遥感技术在现代农业的应用范文

遥感技术在现代农业的应用篇1

地理信息技术是以现代信息技术为技术基础,以全球卫星定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、遥感(RS)等空间信息技术为手段,以计算机、现代网络和通讯技术为技术支撑,为实现快速、高保真、大容量地获取、处理、分析、应用、传输、存储和管理与空间位置有关的数据而建立起的一个技术体系。地理信息技术的快速发展为农业数字化建设和自动化、智能化管理提供坚实的技术基础,并逐渐成为以可持续发展为目标的精准农业技术体系的核心技术。然而,国内外关于地理信息技术应用于精准农业的研究基本上仍是集中于面向大田作物生产的精准农作中的3S技术应用,而没有较全面地研究地理信息技术在整个精准农业体系中的地位和作用。本文旨在探讨地理信息技术在精准农业中的应用前景和问题,为3S技术在精准农业中应用提供思路。

2地理信息技术发展现状

以GPS/GLONASS,以及欧盟即将通过“伽利略”计划建立起的导航卫星系统为代表的全球卫星定位技术具有快速、方便地获取高精度位置信息的优势。目前,差分定位(DifferentialGPS,简称DGPS)系统的定位精度可达到亚米级水平,实时动态差分(RealTimeKine-matic,简称RTK)技术能够在野外实时得到厘米级的定位精度,特别是美国政府取消GPS数据精度选用政策(SA),GPS的民间用户将能够使定位精度提高10倍。因此,全球卫星定位技术将在很多领域逐渐取代常规的光学和电子测量定位仪器。卫星定位技术与现代通讯技术的结合,使空间定位技术发生巨大变革,为信息化农业获取高精度定位信息提供了技术保障。遥感技术蓬勃发展,能够获取多传感器、多时相、高分辨率(空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率)的直接或间接反映地球表层地物光谱特征的遥感数据。极高分辨率的卫星遥感影像(如0.61m分辨率QuickBird)民用化和商业化,能够满足大比例尺的农业、资源环境等领域的应用,将成为信息获取的重要数据源。高光谱遥感的发展,展现出遥感在农业中应用的蓬勃生机。在遥感影像处理方面,引入多源信息融合技术和智能专家系统使遥感信息提取迈上一个新的台阶[9]。地理信息系统正向网络化、组件化发展[10],GIS逐步融入IT主流,其应用正走向企业化和社会化。GIS传统功能日臻完善,如查询统计、空间分析、编辑、地理数据可视化、制图等;系统分析和设计全面采用面向对象技术(OOA&OOD),以及空间数据库技术的发展等都为GIS在农业中应用提供很强的理论和技术基础[11]。所有这些核心地理信息技术的发展为精准农业田间信息获取、分析、管理和决策,以及系统集成研究与实践提供了技术基础。

3精准农业技术思想

3.1精准农业的技术思想

上世纪80年代初期,根据农田内以米为单位的小区作物产量、生长环境条件等具有明显的时空差异性,国外学者产生了对农作物实施定位管理(Site-specificManagement)、根据实际需要进行变量投入(VariableRateTechnology)等农业生产的精准管理思想,进而提出了精准农业(PrecisionAgriculture)的概念。精准农业的思想实质就是通过各种技术手段来获取农田内不同单元小区的农作物具体生产环境信息,并根据这些信息确定各个小区内的最为经济和科学合理的农业生产投入,达到获得经济、环境等方面最高回报的目的,从而实现农业生产的精准管理[2,3]。

3.2精准农业技术体系

精准农业强调经济、生态和社会效益的统一,实现定位、定量、定时的最优化生产管理,由此可见,精准农业是一种基于空间信息管理和变异分析的现代农业管理策略和农业操作技术体系,以地理信息技术为主体的信息技术是精准农业的技术核心,基于知识和先进技术的现代农田精准农业技术体系至少包括以下方面:地理信息技术(GIS、RS、GPS)、生物技术、农业专家系统(ES)、决策支持系统(DSS)、工程装备技术等[13]。通常所说的精准农业的核心是强调减少种植管理过程中的农业投入,因此研究将精准农业分为田间信息获取、信息分析处理、决策分析、精准实施4个过程[12]。精准农业的目标不单是尽量减少投入,更重要的是要获得经济、环境等方面的最高回报,因此笔者认为整个精准农业种植循环过程应该经过产前规划、产中种植管理、产后分析、产后加工和产后销售等5个环节。其中产中种植管理是体现精准农业核心思想的重要环节,几乎涉及精准农业技术体系中的所有技术。目前,国内外研究的核心在于种植管理中的时空变异信息获取与提取(传感器、遥感软硬件研制)技术、信息处理与分析方法、决策分析集成系统,以及携带DGPS的智能农机系统,这些正是精准农业实施和推广必须解决的关键技术。

3.3精准农业发展现状

20世纪90年代以来,发达国家许多学者着力于研究运用高新技术提高农业劳动生产率和农资利用率,以达到经济效益、生态效益和社会效益的最大统一,最终实现农业生产可持续发展。他们的研究取得了令人瞩目的成果,并建立了若干支持精细农业技术的示范应用系统[1,4～7],如美国CaseIH公司的AFS(AdvancedFarm-ingSystem)、英国MasseyFerguson的FieldStar、美国JohnDeree公司的GreenStar等。在实践过程中,也已经获得较好的效果,精准农业在大农场生产中已得到较广泛的应用,并且许多成熟的技术已经形成。据统计,到1995年,美国约有5%的作物面积上不同程度地应用了精准农业技术[12],在西方发达国家,精准农业技术思想也逐渐被农场管理人员了解和接受,并且成立了许多以精准农业为基础的服务机构。近年来不仅西方发达国家对精准农业的技术实践引起重视,在日本、韩国、巴西、马来西亚等国亦已开始了试验示范研究[8]。在我国,从事农业研究的人员首先开始了精准农业研究,随后生物技术、信息技术、地理科学和生态学研究人员对此表示了浓厚的兴趣,并且先后开展了关于技术体系、发展策略等方面的研究[14～23]。但从总体上我国对精准农业的研究还处在引进和消化吸收阶段,还没有形成较为系统的学术思想和技术体系。目前已经在北京和上海建成两个精准农业示范区。

4地理信息技术在精准农业中应用

精准农业实施的前提是及时采集分析土壤肥力和作物生长状况的空间差异信息,生成田间管理处方,以实现精准的定位和定量的田间管理,因此,地理信息技术应在精准农业中扮演重要的角色。国外关于精准农业的研究基本上仍是集中于利用3S空间信息技术和作物生产管理决策支持技术(DSS)为基础的、面向大田作物生产的精准农作技术,而没有较全面地研究地理信息技术在整个精准农业体系中的应用。

4.1全球定位系统应用

GPS技术为土壤类型、土壤肥力特性、水分、作物生长发育状况、病虫草害及农作物产量等田间信息采样和决策方案的田间实施提供准确的空间位置信息。在精准农业中,GPS作用主要有三点:控制测量、农田信息采集定位(采样定位和遥感信息定位)和控制导航。目前,GPS应用研究主要在研制基于移动电脑或掌上电脑的农田信息采集系统和携带GPS接收机的智能农机系统两个方面。如美国FieldWorker公司的基于掌上电脑的信息采集软件FieldWorker能很好地满足精准农业农田信息采集的需要;美国Trimble公司的AgGPS160PortableComputer能实现田间成图、各种作物及其生长环境属性信息记录、获取来自各种田间环境传感器的信息。智能农业机械在田间进行农作生产时通过GPS获取的精确定位信息实施导航监控,同时能够实时获得农作物生长状态信息和与之相关的空间位置信息。目前智能农机应用研究最为成功的是带有GPS定位系统的能够获取田间作物产量信息的联合收割机[24]。变量施用机具是精准农业的田间实现,国内外的研究均很多,如变量施肥机、变量播种机、变量灌溉和喷药机等,其中变量施肥是精准农业变量施用技术的第一项内容,也是研究最多的项目,但无论如何,单纯用于农田信息采集的软件系统将随着遥感在农田信息获取应用的不断深入而被淘汰,取代它的将是集成GPS的遥感系统与智能农机系统。可以预见,集成GPS的遥感成像系统将在获取田间“空间差异”信息方面发挥巨大作用。

