小麦遥感测产研究进展

冬小麦遥感测产的研究进展

张自刚

(河南农业大学农学院,学号：0901109026)

摘要: 小麦是我国三大粮食作物之一，遥感又是应用最广泛、最先进的农业科技之一。本文对国内基于遥感数据冬小麦测产技术的研究与应用进行了回顾，并对冬小麦产量方面的研究进展进行初步调查，分析了遥感技术在小麦测产方面取得的成效，总结了目前较为先进的测产技术与方法。提出了加快小麦遥感测产模型研发和农业遥感微小卫星星座系统的构建进程，对利用遥感技术进行小麦测产进行了前景展望。

关键词：冬小麦；遥感；产量预测

Progress in remote sensing measurements of wheat production Abstract：Wheat is one of the three major food crops in China, playing an indispensable role in people's lives. The thesis has a review of research progress and the yield of winter wheat on the domestic-based research and application of remote sensing data in winter wheat yield monitor technology to conduct a preliminary investigation, analysis of remote sensing technology, the results achieved in terms of wheat yield monitor, summed up the more advanced measurement production technologies and methods. drawing out to accelerate wheat remote sensing yield monitor model development and agriculture, remote sensing small satellite constellation system build process, and the prospect of using remote sensing techniques wheat yield monitor.

Keywords:winter Wheat; remote sensing; production forecast 冬小麦是我国重要的粮食作物之一，由于冬小麦分布广阔，地域复杂，其面积产量等数据的取得通常是采用统计方法，或常规的地面调查方法，受人为因素影响较大，且费时、费力，难以适应有关冬小麦管理、决策对其现势性信息的需求。遥感信息具有覆盖面积大、探测周期短、资料丰富、现势性强、费用低等特点[1]，通过卫星遥感手段及时地获取冬小麦的长势、产量情况的具体信息，对于加强小麦生产管理，进一步发挥其生产潜力，辅助政府有关部门制定科学合理的

粮食政策有重要意义。农业遥感技术为人类提供了从多维和宏观角度去认识农业的新方法和新手段。因此，在农业发展的新阶段，促进农业决策的科学化提升到一个新的水平。

1农作物遥感研究及应用概况

1.1基本介绍

遥感（RS, remote sensing）是从远处通过探测仪器接收来自目标地物的电磁波信息，经过对信息的处理 ,揭示出目标物的特征性质及其变化的综合性探测技术。RS能够快速准确地获取地面信息，结合地理信息系统(GIS）和全球定位系统（GPS）等其他现代高新技术，可以实现农情信息收集和分析的定时、定量、定位，客观性强，不受人为干扰，方便农事决策，使发展精准农业成为可能。农作物遥感基本原理：遥感影像的获取遥感影像的红波段和近红外波段的反射率及其组合与作物的叶面积指数、太阳光合有效辐射、生物量具有较好的相关性。通过卫星传感器记录的地球表面信息，辨别作物类型，建立不同条件下的产量预报模型，集成农学知识和遥感观测数据，实现小麦产量的遥感监测预报[2]。同时又避免手工方法收集数据费时费力且具有某种破坏性的缺陷。

1.2冬小麦估产应用的遥感资料及特点

冬小麦估产中应用的遥感资料主要为三类。一是气象卫星资料，主要为美第三代业务极轨气象卫星（TIROS-N/NOAA系列）装载的甚高分辨率辐射仪（AVHRR）资料；二是陆地卫星（LANDSAT）资料，应用较多的是专题制图仪（TM）资料；其三是航空遥感和地面遥感资料[1,3]。从资料应用形式上，卫星遥感数据有磁带数据和卫星像片两种，AVHRR 数据应用以磁带数据为主，TM数据则二种兼用。航空遥感资料为航空像片，地面遥感资料多为实测的冬小麦光谱物征离散数据。MODIS （moderate-resolution imaging spectroradiometerEOS系列卫星上的最主要的仪器）是搭载在terra和aqua卫星上的一个重要的传感器，可以免费接收数据并无偿使用的星载仪器，

不同的遥感资料具有不同的特点。气象卫星资料探测周期短、覆盖面积大、资料易获取、实时性强、价格低廉，时间分辨率高但空间分辨率较低；陆地卫星资料重复周期较长、价格高，但空间分辨率高。从各遥感资料的具体应用情况，AVHRR 资料主要应用于通过一定的绿度指标进行冬小麦长势监测及单产模型的构建，适

宜于大范围、宏观的小麦长势监测及估产。TM资料由于分辨率高主要用于冬小麦面积信息的提取，因费用较高，目前以TM资料为主实现业务化的大范围小麦监测与估产尚有一定的困难。地面遥感资料则主要用于冬小麦光谱特征及估产农学机理的研究。MODIS的特点是空间分辨率大幅提高，一天可过境4次，光谱分辨率大大提高。有36个波段，大大增强了对地球复杂系统的观测能力和对地表类型的识别能力。

1.3农作物遥感估产研究及应用概况

国际大面积作物遥感估产研究最早起源于美国，他们自70年代中期开始进行“大面积作物LACIE计划（Large Area Crop Inventory Experiment,1974-1977）和“利用空间遥感技术进行农业和资源调查”即 AGRISTARS计化,其主要目的是研制美国所需要的监测全球粮食生产的技术方法，满足美国进行资源管理和了解全球作物产量状况对有关信息的需要。其中以气象卫星资料为主建立作物单产估算模型，作物种植面积的估算则主要利用陆地卫星资料，通过抽样调查方法获得，估产精度达到90%以上[3]。此后陆续出现了欧盟MARS遥感监测计划，意大利应用Landsat MSS、TM和NOAA -AVHRR数据建立的小麦、玉米产量预测系统以及世界粮农组织建立的侧重于水分平衡的全球粮食情报预警系统。

我国的冬小麦估产研究从80年代开始，初步建立了遥感影像面积测算与估产方法。研究手段也从常规方法与遥感技术结合，过渡到以资源卫星为主，进而由应用陆地卫星资料转为气象卫星NOAA-AVHRR资料，建立了“北方冬小麦气象卫星遥感动态监测及估产系统”[3]。

2冬小麦产量遥感监测类型

2.1产量—遥感光谱指数的简单统计相关模式

利用产量直接与遥感光谱指数进行简单相关统计分析来估算小麦产量。

2.1.1绿度-产量模型

从光谱特征与作物冠层之间的关系，绿色植物叶片叶绿素在光照条件下发生光合作用时，对可见光红光波段进行较强的吸收，而对近红外波段具有高反射、高透射。因此，红光波段反射率包含了植物冠顶层叶片的丰富信息，而近红外波段反射率则包含了整个植物冠层内叶片的大部分信息。利用二者的组合植被指数

(绿度)NDVI=(CH

2-CH

1

)/(CH

2

+CH

1

)，可以对小麦产量进行测算。其中，CH

1

为NOAA