基于近地遥感技术的常见玉米田间杂草识别方法及应用

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基于遥感与GIS的农作物信息提取与监测研究

基于遥感与GIS的农作物信息提取与监测研究遥感与地理信息系统(GIS)近年来在农业领域发挥了重要作用，特别是在农作物信息提取与监测方面。

本文将探讨基于遥感与GIS技术的农作物信息提取与监测的研究现状、方法与应用。

一、研究现状农作物信息提取与监测的研究一直是农业领域的热点之一。

传统的野外调查与人工统计方式耗时耗力，且数据采集范围有限。

然而，通过遥感技术可以获取大范围的农作物信息，并结合GIS进行空间分析和模型建设，为农业管理和决策提供重要的数据支持。

二、方法与流程1. 遥感数据获取：使用遥感传感器获取高分辨率的多光谱遥感影像，如Landsat系列、Sentinel系列等。

这些影像包含丰富的光谱信息，可以用于农作物分类与监测。

2. 遥感影像预处理：对获取的遥感影像进行辐射校正和大气校正，以减小遥感影像的大气和辐射干扰，提高农作物信息提取的精度。

3. 农作物分类与识别：采用遥感影像分类算法，如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等，对遥感影像进行农作物类型的提取和分类。

4. 农作物生长监测：利用遥感影像时间序列，可以通过计算植被指数如归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(NDWI)等，对农作物的生长状态、农田水分等进行监测和分析。

5. 数据分析与模型建立：将农作物信息与地理空间数据结合，利用GIS平台进行数据分析和建模。

通过分析农作物分布、面积、产量等数据，可以为农业生产调度和农业政策制定提供决策支持。

三、应用案例基于遥感与GIS的农作物信息提取与监测在农业科学与决策中有广泛应用。

以下为两个典型案例：1. 农作物种植面积估计：通过解译遥感影像，结合GIS平台，可以准确估计农作物的种植面积。

这为农业生产计划和市场监管提供了重要的数据基础。

2. 农作物生长监测与预测：利用遥感数据和GIS技术，可以对农作物的生长情况进行实时监测与预测。

这有助于农业管理者及时调整农业生产策略，提高农作物产量和品质。

四、挑战与发展趋势尽管遥感与GIS在农作物信息提取与监测方面取得了很大进展，但仍面临一些挑战。

使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例

使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例近年来，随着遥感技术的不断发展与进步，其在农业领域的应用也逐渐得到了广泛的关注和推广。

遥感数据可以为农作物监测和草地管理提供丰富的信息，帮助农业决策者更好地把握农作物的生长情况和草地的变化趋势。

本文将介绍使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例。

一、遥感数据的获取与处理遥感数据可以通过卫星、航空器和无人机等平台获取。

其中，卫星遥感是最常用的平台，因为卫星能够提供全球范围的遥感数据。

获取到的遥感数据需要经过一系列的处理和分析，才能得到有价值的信息。

首先，对于农作物监测，我们可以利用遥感数据获取植被指数（Vegetation Index, VI）来评估农作物的生长状况。

常用的植被指数有归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）和比例植被指数（Normalized Difference Vegetation Ratio, NDVR）。