4.2遥感应用

田间时空变异信息获取方式有传统田间采样测试、GPS田间信息采集、智能农机系统作业采集和多平台遥感信息采集系统。然而遥感能够以“无损测试”方式方便、及时、准确地获取反映较大面积内的“面状”地物性质与状态信息。而其它方式获取的“点状”信息显然不足以了解全局,而且人工采样都会对作物造成不同程度上破坏。因此遥感将在实现大面积情况下作物长势与营养实时诊断中发挥不可替代的作用。目前遥感应用研究主要集中在对地面光谱测量数据和采样测试相关数据的分析,建立遥感数据与土壤状况或作物生物物理化学参数(如叶面积指数、叶绿素含量、土壤特性等)之间的相关关系,结合作物生态生理过程间接获取作物农学特性(作物冠层营养水平、籽粒与生物质产量、质量等信息)。在大面积农作物宏观长势监测、农作物宏观估产、农情宏观预报、农业资源调查等方面,遥感已经发挥其应有的作用,而且研制出了可行的技术路线[28,29],如东北玉米、华北小麦和南方水稻估产精度达到90%以上。高光谱遥感是遥感发展的一个重要趋势,光谱分辨率达到纳米级的高光谱遥感数据可以很好地描述作物的“红边”特性(红边位置、红边斜率、“红移”、“蓝移”),区分作物叶片生化成分、含量及其变化[27],还可以用来减弱土壤对作物光谱的影响,作物具有一些明显的、独特的吸收特征。作物生物物理和生物化学信息是研究理解植被生态系统过程和生理机制的重要参数,是诊断植物营养状况的重要依据,国内外许多学者已经涉足高光谱遥感在植被生物物理信息和生物化学信息提取方面的研究[25,26]。高光谱遥感以其高光谱分辨率特性所携带的丰富光谱信息为遥感应用带来了强大的活力,通过分析高光谱植被指数与农作物特征的关系,选择表征农作物特征的特定波段和光谱参量可以较好地反演作物生物物理和生物化学信息。在精准农业体系中,遥感(特别是高光谱遥感)将为精准农业实施提供大量的田间时空变化信息,遥感技术将成为监测土壤和作物养分变化、水分胁迫和病虫害等的主要数据源。由于航空、航天遥感成本较高,而且受信息获取的滞后性、信息分析处理方法等因素的限制,目前许多学者开始研制基于地物光谱特征,并用于田间低成本间接测定作物养分和生化参数的仪器和工具,如NDVI测量仪、LAI测量仪、谷物品质测量仪等,这在卫星和航空遥感技术进一步发展和成熟前,正在被发展为高密度获取农田信息的技术手段。

4.3地理信息系统应用

GIS在精准农业技术体系中的地位举足轻重,其作用不仅在于从田间信息采集、信息处理与管理、信息分析,到田间决策方案实施的整个种植管理过程,而且贯穿规划、种植管理、产后分析、产后加工及销售的整个种植循环过程。这要归功于精准农业实施对空间信息的依赖性。在精准农业体系中,GIS不再是一个孤立的系统,而是围绕精准农业核心思想而提供较全面的地理信息服务的平台,而且该平台与其它系统或用户之间通过信息交换而紧密联系。概括来说,这种地理信息服务主要包括信息管理服务、信息交换与更新服务、信息决策分析服务和信息服务等4项,如图2所示。

4.3.1农田信息管理

农田信息具有多源性,具体表现在存储格式多样性、多尺度性、获取方式多样性,另外还包括系统或数据库数据组织的复杂性。通过GIS平台,在融合多源数据的基础上建立农田管理系统,实现对多源、多时相农田信息的有序管理和分析,这是精准农业实施的基础,其作用表现在数据组织和集成管理、空间分析查询、空间数据更新与综合处理、可视化分析与表达。GIS为田间信息采集提供基础信息,也为田间变量实施决策分析提供信息源,因此农田地理信息系统是精准农业实施的信息管理员。目前GIS在国外精准农业应用中还处在农田边界图管理、土壤肥力管理、产量分布图管理分析和GIS制图阶段,并没有充分发挥GIS应有的作用,相应的管理软件也不成熟。虽然经过几十年的发展,国外许多GIS产商开发了诸如ArcGIS产品系列、MapInfo系列等通用GIS软件,但这些软件与农业生产有关的功能只是很小一部分,而且它们价格昂贵。然而,应用于精准农业的GIS应用系统应该是小型廉价且适用的农场信息系统FIS(FarmInformationSystem)。因此根据农业信息采集、存储和处理分析的特点,研发功能针对性强的FIS是农业GIS发展的一个方向。

4.3.2信息更新与交换

信息更新与交换服务是服务平台的重要组成部分。数据是系统的血液,平台的生命力在于信息的现势性及可更新性。信息更新一般分为两个层次:一是不定期的局部数据更新;二是周期性的全局数据更新。信息交换是信息进出服务平台的通道,解决服务平台与各种数据采集系统、应用系统之间的数据交换问题。遥感信息的特点决定了它必将成为农田信息获取的主要手段,然而从遥感获取的不是直接用于精准农业的信息,如土壤水分、作物冠层生化参数等,而需要通过分析建立遥感信息与土壤和作物生长状态相关的参数之间的关系,这是限制遥感信息应用与农业信息获取的“瓶颈”。GIS的参与将为遥感信息提取提供新的思路,提供背景数据和分析方法。遥感和地理信息集成研究,脱离庞大昂贵的遥感影像处理系统,开发服务于具体应用的遥感和GIS集成系统,是GIS应用于农业的又一个重要方向。

4.3.3决策分析

决策分析服务是整个地理信息服务平台的核心部分,利用已有的信息,根据不同应用目的,集成相应的知识和模型,分析生成供决策服务的知识,这是地理信息技术在精准农业应用中的首要目的。信息分析服务是一个知识挖掘的过程,其关键是GIS与专家系统、模型库系统集成,其集成程度决定分析效率和分析结果的可靠性。决策分析可以归纳为产前规划评价分析、产中监测与控制分析,以及产后分析与销售管理。规划评价主要利用区域自然要素、社会经济要素、产量历史数据、作物品种特性等进行农业区的规划、种植区划、作物种植适宜性评价和作物品质区划,这方面的GIS应用研究取得了一定的进展[32,33]。实现以高产、高效、优质和实时管理为目标,为农业生产提供一个合理、详细、完整的农田作业规划,它是精准农业实施的基础。如通过分析产量数据、肥力水平和作物生长的适宜性,选择合适的品种、肥料和农业机械设备,制定合理的耕作计划。监测与控制分析是信息分析决策服务的一个重要内容,是最能体现精准农业核心思想的内容。将GIS作为决策分析的平台为精准农业实施提供决策和控制的依据是其在精准农业中的另一个发展方向。通过GIS集成作物栽培管理辅助决策支持系统与作物生产管理与长势预测模拟模型、投入产出模拟模型和智能化农作专家系统,根据作物长势和其背景状况做出诊断,提出科学处方,调控操作。将不同类型的地理数据,如土壤、作物、气象和土地历史等,与水分运动、溶质运移、农药渗漏、作物生长、土壤侵蚀等各种模拟模型和专家知识和推理机整合,产生支持定位实施的“农作处方”,这一切都需要集成模拟模型和专家系统的GIS应用服务平台的支持。也正是GIS的这一功能才使得用于变量作业的农艺处方生成得以实现,同时也能够通过专家系统实现精准农业实施中的自动控制。国内有学者开始研究采用GIS进行施肥推荐处方生成[30,31]。

4.3.4产后分析与销售管理

从精准农业实施的经济效益和产业化角度考虑,GIS在精准农业中的应用并没有随着精准农业田间实施全过程的结束而终止,它还在后续工作中起着重要作用。利用产后产量分析为下一种植循环的规划提供决策信息,这是当前国外精准农业体系中注意得比较多的一项内容,但仅此而已,它们并没有从市场销售角度考虑GIS的应用。目前,作物生产已开始由单纯追求高产模式向优质、专用和高效的方向转变,利用品质监测信息可用于指导粮食分类加工,大幅度提高加工品质和附加值,这是产后基于GIS分析的又一个内容。市场分析是根据作物产量和品质,以及社会经济要素进行分析,用于指导粮食销售价格和销售方向,从而提高粮食生产的经济效益。销售管理主要对客户和粮食配送的管理,分为客户关系管理和物流管理,它是提高粮食销售管理效率的必要前提。因此研发为精准农业服务的产后市场分析和销售管理的应用软件是GIS应用于精准农业中的一个重要补充,具有较大应用前景。

