《玉米长势遥感监测技术规范》

合集下载

地块数据支持下的玉米种植面积遥感测量方法

0引言
作物的种植面积是进行农业结构调整的依据，是研究粮食区域平衡的重要数据源。及时、准确的获取区域作物种植面积信息及其空间分布状况，对于准确估计和预测作物产量[1-3]，加强作物生产管理，优化作物种植空间格局，确保中国粮食安全具有重要意义[4]；是加快推进农业、农村经济战略性结构调整，全面建设小康社会的重要基础。
Ma Li, Gu Xiaohe, Xu Xingang, et al. Remote sensing measurement of corn planting area based on field-data[J]. Transactions of the CSAE, 2009,25(8)：147－151.(in Chinese with English abstract)
棉花
4 23
抽穗
表 1 河南省主要农作物物候历 Table 1 Main crop calendar in Henan Province
5
6
7
8
9
10
1
2
3
播种
乳熟
三叶
1
收获出苗五叶
23 移栽
三叶现蕾
123 分蘖
拔节抽穗开花
1 23 123
1 23
抽穗
成熟
播种出苗
成熟
花铃
裂铃
停长
1.2 数据选择及预处理 1.2.1 多时相 TM 现势影像
摘要：统计行政单元内粮食作物种植面积及其空间分布是粮食产量估算的基础，也是制定粮食政策和调整种植结构的
重要依据。以 3S 为代表的空间信息技术，是实现农作物种植面积统计的关键技术，也是实现常规统计进入空间统计的

农业遥感应用现状与展望

农业展望,2024,20(4):68-74.Agricultural Outlook收稿日期:基金项目:联系方式:2023-10-30新疆社科基金项目(2023BYJ029)庄家煜,E-mail :*******************。

通信作者苏武峥,E-mail :*****************农业遥感应用现状与展望庄家煜1,2,包维嘉1,苏武峥3(1中国农业科学院农业信息研究所北京100081;2农业农村部农业监测预警技术重点实验室北京100081;3新疆农业科学院农业经济与科技信息研究所新疆乌鲁木齐830091)摘要:农业遥感是以遥感技术为核心,融合农学、地理信息等多学科知识的综合性交叉学科,可实现农业资源空间分布信息的高效获取及管理,常用于农作物长势监测、产量预测、灾害评估等领域。

本研究通过对国内农业政策和国内外农业遥感发展的文献收集、整理,揭示了遥感技术对国内农业发展的重要性和意义,对当前农业遥感在土地资源勘测、农作物种植环境监测、农作物长势监测与产量评估、农业灾害监测与应急管理等方面的应用现状进行梳理,并结合农业遥感的技术特点和农业发展的需求,对未来农业遥感技术发展与应用前景进行展望。

关键词:农业遥感技术;MODIS 数据;植被指数;精准农业开放科学(资源服务)标识码(OSID):Current Situation and Prospect of Agricultural Remote SensingTechnology ApplicationZhuang Jiayu 1,2,Bao Weijia 1,Su Wuzheng 3(1A gricultural Information Institute,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081;2KeyLaboratory of A gricultural Monitoring and Early Warning Technology,Ministry of A griculture and Rural Affairs,Beijing 100081;3Institute of Agricultural Economics and Scientific Technical Information,Xinjiang Academy of A gricultural Sciences,Urumqi 830091,Xinjiang)Agricultural remote sensing is a comprehensive interdisciplinary field that integratesmulti-disciplinary knowledge such as agriculture and geographic information.It can achieve efficient acquisition and management of spatial distribution information of agricultural resources,and is commonly used in fields such as crop growth monitoring,yield prediction,and disaster assessment.This article revealed the importance and significance of remote sensing technology for the development of domestic agriculture by collecting and organizing literatures on domestic agricultural policies and the development of remote sensing in both domestic and international agriculture;summarized the status quo of application of agricultural remote sensing technology to land resources surveying,crop environmental monitoring,crop growth monitoring and yield assessment,agricultural disaster monitoring and emergency management,and combined the technical characteristics of agricultural remote sensing with the needs ofagricultural680引言广义的农业遥感技术是以遥感(RS)技术为主,融合农学知识、地理信息技术(GIS)等多种学科的综合性现代农业技术,可实现农业资源空间分布信息的高效获取及管理[1],常用于农作物长势监测、产量预测、灾害评估等领域。

河南省市场监管局关于批准发布《应急避难场所建设规范》等项河南省地方标准的公告第号

河南省市场监管局关于批准发布《应急避难场所建设规范》等44项河南省地方标准的公告2019年第8号河南省市场监督管理局批准发布《应急避难场所建设规范》等44项河南省地方标准，现予以公布。

