951503）和973前期专项课题（2010CB434801）资助。
作者简介：王玲（1986－），女，江苏泰州人，博士研究生，主要研究方向为高光谱遥感和大气环境遥感。
E-mail ：wl8394722@126．com ①彭光雄．环境小卫星HJ 林火探测试验．http ：//sciencenet．cn /m /user_content．aspx ？id =251818．基于HJ 卫星IRS 遥感数据的农作物秸秆火点提取模式研究王玲，田庆久，包颖（南京大学国际地球系统科学研究所，江苏南京210093）摘要：根据农作物收割前后的HJ －1B 卫星红外相机（IRS ）遥感数据特征，提出农作物秸秆焚烧火点提取模式：利用IRS 波段3（3．78μm ）与波段4（11．36μm ）结合两种经典火点探测算法首先提取出所有类型的地面火点；再利用收割前后的IRS 波段2（1．72μm ）与波段1（0．9μm ）建立农作物秸秆地判定依据，从而从所有类型的地面火点中识别出秸秆火点。
结合10月6日、10月21日的HJ －1B IRS 影像，对10月21日江苏省农作物收割时期的秸秆火点进行提取实验，并与对应的MODIS 探测结果进行相关分析，相关系数R 2为0．685，验证了研究方法的合理性。
关键词：遥感；农作物；秸秆焚烧；HJ ；IRS中图分类号：TP79文献标识码：A文章编号：1000－0690（2011）06－0661－07随着农业收割机械化的发展，农民常常普遍采用焚烧的方式处理农作物收割后残留秸秆。
这虽然是一种即快速又经济的处理方式，但在燃烧过程中会产生大量的CO 、氮氧化物和多环芳烃等有害气体及可吸入颗粒物［1，2］，不仅造成大气环境质量的显著下降，直接影响当地居民的身体健康，而且可能干扰城市地面交通和航班的正常运营［3］。
农作物长势综合遥感监测方法
农作物长势综合遥感监测方法随着科技的不断进步，遥感技术已经成为现代农业中不可或缺的一部分。
农作物长势综合遥感监测方法能够快速、准确地获取农作物的生长状况，为农业生产的管理和决策提供了强有力的支持。
本文将详细介绍农作物长势综合遥感监测的原理、方法、优缺点及未来发展趋势。
遥感技术是一种利用卫星、飞机、无人机等遥感平台，通过传感器获取地球表面物体反射或辐射的电磁波信息，从而实现对物体进行远距离感知和识别的一种技术。
在农业领域中，遥感技术主要应用于土地资源调查、作物生长监测、农业灾害预警等方面。
其中，遥感图像处理技术是实现农作物长势综合遥感监测的关键手段。
农作物长势综合遥感监测需要采集多种来源的数据，包括卫星遥感数据、传统遥感数据、气象数据、土壤数据等。
其中，卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel等卫星数据的接收和处理，传统遥感数据则包括高光谱、多光谱和近红外等数据。
这些数据经过采集、预处理和标准化等步骤后，将为后续的数据分析和处理提供重要的数据支持。
对于采集到的遥感数据，需要进行一系列的处理和分析，以提取出与农作物长势相关的信息。
这些处理和分析方法包括：图像处理：对原始遥感图像进行辐射定标、大气校正、地形校正等处理，以消除图像中的噪声和误差。
归一化：将不同来源、不同波段的遥感数据进行归一化处理，以减小数据之间的差异，提高数据的质量和精度。
降噪：采用滤波算法对遥感图像进行降噪处理，以消除图像中的噪声和干扰，提高图像的清晰度和质量。
特征提取：从经过处理的遥感图像中提取出与农作物长势相关的特征信息，如叶面积指数、生物量等参数。
模式识别：利用提取的特征信息，结合机器学习和深度学习等技术，实现对农作物长势的分类和识别。
实际案例中，可以通过对农作物长势的综合遥感监测，预测作物的产量和生长状况，从而为农业管理和决策提供科学依据。
例如，美国农业部利用卫星遥感数据成功预测了玉米、大豆等作物的产量，为农业生产提供了重要的参考。
基于MODIS数据的秸秆焚烧遥感监测研究
安徽农学通报2023年15期资源·环境·植保基于MODIS数据的秸秆焚烧遥感监测研究——以安徽省为例朱孟磊杨培松（宿州市自然资源勘测规划设计院，安徽宿州234000）摘要每年9月中旬至10月下旬是安徽农作物收获的时段，秸秆焚烧现象较为普遍。
监测人员现场调查可获取秸秆焚烧地点和焚烧程度，但监测规模和力度有限，无法大范围获取焚烧现场状况，从而无法进行有效的治理。
卫星遥感技术能够迅速获取大范围的秸秆焚烧火点位置，可对近期秸秆焚烧火点增加情况进行了解，具体分布情况进行分析比对。
本文基于MODIS提供的热异常数据以及MCD12Q1土地覆盖数据，通过MRT、ENVI遥感图像处理软件首先对原始数据进行格式转换和投影转换的操作，使其具备投影信息，并将热异常数据和土地覆盖数据转换为同一投影同一基准面下，然后再提取火点和农用地信息，并将两者信息求交集得出最终结果。
从而动态监测秸秆焚烧火点的位置信息，便于实施合理高效的禁烧政策。
关键词MODIS；秸秆焚烧；遥感监测；安徽省中图分类号F321.1文献标识码A文章编号1007-7731（2023）15-0093-06秸秆是指水稻、玉米等农作物收获果实后留下来的难以被合理利用的部分[1]。
我国每年产生的秸秆量较大，秸秆资源位于全世界第一位，占比高达30%[2]。
鉴于此，本文基于MODIS数据对安徽省秸秆焚烧动态变化进行了遥感监测研究，以期为秸秆监测提供参考。
1秸秆焚烧监测研究现状我国遥感卫星经过几十年的发展，已被广泛应用于资源环境、水文、气象、地质、测绘等领域。
现阶段，国内外秸秆焚烧监测研究基本以MODIS数据为数据源，具有众多光谱波段的特性决定了MODIS在理论上为提取火点提供了可能。
