国家级作物长势遥感监测业务系统设计与实现-IngentaConnect

高增长农作物遥感监测与分析系统设计引言农作物是人类生活的重要组成部分，对于确保粮食安全和社会经济稳定发展至关重要。

然而，农作物种植过程中的疫病、气候变化等因素可能会对作物产量产生负面影响。

因此，针对农作物的监测与分析显得尤为重要。

本文将介绍高增长农作物遥感监测与分析系统的设计，包括系统架构、功能模块、数据源以及实施方案。

一、系统架构高增长农作物遥感监测与分析系统的设计采用了分层架构，主要包括传感器层、数据云计算层、数据存储层以及用户界面层。

1. 传感器层：通过卫星或无人机等遥感设备获取农作物的高分辨率影像数据，并进行预处理。

这些传感器能够捕捉到不同波段的光谱信息，从而实现对农作物生长情况的监测。

2. 数据云计算层：该层主要负责对原始遥感数据进行处理和分析。

通过使用机器学习和图像处理算法，对遥感图像进行分类和识别，提取有价值的农作物信息。

同时，该层还能够进行数据分析和决策支持，如预测农作物产量和疫病风险等。

3. 数据存储层：用于存储遥感数据、处理结果和历史数据。

采用分布式存储技术，确保数据的可靠性和可扩展性。

同时，该层还包括数据备份和恢复功能，以防止数据丢失和系统故障。

4. 用户界面层：作为用户与系统进行交互的接口，提供数据查询、决策分析和生成报告等功能。

用户可以通过网页、移动应用程序或API方式来访问系统，并根据实际需求进行操作。

二、功能模块高增长农作物遥感监测与分析系统设计包括以下功能模块：1. 农作物生长监测：通过遥感数据，实时监测和跟踪农作物的生长状态，包括生长速度、茎叶生长情况和植被指数等。

同时，系统还能够对减震、灌溉和施肥等措施的效果进行评估。

2. 疫病监测与预警：通过图像处理和数据分析，系统能够识别和监测农作物疫病的出现和传播。

根据历史数据和气象因素，系统还能够提供疫病的风险预警，并推荐适当的防治措施。

3. 产量预测与评估：借助机器学习算法，系统能够根据农作物生长情况和气候条件，预测农作物的产量。

农作物长势综合遥感监测方法随着科技的不断进步，遥感技术已经成为现代农业中不可或缺的一部分。

农作物长势综合遥感监测方法能够快速、准确地获取农作物的生长状况，为农业生产的管理和决策提供了强有力的支持。

本文将详细介绍农作物长势综合遥感监测的原理、方法、优缺点及未来发展趋势。

遥感技术是一种利用卫星、飞机、无人机等遥感平台，通过传感器获取地球表面物体反射或辐射的电磁波信息，从而实现对物体进行远距离感知和识别的一种技术。

在农业领域中，遥感技术主要应用于土地资源调查、作物生长监测、农业灾害预警等方面。

其中，遥感图像处理技术是实现农作物长势综合遥感监测的关键手段。

农作物长势综合遥感监测需要采集多种来源的数据，包括卫星遥感数据、传统遥感数据、气象数据、土壤数据等。

其中，卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel等卫星数据的接收和处理，传统遥感数据则包括高光谱、多光谱和近红外等数据。