河南省市场监督管理局2019年2月13日序号地方标准编号地方标准名称代替标准号发布日期实施日期1DB41/T1754-2019应急避难场所建设规范2019-02-132019-05-132DB41/T1755-2019中小学防震减灾示范学校评价规范2019-02-132019-05-133DB41/T1756-2019纯电动扫路机技术条件2019-02-132019-05-134DB41/T1757-2019瓜叶菊培育技术规程2019-02-132019-05-135DB41/T1758-2019观赏向日葵栽培技术规程2019-02-132019-05-136DB41/T1759-2019广玉兰培育技术规程2019-02-132019-05-137DB41/T1760-2019油茶良种采穗圃营造技术规程2019-02-132019-05-138DB41/T1761-2019堤坝白蚊防治技术规程2019-02-132019-05-139DB41/T1762-2019郑稻19栽培技术规程2019-02-132019-05-1310DB41/T1763-2019水稻直播栽培技术规程2019-02-132019-05-1311DB41/T1764-2019小麦有机栽培技术规程2019-02-132019-05-1312DB41/T1765-2019谷子有机栽培技术规程2019-02-132019-05-1313DB41/T1766-2019平菇瓶栽工厂化生产技术规程2019-02-132019-05-1314DB41/T1767-2019平菇袋栽工厂化生产技术规程2019-02-132019-05-1315DB41/T1768-2019工厂化菌糠栽培双孢蘑菇技术规程2019-02-132019-05-1316DB41/T1769-2019代料香菇秋栽生产技术规程2019-02-132019-05-1317DB41/T1770-2019绿色食品宁陵酥梨生产技术规程2019-02-132019-05-1318DB41/T1771-2019梨简约栽培技术规程2019-02-132019-05-1319DB41/T1772-2019番茄嫁接苗工厂化生产技术规程2019-02-132019-05-1320DB41/T1773-2019苹果红蜘蛛综合防治技术规程2019-02-132019-05-1321DB41/T1774-2019草莓设施栽培技术规程2019-02-132019-05-1322DB41/T1775-2019桃果实套袋技术规程2019-02-132019-05-1323DB41/T1776-2019蔬菜质量安全追溯操作规程2019-02-132019-05-1324DB41/T1777-2019蔬菜质量安全追溯产地编码技术规程2019-02-132019-05-1325DB41/T1778-2019蔬菜质量安全追溯信息采集规范2019-02-132019-05-1326DB41/T1779-2019蔬菜质量安全追溯信息编码和标识规范2019-02-132019-05-1327DB41/T1780-2019中空玻璃门通用条件2019-02-132019-05-1328DB41/T1781-2019冷藏车、保温车通用技术条件2019-02-132019-05-1329DB41/T1782.1-2019保健推倒操作技术规范第1部分:成人2019-02-132019-05-1330DB41/T1782.2-2019保健推倒操作技术规范第2部分:足部2019-02-132019-05-1331DB41/T1782.3-2019保健推倒操作技术规范第3部分:小儿2019-02-132019-05-1332DB41/T1783-2019玉米长势遥感监测技术规范2019-02-132019-05-1333DB41/T1784-2019承压锅炉用波形炉胆检验规范2019-02-132019-05-1334DB41/T561-2019在役超高压人造水晶釜定期检验规程2019-02-132019-05-1335DB41/T562-2019有机热载体锅炉定期检验规范2019-02-132019-05-1336DB41/T650-2019工业锅炉外部检验规范2019-02-132019-05-1337DB41/T755-2019电站锅炉安装、改造和重大修理监督检验规程2019-02-132019-05-1338DB41/T847-2019医用氧舱安装监督检验规程2019-02-132019-05-1339DB41/T1785-2019承压类特种设备内部受限空间检验检测安全规范2019-02-132019-05-1340DB41/T1786-2019钢制球形储罐定期检验规范2019-02-132019-05-1341DB41/T1787-2019低温液体汽车罐车定期检验规程2019-02-132019-05-1342DB41/T1788-2019低温绝热压力容器定期检验规程2019-02-132019-05-1343DB41/T1789-2019导电纱线2019-02-132019-05-1344DB41/T1790-2019纺织品导电纱线导电性能的测定2019-02-132019-05-13。