4.3.5空间信息

利用GIS进行空间信息服务是精准农业体系中“空间变异信息”的重要消费者,它通过Internet或无线(有线)通讯向公众原始和分析结果信息。的空间信息可以包括农田作物长势监测信息、作物产量及品质监测和预测信息、产品供需分布信息等,空间信息将使地理信息技术在精准农业中的应用走向社会化,这是产业化发展的重要方向。

5应用前景与产业化发展

实施精准农业不但可以最大限度提高农业现实生产力,而且是实现优质、高产、低耗和环保的可持续发展农业的有效途径。因而精准农业技术被认为是21世纪农业科技发展的前沿,是科技含量最高、集成综合性最强的现代农业生产管理技术之一。它的应用实践和快速发展将使人类充分挖掘农田最大的生产潜力、合理利用水肥资源、减少环境污染、大幅度提高农产品产量和品质成为可能。实施精准农业也是解决我国农业由传统农业向现代农业发展过程中所面临的确保农产品总量、调整农业产业结构、改善农产品品质和质量、资源严重不足且利用率低、环境污染等问题的有效方式,将在世纪之交成为我国农业科技革命的重要内容。

遥感技术在现代农业的应用篇2

1.1概况

地理信息系统的优势在于可以利用与计算机网络技术紧密相关的数据库或者网络图形处理等技术，对所采集到的信息进行整合和分析，从而为决策者提供有效的可视化信息支持。地理信息系统具备数据采集、编辑、变更，数据统计和分析、产品的二次加工等功能。依托这些功能，地理信息系统可以广泛地应用于国民经济的各个行业，为各个产业的发展提供信息资源。

1.2在农业资源管理中的应用

地理信息系统是一种计算机软件平台，能够对空间的地理信息进行数据的保存及分析，能够为农业生产提供精细化的数据平台，包括土地的管理、土壤所含的物质成分、自然水文地质条件、农作物品种和种类以及病虫害的类型等，通过这些数据准备地分析农作物生长过程中需要的自然环境和水土条件，可以为农作物的差异性和实施调控提供必要的支持。地理信息系统已广泛应用于农业生产的各个领域，其作用于农业生产中的分析方法也促进了更多网络技术在农业中发挥重要的作用。

1.3辅助农业资源调查

农业发展是我国实现健康可持续发展的必要条件。通过地理信息系统对农业资源进行调研分析，使得数据库中现有的地图与属性进行有机结合，为农业的现代化管理带来了极大的便利。农业资源的估算可以利用空间分析模型来进行，这种手段使人们能够更清晰地了解农业资源的变化情况。

1.4在农业灾害控制中的应用

利用地理信息系统对农业生产过程中可能产生的灾害进行风险预警和评估，为决策部门提供及时有效和准确可靠的信息，使灾害的防治具有充分的科学依据，这样才能保证农村经济的稳步发展。地理信息系统具有比较完备的属性信息，对区域内农作物灾害发生的基本规律、危害程度等进行综合评价和模拟，并对灾害发展趋势进行预测，为防灾减灾提供决策依据。

2遥感技术在农业生产中的应用

2.1遥感技术概况

所谓遥感技术，就是通过物体自身的电磁波特性识别物体及其存在的环境条件的一种先进的技术。与传统观测技术相比，遥感具有可以实现大面积的同步观测以及短期内的重复观测，遥感技术还能够实现对既有物体的24h全方位高精度观测。

2.2遥感技术在精细技术中的应用

遥感技术能够详细、客观及快速地为作物生态环境和作物的生长提供各种信息，是精细农业获取农业信息数据的重要来源。遥感技术在精细化农业生产中主要应用于以下几个方面。

2.2.1对农作物的生产状况进行监测

通过对农作物在不同生长阶段的时间序列图像进行遥感观测，农田管理者利用该技术能够捕捉到的信息，及时发现农作物在生长的各个阶段出现的病虫害，从而采取有效的预防措施。还能够利用不同时间序列的遥感图像，了解不同阶段农作物的长势，提前预测农作物的产量。

2.2.2作物生态环境监测

利用遥感技术可以对土壤侵蚀面积、土壤盐碱化面积及其主要分布区域、土壤盐碱化变化趋势等进行监测，也可以对土壤、水和其他作物生态环境进行监测，这些信息有助于田间管理者采取相应的措施。

2.2.3灾害损失评估

气候异常对作物生长具有一定的影响，利用遥感技术可以监测与定量评估作物受灾程度，对作物损失进行评估，然后针对具体受灾情况，实施补种、浇水、施肥或排水等抗灾措施。

3结语

21世纪是信息技术快速发展的阶段，农业信息化乘着这股东风也应运而生，成为了世界范围内信息化的一个重要组成部分。农业信息系统有其独特的优越性，可以为农业资源的管理和决策提供真实可靠的信息支持，使我国的农业发展具有更好的前景。地理信息系统作为一种先进信息处理手段，在将来必然会担负起振兴农业经济发展的重任。因此，开展信息技术在农业生产中的应用研究势在必行。在农业信息的发展过程中，要注意农业信息人才的培养，尤其要注重对其网络技术和循环农业生产过程的培养。目前，我国的农业信息化人才是极其短缺的，从这方面来讲很大程度限制了农业信息技术的发展与传播。因此，改变目前现状的有效手段就是加大农业人才培养的投资力度，培养更多的农业信息化人才；同时，应利用多种现代化教育手段多培训一些既懂农业知识又能掌握科技信息的新型农民，让他们发挥模范带头作用，带领大家一起向更好的生活前进。利用最新的科技成果来带动农业技术的发展，通过建立新型的科技管理和运行机制，建立起一支农业知识和网络知识丰富的农业科技队伍，使信息技术能够担负起科技兴农的重任，将农业信息化推广到更高的高度。

遥感技术在现代农业的应用篇3

关键词： 耕地; 人工建筑; 阈值; 图像分割

中图分类号： TN964?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）06?0105?03

Research on automatic segmentation of agricultural land and artificial buildings in remote sensing image

WANG Min?yan1， ZHAO Kun2

（1. Commission for Discipline Inspection and Supervision Bureau of Jining， Jining 272045， China;

2. The 27th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation， Zhengzhou 450047， China）

Abstract： An image processing algorithm which can automatically divide up agricultural fields and artificial buildings in remote sensing images from satellite or aerial photo is proposed. With the technologies of image area synthesis， filtering， histogram statistics and background segmentation， the artificial buildings and roads in large?scale agricultural lands can be segmented by the algorithm， and the area calculation can be realized. Some solutions and test results are given in this paper. It is significant for this algorithm to improve the automation statistic level of agricultural land.

Keywords： agricultural field; artificial building; threshold; image segmentation

0 引 言

作为人口大国，农林业对我国家安全和社会稳定有重要意义，随着经济的高速发展，乡镇及城市建设对土地需求日趋增长，合理有效地使用土地资源，监控土地实际使用情况是国家研究的重要课题。随着现代航天技术、航空技术、探测器技术高速发展，国家投入大量卫星、飞机及无人机进行耕地普查，新技术的广泛应用给农业用地统计、普查、灾害预警带来革命性发展，提供了丰富的数据资源。但社会各界对农业统计信息的需求越来越大，对统计质量要求越来越高，按照传统的方法，仅仅依靠手工作业是远远不能适应实际海量数据筛选需要的。本文提出一种可在卫星或航拍遥感图像中自动分割农用田地与人工建筑的图像处理算法，该算法使用图像区域合成、滤波、灰度统计、背景分割等处理技术，可实现农用田地中疑似建筑及道路进行分割，并给出面积的估算。为后续土地和人工建筑确认标注提供预先提示。

1 遥感图像预处理

遥感图像在形成、传输、记录过程中，成像系统、传输介质和记录设备都会引起图像质量的下降[1?2]，典型表现为图像模糊、失真、有噪声等。图像预处理的目的就是尽可能恢复退化图像的本来面目。引起图像退化的因素很多，图像预处理将根据退化的原因，建立相应的数学模型，并沿着图像降质的逆过程恢复原图像。