这些数据经过采集、预处理和标准化等步骤后，将为后续的数据分析和处理提供重要的数据支持。

对于采集到的遥感数据，需要进行一系列的处理和分析，以提取出与农作物长势相关的信息。

这些处理和分析方法包括：图像处理：对原始遥感图像进行辐射定标、大气校正、地形校正等处理，以消除图像中的噪声和误差。

归一化：将不同来源、不同波段的遥感数据进行归一化处理，以减小数据之间的差异，提高数据的质量和精度。

降噪：采用滤波算法对遥感图像进行降噪处理，以消除图像中的噪声和干扰，提高图像的清晰度和质量。

特征提取：从经过处理的遥感图像中提取出与农作物长势相关的特征信息，如叶面积指数、生物量等参数。

模式识别：利用提取的特征信息，结合机器学习和深度学习等技术，实现对农作物长势的分类和识别。

实际案例中，可以通过对农作物长势的综合遥感监测，预测作物的产量和生长状况，从而为农业管理和决策提供科学依据。

例如，美国农业部利用卫星遥感数据成功预测了玉米、大豆等作物的产量，为农业生产提供了重要的参考。

农作物长势的定义与遥感监测一、本文概述随着遥感技术的快速发展，其在农业领域的应用越来越广泛，尤其是在农作物长势监测方面发挥着重要作用。

本文旨在探讨农作物长势的定义及其遥感监测方法。

我们将明确农作物长势的定义，阐述其重要性及影响因素。

接着，我们将详细介绍遥感监测在农作物长势评估中的应用，包括遥感数据的获取、处理与分析方法，以及长势监测的具体流程。

文章还将探讨遥感监测的优势与局限性，并对未来发展趋势进行展望。

通过本文的阐述，读者将能够更深入地了解农作物长势遥感监测的基本原理和实践应用，为农业生产的精准管理和决策提供有力支持。

二、农作物长势定义农作物长势是指农作物在生长发育过程中，其生理状态、生长速度和生物量的累积情况。

农作物长势的好坏直接反映了农作物的健康状况和产量潜力，是农业生产中重要的监测指标。

农作物长势的评估通常包括株高、叶面积、叶绿素含量、生物量等多个方面。

株高是农作物长势的直观表现，反映了作物地上部分的生长情况。

叶面积则反映了作物叶片的数量和大小，是评估作物光合能力和光能利用效率的重要指标。

叶绿素含量是评估作物叶片绿色程度和光合能力的关键参数，叶绿素含量越高，说明作物叶片的光合作用能力越强。

生物量则是指作物地上部分和地下部分的总重量，是评估作物生长速度和产量的重要依据。

农作物长势的监测对于农业生产具有重要意义。

通过对农作物长势的监测，可以及时发现作物生长过程中的问题，采取相应的管理措施，促进作物健康生长，提高产量和品质。

长势监测还可以为农业生产的决策提供支持，如调整种植密度、施肥量、灌溉量等，实现科学种植和精准管理。

随着遥感技术的发展，遥感监测已成为农作物长势监测的重要手段。

遥感技术具有覆盖范围广、监测效率高、数据连续性强等优点，可以实现对农作物长势的快速、准确监测。

通过遥感技术，可以获取作物生长过程中的多源遥感数据，结合地面观测数据，对作物长势进行综合评价和分析，为农业生产提供更加全面、准确的信息支持。

作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践在农业科技的广阔领域中，作物种植面积遥感提取就像是一艘航行的帆船，承载着农民的希望和梦想。

而实验设计与教学实践，则是这艘帆船的导航系统，为农业科技的创新发展指明了方向。

本文将探讨作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践，揭示农业科技奥秘。

首先，让我们来看看作物种植面积遥感提取的重要性。

遥感技术，作为一种先进的科技手段，它能够通过卫星遥感数据获取作物的种植面积和分布情况，为农业科技的发展提供了有力的支持。

在农业科技的广阔领域中，作物种植面积遥感提取需要根据作物的特点和遥感数据的特点，制定相应的实验设计和教学实践策略，为农业科技的发展提供有力的支持。

这就好比是在帆船的航行中，导航系统能够帮助船只避开暗礁和风暴，确保航行的安全和效率。

因此，作物种植面积遥感提取对于农业科技的发展具有重要意义。

然而，作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践并非一帆风顺。

在实际操作中，可能会遇到各种挑战和困难，如遥感数据的获取、实验设计的复杂性等。

这就好比是在帆船的航行中，需要应对风浪的侵袭，保持航行的稳定性。

因此，我们需要在作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践中，注重遥感数据的获取和实验设计的优化，确保实践的实效性和适应性。

其次，作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践需要注重实验设计的创新。

实验设计，就像是帆船的引擎，为遥感提取注入了强大的动力。

在作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践中，我们需要运用现代化的实验设计理念，如项目式教学、探究式教学等，提高实验的效率和质量。

这就好比是在帆船的航行中，引擎需要不断升级和创新，以提高船只的航行速度和稳定性。

因此，我们需要在作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践中，注重实验设计的创新，提高实验的全面性和系统性。