农业行业标准《中高分辨率卫星主要农作物产量遥感监测技术规范》编制说明

农业行业标准《中高分辨率卫星主要农作物产量遥感监测技术规范》编制说明标准编制组2020年6月目录一、工作概况 (3)1.任务来源、承担单位和协作单位 (3)2.主要工作过程 (3)3.主要起草人及其所做工作 (4)二、编制原则和依据 (4)1.标准编制原则 (4)2.标准编制依据 (4)三、主要技术内容说明 (6)1.标准主要技术内容指标或要求确定的依据 (6)2.标准的符合性和一致性 (17)3.重大分歧意见的处理经过和依据 (17)四、标准应用实例 (17)1.廊坊夏玉米产量遥感监测实例 (17)2.廊坊冬小麦产量遥感监测实例 (22)五、其他需要说明的事项 (26)1.技术经济论证、预期经济效果和社会效益 (26)2.贯彻行业标准的措施建议 (27)3.其他 (27)六、参考文献 (27)《中高分辨率卫星作物产量遥感监测技术规范》编制说明一、工作概况1.任务来源、承担单位和协作单位（1）任务来源农业行业标准《中高分辨率卫星作物产量遥感监测技术规范》是依据《农业农村部办公厅关于下达2018年农业国家、行业标准制定和修订项目任务的通知》（农办质[2018]20号）的计划编制。

本标准由农业农村部发展规划司提出并归口，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所负责起草。

（2）承担单位和协作单位标准承担单位（起草单位）：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所。

2.主要工作过程（1）立项启动阶段本标准获得农业部立项批准后，承担单位积极开展启动准备工作。

2018年6月，标准项目启动，成立编制小组，明确了目标任务，确定了编写技术方案与分工，制定了工作进度计划，初步拟定了标准框架内容。

（2）起草编制阶段2018年6月-8月，编制组收集分析了国内外相关标准规范以及科研文献，起草了标准草稿。

2018年9月-2018年12月，根据农业农村部遥感应用中心开展的作物产量遥感监测业务运行工作，经反复论证、分析和验证，多次修改，形成了标准初稿。

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作为我国重要的粮食作物之一，在丰收季节的测产工作中显得尤为重要。

而如何进行玉米大田测产，是玉米生产管理中的一项重要工作。

本文将就玉米大田测产方法及其应用进行详细的介绍。

一、玉米大田测产方法1. 田间实测法田间实测是通过在玉米田地中选择代表性样方，然后根据样方内的玉米植株数量、穗个数和每穗粒数等指标，通过数学模型计算出每亩玉米的产量。

这种方法需要在不同地块选取多个样方，然后对其进行实测数据记录和统计，最终得出整个地块的产量。

2. 遥感技术测产法遥感技术是利用卫星遥感、无人机等技术手段，获取玉米田地的生长状况和地块产量信息。

通过对遥感图像进行数字处理和分析，可以准确地预测出不同地块的产量情况。

这种方法通常适用于大面积的玉米田地，可以提高测产的效率和准确性。

3. 土壤养分法土壤养分法是通过对玉米田地的土壤进行化验分析，根据土壤中的养分含量和土壤肥力等指标，来预测玉米的产量。

这种方法通常需要在播种前对土壤进行取样，并送往专业实验室进行化验分析，从而得出土壤对玉米生长的影响和产量预测。

1. 丰收评价通过玉米大田测产，可以及时准确地评价玉米田地的丰收情况，为农民制定收获计划和销售策略提供依据。

通过对不同地块的产量进行比较分析，可以发现地块肥力和管理水平的差异，为今后的生产管理提供改进方案。

2. 施肥调控玉米大田测产可以帮助农民科学施肥，合理调控土壤肥力，提高玉米产量。

通过对不同地块的土壤养分和产量数据进行分析，可以制定不同地块的施肥方案，从而提高玉米的产量和质量。

3. 精准种植通过玉米大田测产，可以为玉米的精准种植提供依据。

根据每个地块的产量情况，可以进行精准的选种、种植密度和播种时间，从而提高玉米的生长效率和产量。

4. 科学管理玉米大田测产方法及其应用对于提高玉米的产量和质量具有重要的指导意义。

通过科学的测产方法和数据分析，可以帮助农民科学地管理玉米田地，提高玉米的产量和质量，为玉米的生产增收提供有力的支持。

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。

遥感技术让农业生产更“智慧”

2021年2月26日星期五编辑:炼晨电话:010-********中国农资CHINA AGRI-PRODUCTION NEWS科技前沿I〔5版新技术»遥感技术让农业生产更“智慧”《申厚冬学》iBf科技是第一生产力。

随着科学技术的发展，遥感技术在农业生产中的应用越来越普遍，是农业生产中获得田间数据的重要来源，能够提供大量的农田信息，是精准农业、数字农业发展的潮流，同时，日益成熟的遥感监测和植保飞防技术为农药、化肥的合理使用提供了新的思路。

