论遥感技术在精准农业研究中的应用

论遥感技术在精准农业研究中的应用

摘要本文首先介绍粮食安全在我国的重要性，以及在我國发展精准农业必要性的基础之上，详细探讨了遥感技术的发展现状，并从作物生长监测、作物估产两方面对遥感技术在发展精准农业中的应用进行了简单阐述。

关键词精准农业；遥感；作物估产；长势监测

前言

人类社会存在和发展的重要前提是由农业生产所提供的食物等基本生活资料。我国正面临着耕地少、水资源短缺和环境保护压力大的基本国情，因此，在遥感信息支持下的精准农业作物长势监测、估产等成为主要发展方向，其不仅可以挖掘潜力、降低成本，同时能减少农药、化肥对环境的污染，实时获取作物长势动态信息，构建估产模型对作物产量进行预估，以便得到生态效益、经济效益、社会效益的同步增长和持续发展。伴随着遥感时空监测精度以及监测成本等问题得到进一步的解决，遥感技术将更加广泛地应用于精准农业的研究当中，从而促进精准农业的进一步推广和发展[1]。

1 精准农业的内涵

农业生产是人类在地球表面进行的有生命的社会生产活动，具有时空变异性、生产分散性、灾害突发性等基本特点，人类运用常规的技术难以掌握与控制，这使得农业生产长期以来一直处于被动地位。

精准农业是利用不同技术手段获取农田内农作物的生长环境信息，实现在作物整个生产过程，对其进行精细化、准确化的农业微观经营管理的目的，它是现代农业的重要组成部分。在精准农业中，田块内的作物生长环境的空间差异及其生长状态是进行农业精准管理的关键内容[2]。

2 遥感技术发展现状

现代遥感技术是不与目标物相接触，利用不同种类的主被动探测仪器，在卫星、飞机等平台上实现记录地面目标物的电磁波特性的综合性探测技术，通过后期的处理分析，从而揭示探测物的特征性质及其变化。遥感信息作为有效的技术手段，实现了我国精准农业快速、准确、动态地获取所需空间差异参数信息。遥感技术具有的获取快速、覆盖面积大、信息量大、多平台以及多时空分辨率等特点，成为及时掌握农业资源空间分布、作物长势、农业自然性灾害等信息的有效手段，农业生产被动局面的逐步改变过程中发挥了重要的作用。

美国和欧洲国家20 世纪70 年代就开始利用卫星遥感技术建立大范围的农作物面积监测和估产系统，不仅指导农业实际生产，还成为全球粮食贸易重要的信息来源，20 世纪80 年代，我国的农业遥感处于刚起步阶段。从20 世纪90

年代开始，遥感技术在农业生产中应用重点转入作物管理方面，近10 年以来，随着各类高空间分辨率卫星的出现，遥感技术相继与全球导航技术、地理信息系统以及最新物联网技术紧密结合，使得精准农业的管理与作业等方面得到了进一步应用与推广。

我国地域广阔，地形及气候差异性大，作物种植种类分布具有分散性以及地域复杂性。受人为因素影响较大，常规的地面调查方法耗时费力，难以满足相关部门决策管理的需要，尤其是有关于粮食安全的重大战略问题，遥感技术的优势在我国精准农业中的应用显得尤为重要，能够实现快速及时、大范围、客观准确地获取不同作物种植面积、长势情况、产量等信息[3]。

3 遥感技术在精准农业中的主要应用方面

遥感技术是快速获取农田作物重要营养元素及产量实时信息的重要手段之一，随着遥感技术的快速发展，遥感图像在农作物长势监测和产量估测上的应用最为广泛。

在作物的农学参数遥感提取中，一般采用光谱植被指数，它是由卫星遥感多光谱数据经空间转换或不同波段之间线性或非线性组合构成的对植被有一定指示意义的指标。绿色植物反射光谱的突出特点是对红光（R）的高吸收率和对近红外光（NIR）的高反射率，植被归一化指数（Normalized difference vegetation index，NDVI）的大小能很好地反映绿色植物的生长状况，从而精确地反映植被绿度及其季节和年际变化趋势，因此在众多植被指数当中，归一化植被指数最为常用，主要是在大尺度的植被动态监测、作物长势监测、自然灾害监测和作物产量预测等方面应用广泛。我国现已利用归一化植被指数开展了较多的关于小麦、棉花、水稻以及玉米等多种作物的长势监测与估产研究，同时还包括时间序列的植被覆被变化研究[4]。

4 存在的问题与展望

当前主要的对地观测数据在时空的精细程度上不能满足精准农业的要求。如MODIS遥感数据的时间分辨率为天、几天，甚至为月，空间分辨率大都低于百米级，远大于我国传统地块的大小，因此不同作物或耕地与非耕地之间的混合像元问题容易产生；而拥有30 m以上空间分辨率的遥感数据（如Landsat TM/ETM、SPOT 5、CBERS CCD），其时间分辨率在8～26 d之间，现实的天气情况还可能会延长有效数据的获取周期，难以实现对作物的生长状况进行动态、实时地跟踪。因此，应善于积极应用新的遥感数据，如RadarSat-2，TerraSAR 和CosmoSkyMed，进行精准农业相关的应用研究[5]。

参考文献

[1] 王金亮，高雁.云南省近20 年植被动态变化遥感时序分析[J].云南地理环境研究，2010，22（6）：1-7.

[2] 刘珊珊，王建雄，牛超杰，等. 基于NDVI的云南省植被覆被变化趋势分析[J]. 湖北农业科学，2017，（11）：2037-2040.

[3] 郑玉坤.多时相A VHRR-NDVI 数据的时间序列分析及其在土地覆盖分类中的应用[D].北京：中国科学院研究生院，2002.

[4] 张翔，王勇.NDVI 对气候因子的响应研究[J].地理空间信息，2014，12（6）：39-41，50.

[5] 刘珊珊，牛超杰，王建雄，等. NDVI在禄劝县植被变化特征分析中的应用[J].山东农业科学，2017，（02）：117-119，131.