1遥感在农业方面的应用解析

水稻遥感估产以亚洲水稻主要生产国为先行 和先进。中国、印度、日本等国家都进行过 遥感估产研究且取得较好的效果。Patel和 Dash等[14]建立水稻产量和RVI的关系,试验 区预报精度达到96.14%。Miller等[15]在分蘖 或出穗阶段时,运用比值植被指数通过干物质 和单产的关系来估计单产。但在作物灌浆与 成熟阶段,由于反射率与总生物量之间并不相 关,比值植被指数无法预测水稻的冠层生物量。 Wiegand,SSRay认为借助于归一化植被指数 NDVI｛(NIR-R)/(NIR+R)｝可以很好地预测 产量
。“八五”期间，国家将遥感估产列为攻关 课题，由中国科学院主持，联合农业部等40 个单位，开展了对小麦、玉米和水稻大面积 遥感估产试验研究，建成了大面积“遥感估 产试验运行系统”，并完成了全国范围的遥 感估产的部分基础工作。通过1993～1996年 4年试验运行,分别对四省两市(河北、山东、 河南、安徽北部和北京市、天津市)的小麦,湖 北、江苏和上海市的水稻;吉林省的玉米种植 面积、长势和产量的监测和预报,在指导农业 生产及农业决策中发挥了重要作用。特别是 解决了一些关键技术问题，为进一步开展全 国性的卫星遥感估产提供了重要保证。
1980～1986年，美国又制定了“农业和资源 的空间遥感调查”计划,其核心内容仍是主要 作物的种植面积与单产模型的研究。进行国 内、世界多种粮食作物长势评估和产量预报。 中国科学院自然资源综合考查委员会的陈沈 斌于1992年8月在美国农业部外国农业局(负 责美国以外国家的农作物估产,并建成运行系 统)曾见到当月估计的中国小麦、玉米、水稻 总产量与后来1993年国家统计局公布的数字 差-3.53%、+0.65%和-0.66%。该项工作,为 美国在世界农产品贸易中获得巨大的经济利 益
作物病虫害监测与预报 作物和树木等绿色植物受病虫危害后，其叶 绿素都要受到不同程度的破坏，因而其近红 外波段（相当于MSS6，MSS7）的光谱反射 受到明显影响，并在红外彩色或假彩色影像 上与健康植物的分异十分明显。故可利用低 空红外遥感对作物病虫害进行监测及预报。
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。

作物估产是体现遥感在农业方面综合应用的 最好例证。 自1974年以来，美国、前苏联、阿根廷、中 国、日本、印度等国先后进行了不同范围、 不同作物的估产工作。美国对世界小麦产量 的估产精度已达90%以上，并扩大到对玉米、 大豆等八种以上作物的估产。我国于1983— 1986年在京津冀进行跨省市的统一网络较大 范围冬小麦遥感估产试验，精度也超过90%。
ldso等曾运用500～600nm和600～700nm两 个光谱区得到的反射值的转换植被指数(TV16) 来估计小麦与大麦的单产,获得小麦单产与 TV16之间的相关系数为0.78。同年，日本科 技公司完成了“遥感估产”项目，可提高平 原农业估产的精度，并着眼于对全球进行估 产。而美国已经将遥感技术用于精细农业， 对农作物进行区域水分分布评估、病虫害预 测等，直接指导农业生产。用卫星遥感方法 进行长势监测和产量估算已进行多年，方法 已趋于成熟
国内遥感估产研究进展情况 从“六五”开始，我国试用卫星遥感进行 农作物产量预报的研究，并在局部地区开展 产量估算试验。“七五”期间，国家气象局 于1987年开展了北方11省市小麦气象卫星综 合测产，探索运用周期短、价格低的卫星进 行农作物估产的新方法。该项目中，主要是 以长期的气象资料为基础，以遥感信息ห้องสมุดไป่ตู้检 验手段，建立了不同地区的遥感参数-作物产 量的一阶回归模型。1985～1989年，此项目 为中央和地方提供了165次不同时空尺度的产 量预报，为国家减少粮食损失达33万t以上， 累计经济效益达20亿元
遥感在农业方面的应用 -----------以农业估产为例
遥感（Remote Sensing）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。
国内外遥感估产的研究进展状况 国外遥感估产研究的进展状况 美国首先开了农作物遥感估产之先河，美国农业部、 国家海洋大气管理局、宇航局和商业部合作制定了 “大面积农作物估产实验(1974～1978)计划”，组 织实施了小麦估产计划，应用先后发射入轨的陆地 卫星1～3接收处理出的MSS图像，首先对美国大平 原9个小麦生产州的面积、单产和产量做出估算;尔 后对包括美国本土、加拿大和前苏联部分地区小麦 面积、单产和产量做出估算;接着是对世界其它地区 小麦面积、总产量进行估算。调查分析美国、原苏 联、加拿大等主要产粮国的小麦播种面积、出苗状 况和长势，并利用气象卫星获得的气象要素信息， 结合历年统计数据进行综合分析，建立的小麦估产 模型精度高达90%以上。