农业遥感的四大应用东北农业大学资源与环境学院教授刘焕军介绍说,遥感技术可以客观、准确、及时地提供作物的生态环境和作物生长的各种信息，它是精确获得田间数据的重要来源，主要应用于作物的长势监测、灾害监测、精准管理。

虽然它高深莫测，但它让现代农业变得更加“智慧”。

现阶段我国遥感科学技术在农业方面主要有四大应用。

第一，监测作物的面积和长势。

极飞科技智慧农场总监蒋勇韬告诉记者："以大田为例，人工给200亩地测绘，需要1个多小时，遇到水田甚至要泥腿赤足地'过河'打点，效率很低。

遥感无人机的应用让飞手不仅告别了人工测地，平原作业时，还能利用全新'快速拼接模式’，节省大量测绘时间。

”此外，遥感影像还可以实时记录作物不同阶段的生长状况，获得同一地点时间序列的图像了解不同生育阶段的作物长势。

作物长势监测的目的是为了实时掌握作物长势好坏，及时发布苗情监测通报，指导农业生产，为预测作物单产和总产提供重要的依据和参考。

第二，对作物进行分类。

利用遥感识别不同农作物类型，主要依据是农作物在近红外波段的反射受叶子内部构造的控制，不同类型农作物的叶子内部构造有一定的差别，根据实地调查关键时段特征和遥感影像，釆集提取各种作物、种植地、大田作物在不同时间阶段的光谱特征进行作物分类。

通过遥感快速、准确识别各种农作物类型，对于'完善农作物面积监测方法、开展农作物生产水平遥感评估等具有重要意义。

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。

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。

农业遥感卫星监测服务方案

目录1.方案概述 (1)2.服务内容 (1)3. 农作物遥感监测 (1)3.1种植面积监测 (1)3.2长势监测 (2)3.3土壤墒情监测 (2)4.经济作物遥感监测 (3)5. 农业遥感监测服务系统 (4)I1.方案概述农业关乎国计民生，及时掌握作物的生长情况至关重要。

**省地处热带边缘，光温、雨水充足，光合潜力高。

粮食作物是**种植业中面积最大、分布最广的作物，同时**水果种类繁多，热带经济作物资源丰富。

发挥卫星数据覆盖范围广、影像信息丰富、时效性强的优势，利用科学化、精准化遥感分析手段，结合智能化、数字化服务系统，实现**省农业主要作物的周期性监测，辅助相关农业农村政策的制定，提升**省农业领域的信息化水平。

2.服务内容结合**省作物实际种植情况和**省农业农村厅实际业务需求，本方案涵盖的服务内容主要包括以下四点：1)卫星遥感数据获取服务2)水稻和玉米种植面积监测，长势监测，土壤熵情监测服务；3)橡胶和甘蔗经济种植面积监测服务；4)农业遥感监测系统的建设服务。

3. 农作物遥感监测3.1种植面积监测农作物种植面积监测的基础工作是对地表农作物进行分类，主要从农作物反射光谱差异、空间种植区域差异和物候特征差异三个方面进行分析。

利用中、高空间分辨率遥感影像，根据不同作物类型在可见光、近红外波段的反射率差异，可对农作物类型进行识别；利用DEM数据提取高程、坡度和坡向等地形特征，根据主要农作物的生长习性和特点，辅助农作物类型的识别。

根据农作物遥感分类结果，统计农作物种植面积。

农作物种植面积遥感监测提供产品如下：1）农作物种植结构分布图；2）农作物种植面积统计报告。

3.2长势监测作物生长是一个极其复杂的生物生理过程，受光、温、水和土壤条件等多种因素影响，作物长势遥感监测是建立在绿色植物光谱理论基础之上，是对作物的苗情、生长状况及其变化的宏观监测。

根据绿色植物对光谱的反射特性，即作物在可见光部分（被叶绿素吸收）有较强的吸收峰，近红外波段（受叶片内部构造影响）有强烈的反射率，形成反射峰，这些敏感波段及其组合（通常称为植被指数）可以反映出作物生长信息，进而判断作物的生长状况以及大面积作物长势的空间差异，进行作物长势的监测。