国内还常用环境小卫星红外相机拍摄的影像作为火点识别的数据来源[3]。
王子峰等[4]利用EOS/Terra卫星的MODIS数据并结合IGBP地表分类数据，再依据火点像元的各种辐射统计特性，将火点分为秸秆焚烧、林火、草原火3种类型，提高了火点的判别率；段卫虎等[5]、胡梅等[6]利用MODIS数据分别对森林火点、秸秆焚烧火点进行判别监测，证实了MODIS数据用于火点监测的可能性，并表明利用阈值监测的火点精度与地区背景值具有一定的关系。
多源卫星遥感秸秆焚烧过火面积动态监测
文章编号 ：１ ０ ０ ２ ～ ６ ８ １ ９ （ ２ ０ １ ７ ） 一 ０ ８ — ０ １ ５ ３ — ０ ７ 彦 ，贺 佳．多源卫星 遥感秸秆 焚烧过火 面积动态监测［ Ｊ ］ ． 农业工程学
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ． ｔ ｃ ｓ ａ ｅ ． ｏ ｒ ｇ
武喜红 ，刘
婷 ，程永政 ，王 来刚 ，郭
（ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｃ Ｓ Ａ Ｅ ） ， ２ ０ １ ７ ， ３ ３ （ ８ ） ： １ ５ ３ —１ ５ ９ ． （ ｉ ｎ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｗｉ ｈ ｔ Ｅ ｎ ｇ ｌ ｉ ｓ ｈ ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ） ｄ ｏ ｉ ：１ ０ ． １ １ ９ ７ ５ ０ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ２ — ６ ８ １ ９ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ８ ． ０ ２ １ ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ． ｔ ｃ ｓ ａ ｅ ． ｏ ｒ ｇ
如何利用遥感数据进行农作物遥感监测
如何利用遥感数据进行农作物遥感监测农作物遥感监测是一种应用遥感技术进行农作物生长状态、生长状况和产量等信息的获取和分析的方法。
它通过获取和分析遥感图像中的信息，可以准确地识别农作物类型、监测作物的生长情况，并提供农作物的空间分布图、生长曲线图、成熟期预测等有用数据，为农业生产决策提供科学依据。
下面将详细介绍如何利用遥感数据进行农作物遥感监测。
一、遥感数据的获取及预处理农作物遥感监测的第一步是获取合适的遥感数据。
在现代遥感技术中，卫星影像是最常见的遥感数据来源，如Landsat、MODIS等。
此外，无人机遥感也逐渐应用于农业领域。
根据监测需求，选择合适的遥感数据源并购买或下载相关影像。
在进行数据处理之前，需要对遥感影像进行预处理。
这包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤，以提高遥感数据的质量。
此外，还需要进行影像的拼接和重采样，以统一数据的空间分辨率和坐标系统。
二、农作物类型的识别农作物遥感监测的第二步是识别农作物类型。
通过遥感图像的颜色、纹理和形状等特征，可以对不同农作物进行自动或半自动的分类。
常用的分类方法包括像元分类、对象分类等。
在分类过程中，可以借助地理信息系统（GIS）和机器学习算法，提高分类的准确性。
三、农作物的生长状态监测农作物遥感监测的重要任务是监测和评估农作物的生长状态。
通过遥感数据，可以获得不同时期的农作物生长情况，如苗期、抽穗期、籽粒填充期等。
通过比较不同时期的遥感图像，可以分析农作物的生长速度、生长趋势和生长周期等信息。
常用的生长状态监测指标包括归一化植被指数（NDVI）、色素指数、叶面积指数（LAI）等。
这些指标可以通过遥感图像中的红外波段和可见光波段计算得到。
通过监测这些指标的变化，可以了解农作物的生长状况，并及时调整农业生产措施。
四、产量估测农作物遥感监测还可以用于农作物产量的估测。
通过遥感图像和地面实测数据的比较，可以建立农作物产量的模型，从而预测农作物的产量水平。
使用遥感技术进行农作物遥感监测的技巧与要点
使用遥感技术进行农作物遥感监测的技巧与要点农作物的生长和发展与农民的收入息息相关，也是国家粮食安全的重要组成部分。
而如何进行农作物的监测，了解其生长情况和变化趋势，一直是农业科学家和政府部门关注的重点。
遥感技术因其快速、广泛、高效的特点，成为了农作物监测的重要工具。
本文将介绍农作物遥感监测的技巧与要点。
一、选择合适的遥感影像农作物遥感监测的首要任务是选取合适的遥感影像。
一般而言，农作物监测需要高分辨率、多光谱的遥感影像。
高分辨率的影像可以提供更精细的农作物信息，而多光谱的影像可以提供更丰富的反射光谱数据，有助于对农作物的生长情况进行分析。
同时，定期获取遥感影像，特别是周期性获取同一区域的影像，可以更好地了解农作物的动态变化。
二、应用合适的遥感指标遥感指标是对遥感影像进行分析和解释的关键工具。
在农作物遥感监测中，常用的遥感指标包括植被指数（如归一化植被指数，简称NDVI）、水体指数（如水体归一化指数，简称NDWI）等。
植被指数可以描述植被覆盖的程度，反映植被的生长状况和变化趋势；水体指数可以用于检测农田的灌溉状况和潜在的干旱区域。
通过应用不同的遥感指标，可以更全面地了解农作物的生态环境和生长状态。
三、建立合理的分类方法农作物遥感监测的目标是对农田中的不同作物进行分类和判别。
为了实现这一目标，需要建立合理的分类方法。
