冬小麦遥感估产研究归纳

冬小麦遥感估产研究归纳

摘要：本文从冬小麦估产的必要性及传统估产方法和遥感估产方法的对比中提出遥感估产的方法。通过国内外的遥感估产发展状况来探讨我们现行遥感估产的方方面面以及可进步空间。

冬小麦是我国主要粮食作物之一，播种面积占粮食作物总播种面积的五分之一。我国北方冬小麦生产更占有举足轻重的地位，小麦播种面积及总产占粮食作物面积及总产的近二分之一。我国是个人口大国，粮食问题一直是中央关注的涉及到国家政局稳定和人民安居乐业的重大问题。因此，科学地检测农作物的长势、准确地预报农作物的产量，对于加强小麦生产管理，优化种植空间格局，进一步发挥其生产潜力，国家制定粮食调配和宏观经济计划，辅助政府有关部门制定科学合理的粮食政策都有着重要意义。

一、应用遥感估产的迫切性

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、受地面条件限制小，手段多，获取的信息量大等特点，为快速准确的冬小麦估产提供了新的技术手段，为各国所重视。

遥感在作物长势监测与估产方面的应用研究，显著地提高了区域农业生产的动态预测性和管理决策的科学水平，取得了较好的经济、社会和生态效益。小麦作为主要粮食作物，安全生产已成为我国可持续发展的重要保障。及时了解小麦的分布概况、生长状况、肥水行情以及病虫草害动态，便于政府决策者和生产管理者采取各种管理措施，达到增产、增收和增效的目的。

业务化冬小麦估产受传感器特性局限、云覆盖、卫星遥感平台运行状态等因素的影响，一直面临遥感信息源保障问题，因此，急需多传感器组网、多源遥感信息整合的作物估产系统。因此，在进行大尺度农作物估产中，迫切需要除了利用分辨率较高的遥感信息(如MODIS影像)外，还应充分利用分辨率较低、时间序列长的NOAA／A VHRR(Advance Very High Resolution Radionleter)数据作为大

尺度农作物估产中的有效补充。

二、遥感技术概况

遥感技术是从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息，判认地球环境和资源的技术。它是60年代在航空摄影和判读的基础上随航天技术和电子计算机技术的发展而逐渐形成的综合性感测技术。任何物体都有不同的电磁波反射或辐射特征，航空航天遥感就是利用安装在飞行器上的遥感器感测地物目标的电磁辐射特征，并将特征记录下来，供识别和判断。

任何物体都具有光谱特性，具体地说，它们都具有不同的吸收、反射、辐射光谱的性能。在同一光谱区各种物体反映的情况不同，同一物体对不同光谱的反映也有明显差别。即使是同一物体，在不同的时间和地点，由于太阳光照射角度不同，它们反射和吸收的光谱也各不相同。遥感技术就是根据这些原理，对物体作出判断。遥感技术通常是使用绿光、红光和红外光三种光谱波段进行探测。其中红光段探测植物生长、变化及水污染等；红外段探测土地、矿产及资源。

遥感估产基于作物特有的波谱反射特征，利用遥感传感器获得的光谱信息可以反演作物的生长信息(如LAI、生物量)，通过建立生长信息与产量问的关联模型(可结合一些农学模型和气象模型)，便可获得作物产量信息。在实际工作中，常用植被指数(由多光谱数据经线性或非线性组合而成的能反映作物生长信息的数学指数)作为评价作物生长状况的标准。目前常用的植被指数有：归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、垂直植被指数(PVI)、绿度植被指数(GVI)、差值植被指数(DVI)、增强型植被指数(EVI)、多时相植被指数(MTVI)以及农业植被指数(A VI)等。遥感具有大范围、快速度、短周期、海量信息的特点，使得遥感估产技术也具有宏观、快速、准确、动态等优点。

三、遥感技术在国内外农作物估产中的应用及现状

大面积作物遥感估产研究开展最早、效果最好的当属美国，他们自70年代中期开始进行，大面积作物清查试验，即LACIE计划；用空间遥感技术进行农业和资源调查，即AgRIS-ARS计划。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。

自美国进行大面积作物遥感估产研究和应用以来，法国、德国、前苏联、加拿大、日本等过已相继开展了遥感估产研究。在国内外估产模型中，他们从遥感要素估产的机理出发，通过分析光谱变量与穗粒结果的关系进行估产；利用各种植被指数进行作物遥感估产；通过建立气象、农学和光谱符合模型进行综合遥感估产。在这些估产模型中，由于研究者过分强调估产的精度和稳定性，在遥感估产过程中进入了大量的气象、农学、植物等方面的影响参数，或对植物需进行长期的连续观测，这为观测的经济性带来了很大的难题。考虑到估产的经济性，通过分析小麦生长状况的机理与产量的关系发现，植被指数与产量有二次抛物线关系，即在小麦扬花期至灌浆期，植被指数与产量的相关性达到最大。因此，在小麦扬花期至灌浆期间，对小麦进行遥感监测，并对小麦进行遥感监测，并对遥感影像进行绿度指数（GDVI）的分析，建立GDVI与小麦产量的关系式，通过对此期小麦GDVI的提取进行遥感估产，研究其可行性。

四、我国冬小麦有关估产的进展

我国遥感监测与估产研究始于80年代初，起步较晚。1 983年开始进行小范围(县规模)的冬小麦遥感估产研究，至“六五”期才开始跨省、市(京、津、冀)统一网络的冬小麦遥感估产试验，应用的卫星资料主要是美国陆地卫星的多光谱扫描仪(MSS)及专题成像扫描仪(TM)资料。“七五”期间，气象部门首先在我国将极轨气象卫星用于作物长势监测与估产。1984年底，原国家经委托国家气象局(现中国气象局)牵头，联合北京市农林科学院共同组织开展了全国(先9省、直辖市，1986年扩展到11省、自治区、直辖市)冬小麦遥感综合测产项目。项目研究与试验的范围覆盖了我国多达2000×104h㎡冬小麦区，占全国冬麦种植面积的90%参加的单位有国家气象局气象科学研究院(现中国气象科学研究院)，北京市农林科学院综合所、中国气象局卫星气象中心，以及天津、河北、河南、山东、山西、陕西、江苏、安徽、甘肃、新疆等省、自治区、直辖市气象局。项目1985～1989年的5年中，边研究边试验，肯定了气象卫星用于冬小麦遥感监测和估产的可行性及其优势，研制、创建了一系列气象卫星遥感监测和估产的技术方法，最后建成了我国北方冬小麦气象卫星动态监测及估产系统。该项成果1 990年正式投入气象局业务服务。该项目不但拓宽了气象卫星应用和气象部门为农业服务的领域，而且也使气象部门在“八五”间的气象卫星作物遥感监测和估产的研究