基于无人机多光谱遥感的夏玉米长势监测及产量估测

基于无人机多光谱遥感的夏玉米长势监测及产量估测一、引言1. 研究背景及意义夏玉米作为全球重要的粮食作物之一，其产量和品质直接关系到粮食安全和农业经济发展。

传统的夏玉米长势监测和产量估测方法主要依赖人工田间调查和统计，不仅费时费力，而且难以获取全面、准确的信息。

随着无人机技术的快速发展，无人机多光谱遥感技术为夏玉米长势监测和产量估测提供了新的解决方案。

该技术能够高效、准确地获取田间夏玉米的生长信息，为精准农业管理提供有力支持。

研究无人机多光谱遥感技术在夏玉米长势监测及产量估测中的应用，对于提高夏玉米生产管理的智能化水平、优化农业资源配置、促进农业可持续发展具有重要意义。

同时，该研究还有助于推动无人机遥感技术在农业领域的广泛应用，为现代农业发展提供新的技术支撑。

2. 国内外研究现状近年来，无人机遥感技术在农业领域的应用日益广泛，涉及作物生长监测、病虫害诊断、产量估测等多个方面。

在夏玉米长势监测及产量估测方面，国内外学者利用无人机搭载多光谱相机等传感器获取了丰富的田间数据，并结合图像处理、机器学习等技术对数据进行了深入分析和挖掘。

这些研究为夏玉米生产管理提供了有益的信息支持，推动了精准农业的发展。

然而，现有的研究还存在一些问题，如数据获取和处理的自动化程度不高、监测模型的普适性和精度有待提升等。

因此，本研究旨在进一步优化无人机多光谱遥感技术在夏玉米长势监测及产量估测中的应用方法，提高监测的准确性和效率。

3. 研究目的与内容本研究的主要目的是利用无人机多光谱遥感技术监测夏玉米长势并估测其产量，为精准农业提供技术支持。

具体研究内容包括：构建基于无人机多光谱遥感数据的夏玉米长势监测模型，分析夏玉米生长过程中的关键生长参数变化；建立基于无人机多光谱遥感数据的夏玉米产量估测模型，实现对夏玉米产量的快速、准确预测；探讨无人机多光谱遥感技术在夏玉米生产管理中的应用前景和推广价值。

二、材料与方法1. 研究区域概况本研究选择具有代表性的夏玉米种植区域作为研究区域，该区域应具备典型的地理、气候和土壤条件。

东北玉米水稻遥感监测系统可行性研究

群赣析告臀堂科
ｌ
峦帮量受也轰窘踅馈
收集和分析的定时、定量和定位，将使农业的科学决策提高到个新的水平，促进农业由传统农业向现代农业过渡，加快与国际市场接轨的步伐，实现农业与农村经济的可持续发展。２Ｏ世纪７０年代以来，欧美等先进国家应用遥感技术在农业生产上取得了巨大经济效益和社会效益。我国是农业大国，特别是东北地区耕地资源丰富，农业生产比较发达，本项目具有广阔的应用空间，它的实施也将在农业生产、农业资源保护开发和社会主义新农村建设方面发挥巨大作用。
３．３信息分析
运用ＧＩＳ监测空间分析功能和有关专业模型，对数据库中的数据进行解译、分析、摸拟、监测。
３．４决策支持
在信息分析的基础上，通过信息与技术集成形成决策支持系统，提供咨询服务，并可具体回答以下几个方面问题：各作物的面积、产量、长势、环境现状、存在问题、农业环境发展趋势、资源利用形状、沙化、碱化、洪涝的范围、程度、分布等。技术流程图见图１。
ｐ ∞ 例ＣＣｍ
ｓ
吝尝昔艇噩件
喜婶目髀连萨吐岳
援葺嚣籀蔓毛
连写国ｓ阢、蠡辫嚆
托薪地盘停息
匿谁盐望．敛捂提茬证、幢毒使，矢量他
ｌ
Ｉ
ｌ
西馨艘Ｅ舸擅息女－抒嚣生Ｉ
Ｉ岢章等询Ｉ
一
图１技术流程图４监测系统的内容４．１划分不同的区域根据东北地区不同的生态特征和地域分异规律，确定玉米、水稻生态区区划指标，划分出若干个玉米、水稻生态适宜区。在生态适宜区的基础上划分遥感监测区，然后进行监测样点的配置。每个生态适宜区作为一个估产单元。２监测系统的目标监测玉米、水稻种植面积增减变化及原因；背景数据库的４．２收集玉米、水稻生育期数据资料，建立东北地区玉米、水建设：地面样方布局设立；玉米、水稻单产估算模型设计；玉稻生育期基础资料数据库按玉米生长的苗期、拔节期、抽穗期、籽粒灌浆（腊熟）米、水稻长势监测。期和水稻生长的拔节期、花期、灌浆期收集日照、温度（ ≥ ｌＯＴ；３技术路线积温）、水分（降水量、蒸发量）、养分、旱灾、风灾数据资３．１信息获得通过ＳＰＯＴ、ＴＭ、ＣＢＣＳ图像获取农作物种类、面积和分料；收集各个不同生态适宜区的种植制度、农业措施、播种方