常用的分类方法包括基于光谱特征的最大似然分类、支持向量机分类等。
通过比较不同分类方法的分类精度和效果，可以选择最合适的方法进行农作物分类。
四、借助地面观测数据进行验证遥感数据的精度受到多种因素的影响，包括大气、地表覆盖、遥感仪器等。
为了验证遥感监测结果的可靠性，可以借助地面观测数据进行验证。
地面观测数据可以包括农田现场调查、农作物样方调查等。
通过对遥感和地面观测数据的比对和分析，可以更准确地了解农作物的生长情况和发展趋势。
五、结合地理信息系统进行分析地理信息系统（GIS）是对空间数据进行管理和分析的工具。
基于遥感技术的农田秸秆焚烧火点监测分析
摘要：秸秆焚烧会对当地的资源环境带来一定的危害，本文利用长时间序列MODIS遥感数据，通过火点辐射和背景辐射剖面图所反映的通道亮温特点，构建火点指数FPI，对陕西省夏秋收季节的秸秆焚烧火点进行提取，进而分析研究区秸秆焚烧火点的空间分布特征及变化趋势。
研究发现陕西省每年夏收期间的秸秆燃烧基本上集中在小麦收割期间，且焚烧火点主要集中在关中区域，同时分析了农田秸秆焚烧火点的时空变化情况。
关键词：MODIS；秸秆焚烧；火点监测；环境；长时间序列留在农田里的秸秆，受制于能源结构、时间成本、运输条件等因素，大量的秸秆会就地焚烧[1]。
尽管焚烧残留秸秆是一种既快速又经济的处理方式，但是在燃烧过程中会产生大量的CO、CO2、氮氧化物等有害气体，降低大气环境质量，直接导致大气污染。
在城区造成“雾锁城镇”，PM10、PM2.5升高，空气污染指数达到重度污染，在农村造成局部空气污染[2]。
焚烧秸秆产生的有毒气体对人体轻则造成咳嗽、胸闷、流泪，重则造成支气管炎，严重的可导致肺癌[3]。
露天焚烧秸秆带来最突出的问题是产生大量浓烟，可能影响交通道路的安全，从而引发道路交通事故。
此外，农田焚烧秸秆会导致地面温度升高，能对一些有益微生物带来不利，有可能影响农田作物的产量和质量。
因此，农田秸秆焚烧会对大气环境质量、交通道路安全和农民的收益带来一定影响，引起了有关部门的高度关注[4]。
由于夏收期间农田秸秆焚烧往往是随机地点偶发，传统的人力调查方法往往周期比较长，且很难做到及时更新大范围的监测信息，而遥感技术可以快速、动态、准确地获取大范围的农田秸秆焚烧分布情况，且可以监测到秸秆焚烧火点的具体位置，便于环保部门有针对性地开展秸秆焚烧的监督与整治工作，因此，遥感技术已经成为监测秸秆焚烧的主要技术手段之一[5,6]。
陕西省地处中国内陆腹地，主要农作物有小麦、玉米、水稻、油菜、马铃薯、棉花等，全省年种植农作物总面积为4276.9千公顷，粮食作物播种面积位于全国第17位，是西部地区重要的农业省份，具有丰富的农作物秸秆资源。
基于低空遥感技术的秸秆焚烧监控系统研究
基于低空遥感技术的秸秆焚烧监控系统研究作者：张志伟来源：《湖北农业科学》2016年第02期摘要：为解决秸秆焚烧监测预警问题，提出了基于低空遥感技术的秸秆焚烧监控实现方案，阐述了无人机技术在遥感监测方面的应用现状和发展趋势，重点研究了秸秆焚烧监测预警系统的设计，采用四旋翼飞行器搭载遥感数据电子系统，实现对云覆盖下秸秆焚烧火点的准确判断与定位。
关键词：四旋翼飞行器；秸秆焚烧；DSP；数据处理；监控中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）02-0481-05DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2016.02.055为控制秸秆焚烧产生烟雾对城市空气的严重污染，并降低社会危害和交通事故发生率，2012年起国家环保总局环境监察局利用卫星遥感手段对全国夏秋两季农作物秸秆焚烧情况实施了在线监控，并每日发布2期《环境卫星秸秆焚烧火点监测日报》，但高分辨率的卫星遥感技术进行秸秆焚烧火点的监测和评估依然受天气限制，存在云覆盖下的火点信息不确定性[1-3]。
此外还会存在漏报和误报的可能，由于气象卫星数据（白天图像）仅能探测最小为50～100 m2的完全燃烧的火场，会导致焚烧持续时间较短的小规模秸秆焚烧火点被漏掉[4]。
卫星遥感监测主要依靠红外线监测温度，除了秸秆焚烧外，电焊、炼钢、热岛效应等情况也可能在系统中显示为“火点”，从而导致误报现象。
因此虽然有卫星遥感监测指导秸秆禁烧工作，各地根据卫星遥感测得的火点经纬度信息仍需派专人持GPS等定位设备核实校对。
更多的农村地区主要靠“人海战术”堵住秸秆焚烧，全面推广“县干部包镇、镇干部包村、村干部包组、组干部包片”的做法，组织相关部门分组上路实行24小时不间断巡查，对重点区域采取现场巡查和固定专人盯防相结合的方式查处秸秆焚烧行为。
昂贵的行政成本下依然是管理低效的现实，更糟糕的是命令和禁止的方法无法为减轻环境损害的新技术提供激励[5]。
基于遥感卫星的秸秆焚烧火点监测与分析
基于遥感卫星的秸秆焚烧火点监测与分析本研究利用中华人民共和国生态环境部发布的基于TERRA的MODIS和AQUA的MODIS数据监测秸秆焚烧火点月报数据为基础数据，对黑龙江省2016年-2017年秸秆焚烧火点数据进行分析。
结果表明：秸秆焚烧的火点主要集中在春季和秋季两个季节，2016年和2017年均呈现双峰型。
2016年秸秆焚烧火点的两个峰值出现在3月和10月，2017年其峰值出现在3月和9月，且2017年的火点数量要高于2016年。