农用土地遥感图像所关注的信息大部分集中在低频和中频段，为了有效抑制图像的噪声并尽可能多的保留有用的信息，采用均值滤波、中值滤波、低通滤波、匹配滤波等多种滤波器相结合，综合线形滤波器和非线形滤波器的优点，研究具有实时特性的滤波网络，最大程度滤除噪声，提高图像的信噪比，减少图像的失真[3?4]。

原始图像中各点的灰度值f（x，y）用该点邻域的灰度平均值代替，以抑制具有突变性质的噪声点。设g（x，y）为处理后的灰度值，则该方法可表示为：

[g（x，y）=1MN（m，n）∈S（x，y）f（m，n）] （1）

式中：[S（x，y）]为[（x，y）]的邻域;m，n为[S（x，y）]中的像素数。

图像的预处理在空域中进行，也可在频域中进行，将一维信号低通滤波器在二维图像中应用，图像经过二维傅里叶变换后，噪声频谱位于空间频率较高的区域，而图像中关键信息处于空间频率较低的区域，从而实现对高频分量的预制[5]。

转移函数为：

[H（x，y）=11+[D（x，y）D0]2n] （2）

式中：[D0]为截止频率;[n]为阶数。

2 遥感图像分割与处理

严格意义上的图像分割是指每一个物体都能和它的背景区分开来而成为一个独立完整的区域，人的视觉就包括这个过程。但是，在实际应用中这是很困难的，因为图像分割没有统一的判别标准，也没有通用的分割方法，一般来说，只要能把感兴趣的部分从背景中分割出来就可以接受[6]。对遥感图像进行分割就是把图像中不同于农业用地的人工建筑或道路等具有特殊意义的区域分割开来，这些区域本身并不相关，但每一个区域都不同于农业用地[7?8]。

2.1 大面积耕地直方图分析

由于大面积农用耕地的主背景的分布相对均匀，从图像的直方图分析明显存在单峰（背景），如果有道路或人工建筑，则直方图中将存在背景峰之外的多个。

<E：＼王芳＼现代电子技术201506＼现代电子技术15年38卷第6期＼Image＼05t1.tif>

图1 大面积农用田地图及直方图

2.2 基于大面积耕地背景的分割阈值提取

[H（x）]为图像直方图分布，则图像的平均灰度为[9?10]：

[hx=x・hxhx] （3）

图像的灰度分布误差为：

[σ=h（x）-h（x）?x2h（x）] （4）

将[h（x）]-ks作为图像分割的第一个阈值，[h（x）]+ks作为图像分割的第二个阈值。将灰度在[[h（x）]-ks，[h（x）]+ks]内的像素判为背景，其他灰度图像像素判为目标，则就可以将目标从背景中“分割”出来。如图2，图3为原始图像及经过预处理后的图像，应用式（4）求解出[σ]及分割门限，经二值化后分割图像如图4所示。

<E：＼王芳＼现代电子技术201506＼现代电子技术15年38卷第6期＼Image＼05t2.tif>

图2 原始图像

<E：＼王芳＼现代电子技术201506＼现代电子技术15年38卷第6期＼Image＼05t3.tif>

图3 图像预处理

<E：＼王芳＼现代电子技术201506＼现代电子技术15年38卷第6期＼Image＼05t4.tif>

图4 图像分割

根据分割出的图像可对目标像素面积的统计，采用投影方法，可获得图像不同列中非农用地的像素数，如图5所示，通过累加计算可获得设定区域非农用地占用比例，从而获得实际农用地面积。

2.3 应用

通过对遥感图像处理，可对耕地或建筑面积进行估算、统计，对疑似建筑物、道路进行标注，提高农业用地统计自动化水平，并提高土地管理部门、农业部门、农业统计部门及其他有关部门在技术手段和行政管理方面的优势，采用先进的遥感技术、全面统计和抽样调查等各种方法，对耕地及其他农业用地的数量进行全面的监测和管理，及时对不利于耕地和其他农业用地保护及使用的情况进行处理和纠正。

<E：＼王芳＼现代电子技术201506＼现代电子技术15年38卷第6期＼Image＼05t5.tif>

图5 目标面积统计

3 结 语

本文根据大面积农用地统计需求，结合其图像特性，提出一种大面积耕地背景的耕地及人工建筑分割方法，可以有效提高耕地统计自动化水平，并辅助监测农用耕地占用情况。

参考文献

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遥感技术在现代农业的应用篇4

关键词：遥感技术；资源；环境；软件；应用

中图分类号：TP237 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）23-5360-02

20世纪60年随航天技术和电子计算机技术的发展，遥感技术应运而生。遥感技术根据各类传感器收集的地面物体的电磁波信息，并利用计算机编程技术或者遥感专业软件制作遥感图像，广泛应用于资源考察、灾害监测、环境保护、测绘、军事及气象监测等领域。在地球资源紧缺、环境问题日益突出的现状下，遥感技术得到了空前的重视和广泛的应用，成为观测地球的重要手段。

1 遥感相关技术

遥感图像处理的关键技术主要包括了遥感图像几何校正技术、影像融合技术、图像增强技术以及图像分类技术。利用计算机遥感软件或者基于VC++编程都能实现上述相关功能。国内外已有多种专业的遥感数字图像处理软件，如PCI、ENVI、EDADRS、VirtuoZo、ArcInfo、ArcView等。这些软件为遥感技术在资源调查、环境保护、城市规划等领域的应用提供了强有力的技术保障。ERDAS IMAGINE 是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它的功能相比于其他软件更为先进，操作更为灵活，因此占有了很大的市场份额，是遥感图像处理系统的代表软件。而一些我国自主研发的软件，如中国国土资源航空物探遥感中心研制开发成功的“野外调查微机辅助遥感图像解译系统“、“成像光谱数据分析处理系统”；成都理工大学研制开发成功的“正射遥感影像地图制作系统”等软件系统都已得到推广应用[1]。

1.1遥感图像处理技术

遥感图像处理技术主要包括了：遥感图像几何校正、图像增强技术、以及图像分类技术。下面分别介绍这几个处理技术。

由于卫星传感器视角和地球表面曲率的影响，影响上地物发生几何形变，因此在应用卫星遥感影像之前，必须经过几何校正。图像几何纠正包括空间变换和灰度值内插两步。几何纠正可通过遥感图像处理软件，如ERDAS，或者通过VC编程实现。EDARS进行几何纠正的流程图如图1所示。

遥感图像增强技术指的是将高分辨率全色波段影像与最佳波段组合的多光谱影像进行融合，得到高分辨率、多光谱的融合影像的过程。融合后的图像与原图像相比，更加清晰，提高了视觉效果，改善了几何精度及识别和分类的精度。一般多采用多光谱TM图像和SPOT全色图像进行融合。

遥感图像分类技术指的是利用计算机或目视判读对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性的识别和分类，从而识图像信息所对应的地物，提取所需地物信息。计算机自动识别分类技术尚不成熟，因此仍然需要目视判读辅助识别。计算机自动识别分类方法主要分为监督分类法和非监督分类法两种，这两类方法均可在EDARS中实现。监督分类方法需要从研究区域选取有代表性的训练区作为样本，根据已知训练区的样本，选择特征参数，建立判别函数对像元进行分类。非监督分类没有训练区作为样本，主要根据像元间的相似度大小进行归类合并。

2 资源环境应用

2.1资源调查

资源的可持续利用是可持续发展的基础，没有资源的可持续利用，不可能有可持续发展。资源调查主要包括了金属矿产资源勘探及农业资源调查监测两方面。

遥感技术已经在地质矿产勘探、金属、天然气、资源调查中发挥了重要作用[2]。20世纪20年代航空遥感被用于农业土地调查。多光谱原理应用于遥感后，根据各种植物和土壤的光谱反射的特性，建立了丰富的地物波谱与遥感图像解译标志，在农业资源调查与动态监测、生物产量估计、农业灾害预报与灾后评估等方面，取得了丰硕的成果[3]。