遥感技术在农业领域的应用研究

遥感技术在农业领域的应用研究卢远方;韩建征;杨书啟【摘要】遥感技术在农业领域的引入,为农业走向现代化提供了一个有效的技术支撑,但目前我国大部分地区对农业遥感技术应用还处于初级阶段,遥感技术在我国农业方面还具有广阔的发展前景.介绍了遥感技术的解译方法,提出了一种目前广泛采用的计算机辅助目视解译法,并就遥感技术在农业领域的应用展开了研究,最后以河南省农业遥感应用实例阐述了遥感技术在农业方面的应用.【期刊名称】《技术与市场》【年(卷),期】2016(023)006【总页数】2页(P118-119)【关键词】遥感;农业资源;河南省【作者】卢远方;韩建征;杨书啟【作者单位】河南省农业遥感监测中心,河南郑州450002;河南省农业遥感监测中心,河南郑州450002;河南省农业遥感监测中心,河南郑州450002【正文语种】中文20世纪70年代末和80年代初，我国开展第二次全国土壤普查时，采用了遥感技术，出版了《土壤航测》《遥感技术在水土资源中的应用》等著作。

随着时代的发展、科技的进步，遥感技术更多地应用到农业领域，目前我国利用遥感技术对全国耕地变化动态监测、农作物估产、灾害监测和农作物长势等进行了研究应用。

2015年河南省利用遥感技术开展了对秸秆焚烧调查的监测、南京开展小麦和油菜秸秆还田面积监测、成都开展了农村土地承包地监测等等，遥感技术的应用为政府决策、科学管理提供了信息参考。

经过近几年的发展，遥感技术在我国取得众多成果，产生了经济和社会效益，为切实有效地促进遥感技术进一步发展，2016年中央一号文件提出，“大力发展农业遥感技术应用”，把遥感信息化建设上升到国家战略层次。

遥感技术可以获取地表地物的几何属性和物理属性。

对遥感影像的解读，早期人们一般采用目视解译法，但随着计算机普及，提出了一种具有广泛应用的混合解译方法，该方法采用计算机对原始遥感图像进行辐射矫正、几何矫正、图像变化、影像增强等初步处理，然后通过相应软件，把图像显示在计算机屏幕上，最后通过专业技术人员根据经验直接进行图像判读，把判读结果制作专题遥感图像的过程，即计算机辅助目视解译法。

农业信息技术思考题

1．什么是信息技术？信息技术包括哪四部分？分别对应人体信息器官的哪些功能？信息技术(information technology，IT)是指获取、处理、传递、存储、使用信息的技术，是能够扩展人们的信息功能的技术。

它集通信（Communication）、计算机（Computer）和控制（Control）技术于一体，其内容包括信息采集技术、信息传递技术、信息处理技术及信息控制技术，其功能对应着人体信息器官的功能，即感觉器官、传导神经网络、思维器官和效应器官。

2．什么是农业信息技术？农业信息技术对农业发展有何作用？农业信息技术是传感器、计算机和通信技术在农业上的综合应用，其内容主要包括农业数据库与管理信息系统、地理信息系统、农业遥感监测、全球定位系统、农业决策支持系统、农业专家系统、作物模拟模型、农业信息网络、农业智能控制技术等。

目前在农业中应用得比较广泛的有农业信息数据库、农业专家系统、作物模拟模型及其集成系统精确农业技术体系等。

农业信息技术为农业生产和经营管理、科学研究和技术推广提供了新的思想方法、管理技术、试验手段和传播途径，可应用于农业资源与环境监测、农业生产管理决策、农田精细管理、农业技术推广、农业经济管理、农业灾害防治、农业教育与培训等领域，能够促进传统经验型农业向现代精确型农业转变。