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。
遥感在农业方面的应用主要是在进行农用土 地资源调查、作物估产和气象灾害、作物病 虫害的监测、预报等方面。 农业已成为遥感技术最大的应用部门之一。
土地资源调查 包括对土壤、地形、植被（如森林、草原）、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。如在土壤调查中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，以及二者因 不同的水分状况、有机质含量、盐分含量和表面粗 糙度而产生不同的光谱反射等特性，通过对黑白片 上不同灰阶的影像灰度和图形特征进行专业解译， 就可勾绘出不同的专业图件，如土壤解译图、森林 解译图、草原类型解译图等。航空像片由于其直观 性和几何精度较好，且影像的光学纠正与精绘技术 较成熟，已成为土地资源调查的常规手段。70年代 以后，陆地卫星开始运用于中小比例尺的土地资源 调查与清查。因价格便宜，取得影像较易，而为不 少发展中国家所应用。制图比例尺逐渐扩大到 1:50000至1:25000。
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。它们把作物生长与主要制约 和影响产量的农学因子或气候因子之间用统计分析 的方式建立起关系。这类模式计算繁杂、速度慢、 工作量大、成本高，某些因子种类往往难以定量化， 不易推广应用。 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。
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。
此后，欧共体、俄罗斯、法国、日本和印度等国也 都应用卫星遥感技术进行农作物长势监测和产量测 算，均取得了一定的成果。例如，欧共体用10年的 时间(从1983年开始)，建成用于农业的遥感应用系 统，1995年在欧共体15个国家用180景SPOT影像， 结合NOAA影像在60个试验点进行了作物估产，可 精确到地块和作物种类。2002年美国航空航天局与 美国农业部合作在贝兹维尔、马里兰用MODIS数据 代替NOAA-AVHRR进行遥感估产，MODIS搭载的 TERRA卫星是1999年由美国(国家航空航天局)、日 本(国际贸易与工业厅)和加拿大(空间局、多伦多大 学)共同合作发射的，MODIS数据涉及波段范围广 (36个波段)、分辨率(250,500,1 000 m)比NOAAAVHRR(5个波段，分辨率为1100 m)有较大的进步， 这些数据均对农业资源遥感监测有较高的实用价值。
植被可利用遥感数据，大多数（主要是无机
材料）可见光谱凭借红色和蓝色的部分其显 著的吸收，其较高的绿色反射率，特别是其 很强烈的反射近红外。
这是表面瓦尔格拉绿洲地下水达到在撒哈拉 大沙漠在阿尔及利亚南部的一个集中的树木 和植物：
这是发生在得克萨斯州于2007年6月时高达 20英寸的降雨过程中下降。 该拼图制成的 SPOT图像表明，大多数国家对西部两个三 分之二已在米德兰盆地周围绿化植被的响应 远在这个时间比正常的一年（在黑色的区域， 是极端）
灾情监测与预报 主要用于洪涝灾情监测预报。对某些地区的 暴雨和可能造成的灾情，可结合应用陆地卫 星与气象卫星所获得的资料进行预报。利用 当时的卫星影像与常年卫星影像进行对比， 可获得有关洪水泛滥成灾面积和灾情程度的 较准确的结果。对旱灾的面积和危害程度的 监测预报往往更易通过卫星资料来进行。其 他如土壤的侵蚀、沙化，草原的退化以及由 某些工程引起的环境恶化等，一般也均可通 过卫星和航空遥感来进行监测。
农作物估产中所应用的遥感资料大致可分为三类： 一是气象卫星资料，主要为美国第三代业务极轨气 象卫星（NOAA系列）装载的甚高分辨率辐射仪 （AVHRR）资料，其资料特点是周期短、覆盖面积 大、资料易获取、实时性强、价格低廉，空间分辨 率低但时间分辨率较高；二是陆地卫星(Landsat)资 料，应用较多功能是专题制图仪(TM)资料，它重复 周期长、价格高，但其空间分辨率高[5]；三是航空 遥感和地面遥感资料，主要用于光谱特征及估产农 学机理的研究中，其中高光谱数据可提供连续光谱， 可消除一些外部条件的影响而成为遥感数据处理、 地面测量、光谱模型和应用的强有力的工具 。