标签：遥感；秸秆焚烧；MODIS；火点Abstract：In this study，based on the TERRA MODIS and AQUA MODIS data published by the Ministry of Ecology and Environment of the people’s Republic of China，we analyzed the straw burning fire point data of Heilongjiang Province from 2016 to 2017. The results showed that the burning point of straw mainly concentrated in spring and autumn，and showed two peaks in 2016 and 2017. In 2016，the two peaks of burning point appeared in March and October，and in 2017，the peak appeared in March and September，and the number of fire point in 2017 was higher than in 2016.Keywords：remote sensing；straw burning；MODIS；fire point1 概述最近几年雾霾现象越来越严重，雾霾严重的影响了人类的生活和健康，越来越受到人们的重视，一些研究报道这与秸秆焚烧有一定的关系[1]。
利用MODIS数据进行秸秆焚烧遥感监测
中图 分 类 号 ： Ｘ７ ｌ ２
文献标识 码 ： Ａ
文章编号 ： ｌ ６ ７ ｌ 一 ９ ９ １ ４ （ ２ Ｏ ｌ ７ ） １ ４ － ０ ０ ８ 卜 Ｏ ３
２ 监 测 原 理
Ｍ（ ｝ ＤＩ Ｓ足 荚 地 球 观 测 系 统 ｆ ｌ Ｉ Ｉ ＇ ｅ ｒ ｒ ａ币 Ｉ ｌ Ａｑ ｕ ａ
携带的ｌ ｝ １ 分辨 牢成像 光 潜仪 ， ｌ ＇ ｅ ｌ 和 Ａ ｑ ｕ ａ都 是 太
Ⅲ 同 步 极 轨 星 ， Ｔｃ ｒ ｒ ａ存 地 厅 时 间 ｆ ： 午过境 。 Ａｑ ｔ ｌ ａ存 地方时 问的下 ， ｒ过 境 ． 可 在 一 天 内最 多获 得 ４次 地 球 上 同一 地 Ⅸ 的 对 地 观 测 数 据 。Ｍ（ ） ＤＩ Ｓ存 ０ ． １ ～１ ｄ之 间有
和 Ｍ（ ） Ｉ ） ０ ３数 据 ， 其 中 Ｍ（ ） Ｉ ） １ １ 为 热 异常 数据 ． 用 于提 取 焚烧 点 ， Ｍ（ ） Ｉ ） ０ ３为 地 理较 数 据 ． 用 于 埘 Ｍ（ ） Ｄ１ ４数 据 进行 地理 定位 ， Ｍ（ 、 Ｉ ） ｌ ２ Ｑ１为 土 地 覆 盖 数 据 ， 用 于 提 取
农用地 。
秆也严重 浪 赞 丁宝 贵 的生 物 资 源 （ ６亿 ｔ秸 秆 ｌ 卡 ｝ １ 于
３ ０ ０多万 ｌ氮 ｝ Ｉ 巴、 ７ ０ ０多 万 ｔ 钾肥 、 ７ （ ）多万 ｔ 磷Ｈ 巴． 它 相 于 全 刚 年 化肥 施 量 的 １ ， ｔ ） 。 往 如 今倡 导 绿 色 发 展删 念 ． 建设和谐补会 、 乍态 史ｆ 』 Ｉ 】 社 会 的大 环 境 下 ， 秸 秆 焚烧 的 治 容忽 。 笔 １ Ｉ ； ． 采Ｊ ｝ ｛ 基 丁美 罔 地 球 观 测 系 统计划（ Ｅ （ ） Ｓ） 的 ｌ ＇ ｅ ｒ ｒ ａ ／ Ａｑ ｕ ａ卫 星 Ｍ（ ） Ｄ Ｉ Ｓ光谱 仪 数 据 ． 通 过 ＥＮＶＩ 遥 感罔像 处理 软件 对 ２ （ ） １ ７年 ４月 １ ５ 口的
如何利用遥感测绘技术进行农作物监测与评估
如何利用遥感测绘技术进行农作物监测与评估遥感测绘技术在农作物监测与评估中的应用遥感测绘技术是通过获取地面上的电磁辐射能量，进行图像捕获和数字处理的一种技术。
它可以帮助我们了解和监测农作物生长状况、评估土地质量和预测农作物产量等。
本文将探讨如何利用遥感测绘技术进行农作物监测与评估，以及其在农业发展中的重要作用。
遥感技术与农作物监测通过航空遥感和卫星遥感技术，我们可以获取大范围的农田信息。
利用遥感图像和数字图层，我们可以对农作物进行分类和识别，了解其生长状态、结构和分布情况。
这些图像和数据可以帮助乡村规划者、农业专家和农民制定农业管理策略，提高农作物生产效益。
通过遥感技术获取的图像，可以通过图像处理软件进行分类和监测。
利用遥感图像的不同波长段反射率的差异，可以对不同类型的农作物进行识别和分类。
例如，我们可以通过比较植被指数（如NDVI）来判断农田中不同作物的状况，了解其生长是否健康，是否受到病虫害的侵害。
这些信息对于农民来说至关重要，可以帮助他们及时采取措施保护农作物的健康生长。
遥感技术与农作物评估除了监测农作物的生长状况外，遥感技术还可以用于评估农田土壤质量、作物产量和水分利用效率等因素。
通过获取与农田土壤相关的图像和数据，我们可以了解土壤质地、散射率、含水量等信息，从而判断土壤质量的好坏。
利用这些信息，农民可以根据土壤特点，合理调整施肥、灌溉和种植方案，提高农作物产量和减少资源浪费。
遥感技术还可以通过监测农田和作物的生长周期内水分利用情况，进行农作物水分管理和节水利用。
通过分析遥感图像和数据，可以获取农田土壤含水量、植被水分蒸发量等信息，以及农田土壤水分胁迫状况。
这些信息可以帮助农民合理安排灌溉周期和用水量，减少水资源的浪费，提高农作物的水分利用效率。
遥感技术与农业发展的重要作用遥感技术在农作物监测与评估中发挥着重要的作用，对农业发展具有巨大的潜力。
首先，遥感技术可以帮助农民、农业专家和政府监测和评估农田情况，及时掌握农作物状况，预测产量和需求，从而制定科学的农业管理和规划策略。
遥感技术在农作物遥感监测中的应用
遥感技术在农作物遥感监测中的应用农作物是人们日常生活中不可或缺的一部分，它们提供着人类的基本粮食和营养需求。