这些指数可以通过计算遥感数据中红光和近红外波段的反射率来获得。

对于草地监测，我们可以利用遥感数据分析草地的覆盖度和植被类型。

通过计算遥感数据中的不同波段的反射率，可以得到不同植被的特征，从而对草地进行分类和监测。

二、农作物监测的应用案例农作物监测是遥感数据在农业领域的重要应用之一。

通过监测农作物的生长情况，可以及时发现并解决病虫害等问题，提高农作物产量和质量。

以水稻为例，通过分析遥感数据中的植被指数，可以评估水稻的叶绿素含量和生长状态。

研究发现，NDVI值与水稻产量之间存在一定的相关性。

因此，在农作物监测中，可以根据NDVI值对水稻的产量进行预测和评估，为农业生产提供决策依据。

另外，玉米也是重要的农作物之一。

通过遥感数据监测玉米的生长情况，可以评估土壤湿度、养分状况等信息。

研究表明，遥感数据与实地调查的结果具有较高的相关性，可以为玉米的灌溉和施肥提供指导。

基于遥感的玉米病虫害监测

基于遥感的玉米病虫害监测
随着科技的发展和遥感技术的应用，基于遥感的玉米病虫害监测成为实现农作物病害
快速、准确监测的一种有效手段。

本文将从遥感技术的原理和方法、玉米病虫害监测的应
用以及面临的挑战等方面进行介绍。

遥感技术通过感知地球表面的电磁辐射，获得并记录关于地表地物的信息，然后进行
分析和解译。

利用遥感技术，可以获取到多光谱、高时空分辨率的遥感数据，进而提取和
分析植被的光谱特征、地表温度、植被指数等信息，为玉米病虫害的监测提供了基础数
据。

在玉米病虫害监测中，遥感技术主要用于以下几个方面。

通过获取遥感数据，可以对
玉米生长环境进行分析，包括光照、温度、湿度等因素，从而为病虫害监测提供环境背景。

基于遥感图像的分类和变化检测技术，可以提取出玉米病虫害的特征信息，如病斑、虫害
叶片等，实现了对病虫害的定量化监测。

遥感技术还可以结合地理信息系统（GIS）进行空间分析，通过遥感图像的叠加和分析，确定病虫害的分布范围和趋势，为病虫害的防治提
供科学依据。

基于遥感的玉米病虫害监测也面临一些挑战。

遥感数据的获取和处理需要专业的技术
和设备支持，对农民和农业技术人员的要求较高。

目前在玉米病虫害监测中，遥感技术主
要利用的是光学遥感数据，而对于植物病虫害的更好监测需要更多的数据源，如多光谱和
高光谱遥感数据。

玉米病虫害的监测涉及到大面积的农田，需要大量的遥感数据和处理能力，对遥感图像分析算法的效率和准确性提出了更高的要求。

基于遥感技术的玉米产量预测估产研究与实践

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２２０・
农林科研
基于遥感技术的玉米产量预测估产研究与实践
姚玉霞赵建华１刘晓彦，胡楠ｚ（１、吉林农业大学发展学院，长春双阳１３０６００２、吉林生松原市银监会，吉林松原１３８０００）
摘要：利用遥感技术对玉米产量预测估产感设备，在短时『日１内友时客观地、连续获
有非常重要的意义。１遥感技术与应用
建立估产模型，以应用于玉米生长的监测与产量的预测。
（３）传统方法与遥感方法比较。传统的农作物长势监测和估算这两种方法应用在农目前，计算机技术、全球定位系统和遥感技术已经被广泛应用产量的方法主要有气象估产法和农学估产法，于生活和生产的各个领域。遥感技术是一种并不直接接触测量目标作物估产中时，其精度会产生较大的起伏，这是因为农作物的产量对其进行研究与分析的技术。是指在遥感平台上，使用各种传感器受到许多因素的影响。由于气象是对农作物的产量有直接影响的因获取作物及其环境背景的反射、辐射信息的瞬时记录，经计算机识素，气象估产方法就是建立在这种因素与农作物产量相结合进行估这种方法在本质上属于统计预报的估产方法。气象别、处理、分类、信息提取等方法；并结合地学分析和数理统计分析，产的基础上的，估产方法在于过分依赖人的行为、自然气象等因素。农学估产模型最后估测出农作物的最终产量。根据采集农作物在生长发育阶段的各项指标结合组成作物产量要（１）遥感技术的优点主要体现在可以快速获取资料，周期短，时效性强；遥感设备放置的平台越高，视角也就更加宽广，可以大范围素来进行农作物产量预测的。以玉米为例，在测定玉米产量过程中，的同步观测。应用遥感技术估产的方法与传统方法相比，具有更高要收割十到二五块试验田中在试验范围内种植的玉米，统计每棵玉这样做是为了得到玉米的个体的经济效益和社会效益山；通过遥感获得的数据能够综合反映许多米杆上成活的玉米穗数量以及重量，的自然和人文信息，而且数据来源连续，具有很强综合性和可比性。生长状况和群体特征［２１。这两个指标里面可以反映出玉米在生长过（２）遥感估产的手段可以概括为以生物学原理为指导，在遥感程中利用光合作用的等一系列生态生理特征。从这个例子可以看使用农学估产模型首先受到了栽植范围的限制，如果要收集大获取的作物极其环境的数据基础上，结合空间信息技术，经过一系出，就需要获取每个样本试验田中的植株参数，需列处理综合数据的过程，实现对农作物进行生长观测和在收获前进面积农作物的数据，行产量预测。根据遥感资料来源的不同，农作物遥感估产可分为空要大量的实地测量数据，不仅耗费精力，也耗费时间。间遥感作物估产和她面遥感作物估产。本文主要研究的是以地面遥遥感技术具有前两种方法无法比拟的优势。遥感由于其不直接感对玉米预测估产；是根据地面遥感平台获取的玉米物光谱信息进接触观测目标的特性，因此可以利用空间或地面遥感器来获取农作得到数据的手段就是接收农作物在生长期各个阶段行估产。根据不同生长期玉米的光谱特征和农事历解译作物，建立物的生长数据。解译标志，再对多光谱资料采用目测与计算机结合的方法进行分类的光谱数据和植被指数。将遥感得到的数据输入计算这些估产模型和识别，经地面实测资料补充修正，最后完成种植面积测算。单产预中的参数来实现农作物产量的预测。在玉米遥感预测中，通过光谱测是基于分析玉米产量与各种影响因素之间关系，组建回归模型来数据配合其他必要的参数也可以估算出玉米穗的重量，因此对玉米在观测时能够发现的农作物生长问题也愈完成。为了提高单产预报准确率也采用多种估产模型预测结果集进行估产也就完全可行，成最终单产的方法｛总产可由单产与种植面积相乘求得，也可在分加明显，是我们可以完全不必过问个体与群体形成的复杂原因与过析总产与总光谱指数值之间关系的基础上建立遥感估产模型来实程，就可以应用少数遥感数据对作物进行估产［３１。现。通过以上的比较可以看出，遥感方法和传统方法相比，遥感方２研究内容方法与技术路线法保证遥感影像的获取时间和地面试验时间保持同步，使得因时相（１）研究的内容与方法。本研究是在吉林省榆树市弓棚镇十三引起的结果误差降至最低；在地面实验中采样要做到有代表性，减号村的实验田中开展的。完成玉米作业区生长性状、病虫草害调查少因系统误差造成的结果偏差；因存在遥感和地面尺度不同造成的和田间测产调查，开展了叶龄与覆盖度、田间同期杂草密度的关系结果误差，可以对其进行尺度转换，减少因尺度原因造成的误差，进虽然目前它主要应用于在一定范围内农作物种类比研究。在研究中，为建立玉米栽培技术、玉米病虫草害防治技术，提步提高精度。供田间的文字数据和模型实现玉米田间生长、玉米病虫草害防治较单一的产量预测，但是这种方式仍然是一种高效便捷的估产方及玉米产量预测等基础数据。为了解杂草密度、杂草叶龄与施药量法。的关系，进行了变量施药除草田间试验，利用遥感方法监测玉米中参考文献杂草的方法；研究玉米的红边峰值面积，来比较准确的估计ＮＤＶＩ。［１】樊科研，田丽萍，薛琳，等．遥感在农业估产中的应用与发展［Ｊ】．宁通过计算ＮＤＶＩ，再应用ＮＤＶＩ值与植被覆盖度的关系估算植被覆波农业科技，２００７，３：１７ — １９．２１姚玉霞，陈桂芬，王越，等．多媒体玉米病虫草害诊治专家系统的盖度，在实验基础上求得了施除草剂药量与杂草密度的函数关系。『ｃ］／／ “ 第一届国际计算机及计算技术在农业中的应用研讨会” 暨这种方法在估算植被覆盖度上是一种新的探索，并通过分析玉米虫应用『 “ 第一届中国农村信息化发展论坛” 论文集，２００７｝１７５ — １７７．害与产量的关系建立估产模型。３ｉ徐新刚，吴炳方，蒙继华，等．农作物单产遥感估算模型研究进展（２）研究的原理与技术路线。遥感估产的依据是根据利用地面『Ｊ】．农业工程学报，２００８，２４（２）：２９０ — ２９２．的各种遥感设备，研究处理农作物的光谱反射率后，进行农作物的『