3．我国农业信息技术发展取得了哪些成就？我国农业信息技术的研究和应用起步较晚。

在农业领域引进计算机技术起始于20世纪80年代初期。

从1990年开始，我国开展了智能化农业专家系统、农业系统模拟模型及实用农业信息管理系统等方面的研究与推广应用工作。

1995～2000年期间，国家863计划306主题在全国相继选择建立了北京、云南、杨凌等20多个智能化农业信息技术应用示范区。

1997年10月，中国农业科技信息网络中心建成，开始组建农业信息网络“金农工程”。

2001年国家农业信息化工程技术研究中心（NERCITA）在北京市农林科学院挂牌成立，技术上依托北京农业信息技术研究中心。

基于叶绿素含量的玉米长势遥感监测的研究

・
６・
科技论坛
基于叶绿素含量的玉米长势遥感监测的研究
张国庆黄楠宋茜奠红
（黑龙江省农科院遥感技术中心，黑龙江哈尔滨１５００００）摘要：本项目以试验区域有效期内的与长势相关的气象和统计数据为辅助。；ｒ－集野外样方内玉米作物生长期叶绿素含量等地面实测数据。采用对应时间和地点的玉米生长期的环境卫星数据计算ＮＤＶＩ（归一化植被指数）值，分别与最重要的长势相关参数叶绿素含量进行拟合，针对玉米、玉米生长期的生长状况，把长势情况分为优、良、中、差四个等级，以野外现场长势采集等参数构建长势指标体系，而后以模拟数据进行长势监测评定长势等级，再以野外现场实际观测到的长势数据作为标准进行精度评价。关键词：叶绿素；长势；数据表１玉米抽穗期叶绿素含量模型长势精度比较示意表植物叶片中的叶绿素含量指示了植物本身的状况，长势良好的样点测量值实测长势等级样点反演值反演长势等级观测结果植物的叶子会含有更多的叶绿素，叶绿素的含量与叶片中氮的含量４．４７３７１７９４９差４．６５０４１６差一致４．４２９２７２７２７差４．６８２９３１差一致有很密切的关系。叶绿素含量是植被光合效率、氮素胁迫和发育状６．１９６２３９３１６中６．５４０２１８中一致况（特别是衰老过程）的指示器，它既能表明作物的生长状况，又是作７．２９１９２１５６９良７．３０３２５７良一致７．７０５２５良７．７０２０５５良一致物与外界发生物质能量交换的重要条件，因此估测作物叶绿素含量已成为评价作物长势的一种有效手段。

基于EVI-RBF的玉米长势监测及产量预测

基于EVI-RBF的玉米长势监测及产量预测作者：唐俊赵成萍周新志李博来源：《江苏农业学报》2020年第03期摘要：近年来，农作物长势监测和产量预测研究大多是通过建立复杂的生长模型来实现的，而这往往不具有较强的推广性。

本研究建立了一种基于植被指数和产量统计数据的玉米长势监测及产量预测方法。

以玉米为研究对象，利用MODIS09A1数据建立其2000-2018年的增强型植被指数（EVI）时间序列，并将该序列作为径向基（RBF）神经网络的输入参数，下一阶段的EVI值或玉米产量作为网络的输出参数，完成玉米的长势监测及产量预测。

该方法被成功应用到黑龙江省哈尔滨市宾县的玉米研究中，对玉米EVI值的预测精度达到了90.0%以上，产量预测相较于传统的线性回归模型也有明显提高，预测精度达到了98.6%。

依赖植被指数和产量统计数据的长势监测及产量预测方法有较大的应用推广前景。

关键词：MODIS09A1;EVI-RBF;玉米;长势;产量中图分类号：S127;S513文献标识码：A文章编号：1000-4440（2020）03-0577-07Maize growth monitoring and yield prediction based on EVI-RBFTANG Jun1，ZHAO Cheng-ping1，ZHOU Xin-zhi1，LI Bo2（1.Electronic Information School， Sichuan University， Chengdu 610065， China;2.Joint Laboratory of Water Conservancy Informatization， Sichuan University， Chengdu 610065，China）Abstract：In recent years， the research of maize growth monitoring and yield prediction is mostly achieved by building complex growth models， but these methods are not easy to be popularized. To overcome the problem， a method of maize growth monitoring and yield prediction was established based on vegetation index and statistical yield data. Taking maize as the research object， the enhanced vegetation index（EVI） time sequence from 2000 to 2018 of the maize was established by using MODIS09A1 data. Moreover， this time sequence was taken as the input parameter of radial basis function （RBF） neural network， and the values of EVI or maize yield in the next stage were taken as the output parameters. This method has been successfully applied to the research on maize in Binxian County， Harbin City， Heilongjiang province， with the prediction accuracy of over 90% for the value of EVI. Compared with the results based on conventional linear regression forecasting method， the prediction accuracy of yield based on the proposed method in this study was significantly improved. In conclusion， the method of growth monitoring and yield prediction based on vegetation index and statistical yield data has a great application prospect.Key words：MODIS09A1;EVI-RBF;maize;growth;yield監测作物生长状况，预测作物产量对国家粮食安全和农业可持续发展至关重要[1]。