此外，作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践还需要注重教学实践的多样性。

教学实践，就像是帆船的船员，需要紧密协作，才能确保船只的顺利航行。

面向智慧农业的作物生长监测系统设计与实现随着人口的不断增加，粮食的需求也越来越大，如何提高粮食产量成为了当今社会所关心的重大问题。

而智慧农业的兴起，为解决这一问题提供了新的思路。

作为智慧农业中的一个重要组成部分，作物生长监测系统的设计与实现将对提高农业生产效率和质量，实现农业可持续发展产生极其积极的影响。

一、作物生长监测系统的意义随着现代化技术的进步，农业也向着精细化、智能化的方向发展。

而作物生长监测系统正是智慧农业的重要组成部分之一，可以对农作物进行精准监测，帮助农民及时发现各种异常情况，提高农业生产效率和质量。

作物生长监测系统的意义在于：1. 帮助农民准确监测作物生长情况，实现精准施肥和灌溉，提高农作物的产量和品质。

2. 实现作物生长的全程自动化监测，降低劳动力成本，提高农民收益。

3. 可以根据监测结果制定相应的农业政策，适应不同的农业区域和作物特点，以达到最大化的效益。

二、作物生长监测系统的组成部分作物生长监测系统是一个由多种硬件和软件组成的系统。

硬件方面，包括监测设备、传感器、电源系统等；软件方面，包括数据分析系统、报警系统、监测平台等。

这些设备和系统共同协作、实时监测，为农民提供实时的生产指导，让农业生产更加高效、精确。

1. 监测设备：包括机甲式无人机、地面监测站等，用于收集作物生长情况的数据。

2. 传感器：用于感知农场环境和作物生长情况，如土壤湿度传感器、气象传感器等。

3. 电源系统：用于提供监测设备和传感器的电力来源。

4. 数据分析系统：用于对监测到的数据进行处理和分析，提供科学的决策依据。

5. 报警系统：通过监测数据，提醒农民注意各种异常情况，如病虫害、干旱等。

6. 监测平台：将各种监测数据综合起来，为农民提供实时监测和决策支持。

三、作物生长监测系统的实现作物生长监测系统的实现需要从多个方面来考虑，如数据采集、数据处理、报警系统等。

1. 数据采集数据采集是实现作物生长监测系统的第一步，其中包括数据采集设备的选择和布置。

作物长势监测仪数据采集与分析系统设计及应用作者：王娇娇徐波王聪聪杨贵军杨忠梅新杨小冬来源：《智慧农业》2019年第04期摘要：针对中小农场对作物长势快速监测与精确诊断的需求，本研究设计了作物长势监测仪（CropSense）数据采集与分析系统，该系统实现了数据采集、处理、分析和管理的一体化集成。

系统通过蓝牙技术连接智能手机和作物长势监测仪获取作物采样数据，经服务器中内置光谱模型计算得到地块的作物生长参数分布专题图。

依据地块预期产量指标，可提供可视化的专家决策处方。

用户只需点击一次按钮，即可实时获取田间作物的监测诊断信息和专业的田间管理指导方案。

目前系统已在多个研究机构实验农场试用，其中在小汤山基地的应用示例结果顯示：在玉米大喇叭口期使用该系统进行作物诊断和指导施肥，比传统的施肥方案减少约16.67%施肥量。

该系统具有采集分析数据高效便利、推荐施肥方案优化合理等特点，在中国家庭农场快速增长的背景下，具有广阔的应用前景。

关键词：数据采集;长势分析;实时诊断;专家决策中图分类号： TP391 文献标志码： A 文章编号： 201910-SA002引文格式：王娇娇，徐 ;波，王聪聪，杨贵军，杨 ;忠，梅 ;新，杨小冬. 作物长势监测仪数据采集与分析系统设计及应用[J]. 智慧农业， 2019，1（4）： 91-104.1 引言作物生长状况，如叶绿素含量、氮素含量、叶面积指数等直接影响作物的生长发育、品质、产量，是作物长势监测的重要指标，是评价作物长势的重要数据来源，也是作物生产精确管理调控的重要依据[1-4]。

实时获取作物生长参数可以让农户及时了解作物生长状况、制定相应施肥施药计划，从而保证作物健康生长。

传统获取大田作物生长状态指标的方法以田间采样、室内测量分析等为主，结果虽然相对准确，但是时效性差、记录不便、具有破坏性、费时费力且无法实现区域范围的监测[5]。

遥感技术监测作物性状可以弥补传统手段中存在的破坏性、滞后性、不能获取大范围作物长势参数[6]等不足，并且可通过分析提供专家决策方案，是当前研究的热点之一[7-9]，但是对于小尺度地块，卫星遥感的监测精度较差[10]。