草地遥感与地理信息系统应用

草地遥感与地理信息系统应用草地是地球上重要的生态系统之一，对人类生产生活有着重要的影响。

草地遥感与地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是两种有效的技术手段，可以用于草地资源的监测、管理和评估。

本文将探讨草地遥感与GIS在草地资源管理中的应用，以及其在环境保护和农业生产中的潜力。

一、草地遥感技术概述草地遥感技术利用卫星、飞机或其他无人机等遥感平台获取的遥感影像数据，对草地覆盖情况、植被物倒伏情况、草地生物量等进行空间定量分析。

这些遥感数据能够提供大范围的、动态的草地信息，为草地资源的监测和评估提供强有力的支持。

二、地理信息系统在草地资源管理中的应用1. 草地资源监测与评估地理信息系统（GIS）是一种整合各种地理数据、进行空间分析和决策支持的工具。

通过GIS技术，可以将草地遥感数据与其他地理数据进行叠加分析，获得草地覆盖变化趋势、植被物倒伏情况的时空分布图，为草地资源的监测与评估提供科学依据。

2. 草地生物量估算草地生物量是草地资源管理的重要指标之一，对于畜牧业的发展和草地生态系统的稳定具有重要意义。

草地遥感技术结合地理信息系统，可以借助数学模型将遥感数据转化为草地生物量估算结果。

这种方法不仅可以大幅减少野外调查的工作量，还能提高预测精度和空间分辨率。

3. 草地退化监测与修复随着人类活动的加剧，草地的退化问题日益突出。

遥感技术可以帮助监测地表土地利用和覆被变化，及时发现草地退化情况。

通过GIS 技术与草地遥感数据相结合，可以实现不同时期、不同空间尺度的草地退化程度分析，为草地修复工作提供科学依据。

三、草地遥感与GIS在环境保护中的应用1. 草地水资源管理草地是水源涵养和水土保持的重要区域，草地遥感与GIS技术能够提供草地水资源分布、水体渗漏等信息。

结合水文模型，可以进行草地水资源的合理配置与管理，以实现草地的可持续利用。

2. 草地生态系统监测与保护草地生态系统是重要的生物多样性库，对维护生物多样性、土壤肥力和生态平衡具有重要作用。

基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统研究

基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统研究摘要：本文探讨了基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统。

杂草是农业生产中的主要问题之一，对作物产量和品质造成严重威胁。

传统的杂草识别方法面临着特征提取难、分类效果有限等挑战。

而近年来，深度学习技术的快速发展在杂草识别领域展现出了强大的潜力，为实现高效、准确的杂草识别提供了新的解决方案。

本文将首先介绍传统的杂草识别方法，然后重点探讨深度学习在杂草识别中的应用，以及深度学习方法相较于传统方法的优势。

关键字：机器视觉、深度学习、杂草识别、目标检测、农业智能化一、杂草识别技术与方法（一）传统的杂草识别方法传统的杂草识别方法主要基于计算机视觉技术，包括图像处理、特征提取和分类算法等。

这些方法通常需要手动设计特征来表示杂草的形态和纹理等信息。

然而，由于杂草的外形和颜色差异巨大，手动提取适用于所有杂草种类的有效特征变得十分困难。

此外，传统方法的分类准确率受到光照、阴影和图像噪声等因素的影响，难以满足复杂多变的农田环境需求。

（二）深度学习在杂草识别中的应用深度学习作为一种基于神经网络的机器学习技术，在杂草识别领域取得了显著的进展。

首先，深度学习模型具备强大的表征学习能力，能够自动从原始图像数据中学习到高层次的特征表示，克服了传统方法中手动特征设计的缺陷。

其次，卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用于图像识别任务的模型，其卓越的特征提取能力使其在杂草识别中表现出色。

此外，随着深度学习模型的不断发展和优化，如ResNet、Inception等，其识别准确率得到了进一步提升。

深度学习方法在杂草识别中的应用不仅限于单一图像识别，还包括目标检测、实例分割等领域。

通过目标检测技术，可以实现对农田中杂草的自动定位和识别，为后续的精确除草提供指导。

此外，深度学习还可结合多光谱图像、红外图像等数据源，进一步提高杂草识别的准确率和鲁棒性。

二、杂草图像数据集构建杂草图像数据集的构建是基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统研究的关键步骤之一。