利用遥感信息进行资源调查具有成本低、速度快，有利于克服自然界恶劣环境的限制，减少投资的盲目性，保证图像数据的不断更新等优点。在资源调查之前， 可以利用卫星遥感数据， 预先进行判读和分析，以便圈定若干远景区域，，有的放矢；其次利用卫星影像和数据，参照路线考察的样本和实况， 进行较小比例尺的自动分类与制图，满足概查的需要； 必要时再进一步缩小靶区范围，进行大比例尺航空遥感与摄影测量， 结合地面实况调查和取样，编制正射影像地图及系列专题地图，可以满足定量、定位的精度要求。我国在地质及森林资源调查中的经验表明，利用遥感可以节约成本一半， 加快速度一倍[4]。

2.2环境监测

遥感技术在全球环境变化监测方面的应用也是十分广泛的，主要包括：（1）气象监测；（2）臭氧层监测；（3）海洋监测；（4）环境灾害监测等。在气象监测方面，卫星遥感技术在气象上的应用是比较成功的，气象卫星云图为研究云的分布及运动规律提供了准确的信息，如台风监测等。在大气臭氧观测方面，大气臭氧观测包括总含量及其浓度分布廓线的测量。观测方法有在地面上用臭氧分光光度计测量不同天顶角下的太阳紫外光谱， 从而计算出大气臭氧总含量及其浓度分布线；或者在卫星上测量大气对太阳紫外线的后向散射光谱或大气臭氧的红外吸收光谱， 推大气臭氧总含量及浓度分布廓线； 或者用气球将臭氧探测仪送入高空， 测量平流层的臭浓度[5]。在海洋监测方面，遥感能为海洋学家提供跟踪大尺度洋流、中尺度涡流实时调查信息；为海洋气象学的研究提供有关海面上空的云图和风暴潮、台风信息；为海洋生物学的研究提供有关海洋初级生产力和海洋生物环境方面的信息；为海洋地质研究提供有关重力场、海平面、大地水准面等海面地形的测高资料；还能为海洋环境保护提供快速大尺度监测和区分海面溢油及其它海面污染的方法与图像[6]。在环境灾害监测方面，遥感广泛应用于地球温室效应、洪涝灾害、旱灾、地震、森林火灾、沙尘暴等环境现象的监测中。以地震监测为例，近年地震频发，地震后，交通堵塞、通信中断，遥感技术成为信息获取和灾害监测的重要手段。卫星遥感技术能够及时提供宏观灾情，有利于有关方面对灾情做出科学评估，进而采取救灾防灾减灾措施，意义重大[7]。

3 结束语

遥感技术具有监测范围广、速度快、成本低，且便于进行长期的动态监测等优势， 它不仅可以广泛应用于资源调查，而且可以快速、实时、动态、省时省力地进行大范围的环境监测。遥感技术作为资源调查和环境监测的重要手段之一， 发挥着不可替代的作用。

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遥感技术在现代农业的应用篇5

【关键词】遥感技术现状趋势商业化

众所周知，近十年来全球空间对地观测技术的发展和应用已经表明，遥感技术是一项应用广泛的高科技，是衡量一个国家科技发展水平的重要尺度。现在不论是西方发达国家还是亚太地区的发展中国家，都十分重视发展这项技术，寄希望于卫星遥感技术能够给国家经济建设的飞跃提供强大的推动力和可靠的战略决策依据。这种希望给卫星遥感技术的发展带来新的机遇。

一、遥感信息技术基础

遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线结目标进行探测和识别的技术。例如航空摄影就是一种遥感技术。人造地球卫星发射成功，大大推动了遥感技术的发展。现代遥感技术主要包括信息的获取、传输、存储和处理等环节。这是20世纪60年代兴起的一种探测技术，是根据电磁波的理论，应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理，并最后成像，从而对地面各种景物进行探测和识别的一种综合技术。从上个世纪六十年代提出“遥感”这个词，到1972年美国陆地卫星计划发射了第一颗对地观测卫星，经过几十年的发展，遥感技术已经广泛地应用在军事、国防、农业、林业、国土、海洋、测绘、气象、生态环境、水利、航天、地质、矿产、考古、旅游等领域，影响了人类生活的方方面面，它为人类提供了从多维和宏观角度去认识世界的新方法与新手段，遥感技术能够全面、立体、快速有效地探明地上和地下资源的分布情况，其效率之高是以前各种技术无法企及的。

二、我国遥感技术的应用现状

总体上说，遥感技术的应用已经相当广泛，应用深度也不断加强。目前，在地学科学、农业、林业、城市规划、土地利用、环境监测、考古、野生动物保护、环境评价、牧场管理等各个领域均有不同程度的应用，遥感技术也已成为实现数字地球战略思想的关键技术之一。

1.到目前为止，我国已经成功发射了十六颗返回式卫星，为资源、环境研究和国民经济建设提供了宝贵的空间图像数据，在我国国防建设中也起到了不可替代的作用。我国自行研制和发射了包括太阳和地球同步轨道在内的六颗气象卫星。气象卫星数据已在气象研究、天气形势分析和天气预报中广为使用，实现了业务化运行。一九九九年十月我国第一颗以陆地资源和环境为主要观测目标的中巴地球资源卫星发射成功，结束了我国没有较高空间分辨率传输型资源卫星的历史，已在资源调查和环境监测方面实际应用，逐步发挥效益。我国还发射了第一颗海洋卫星，为我国海洋环境和海洋资源的研究提供了及时可靠的数据。

2.我国先后建立了国家遥感中心、国家卫星气象中心、中国资源卫星应用中心、卫星海洋应用中心和中国遥感卫星地面接收站等国家级遥感应用机构。同时，国务院各部委及省市地方纷纷建立了一百六十多个省市级遥感应用机构。这些遥感应用机构广泛的开展气象预报、国土普查、作物估产、森林调查、地质找矿、海洋预报、环境保护、灾害监测、城市规划和地图测绘等遥感业务，并且与全球遥感卫星、通信卫星和定位导航卫星相配合，为国家经济建设和社会主义现代化提供多方面的信息服务。这也为迎接21世纪空间时代和信息社会的挑战，打下了坚实的基础。

3.两大系统建立完成。一是国家级基本资源与环境遥感动态信息服务体系的完成，标志着我国第一个资源环境领域的大型空间信息系统，也是全球最大规模的一个空间信息系统的成功建立；二是国家级遥感、地理信息系统及全球定位系统的建立，使我国成为世界上少数具有国家级遥感信息服务体系的国家之一。我国遥感监测的主要内容为如下三方面，分别是对全国土地资源进行概查和详查、对全国农作物的长势及其产量监测和估产、对全国森林覆盖率的统计调查。

三、遥感技术发展的作用及局限

遥感技术具有快速获取信息以便正确、有效、高速地进行相关决策。比如，灾害遥感技术能基于灾害遥感数据，更加客观地、全面地评估受灾前和受灾期间的地面情况，为灾害重建工作提供可靠的科学依据。遥感技术在快速掌握准确、全面、客观、直观的信息的基础上具备以下作用：

1.在灾害方面，遥感技术具有较强的预警、预测功能：对潜在灾害，包括发生时间、范围、规模等进行预测，为有效防灾做准备；同时，遥感监测技术具有实时监测各种灾害，特别是洪水、干旱、地震等重大灾害发生情况；另外，灾害遥感技术是灾后重建工作的重要科学依据，灾害遥感技术准确的灾情评估是灾后重建最主要的依据之一。

2.遥感技术为国民经济可持续发展提供科学的决策依据。中国目前经济发展和人口增长对国家资源环境的影响程度超过了历史上的任何时期。对国土资源进行动态监测是我国政府一贯重视的问题。

3.遥感技术可很好地辅助地质矿产资源的调查。中国的矿产资源丰富，遥感技术的应用前景十分广阔，遥感技术在区域地质填图方面的应用已比较成熟，并取得了很好的效果。

4.利用遥感技术可以进行农作物估产和林业资源调查。我国是农业大国，粮食问题是我国政府非常重视的问题。目前利用气象卫星进行农作物估产的应用已得到了普及和深化，并形成了一种业务化的手段，估产对象也从冬小麦扩展到玉米、水稻等其他作物。

由于当前卫星遥感技术本身的特点，因此遥感技术、不同的遥感卫星在各方面的应用还存在着一些不足。

1.卫星遥感现主要应用还集中在灾后评估和应急反应，灾害预测应用较少，而且因高分辨率数据获取困难，提供的空间信息因比例尺不够大，故仅能为宏观救灾和灾情评估提供参考。