然而，在面对气候变化、土地利用变化和人口增长带来的压力时，精确的农作物监测和管理变得尤为重要。
遥感技术的出现为农作物遥感监测提供了一种高效、准确的解决方案。
遥感技术利用传感器获取地面、大气和水体等目标的图像信息，通过分析这些图像可以获得对象的特征和动态。
在农作物遥感监测中，遥感技术可以提供大量的农作物信息，例如农作物类型、面积、生长状态、健康状况和产量情况等。
以下是遥感技术在农作物遥感监测中的应用案例。
首先，遥感技术可以用于农作物的类型识别和分类。
通过获取高分辨率的遥感图像，可以利用图像处理和机器学习算法对不同类型的农作物进行分类和识别。
这项技术可以用于确定农田的类型，帮助农民和农业部门进行土地利用规划、提供农作物种植建议和优化农业资源配置。
其次，遥感技术可以用于农作物的生长监测。
通过获取连续的遥感图像，可以对农作物的生长状态进行监测和评估。
例如，遥感图像中的植被指数可以用于提取农作物的叶面积指数（LAI），从而判断农作物的生长状况和生长速度。
这些信息对于农民预测农作物的收成时间、制定灌溉和施肥计划以及及时发现植物病虫害等问题具有重要意义。
此外，遥感技术还可以用于农作物的健康监测。
通过获取多光谱和高光谱遥感图像，可以检测植物叶片的反射率，进而分析农作物的健康状况。
例如，通过检测叶片的叶绿素含量、植被覆盖率和叶片温度等指标，可以及时发现农作物的营养缺乏、病害和水分胁迫等问题。
这有助于农民和农业部门及时采取措施，保护农作物的健康和提高产量。
最后，遥感技术还可以用于农作物的产量估计和监测。
通过获取历史遥感图像和相关的生长模型，可以预测农作物的产量和生长趋势。
这项技术对于农民制定销售计划、农作物保险机构进行风险评估以及农业部门进行市场预测等方面非常有帮助。
同时，通过对农田的变化监测和农作物的遥感信息进行时空分析，还可以帮助政府制定农业政策和农机装备的调度。
基于多源卫星遥感数据松嫩平原农作物秸秆燃烧面积和燃烧量估算
105ECOLOGY区域治理作者简介：荀 明，生于1996年，硕士研究生，研究方向为卫星遥感秸秆燃烧。
基于多源卫星遥感数据松嫩平原农作物秸秆燃烧面积和燃烧量估算哈尔滨师范大学 荀明，赵红梅，王翠珍，臧淑英摘要：我国为农业发达国家，农作物粮食产量巨大，同时产生的秸秆量也巨大，随着社会发展，农村能源结构变化，越来越多的家庭开始通过燃烧煤炭取暖，秸秆逐渐失去了家庭取暖和炊事方面的功能，使得秸秆露天就地焚烧的情况越来越严重。
传统地面人工调查方式已经不满足现在的需求，本研究以30m分辨率卫星影像为基础，通过燃烧指数法提取松嫩平原农田秸秆燃烧面积。
利用CASA模型得到松嫩平原的植被净初级生产力，通过npp和作物产量的关系以及草谷比得到秸秆产量，结合农田燃烧面积得到松嫩平原2017年春耕季和秋收季的农作物秸秆燃烧量及空间分布。
关键词：燃烧指数；CASA；NPP；秸秆燃烧量中图分类号：V436+.2文献标识码：A文章编号：2096-4595（2020）30-0105-0003我国为农业发达国家，农作物粮食产量巨大，同时产生的秸秆量也巨大，随着社会发展，农村能源结构变化，越来越多的家庭开始通过燃烧煤炭取暖，秸秆逐渐失去了家庭取暖和炊事方面的功能，使得秸秆露天就地焚烧的情况越来越严重。
秸秆大规模露天焚烧不仅会产生二氧化硫、二氧化氮、二氧化碳、一氧化碳、PM2.5等有害物质，对环境和人们的身体健康造成了非常恶劣的影响，同时造成大量生物资源的浪费，产生的大量烟尘还会严重影响高速公路、民航以及人们正常的生活和工作。
因此，精确的秸秆露天焚烧量对于我国大气污染、颗粒物排放等研究有重要的意义，对进一步的秸秆禁烧政策和秸秆综合利用政策的制定有一定的参考价值。
一、研究区概况本文选取松嫩平原作为研究区，松嫩平原为东北平原最大组成部分，位于大小兴安岭与长白山脉及松辽分水岭之间的松辽盆地里的中部区域，主要由松花江和嫩江冲积而成。
横跨黑龙江省和吉林省，包含7个完整的地级市：齐齐哈尔市、绥化市、大庆市、白城市、松原市和长春市；以及黑河市和哈尔滨市的一部分。
农作物秸秆焚烧遥感监测方法研究
第三章 常用火点监测传感器及搭载卫星 .................... 15
3.1 NOAA/AVHRR ................................................. 15 3.2 EOS/MODIS .................................................. 17 3.2.1 EOS 计划 ................................................ 17 3.2.2 MODIS .................................................. 17 3.3 HJ-1B/IRS .................................................. 19