农田杂草识别技术的研究现状及应用

农田杂草识别技术的研究现状及应用近年来，农田杂草给农业生产带来了严重的威胁，对农作物的生长发育、水分和养分的利用，乃至产量和品质均产生负面影响。

因此，研究并应用先进的农田杂草识别技术，成为了提高农田管理的重要手段和途径。

本文将介绍农田杂草识别技术的研究现状，并探讨其在实际应用中的潜力和前景。

一、图像识别技术在农田杂草识别中的应用随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，图像识别技术已经成为农田杂草识别的重要手段之一。

通过采集农田中的杂草图像，运用图像处理算法和人工智能技术，可以实现对农田杂草的自动识别和分类。

这种技术具有快速、准确、非破坏性等特点，被广泛应用于农田管理和农作物防治等领域。

在农田杂草识别技术中，深度学习算法是目前应用较为广泛的方法之一。

深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以学习和提取图像特征，从而实现对不同杂草的准确识别。

同时，随着硬件设备的升级和计算能力的提高，深度学习模型的训练和应用也变得更加高效和可行。

二、农田杂草识别技术的研究现状目前，国内外学者已经开展了大量的农田杂草识别技术研究。

其中，针对不同农作物和不同气候环境下的杂草识别进行了深入研究。

例如，在水稻田中，通过图像采集和图像处理算法，可以有效识别和区分稗草、稻草和谷子等常见杂草。

在小麦田和玉米田中，也通过图像识别技术实现了对草芋、苋菜和谷草等杂草的自动识别。

此外，研究者还开展了杂草图像库的构建和优化工作。

通过采集大量杂草的图像和相关数据，并应用图像处理和特征提取算法，构建了丰富的杂草图像库。

这为杂草识别技术的研究和应用提供了重要的数据支持和参考。

三、农田杂草识别技术的应用前景农田杂草识别技术的应用前景广阔。

一方面，通过采集农田杂草的图像和其他相关数据，建立杂草数据库和图像库，有助于农业部门实时了解农田杂草的分布和数量，为制定杂草防治措施提供科学依据。

另一方面，农田杂草识别技术的推广应用，可以实现对杂草的快速、准确、高效识别，极大提高了农田管理的工作效率和质量。

基于高光谱成像的玉米病虫害遥感监测技术研究

基于高光谱成像的玉米病虫害遥感监测技术研究高光谱成像技术是一种新兴的遥感技术，这种技术可以通过记录物体在不同波长下的光谱反射率，来获取材料的光谱特征。

应用于农业领域，高光谱成像技术可以对作物的生长状态、病虫害等健康状况进行监测。

在玉米病虫害遥感监测技术研究领域，高光谱成像技术已经被广泛应用。

高光谱成像技术的原理是，将物体反射特定波段的光线通过光学器件采集得到一组光谱数据，通过对光谱波形进行分析处理可得到物体的光学特性信息，从而定量化、定性化物体的属性信息。