2.由于数据提供部门和业务使用部门联系不够紧密，限制了空间技术发挥应有作用的能力。

3.遥感技术主要应用于地表的自然灾害的监测、预警、预报和灾害评估，对于由地表以下灾害及地底驱动引发的灾害无法有效地监测、预警和预报。

四、遥感技术的发展趋势

随着科学技术的进步，光谱信息成像化，雷达成像多极化，光学探测多向化，地学分析智能化，环境研究动态化以及资源研究定量化，大大提高了遥感技术的实时性和运行性，使其向多尺度、多频率、全天候、高精度和高效快速的目标发展。

1.遥感影像获取技术越来越先进。

（1）随着高性能新型传感器研制开发水平以及环境资源遥感对高精度遥感数据要求的提高，高空间和高光谱分辨率已是卫星遥感影像获取技术的总发展趋势。遥感传感器的改进和突破主要集中在成像雷达和光谱仪，高分辨率的遥感资料对地质勘测和海洋陆地生物资源调查十分有效。

（2）雷达遥感具有全天候全天时获取影像以及穿透地物的能力，在对地观测领域有很大优势。干涉雷达技术、被动微波合成孔径成像技术、三维成像技术以及植物穿透性宽波段雷达技术会变得越来越重要，成为实现全天候对地观测的主要技术，大大提高环境资源的动态监测能力。

（3）开发和完善陆地表面温度和发射率的分离技术，定量估算和监测陆地表面的能量交换和平衡过程，将在全球气候变化的研究中发挥更大的作用。

（4）由航天、航空和地面观测台站网络等组成以地球为研究对象的综合对地观测数据获取系统，具有提供定位、定性和定量以及全天候、全时域和全空间的数据能力，为地学研究、资源开发、环境保护以及区域经济持续协调发展提供科学数据和信息服务。

2.遥感信息处理方法和模型越来越科学。

神经网络、小波、分形、认知模型、地学专家知识以及影像处理系统的集成等信息模型和技术，会大大提高多源遥感技术的融合、分类识别以及提取的精度和可靠性。统计分类、模糊技术、专家知识和神经网络分类有机结合构成一个复合的分类器，大大提高分类的精度和类数。多平台、多层面、多传感器、多时相、多光谱、多角度以及多空间分辨率的融合与复合应用，是目前遥感技术的重要发展方向。不确定性遥感信息模型和人工智能决策支持系统的开发应用也有待进一步研究。

3.推动3S一体化发展。

计算机和空间技术的发展、信息共享的需要以及地球空间与生态环境数据的空间分布式和动态时序等特点，将推动3S一体化。全球定位系统为遥感对地观测信息提供实时或准实时的定位信息和地面高程模型；遥感为地理信息系统提供自然环境信息，为地理现象的空间分析提供定位、定性和定量的空间动态数据；地理信息系统为遥感影像处理提供辅助，用于图像处理时的几何配准和辐射订正、选择训练区以及辅助关心区域等。在环境模拟分析中，遥感与地理信息系统的结合可实现环境分析结果的可视化。3S一体化将最终建成新型的地面三维信息和地理编码影像的实时或准实时获取与处理系统。

4.遥感技术应用逐渐商业普及化。

任何一项高新技术，它能否形成产业，或者它能否作为一种强大产业的必要组成部分，这是它能否长久生存发展下去的重要标志之一。一般说来，只有形成产业之后，有了雄厚的物质条件，这项技术才得以持续发展。通常，在高新技术发展的初期，总是通过商业化活动来加速其产业的形成过程。

遥感技术的应用是极其广泛的，包括凡是涉及地球科学的各门类的学科和技术种类，遥感技术都能为它们提供信息。这种广泛性必然会使对遥感数据的需求用户范围变广，因此除了社会公益型用户外，还存在部分商业应用型用户。虽然这些商业应用型用户由于遥感卫星正处于产业化初期，市场尚未形成规模的原因，目前数量较少，但随着将来技术的进步，商业化的发展，这部分的用户肯定会逐渐增多，最终成为用户群体中的主要成员。

五、小结

遥感技术经过几十年的发展和应用，尤其是近几年的突飞猛进，已经为其未来朝着商业化方向迈进奠定了坚强稳固基础――包括可靠的技术基础以及广阔的应用基础。只要国家在政策方面给予大力支持，使商业化发展在经营理念的指引下保证正确的方向，加上科技工作人员的勤奋努力使技术不断创新，我们坚信今后遥感技术的发展步伐会加快，遥感技术的作用必将能充分发挥。

参考文献

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[2]任源，杨晓晶.遥感技术在现代环境监测与环境保护中的应用.环境保护科学，2007第33卷第3期

遥感技术在现代农业的应用篇6

关键词：遥感；农业干旱；监测；应用

中图分类号 S423 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）14-0152-03

1 引言

干旱是全球各地区普遍存在的一种气候现象，具有形成缓慢、持续时间长的特点，是发生频率最高、危害程度比较严重的自然灾害之一。尤其是近几年来，全球气候变暖的趋势愈加明显，干旱发生的次数不断增加，波及的范围也在不断扩大。联合国政府气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）在其系列评估报告中指出，在未来，干旱风险有增加的趋势[1-2]。在所有旱灾中，农业受其影响最直接、最严重[3]。干旱灾害的发生危害严重，主要包括：农业减产、粮食短缺，乐厥庇锌赡艿贾录⒒模灰追⑸火灾；加剧了土地荒漠化的进程，生态环境破坏等等，从而制约了农业和社会经济的可持续发展。因此，对干旱进行动态监测，减轻干旱灾害带来的影响，已成为各国政府和专家学者大力关注的问题之一。

干旱灾害的发生受到多种因素的影响，由于其复杂性、动态性、{危害性及开放性的特点，人类无法防止其发生[4]。因此，有效地对农业干旱进行动态监测，及时准确地获取旱情的第一手资料，为各级政府部门制定抗旱、减灾措施提供依据，从而更加科学地指导农业生产，努力将旱灾损失降低到最小。3S（GIS、RS、GPS）技术的发展也可为干旱监测提供全新的方式和技术支撑，尤其是遥感技术时效性很强，可以在大面积的范围内实现同步观测。因此，可以利用遥感技术进行大范围、动态、实时的干旱监测，快速、准确、有效地提取关于干旱灾害的信息，降低干旱影响，减少农业损失，实现经济社会的可持续发展。

2 利用遥感监测干旱的研究背景

利用遥感技术监测干旱实际上就是监测土壤中含水量的多少和分布情况，从而有效地反映受旱的程度以及干旱分布范围[5]。传统的干旱监测方法具有费时费力、获取数据速度慢、信息滞后、对旱情空间分布特征和变化规律不能及时做出反应的缺陷[6]。而利用遥感技术获取的空间信息周期短、范围广，可以实现快速定量分析，弥补了传统监测的费事、费力的缺点，提高了工作效率，从而成为了干旱监测中具有广阔前景的技术手段。国内外学者利用遥感技术从不同的角度对干旱进行监测。20世纪60年代末，国外学者就开始利用遥感技术监测土壤水分；Waston[7]等于1971年第一次提出计算热惯量的方法，即用地表温度日较差进行推算得出；20世纪80年代，地面、航空和卫星遥感数据的集成，使得对土壤水分和干旱的遥感监测研究取得了全面迅速的发展；20世纪90年代，气象卫星受到专家学者的关注，热惯量、作物缺水指数、地表温度与植被指数相结合，使得土壤水分的监测日益完善[8-9]。1999年以来，美国对地观测卫星Terra和 Aqua相继发射成功，搭载的Modis传感器空间分辨率、光谱分辨率及时间分辨率大幅提高，在旱灾的监测中更有优势。我国利用遥感技术对干旱进行监测，比国外晚了10多年，采用的方法主要为：微波遥感、近、远红外遥感及热惯量法等。进入20世纪90年代后，我国的专家学者对干旱遥感监测的理论进行了深入的研究，取得了一定的进展，与国外同类研究的差距逐渐缩小。如隋洪智[10]等提出表观热惯量（ATI），主要方法是利用卫星资料，通过简化能量平衡方程得出，然后将此量和土壤水分结合起来建立关系表达式来监测旱灾；张仁华[11]提出了一个热惯量模式，即考虑地表显热通量及潜热通量；郭铌等[12]运用植被指数和冠层温度建立了植被供水指数模型。这些研究可能会存在不足，但是在干旱监测方面发挥了重要的作用。