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established which could improve the results of HJ-based straw fire monitoring. The monitoring algorithm is proved by experiment. HJ-1B-infrared data has high detection sensitivity to fire spots and can monitor straw burning fire spots preferably. After comparison and analysis of the result of HJ-1B/IRS and EOS/MODIS, we got the conclusion that they have the same spatial distribution but subtle difference in the concrete location and number of fire spots. That is relevant to the differences existing in spatial resolution and geometric correction of two data which is needed further study. Key Words： Straw burning; thermal anomaly; remote sensing monitoring; HJ-1
秸秆焚烧遥感监测及空气污染防治对策
秸秆焚烧遥感监测及空气污染防治对策Abstract：Using the literature reading methods，the domestic research of straw burning in recent ten years was synthetically analyzed. On the basis of elaborating the theory of remote sensing satellite monitoring，the impact of pollutant to air quality was exposed，and countermeasures of straw burning was put forward. Finally the application potential of high precision data source and the platform of UAV remote sensing was proposed in monitoring straw burning in future.Key words：straw burning；remote sensing monitoring；air pollution；countermeasures of prevention and control随着中国社会经济发展，农村普遍推广电气化，农民在燃料方面减少了对秸秆的依赖。
因此，每逢夏秋两季，便出现大面积秸秆露天焚烧现象。
秸秆焚烧作为生物质燃烧的一种，已成为全球关注的问题，不仅造成了生物质资源的浪费，也严重影响大气质量，威胁人类健康。
据统计，中国2015年秸秆资源量为10.4亿t，主要用于肥料、饲料、基料、燃料和原料，综合利用率为80.1%，这意味着中国每年有近2亿t秸秆进行焚烧处理。
为监测全国秸秆焚烧火点数量及其分布，原国家环保总局利用卫星遥感技术，监控全国秸秆焚烧态势，并采取了系列政策规定，如《大气污染防治行动计划》、《大气污染防治法》等[1，2]。
基于卫星遥感的冬小麦秸秆焚烧污染排放测算
基于卫星遥感的冬小麦秸秆焚烧污染排放测算侯玉婷;李令军;姜磊;武凤霞【摘要】基于MODIS卫星250m分辨率的16d合成归一化植被指数(NDVI)数据,提出了一种冬小麦种植区遥感快速提取方法,并建立了基于解译的冬小麦种植区麦秸焚烧大气污染排放的测算方案.以中国第一大冬小麦生产省份河南为例,提取了2010年冬小麦种植面积及其空间分布,测算了秸秆焚烧主要大气污染物排放量.研究显示,河南省2010年冬小麦种植面积提取结果与统计年鉴数据吻合度较高,两者市、县尺度的种植面积相关系数在0.9以上、平均偏差均在13％以内,且在不同地貌类型上均有良好的反演效果.2010年250m分辨率下河南省冬小麦种植区秸秆焚烧单位栅格污染物年排放量为:PM2.5 154.1 kg、NOx 9.9 kg、NH35.1 kg、CH410.7 kg、挥发性有机化合物(VOC) 62.0 kg、CO 363.4 kg、SO2 1.6 kg.说明该提取方法具有数据易获取、过程简便的特点,结果客观、可靠,能为秸秆焚烧监管工作以及其他区域的相关研究提供参考应用和技术支持.【期刊名称】《环境污染与防治》【年(卷),期】2016(038)003【总页数】6页(P61-66)【关键词】归一化植被指数;冬小麦面积;秸秆焚烧;污染物排放量【作者】侯玉婷;李令军;姜磊;武凤霞【作者单位】十堰市环境保护监测站,湖北十堰 442000;北京市环境保护监测中心,北京 100048;北京市环境保护监测中心,北京 100048;十堰市环境保护监测站,湖北十堰 442000【正文语种】中文当前，灰霾污染已成为公众关注的主要环境问题之一。
冬小麦收获季节的秸秆焚烧是导致每年6月前后主产区严重灰霾污染事件的重要原因[1-2]。
秸秆焚烧排放大量的污染物，主要包括PM2.5、NOX、NH3、CH4、挥发性有机化合物(VOC)、CO、SO2，严重影响区域空气质量。
获取冬小麦秸秆焚烧污染物的排放量及空间分布，有助于客观了解冬小麦秸秆焚烧空气污染现象。
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要