对病虫害的监测，高光谱技术可以监测一些细小的变化，比如一些病叶纹理上的变化，以及病部叶片颜色和形态上的变化等。

与传统的遥感技术相比，高光谱成像技术的某些波段可以更加精准地反映玉米叶面的变化。

一些现行采集玉米光谱的高光谱成像技术包括光电双象限条阵相机、CCD高光谱成像仪、Pushbroom式光谱成像仪等。

在这些技术中，光电双象限条阵相机是一种新型的高光谱成像技术，可以通过同时记录两个通道的光谱反射率，来提高测试精度和稳定性。

CCD高光谱成像仪是另一种常见的玉米病虫害遥感监测技术，这种仪器可以记录物镜底面上的光谱，使得成像面与光学面分离，可以提高采集的物温精度。

Pushbroom式光谱成像仪则可以通过成像面移动来获取多个光谱波段，能够快速获取大量的光谱信息。

在玉米病虫害遥感监测技术研究中，高光谱成像技术的应用主要集中在玉米生长期的监测，可以对玉米的生长状态进行监测，比如测量玉米叶片的绿度指数、NDVI等植被指数。

此外，对于一些比较难以观测和定量的病虫害，高光谱成像技术可以进行有效的监测和区分，可以提高早期监测病虫害的精度。

目前，高光谱成像技术的应用还有一些挑战。

由于玉米生长期中一些复杂的生长状态变化，比如土壤含水量、太阳辐射等因素的影响，仍然需要对高光谱成像仪器、算法的提高和优化。

同时，采集到的数据量也较大，需要进行有效的数据处理和计算，以提高数据分析的效率和精度。

农业遥感的实际应用案例

农业遥感的实际应用案例
农业遥感是一种利用遥感技术进行农业资源调查、农业生态环境监测、农业生产监测和农业灾害预报的技术。

以下是农业遥感的几个实际应用案例：
1.作物长势监测与估产：利用卫星遥感技术，可以监测作物的生长状况，通过对卫星遥感数据的分析，可以估算作物的产量。

这种技术可以大幅度提高估产的准确性和时效性，为农业生产和决策提供有力支持。

2.农业病虫害监测：通过分析卫星遥感数据，可以监测农作物病虫害的发生和扩散情况。

这种方法的准确性和时效性都很高，可以为农民提供及时的预警和防治建议。

3.土地资源调查与利用监测：遥感技术可以快速、准确地获取土地资源信息，包括土地面积、类型、分布和利用情况等。

这种技术在土地资源调查、土地利用规划、土地监测等方面具有广泛的应用前景。

4.农业生态环境监测：遥感技术可以监测农业生态环境的质量和变化情况，包括土壤质量、水资源状况、气候变化等。

这种技术可以为农业生产和生态环境保护提供科学依据。

5.农业灾害预警与灾后评估：利用卫星遥感技术，可以及时发现和监测各种农业灾害，如洪涝、干旱、台风等，为灾害预警和灾后评估提供重要支持。

同时，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。

总之，农业遥感技术在现代农业生产和决策中发挥着越来越重要的作用，可以提高农业生产的效率和效益，保护农业生态环境，促进农业的可持续发展。

遥感技术在农作物生长监测中的应用案例分析

遥感技术在农作物生长监测中的应用案例分析概述：随着科技的不断发展和进步，遥感技术在农作物生长监测中的应用也得到了广泛的推广和应用。

本文将通过几个具体的案例，来探讨遥感技术在农作物生长监测中的应用，并分析其在农业领域中的意义以及未来的发展前景。

案例一：作物叶面积指数遥感监测作物叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是反映作物叶面积状况的重要指标。

通过遥感技术，可以实时、动态地获取作物叶面积指数数据，实现对作物生长的实时监测。

例如，利用卫星遥感图像和无人机航拍图像，结合相关算法模型，可以获取不同农作物的植被指数数据，从而反映作物叶面积的大小和变化。

这为农作物的生长情况提供了可靠的监测手段，帮助农民科学管理农田，及时采取措施，提高作物产量。

案例二：农作物病虫害监测农作物病虫害是农业生产中常见的问题，病虫害的发生对农田的生产和经济效益造成重大影响。

通过遥感技术，可以实现对农作物病虫害的监测和预警。

通过利用多光谱遥感图像和高光谱遥感图像，结合病虫害的光谱特征，可以快速检测和判断病虫害的发生及其程度。

同时，通过时序遥感图像的对比分析，可以及时掌握农田病虫害的动态变化，为农民提供科学的病虫害防治策略，减少农作物损失。

案例三：土壤水分监测土壤水分是农作物生长的关键因素之一。

利用遥感技术，可以实现对农田土壤水分的监测和评估。

通过利用雷达遥感图像和热红外遥感图像，结合相关水分指标和模型算法，可以定量地反演土壤水分含量及其分布状况。

这对于农田的灌溉管理、农作物的生长调控具有重要意义。

同时，通过不同时期的遥感图像对比分析，可以研究土壤水分的变化趋势和季节变化规律，为农业的水资源管理提供科学依据。

结论：遥感技术在农作物生长监测中的应用可以提供重要的决策支持和科学依据。

通过遥感技术的应用，可以实现对作物生长状况、病虫害情况和土壤水分状况的实时监测和动态评估。

这有助于农民科学管理农田，减少病虫害损失，提高农作物产量。

玉米除草剂药害的症状识别及防治方法

玉米除草剂药害的症状识别及防治方法
玉米是我国重要的粮食作物之一，但在玉米的生长过程中不可避免地会遭遇各种害虫和杂草的困扰，这就需要用到农药来进行防治。

然而，如果使用不当就可能会造成玉米除草剂药害，产生严重的后果。

本文将介绍玉米除草剂药害的症状识别及防治方法。

1、叶片变黄：玉米除草剂在处理玉米的过程中，容易出现田间气温过高、气温变化过大等不良的天气情况，这样就会引起叶片变黄。

而且，叶片上的黄斑形态各异，有的为不规则状，有的为长条形、圆形等等。

2、生长缓慢：遭受到玉米除草剂药害的玉米，生长迟缓，几乎停滞，根系缩短，导致根系不健康，进一步影响了玉米的正常生长。

3、死亡：如果处理玉米时使用了过量的玉米除草剂，那么就会导致玉米的死亡。

1、合理控制用药量：在使用除草剂时，必须按照标准用量进行使用，过量使用会引起玉米除草剂药害。

2、合理控制用药时机：在玉米的生长过程中，玉米处于不同的生长期，需要在合适的生长期进行药剂用药，才能更好地发挥除草剂的功效。

3、选择合适的除草剂：不同的玉米品种和不同的生长阶段，需要使用不同的除草剂来进行防治，要根据自己的实际情况选择合适的除草剂。

4、注意药剂的喷洒方式：在玉米除草剂的喷洒过程中，要注意喷洒的方式，喷洒的药剂不能直接飘向非目标植物，那样会对周围的环境和生态产生损害。

总之，玉米除草剂的药害对玉米的生长和发展造成了很大的影响，对于农民来说，应该掌握科学的防治方法，确保玉米的健康茁壮生长。

在日常生产过程中，合理使用农药对玉米进行防治，减少农药的药害，对环境的保护和健康农业发展都有很大的好处。

基于“深度学习”识别模型的玉米农田监测应用系统设计与实现

基于“深度学习”识别模型的玉米农田监测应用系统设计与实现阎妍;行鸿彦;刘刚;吴红军;吴慧;戴学飞;余培【摘要】为了精准判断玉米所处生长阶段,远程实时监测玉米长势,分析生长阶段与田间环境要素间的关系,本文提出深度局部关联神经网络,克服了玉米生长阶段识别中存在的多模态和模糊性问题,在Oxford VGGNet (VisualGeometry Group Net)模型中添加一个新的监督层,即局部关联损失层,提高深层特征的判别能力.基于所提的玉米生长阶段图片识别新算法,拓展环境要素监测功能,设计一套基于深度学习的玉米农田监测系统.系统由玉米农田监测装置和云端服务器组成,监测装置采集玉米图像、气象要素和田间位置数据,通过4G无线发送给云端服务器,云端服务器利用深度局部关联神经网络识别生长阶段,显示结果并存入数据库中.仿真试验表明,深度局部关联神经网络平均识别准确率达到92.53％,较VGGNet的87.21％和LSTM 的88.50％,准确率分别提高了5.32％和4.03％.实地测试结果表明,野外环境下系统准确率可达到91.43％,能够稳定地对农田玉米生长情况进行监测,具有重要的应用价值.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2019(047)004【总页数】10页(P571-580)【关键词】玉米农田监测;生长阶段识别;卷积神经网络;深度局部关联【作者】阎妍;行鸿彦;刘刚;吴红军;吴慧;戴学飞;余培【作者单位】南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;江苏省无线电科学研究所有限公司,无锡214127;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044【正文语种】中文【中图分类】S163引言我国作为农业大国有悠久的农耕文明，耕地面积广大，占世界耕地面积的16%。