高分辨率遥感影像在农业病虫害检测中的应用

高分辨率遥感影像在农业病虫害检测中的应用农业作为国民经济的基础，对于保障粮食安全和社会稳定具有至关重要的作用。

然而，病虫害一直是农业生产中的主要威胁之一，严重影响着农作物的产量和质量。

传统的病虫害检测方法往往依赖人工巡查，不仅费时费力，而且难以做到及时、全面和准确。

随着遥感技术的迅速发展，高分辨率遥感影像为农业病虫害的检测提供了新的手段和方法，极大地提高了检测的效率和精度。

高分辨率遥感影像具有丰富的空间、光谱和时间信息，能够清晰地反映农作物的生长状况和病虫害的发生特征。

通过对这些影像的分析和处理，可以实现对病虫害的早期发现、精准定位和动态监测，为农业生产的科学管理和病虫害的有效防控提供有力支持。

一、高分辨率遥感影像的特点高分辨率遥感影像通常指空间分辨率在米级甚至亚米级的遥感图像。

与中低分辨率遥感影像相比，高分辨率遥感影像具有以下显著特点：1、更高的空间分辨率能够清晰地分辨出农作物的个体形态、纹理和结构特征，甚至可以识别出叶片的细微变化和病虫害造成的损伤。

2、更丰富的光谱信息包含更多的波段，可以更准确地反映农作物的光谱特性，有助于区分不同的病虫害类型和程度。

3、更短的重访周期能够更频繁地获取同一地区的影像，便于对病虫害的发展过程进行动态监测。

二、高分辨率遥感影像在农业病虫害检测中的工作原理高分辨率遥感影像在农业病虫害检测中的应用主要基于以下原理：1、光谱特征分析不同的病虫害会导致农作物在光谱反射率上发生变化。

例如，受到病虫害侵袭的叶片，其叶绿素含量会下降，从而导致在特定波段的反射率发生改变。

通过对高分辨率遥感影像中不同波段的光谱数据进行分析，可以提取出与病虫害相关的光谱特征，进而判断病虫害的存在和类型。

2、形态结构特征分析病虫害会对农作物的形态和结构造成破坏，如叶片卷曲、枯萎、斑点等。

高分辨率遥感影像能够清晰地捕捉到这些形态和结构的变化，通过图像处理和模式识别技术，可以对这些变化进行定量分析，从而确定病虫害的发生范围和严重程度。

基于无人机可见光谱遥感的玉米长势监测

Vol. 41,No. 1,pp265-270January , 2021第41卷，第1期2021 年1 月光谱学与光谱分析Sp.ctroscopyandSp.ctralAnalysis基于无人机可见光谱遥感的玉米长势监测王翔宇】，杨菡2,李鑫星2,郑永军3,严海军4,李娜5*1. 长治学院电子信息与物理系，山西长治0460112. 中国农业大学信息与电气工程学院，食品质量与安全北京实验室，北京1000833. 中国农业大学工学院，北京1000834. 中国农业大学水利与土木工程学院，北京1000835.承德石油高等专科学校工业技术中心，河北承德067000摘要玉米是我国重要的粮食作物之一，在我国种植规模最大、发展最快。

玉米的长势会直接影响到其产量和品质，因此通过对玉米的长势进行有效监测，可以为田间管理、早期产量估算提供宏观的参考信息，为国家和相关部门决策提供重要的参考依据。

以无人机为遥感平台，搭载影像传感器构建遥感系统，获取玉米可见光谱遥感影像。

利用ENVI 软件对获取的玉米冠层可见光谱彩色图像进行几何校正和辐射校正，然后对图像进行彩色图像灰度化和增强处理。

利用对农田复杂背景适应能力较好以及具有较强光照适应性的AP-HI 算法完成作物分割来提取玉米覆盖度信息°在计算玉米覆盖度时,首先利用AP-HI 算法将图像进行分割，并转换为二值图，来去除图像中的土地、水管、道路、作物残渣等背景，以保留玉米的二值图像。

图像中的农田存在道路区域，计算实际作物覆盖度时需将其排除。

道路区域出现在图像的四个边界以及相对正中的位置处，对这些位置分别进行处理，统计其中黑色像素点的个数，根据像素点个数确定道路宽度，并将道路部分从二值图中去除。

去除后的二值图中，白色像素为无作物区域，黑色像素为玉米种植区域，统计黑色像素占总像素的比例，以此确定作物的多少。

选取80X80像素值作为单位面积，对处理图像进行分块标记，得到区块数为720,对单位面积的分块进行全区域扫描，每当扫描到一个黑色像素值就将总的统计面积加1,直至扫描到6 400个像素点，计算其中含有的总的黑色像素值数目与6 400的比值，直至将720个区块黑色像素点占总像素比例统计完全，即可计算图像中黑色像素数与总像素数之比，即为玉米覆盖度。