进入 21 世纪以来人们开始大面积焚烧秸秆，而且愈演愈烈。农作物秸秆焚 烧不仅消耗大量资源，释放大量的烟尘和温室气体对大气环境造成影响，还会 污染周围的水资源和土壤，直接或间接地危害人们的生产和生活。秸秆焚烧日 益成为一个严重的环境和社会问题，相关部门也大力的进行研究、监测及治理。 传统监测手段无法及时地获取整个区域全部焚烧秸秆的火点信息，卫星遥 感技术以其覆盖范围广、反应迅速、信息量大等特点广泛应用于环境监测等领 域，开始被用于秸秆焚烧的监测。秸秆焚烧火点监测的关键技术是地表温度的 反演和热异常点的提取，国内外已经有很多对火点卫星遥感监测的研究，技术 也日趋成熟和完善，特别是对森林火和草原火的遥感监测，但对秸秆焚烧的遥 感监测的研究较少。环境一号卫星，是中国首次专用于环境与灾害监测预报的 卫星，在其 B 星上搭载的红外相机设置了中红外和热红外通道，具备对热源的 探测能力，可用于秸秆焚烧火点监测。 本文在充分研究了 NOAA/AVHRR 和 EOS/MODIS 的火点监测算法的基础 上，根据环境一号卫星红外相机特点，建立环境卫星火点监测固定阈值算法， 并根据多时相卫星数据得出云检测阈值。 根据 MODIS 火点监测结果， 分析对应 的环境卫星的火点像元特性，建立环境卫星火点监测环境对比算法。根据长时 间秸秆焚烧火点监测结果，建立固定火点数据库，提高了秸秆焚烧火点监测准 确度。通过实验验证了环境卫星秸秆焚烧火点监测算法的可行性，发现环境卫 星红外数据对火点的探测灵敏度较高，能够较好地监测到秸秆焚烧火点，将其 监测火点和 MODIS 基于上下文算法的结果的相对比发现，两者空间分布一致， 但火点的具体数量、位置有一定差别，这与两种数据的空间分辨率的差异、空 间几何校正的精度的差异等因素有关，还需做进一步的深入研究。 关键词：秸秆焚烧;热异常;遥感监测;环境卫星
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Abstract
Since 21. century, more and more straw has been burned in large areas in China. Straw burning will not only consume a large number of resources, but also affect the atmospheric environment with sending a lot of harmful smoke and greenhouse gases into the air and pollute surrounding water and soil, endanger people's productive activities and life directly or indirectly. Straw burning is becoming a serious environmental and social issue. Research, monitoring and treatment are carrying on in relevant departments. It's impossible to acquire information of all straw burning fire spots by traditional monitoring tools. Satellite remote sensing technology which has advantages in such as extensive coverage, responsive, informative and widely used in environmental monitoring begins to be used for the monitoring of straw burning. The key technology of straw burning monitoring with satellite remote sensing is land surface temperature retrieval and detecting of the thermal anomaly points. Many studies have been made on fire monitoring with remote sensing and approach is increasingly mature at home and abroad, especially to forest fire and grassland fire. But there is less research on the monitoring of straw burning. HJ-1 Microsatellite Constellation is the first specified satellite for environment monitoring in China. As an infrared sensor, HJ-1/IRS is carried on one of HJ-1B which has mid-infrared band and thermal infrared band, has the capability of detecting hot abnormal points. In this paper, fixed threshold straw fire detection algorithm using simulated fire spots data for HJ-1B-IRS is proposed, based on the features of HJ-1B-IRS sensor and monitoring algorithm of NOAA/AVHRR and