草地监测中基于深度学习的遥感图像分类研究

草地监测中基于深度学习的遥感图像分类研究随着我国经济的不断发展以及城市化进程的不断加快，土地资源的承载能力越来越成为一个重要问题。

而草地覆盖是土地生态系统的重要组成部分，也是草原区域生态系统维持和恢复的重要先决条件。

随着遥感技术的普及和应用，草地遥感监测成为了草地资源管理与保护的必要手段。

遥感图像分类是草地遥感监测的一个关键问题。

传统的遥感图像分类中，主要使用了监督分类和非监督分类两种方法。

然而，这些传统方法通常需要大量的人工标注数据和特征设计。

而且随着遥感图像增加到亿级以上，传统方法也变得不太具有可扩展性。

因此，人们需要寻找一种能够高效、准确地分类遥感图像的新方法。

深度学习是近年来开展深度学习与科学计算研究的一个热点方向。

Lecun等人于1998年提出了卷积神经网络（CNN），并在各种计算机视觉任务中得到了广泛应用。

目前，使用深度学习处理遥感数据已经成为一种重要的研究方向。

深度学习模型在遥感图像分类中的应用主要包括两个方面：一方面是将已经使用传统算法分类的遥感图像数据通过深度学习模型进行再次分类；另一方面是直接使用深度学习模型对原始数据进行分类。

这两种方法都能够提高遥感图像的分类准确性，并且具有较好的可扩展性和自适应性。

将已经使用传统算法分类的遥感图像数据通过深度学习模型进行再次分类的方法，目前已经取得了较好的效果。

Gabriel等人使用卷积神经网络对已经使用传统算法分类的高分辨率遥感图像进行再分类，提高了分类精度和鲁棒性。

相比于传统算法，使用深度学习能够更加准确地区分不同草地类型，同时还能够自适应地对遥感图像进行分类。

另一种方法是直接使用深度学习模型对原始数据进行分类。

这种方法的优势在于可以从原始数据中提取出更加有效的特征，同时还能够充分发挥深度学习模型在数据处理方面的优势。

Zheng等人使用卷积神经网络对多光谱遥感图像进行分类，取得了较高的分类精度和鲁棒性。

深度学习模型的分类结果与实际的草地分布非常接近。

基于多光谱图像和SVM的玉米田间杂草识别

目前，自动识别杂草的方法主要有计算机图像识别法和光谱分析法。计算机图像识别法主要利用杂草的颜色、形状和纹理特征来进行识别。２００４年，
１图像的采集
供试图像用ＭＳ４１００高分辨率多光谱成像仪采集。该成像仪有３个ＣＣＤ影像传感器，在１９２０（Ｈ）
要：为解决变量喷洒对杂草识别速度与正确率的要求，提出了一种基于多光谱图像和ＳＶＭ的杂草识别新方
法。通过多光谱成像仪获得玉米与杂草图像，采用ＩＲ— Ｒ的多光谱融合并结合Ｏｔｓｕ分割法完成背景分割；随后
以在有效控制杂草的同时减少化学污染。实现变量喷洒的关键技术之一是快速准确地识别杂草。
然而，光谱分析法易受环境影响，不适于大田实际作
业，而大部分的计算机图像识别法存在算法比较复
杂、识别准确率低及实时性不强等问题。
为了进一步提高杂草识别的精度、效率和稳定
性，本文以我国的主要经济作物玉米为研究对象，研
究基于多光谱图像和ＳＶＭ的田间杂草识别方法，为变量喷洒除草剂的自动化作业提供必要的技术支撑。
对植被图像进行目标分割与形态学处理，提取出所有植被叶片图像，在此基础上提取了叶片１１个形状特征参数