3 干旱遥感监测方法

干旱的发生受到各种因素的影响，主要包括自然因素（降水、温度、地形等）和人为因素（作物布局和品种及作物的生长状况等）。因此，对干旱进行监测时应考虑多种因素的影响，建立综合监测方案。农业干旱发生的原因主要是土壤中水分的缺少，当干旱发生并且发展到一定的程度时，植被会表现出一系列的特点，如植被冠层温度升高、植被指数下降等。许多专家学者以土壤水分、植被指数、温度、地物的光谱反射率为出发点，提取植被的干旱情况。

3.1 基于土壤水分的热红外监测方法 土壤水分是全球能量循环的重要组成部分，它连接着陆地表面和大气，是描述地表和大气之间能量和水分交换的关键参数[13]。由于土壤水分对全球水循环、能量平衡及气候变化有着重大影响，所以对土壤水分含量的测量具有重要研究意义。当土壤水分发生变化时，蒸腾作用也会发生相应的改变，使得作物冠层温度发生改变，农作物根部的土壤水分变化情况就可以通过热红外遥感获取农作物亮温变化间接得到。因此，土壤水分是研究植物干旱胁迫、进行作物旱情监测的重要因素。土壤热惯量是土壤的一种热特性，是引起土壤表层温度变化的内在因素，它与土壤含水量有密切的关系，同时又控制着土壤温度日较差的大小[14]。利用遥感监测土壤含水量的原理是：土壤含水量低时，昼夜温差大；土壤含水量高时，昼夜温差小。因此，利用遥感技术获取地表温度并对其进行分析，对土壤的热惯量进行反演，监测土壤中水分的变化，建立两者之间的统计模型。在模型当中，由于线性模型操作简单，被广泛应用[14]。主要选择的数据源是NOAA/AVHRR数据，获取数据成本较低，时间分辨率和空间分辨率较高，可以实现在较大范围内监测土壤水分。土壤热惯量方法以其较高的监测精度成为常用的土壤水分监测方法之一，但是在实际运用的过程中仍然会存在着一定的缺点，在无植被覆盖的地区或者是植被生长状况较差及作物生长前期比较适用，在植被覆盖率较高的地区并不适用。在影像的获取方面，难以获得日夜都无云的影像。吴黎[15]等利用改进了的表观热惯量计算模型，通过实测的模型参数，计算出在不同植被覆盖区、不同实验区中土壤含水量的热惯量，进一步验证了在植被覆盖较低（NDVI≤0.35）的情况下，利用表观热惯量法对土壤含水量进行反演具有较高的精度。

3.2 基于植被指数的可见光和近红外监测方法 当植被受到水分胁迫时，生长状况就会发生相应的变化，可能会出现枯萎或者死亡，植被指数会发生显著的变化。因此，可以利用遥感技术获取植被指数表示植被遭受干旱的情况。归一化植被指数（NDVI）在干旱监测中应用广泛。它主要的优势主要有：能够灵敏的检测植被；能更大范围的检测植被覆盖度；抗干扰（主要是地形和生物群落的阴影和辐射）；对太阳高度角和大气产生的噪音可以有效的削弱。但是在生态系统和气候变化的影响下，NDVI的值在不同年份就会表现出一定的波动性，同时受土壤、天气、植被和季节等因素的影响。因此，根据NDVI进一步提出了距平值被指数（AVI）、植被状态指数（VCI）、标准植被指数（SVI）。距平值被指数（AVI）适用于长期监测具有均一的下垫面、植被覆盖度高的区域，一般情况下，AVI的值在-0.2～-0.1范围内，表示为轻旱；AVI的值在-0.3～-0.2范围内，表示为中旱；AVI在-0.6～-0.3范围内，代表重旱[16]。植被状态指数（VCI）由Kogan[17]提出，VCI可以消除空间变化对植被指数的影响，同时能够反映天气极端情况，在植被长势平稳且处于中后期生长的阶段比较适合干旱监测，但是在低植被覆盖区域不适用。齐述华等[18]建立了标准植被指数（SVI），由于其简单操作的特点，在大区域旱情监测中适用，小规模、中等规模或者区域性的干旱监测效果不是很理想。

3.3 基于微波遥感的干旱监测方法 微波遥感用微波设备来探测、接收被测物体在微波波段（波长为1～1000mm）的电磁辐射和散射特性，以识别远距离物体的技术。微波波长较长，有很好的穿透力，能够全天时、全天候工作，而且对植被和土壤有一定的穿透能力。微波遥感的这些优点使其在土壤含水量遥感干旱监测领域具有明显的优越性。微波遥感分为主动微波遥感和被动微波遥感，两者都可以用于干旱监测[19]。主动微波利用其后向散射系数监测土壤水分含量，主动微波遥感的监测精度受到许多因素的影响，主要包括：土壤表面的粗糙程度、土壤纹理和物理性质以及植被覆盖情况等等，成本高，空间分辨率高，时间分辨率低。被动微波遥感的特点主要有重访周期短、覆盖面广、计算简单，对土壤表面粗糙程度和研究区地形的影响比较小，对土壤水分的变化情况的敏感性较高，但与主动微波遥感比，空间分辨率低[19]。

4 结语

遥感技术的快速发展为农业干旱提供了新的机遇，但是由于干旱发生的复杂性及各种方法的局限性，在进行干旱监测时，尽量避免采用单一的方法进行监测，将多种方法综合运用，使误差降低到最低限度。为了更加准确的提高农业干旱监测的准确性，将不同种类的监测模型相结合，避免使用单一的数据源，利用多波段、多影像数据融合对干旱灾害进行监测。随着3S技术快速发展，可以将其与各种数学模型相结合对干旱灾害进行动态监测和评估，降低干旱对经济社会影响，实现农业的可持续发展。

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遥感技术在现代农业的应用篇7

【关键词】摄影测量；遥感技术；发展；应用

摄影测量与遥感技术被划分在地球空间信息科学的范畴内，它在获取地球表面、环境等信息时是通过非接触成像传感器来实现的，并对其进行分析、记录、表达以及测量的科学与技术。3S技术的应用、运用遥感技术以及数字摄影测量是其主要研究方向。在多个领域内都可以运用遥感技术与摄影测量，比如：自然灾害、勘查土木工程、监测环境以及国土资源调查等。随着我国经济的不断发展，运用到遥感技术与摄影测量的领域也在逐渐的增多。

在人类认识宇宙方面，遥感技术与摄影测量为人类提供了新的方式与方法，也为人类对地球的认知以及和谐共处提供了新的方向。遥感技术和摄影测量可以提供比例不同的地形图以服务于各种工作，并且还能实现基础地理信息数据库的建立；遥感技术与摄影测量与地图制图、大地测量、工程测量以及卫星定位等构成了一整套技术系统，是测绘行业的支柱。

1 摄影测量与遥感技术的发展

从摄影测量与遥感技术的发展来看，摄影测量与遥感技术在近30年的时间里已经涉及到城市建设、水利、测绘、海洋、农业、气象、林业等各个领域，在我国的经济发展中起着至关重要的作用。摄影测量从20世纪70年代后期从模拟摄影中分离出来，并逐渐步入数字摄影阶段，摄影测量正在逐渐的转变为数字化测绘技术体系。

1.1 摄影测量与遥感技术有利于推动测绘技术的进步

我国的摄影测量从上世纪70年代后期经历一个系统的转变。在经历了模拟摄影测量以及解析摄影测量阶段之后，摄影测量终于步入了数字摄影测量的阶段，这也成为我国传统测绘体系解体，测绘技术新体系兴起的标志。

首先，从数字影像的类型来看，当前我国已经建立了数字栅格图、数字高程模型以及数字正射影像，土地利用与地名数据库也随之建立起来，摄影测量与数据库的多样性在一定程度上为生产运用提供了可能，从而进一步推动了测绘技术的发展。

其次，由于摄影测量与遥感技术的飞速发展，也逐渐被国家所重视，并利用这两项技术来完成了各种地理比例尺地形图的绘制。此外，还推动了诸多具有全国界别的基础地理信息数据库的建立。比如：比例尺级别为1：50000，1：1000000等的国家级地理信息数据库；除开国家级的，还有省级、县级等的地理信息数据库等。

