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如何利用遙感進行農作物估產

農作物遙感估產

crop yield estimation by remote sensing

nongzuovvu yaogan guehan 農作物遙感估產(erop yield estimation by remot。sens- ing)應用遙感信息和遙感方法估算作物產量的過程。遙 感信息是指在各種遙感平臺上,使用各種傳感器獲取作物及其 環境背景的反射、輻射信息的瞬時記錄。經計算機處理、識別、 分類、信息提取等遙感方法,並結合數理統計分析和地學分析, 最後估測出農作物的最終產量。根據遙感資料來源的不同,農 作物遙感估產可分為空間遙感作物估產和地面遙感作物估產。 前者又包括以應用衛星資料為主的航天遙感作物估產和以應 用飛機航測資料為主的航空遙感作物估產,估產的範圍廣、宏 觀性強。後者是根據地面遙感平臺獲取的農作物光譜信息進 行估產,估產範圍較小。 農作物遙感估產包括對農作物生長過程的動態監測、種植 面積測算、單位面積產量估測和總產量估測。在空間遙感估產 中,農作物生長過程的動態監測是遙感估產的重要依據之壹。 極軌氣象衛星(美國的NOAA了TIROS壹N系列,中國的FY壹1 等)由於重復掃描周期短、經濟,是農作物長勢監測的主要工 具。長勢監測是通過分析遙感光譜植被指數隨時間變化來實 現的。測算農作物種植面積用得最早、最廣泛的遙感信息是美 國陸地衛星(1醜ndsat)的多光譜掃描儀(MSS)資料,現在多應用 較高幾何分辨率的專題成像掃描儀(rrM)資料以及斯波特 (SRyT)的資料。根據不同生長期作物的光譜特征和農事歷解 譯作物,建立解譯標誌,再對多光譜資料采用目測與計算機結 合的方法進行識別和分類,經地面實測資料補充修正,最後完 成種植面積測算。近年研究用NOAA的改進甚高分辨率輻射 計(AVHRR)資料與陸地衛星專題成像掃描儀(TM)結合測算種 植面積。單產預測是基於分析農作物產量與各種影響因素之 間關系,組建回歸模型來完成。早期較多利用氣象衛星的天氣 資料作為農作物單產估測模型的主要輸人量。20世紀80年代 初期以後,逐步采用從遙感數據中直接提取作物信息,在分析 遙感光譜植被指數與農作物產量或農學參數(如葉面積系數 等)關系的基礎上建立遙感估產模型或遙感參數模型來完成。 為了提高單產預報準確率,也采用多種估產模型預測結果集成 最終單產的方法。總產可由單產與種植面積相乘求得,也可在 分析總產與總光譜指數值之間關系的基礎上建立遙感估產(總 產)模型來實現。地面遙感農作物估產是通過不同生長期作物 的野外光譜測定,建立光譜資料與農作物產量間的回歸模型來 完成。 70年代中期開始的美國“大面積作物調查實驗”(LACIE) 和隨後進行的“空間遙感監測農業資源”(純州盯ARS),開創了 農作物遙感估產的先例。世界上很多國家普遍開展了農作物 遙感估產。中國的農作物遙感估產始於so年代初期,主要利 用美國陸地衛星開展小範圍研究;so年代中期開始,在中國氣 象局系統率先開展了利用極軌氣象衛星的11省(自治區、直轄 市)範圍的大面積冬小麥遙感監測和估產研究試驗,並於19哭) 年轉人氣象局業務。科學院系統、農業部門和高等院校亦開展 了利用多種遙感器資料的多種作物的遙感估產研究和試驗,oo 年代初期已建成重點產糧區主要農作物估產運行系統。小麥 估產精度達95%以上,玉米、水稻估產精度達85%以上。農作 物遙感估產具有快速、宏觀、經濟、客觀等特點,並可對農作物 生長過程進行動態監測,排除人為幹擾的局限性,具有非常好 的發展前景。在中國,它可為國家和各級政府進行糧食生產、 計劃等宏觀決策,為制定正確的糧食分配、供應、儲運與國內外 貿易政策等方面提供科學依據。

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