几种农田杂草的识别用途及检索鉴别

几种农田杂草的识别用途及检索鉴别农田杂草是指在农田中生长，对农作物生长和产量造成负面影响的草本植物。

针对农田杂草的识别、用途及检索鉴别方面，有以下几种常见的方法和途径。

一、杂草的识别与分类1. 植物形态特征识别：通过观察杂草的株高、叶形、叶片排列、花、果实等形态特征，进行初步的识别和分类。

2. 叶片显微特征识别：利用显微镜观察杂草的叶片细胞形状、细胞壁结构、叶毛等微观特征，对杂草进行进一步的鉴别和分类。

4. 生物学特性识别：通过观察杂草的生长习性、生长阶段、生殖方式等特征，对杂草进行进一步的鉴别和分类。

二、杂草的用途1. 畜牧养殖：有些杂草如苜蓿、狼尾草等营养丰富，可作为饲料供畜牧养殖使用，增加动物的饲料来源。

2. 生长环境调节：杂草的生长可以调节土壤温度、湿度和土壤结构，起到保护土壤、增加土地肥力的作用。

3. 药用价值：杂草中有些植物具有药用价值，如薄荷、黄芩等，可以用于制药工业或中药材加工。

4. 纤维材料：一些具有纤维性的杂草，如苘麻、剑麻等，可以用来制作纺织品、绳索等纤维材料。

5. 燃料利用：某些杂草如芦苇等能够作为燃料利用，可以替代传统煤炭，减少对矿产资源的依赖。

三、杂草的检索鉴别1. 植物识别工具：利用植物识别App或网站进行杂草的识别和鉴别。

2. 植物标本馆：通过参观植物标本馆，观察植物标本进行杂草的鉴别和研究。

3. 农业科研机构：可以向农业科研机构或农技人员咨询，获取关于杂草的信息和鉴别技巧。

4. 农业图书馆和出版物：查阅农业图书馆或相关出版物，了解杂草的分类、鉴别技巧和控制方法。

5. 学术论文和研究报告：查阅相关学术论文和研究报告，了解最新的杂草鉴别和控制研究成果。

在农田中，杂草的识别、用途及鉴别是为了更好地进行杂草控制，保护农作物的生长和产量。

对农田常见的杂草进行全面的识别和了解，可以为杂草的有效防治提供科学依据和方法。

遥感影像在农田病虫害监测中的应用

遥感影像在农田病虫害监测中的应用在农业生产中，农田病虫害一直是影响农作物产量和质量的重要因素。

及时、准确地监测病虫害的发生和发展，对于采取有效的防治措施、保障农业生产的稳定和可持续发展具有至关重要的意义。

随着科学技术的不断进步，遥感影像技术凭借其独特的优势，在农田病虫害监测中发挥着越来越重要的作用。

遥感影像技术是一种通过传感器获取远距离目标的电磁波信息，并对其进行处理和分析，以获取目标特征和相关数据的技术。

在农田病虫害监测中，常用的遥感影像包括卫星影像和航空影像等。

这些影像可以提供大范围、高分辨率的农田信息，为病虫害的监测和分析提供了丰富的数据支持。

遥感影像能够反映出农田中作物的生长状况、植被指数、叶面积指数等重要参数。

当农田遭受病虫害侵袭时，作物的生理和形态会发生变化，这些变化会在遥感影像上有所体现。

例如，受到病虫害危害的作物叶片可能会出现变色、枯萎、脱落等现象，导致植被指数下降、叶面积减少。

通过对遥感影像中这些参数的分析和对比，可以初步判断病虫害的发生范围和严重程度。

此外，不同的病虫害对作物的影响方式和程度也有所不同，因此在遥感影像上会呈现出特定的特征。

例如，某些害虫可能会导致作物叶片出现斑点或孔洞，而某些病害则可能引起叶片的黄化或畸形。

通过对这些特征的识别和分析，可以进一步确定病虫害的类型。

为了更有效地从遥感影像中提取和分析与病虫害相关的信息，需要采用一系列的技术和方法。

首先是影像预处理，包括辐射校正、几何校正、大气校正等，以消除影像中的噪声和误差，提高影像的质量和准确性。

然后是特征提取，通过对影像的颜色、纹理、形状等特征进行分析和计算，提取出与病虫害相关的特征信息。

常用的特征提取方法有主成分分析、小波变换、灰度共生矩阵等。

在特征提取的基础上，还需要运用合适的分类和识别算法，对病虫害进行分类和识别。

常见的算法包括支持向量机、决策树、人工神经网络等。

这些算法可以根据提取的特征信息，对影像中的像素进行分类，从而划分出正常作物和受病虫害影响的作物区域。

基于GF-6 WFV影像提取玉米水稻种植信息

山东农业大学学报(自然科学版),2022,53(5):685-692VOL.53NO.52022 Journal of Shandong Agricultural University(Natural Science Edition)doi:10.3969/j.issn.1000-2324.2022.05.004基于GF-6WFV影像提取玉米水稻种植信息郭玉超1,李荣平2,任鸿瑞1*1.太原理工大学测绘科学与技术系,山西太原0300242.中国气象局沈阳大气环境研究所,辽宁沈阳110166摘要:玉米、水稻是我国重要的粮食作物，利用遥感技术高效获取其种植分布信息具有重要作用。

GF-6WFV遥感数据光谱波段较为丰富，空间分辨率较高，能够为作物遥感分类提供多种类型特征。

然而多特征参与分类容易产生数据冗余、降低处理效率。

如何优选GF-6WFV数据丰富的特征信息对于提高分类精度具有重要意义。

本文利用GF-6 WFV影像提取光谱特征、无红边指数、红边指数及纹理特征共26个特征变量，基于所有特征进行优选并采用不同分类方法及不同特征组合识别黑山县及北镇市玉米、水稻分布信息。