最后，在20世纪八十年代中期、九十年代中期以及末期，我国先后运用中巴卫星数据、陆地卫星数据等完成了我国的土地调查，并推动了业务运行系统的建立。此外，在寻找矿石的地质工作中，我国也充分发挥遥感技术的作用，其中新疆博罗霍乐北山地区矿藏的发现就归功于彩色红外遥感数据的充分利用。

1.2 摄影测量与遥感技术有利于提升空间数据的获取能力

我国获取空间数据的能力在经过五十年的发展，有了较大的提升。对具有自主知识产权的处理遥感数据平台进行了研发，从而推动了国产卫星遥感影像地面处理系统的建立，并在摄影测量方面积极进行研究和探索，为我国独立处理信息、获取观测体系的建立提供了坚实的基础。

首先，从获取数据的能力方面来看，传感器在国家863以及973计划的支持上成功被研制出来，成功发射了对地观测的包括通信卫星、海洋卫星、气象卫星以及资源卫星等五十多颗卫星，并推动了资源、风云、环境减灾以及海洋四大民用对地观测卫星体系的建立，实现了从太阳和地球同步轨道对地球多传感器、多平台的观测以及对地球表面分辨率不同的雷达和光学图像的获取，并将这些获取的数据用于对海洋现象、大气成分、自然灾害以及水循环等各个方面的监测。

其次，从数据储备方面来看，数据积累已经成功的覆盖了全国海域、陆地以及我国周围国家和地区的包括一千五百万平方公里的地球表面数据。

2 摄影测量与遥感技术在国民经济各项领域中的运用

2.1 摄影测量与遥感技术在应对自然灾害中的运用

在发生自然灾害时，为了能够第一时间了解灾情的具体分布，获取高分辨率灾区遥感影像，可以采用低空无人遥感、航天、航空遥感等方式，对灾区原有的地理信息以及尺度进行整合，推动地理信息服务平台的建立，将多尺度影像地图制作出来，及时、有效的提供地理信息以及地图数据支持，为及时制定出应对自然灾害的措施提供了依据。比如在汶川地震时，在灾区道路交通与通信严重受损的情况下，通过摄影测量与遥感技术在第一时间获取了灾区的详细信息与资料，并利用航空遥感技术和无人机连续、动态的实现对灾区的监测，并对道路交通以及房屋倒塌等情况进行分析，建立起灾区地理信息综合服务平台，将灾区的地理信息数据进行整合，比如水系、居民地以及交通等，为各级抗震救灾指挥部门作出正确的决策以及救援人员的搜救工作提供了及时有效的灾情信息。在灾区的救援工作中，发挥着至关重要的作用。

2.2 摄影测量与遥感技术在气象中的运用

在气象方面中，摄影测量与遥感技术主要运用在对各种气象灾害的预报和监测两方面。

在热带天气系统的监测方面，气象卫星发挥着极其重要的作用，尤其是对于台风的预报和监测。在我国的春、夏季中，雷雨、暴雨等作为多发性的灾害性天气，在监测和分析方面，如果运用常规的气象观测资料是非常困难的。利用具有高空间分辨率和高时间密度特点的卫星云图以及卫星产品，可以对对流系统的演变、发生、移动以及发展过程进行全方位的监测，从而为对流天气的分析和提前预警提供了非常重要的信息。

2.3 摄影测量与遥感技术在各类专项调查中的运用

在调查海洋和陆地环境、森林与植被类型、地质与矿产以及土地覆盖与利用等方面，都会广泛的运用到遥感对地观测技术。

每一年，我国都会进行一次全国耕地更换调查，以确保我国的耕地都充分合理的得到运用；在这一类中，还有很多方面会运用到遥感技术，比如疾病控制、对农作物产量的估计等等。

2.4 摄影测量与遥感技术在农业中的运用

在遥感技术应用中，农作物遥感监测一直是近二十年来的重要领域。从“七五”在对11个北方城市小麦估产时采用气象卫星数据开始，经过“八五”对主要粮食产区的农作物进行估产，一直全国遥感估产系统建立的“九五”，在我国的农业领域中，遥感技术一直在朝着实用型发展。当前，已经能够通过遥感技术实现我国双季稻、冬小麦、玉米、早稻、大豆、晚稻等的长势检测和估产，在收割作物的2～4周提供总产数据和播种面积，并且关于农作物的长势方面，可以每十天显示一次监测结果。这些监测信息，为国家对粮食生产情况的掌握以及合理调配粮食提供了准确的数据支持。国家农业遥感监测系统是由农业部组织研发的，具有对农业土地资源、农作物的长势、农业灾害、农作物产量等进行全面监测的作用。将这些系统运用在农业生产中，为我国种植业结构的调控和指导、粮食市场的调控以及农产品进出口计划的制定起着至关重要的作用。

3 结束语

摄影测量与遥感技术的应用已经逐渐步入信息化阶段。随着我国航空航天技术的不断发展，如何将各行各业的发展与摄影测量和遥感技术相结合从而推动我国经济的发展，已经成为未来摄影测量和遥感技术发展的主要方向。

参考文献：

[1]张景雄.地理信息系统与科学[M].武汉：武汉大学出版社，2010.

[2]张剑清，潘励，王树根.摄影测量学[M].武汉：武汉大学出版社，2009.

遥感技术在现代农业的应用篇8

农业信息技术是以传感、通讯和计算机技术为主,实现农业生产活动有关的信息采集、数据处理、判译分析、存贮传输和应用为一体的集成农业技术。以下主要介绍了农业信息技术的发展概况。

一、农业信息监测技术

农业信息监测是农业信息获取的主要内容,其主要技术原理是通过光谱遥感、红外成像、机器视觉、图像处理等手段,对农业土壤水分、土壤肥力(氮、磷、钾)、杂草、病虫害、作物苗情等农情状态实时无损监测和诊断,为农业生产预测预报和管理决策提供基础信息。农业遥感技术是信息获取的主要手段,其主要特点是定位、定量和定时,客观性强,不受人为干扰,方便决策。应用农业遥感技术及时了解和掌握农业情况,是当前农业高新技术产业化中最前沿的领域之一。农业遥感是现代遥感技术与农业科学相结合而应用于农业生产领域的一门新型边缘科学。

二、农作物模拟技术

农作物模拟是近20年中迅速发展起来的一门新型学科。所谓作物模拟就是将作物及其气象和土壤等环境作为一个整体,应用系统分析的原理和方法,综合大量的作物生理学、生态学、农学、农业气象学、土壤肥料学等学科的理论和研究成果,对作物的生长发育、光合生产、器官建成和产量形成等生理过程及其与环境和技术的关系加以理论概括和数量分析,建立相应的数学模型,然后在计算机上进行动态的定量化分析和作物生长过程的模拟研究。

作物模拟技术首创于荷兰和美国。1965年de Wit(荷兰)、1967年Duncan(美国)等人发表了玉米叶片冠层、植株群体光合作用模型,标志着作物模拟技术的问世。随后,在美国、荷兰、澳大利亚、国际水稻所等地都呈现了快速的发展态势。其中,荷兰与美国的研究代表了当今领域的研究水平。目前作物生长模拟已发展为当今最为活跃的前沿性学科领域之一。

三、农业信息管理系统

管理信息系统是收集和加工系统管理过程中有关信息,为管理决策过程提供帮助的一种信息处理系统。我国农业管理信息系统在数据处理和农业经济管理等方面已得到了开发利用。如研制了作物产量气候的统计模拟模型,成功地开发作物产量气候分析预报系统AP-CS;中科院研究的多媒体小麦生产管理系统和棉花生产管理模拟系统,有效地将播种期、密度、施肥量和化学调控相结合,根据不同地区和不同年份提供高产优质棉花栽培优化方案。将来,农业信息管理系统应在引进人工智能技术、采用多媒体技术及计算机网络等方面发展。

四、农业信息网络服务技术

农业信息服务是农业信息利用的主要内容,是组织实施信息农业的应用平台和服务体系,一般包括农业资源环境信息管理、农业系统监测评估、农业区划与管理决策、农业电子商务等应用系统。农业信息网络建设是提高农业综合生产能力的一项重要基础工程。目前网络服务范围已达到2 000多个县、乡、村的服务组织。