EOS/MODIS. The threshold for cloud detection was proposed by statistic of the cloud pixels of HJ-1B-IRS. According to the fire products of MODIS, I analyzed the property of the corresponding fire pixels of HJ-1B-IRS and built a contextual algorithm for HJ-1B-IRS fire detection. Based on the long term straw fire monitoring results, the database of fixed fire spots is
第三章 常用火点监测传感器及搭载卫星 .................... 15
3.1 NOAA/AVHRR ................................................. 15 3.2 EOS/MODIS .................................................. 17 3.2.1 EOS 计划 ................................................ 17 3.2.2 MODIS .................................................. 17 3.3 HJ-1B/IRS .................................................. 19
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目录
第一章 绪论 ............................................. 1
1.1 选题依据和意义 .............................................. 1 1.2 红外遥感应用概述 ............................................ 3 1.3 国内外热红外遥感研究进展 .................................... 4 1.3.1 热红外遥感地表温度反演研究进展 .......................... 4 1.3.2 热异常点及火点遥感监测研究进展 .......................... 5 1.4 主要研究内容 ................................................ 8 1.4.1 研究内容 ................................................ 8 1.4.2 技术路线 ................................................ 9
第二章 热异常点遥感监测原理 ............................ 10
2.1 热辐射原理 ................................................. 10 2.1.1 热辐射的基本定律 ....................................... 10 2.1.2 基尔霍夫（Kirchhoff）定律 .............................. 11 2.1.3 普朗克（Planck）定律 ................................... 11 2.1.4 斯特藩－玻尔兹曼（Stefan-Boltzmann）定律 ............... 12 2.1.5 维恩位移定律 ........................................... 12 2.2 火点遥感监测原理 ..........................................测算法研究 ........................ 22
4.1 NOAA/AVHRR 火点监测算法 .................................... 22 4.2 EOS/MODIS 火点监测算法 ..................................... 25 4.3 环境卫星红外数据秸秆焚烧火点监测算法研究 ................... 28 4.3.1 云识别算法 ............................................. 28 4.3.2 固定阈值算法 ........................................... 29 4.3.3 环境对比算法 ........................................... 32 4.3.4 亮目标滤除 ............................................. 33 4.3.5 火点区域综合 ........................................... 34 4.3.6 秸秆焚烧火点判定 ....................................... 34 4.3.7 固定火点的统计及滤除 ................................... 35