结果表明：采用平均不纯度减少与相关系数双重指标共优选出14个特征，其中红边信息占比最大。

基于优选特征采用随机森林法识别玉米、水稻精度最高，其总体精度为94.01%、Kappa系数为0.90，相比优选前分别提高1.14%、0.02。

多源特征相对于单一特征能够改善作物分类效果，提高分类精度。

该研究能够剔除非农田像元影响以高效高精度地提取玉米、水稻，具有可行性、有效性，能够为国产高分数据在作物遥感识别应用方面提供参考。

关键词:高分六号;农作物;影像提取中图法分类号:TP79/S127文献标识码:A文章编号:1000-2324(2022)05-0685-08 Extraction Planting Information of Corn and Rice Based on GF-6WFV ImageGUO Yu-chao1,LI Rong-ping2,REN Hong-rui1*1.Department of Geomatics/Taiyuan University of Technology,Taiyuan030024,China2.Institute of Atmospheric Environment/China Meteorological Administration,Shenyang110166,ChinaAbstract:Corn and rice are important grain crops in China,and it is important to use remote sensing technology to obtain planting distribution information efficiently.The spectral bands of GF-6WFV data are relatively abundant and have high spatial resolution,which can provide multiple types of features for crop remote sensing classification.However,multi-feature classification tends to produce data redundancy and reduce processing efficiency.How to optimize the feature information of GF-6WFV data is of great significance to improve the classification accuracy.In this study,GF-6WFV data were used to extract26features,including spectral features,non-red edge index,red edge index and texture features.Based on all features, different classification methods and feature combinations were used to identify the distribution information of corn and rice in heishan County and Beizhen city.The results showed that:14features were optimized by using the double metrics of mean decrease impurity and correlation coefficient,among which the red edge information accounted for the largest proportion. Based on the optimized features,the random forest method had the highest accuracy in identifying corn and rice,the overall accuracy was94.01%and kappa coefficient was0.90,which were1.14%and0.02higher than before optimization, pared with single feature,multi-source features can improve the accuracy of crop classification.This study can eliminate the influence of non-farmland pixels to efficiently and accurately extract corn and rice,which is feasible and effective,and can provide a reference for Chinese satellite in the application of crop remote sensing recognition. Keywords:GF-6;crop;image extraction玉米、水稻以其重要的食用价值、饲用价值以及工业用途，在世界上广泛分布。

农作物病虫害的遥感监测技术

地面调查数据
组织地面调查团队，对目标区域内的农作物病虫害发生情况进行实地调查，收集病虫害发生程度、分布范围等数据。
气象数据
收集目标区域内的气象数据，如温度、湿度、降雨量等，以分析病虫害发生与环境因素之间的关系。
数据处理与分析
数据预处理
对采集的遥感影像数据进行辐射定标、大气校正、几何校正等预处理，提高数据质量。
局限性
由于遥感监测依赖于卫星或飞机等平台，因此监测成本较高，且对于较小规模的病虫害可能难以准确监测。同时，遥感监测需要结合其他地面调查手段才能更准
数据采集
遥感卫星数据
利用高分辨率遥感卫星获取农作物种植区的影像数据，包括可见
光、红外和多光谱等波段。
指导防治
为农业部门和农户提供病虫害防治的指导意见，包括防治措施、用药推荐等。
动态监测
定期对目标区域进行遥感监测，实时掌握农作物病虫害的发生动态，为决策提供科学依据。
04
遥感监测技术案例分析
案例一：小麦锈病的遥感监测
监测原理
01
利用高光谱遥感技术，监测小麦叶片光谱反射特征，识别锈病
病斑。
技术应用
02
通过分析小麦叶片的高光谱数据，提取出与锈病病斑相关的特
征波段，建立监测模型，实现对锈病的早期发现和预警。
实践效果
03
成功监测到锈病的发生和扩散，为防治措施的及时实施提供了
有力支持。
案例二：水稻稻瘟病的遥感监测
监测原理
利用多光谱遥感技术，监测水稻叶片和穗部的光谱反射特征，识别稻瘟病病变。
技术应用
遥感技术能够快速获取地球表面的资源分布和利用状况，为资源调查和规划提供重要依据。
城市规划

谈谈玉米大田测产方法及应用

谈谈玉米大田测产方法及应用玉米是世界上最重要的粮食作物之一，被广泛种植。

在各种粮食作物中，玉米是最常用的饲料和工业原料之一。

因此，玉米的产量是非常重要的。

测量玉米大田产量是有效管理农业的关键，它可以帮助农民定位种植方法的不足，并使种植方法更加有效。

测量玉米大田产量是一个复杂的过程，涉及很多因素，比如土壤营养状况，种植密度和气象条件。

下面是一些常用的测产方法：1. 样本调查法：该方法需要在一定数量的地块内，随机数播种并成熟后收割。

拾取玉米籽粒并称重，然后据此推算每单位面积内的产量。

2. 单植法：在不同的地块内随机位置选择一些玉米植株进行单植，并在收获时测量其产量。

该方法考虑了每个植株独立的性质，体现了玉米种子的质量在产量中的作用。

3. 航空遥感技术：利用高分辨率遥感图像进行图像分析和处理，可实现高效的玉米大田测产。

相较于人工测量方法显著降低了时间和劳动力成本。

4. 声波测量法：该方法利用声波技术，通过对玉米收割机离地面的高度、前进速度和收割机机器部分声场产生的声波测量得到玉米的产量。

以上方法是测量玉米大田产量的主要手段。

需要注意的是，不同方法可能适用于不同区域和不同的种植方式，仔细选取合适的测量方法是非常必要的。

玉米大田测产方法可以帮助农民更好地管理农业生产，提高玉米生产效率。

下面介绍几个应用场景：1. 产量测量和预测：已知玉米大田面积，利用不同的测量方法预测和测量玉米产量，可以为管理者和决策者提供信息以制定产量目标和商业计划。

2. 监测土壤营养状况：玉米大田测产方法可以监测土壤的营养状况，对于及时调整土壤肥料管理，尤其是在对不同土壤类型区域施肥有重要意义。

3. 检测种植密度：单植法可以提供玉米种植密度指南，在种植时调整密度，提高玉米产量。

4. 评估气象条件：从历史数据中分析气象条件，以评估其对玉米产量的影响，并为将来的决策和规划提供信息。

总之，玉米大田测产方法是评估玉米产量和质量的关键方法，以及制定适当管理策略的重要手段。