基于遥感的农作物生长监测方法在当今农业领域，精准高效地监测农作物生长状况对于保障粮食安全、优化农业生产管理以及实现可持续农业发展具有至关重要的意义。

遥感技术的出现为农作物生长监测带来了全新的视角和强大的工具，使得我们能够从宏观角度全面、实时地了解农作物的生长态势。

遥感，简单来说，就是不直接接触目标物体，而是通过传感器接收来自目标物体反射或发射的电磁波信息，进而对其进行分析和处理的技术。

在农作物生长监测中，常用的遥感平台包括卫星、飞机和无人机等。

卫星遥感具有覆盖范围广、周期性强等优点。

通过不同波段的卫星影像，我们可以获取大面积农作物的生长信息。

例如，可见光波段能够反映农作物的颜色和形态特征，近红外波段则对农作物的叶绿素含量和叶面积指数较为敏感。

利用这些波段的组合和分析，可以初步判断农作物的生长阶段、健康状况以及种植面积等。

飞机遥感在精度和灵活性方面具有一定优势。

它可以根据需要在特定区域进行飞行监测，获取高分辨率的影像数据。

对于一些大型农场或者农业示范区，飞机遥感能够提供更为详细的农作物生长信息，帮助管理者精准制定施肥、灌溉和病虫害防治等措施。

近年来，无人机遥感在农业中的应用日益广泛。

无人机可以在低空飞行，获取厘米级甚至毫米级分辨率的影像。

这使得我们能够清晰地观察到农作物的个体特征，如叶片的形态、颜色变化，甚至是病虫害的早期迹象。

同时，无人机操作灵活，可以根据农作物的生长阶段和监测需求进行多次飞行，及时跟踪农作物的生长动态。

在遥感数据的处理和分析方面，有多种方法和技术可供选择。

首先是光谱分析，通过比较不同波段的反射率值，计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。

这些植被指数与农作物的生长参数，如生物量、叶面积指数等存在着密切的关系，可以作为评估农作物生长状况的重要指标。

除了光谱信息，纹理特征分析也在农作物生长监测中发挥着重要作用。

纹理反映了影像中像素灰度值的空间分布规律，不同生长状况的农作物在纹理上会表现出差异。

基于远程感知技术的农作物生长监测与管理系统设计随着科技的快速发展和农业需求的增长，农作物生长监测与管理系统的设计成为农业领域中的重要课题之一。

为了提高农作物产量和质量，并有效管理农田资源，基于远程感知技术的农作物生长监测与管理系统应运而生。

远程感知技术（Remote Sensing）是指通过非接触的方法获取地球表面及其大气的信息，并进行测量、解译和分析的科学与技术。

它可以利用航空、卫星等平台上的传感器获取农田各项参数的数据，包括植被指数、温度、湿度、光照等信息，从而实现对农作物生长情况的远程监测与管理。

农作物生长监测与管理系统的设计需要结合远程感知技术和数据分析技术。

首先，系统需要安装传感器设备，通过测量光照、温度、湿度等参数来获取农田的实时数据。

这些数据可以通过物联网技术传输到云平台，进行实时监测和记录。

其次，系统需要开发相应的数据分析算法，对采集到的数据进行处理和分析。

例如，通过植被指数的计算，可以判断农作物的生长状态和健康程度。

同时，还可以通过对土壤湿度的监测，调节灌溉系统的水量，提高水资源的利用效率。

此外，农作物生长监测与管理系统还可以结合现代农业技术，如无人机、机器人等，实现自动化农场管理。

无人机可以搭载传感器设备，通过航拍农田，获取更精确的数据。

机器人可以根据所获取的数据，实现对农田的精确管理，如施肥、病虫害防治等。

在系统设计过程中，安全性也是一个重要的考虑因素。

农作物生长监测与管理系统需要保护农田数据的隐私和安全。

因此，系统需要采取相应的措施，如数据加密、权限管理等，确保数据的安全性和机密性。

此外，为了提高系统的易用性和普及度，界面设计也是一个重要的方面。

系统应该具备用户友好的界面，以便用户能够方便地查看农田的监测数据，进行决策和管理。

基于远程感知技术的农作物生长监测与管理系统的设计，为农业生产提供了实时、精确、高效的手段。

它能够帮助农民合理利用农田资源，提高农作物的产量和质量，降低因管理不善而导致的损失。

农作物长势遥感监测需求、系统框架及业务应用王利民;刘佳;唐鹏钦;姚保民;刘荣高【摘要】[目的]农作物长势是农业生产管理的重要依据,也是农情遥感监测业务的重要组成部分.[方法]在当前农作物长势遥感监测研究及业务状况扼要回顾基础上,文章从农作物长势遥感监测需求、系统框架等方面进行了系统总结,并以全球冬小麦长势遥感监测应用为例进行了说明.[结果]农作物长势遥感监测需求可以归纳为服务对象、作物类型、空间范围、地面尺度、监测周期等5个方面,系统框架至少包括数据层、方法层、结果层和服务层4个层次.[结论]针对农作物长势遥感监测技术研究及业务应用的现状,研究提出了以下3个观点:(1)农作物长势遥感监测业务方案是成熟的,但是关键技术研究有待加强;(2)农作物长势概念的深入解析,将有利提高长势遥感监测的业务化能力与精度;(3)针对全球、国家、省级以及县级尺度农作物长势遥感监测,采用不同空间分辨率遥感数据开展监测业务,是今后较长一个时期内农作物长势遥感监测的客观现状.上述研究结果给农作物长势遥感监测业务的建设提供了依据,也明确地指明了系统的服务目标.【期刊名称】《中国农业信息》【年(卷),期】2019(031)002【总页数】10页(P1-10)【关键词】农作物;长势;监测需求;系统设计;遥感应用【作者】王利民;刘佳;唐鹏钦;姚保民;刘荣高【作者单位】中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081;中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101【正文语种】中文0 引言农作物长势是指导农业生产管理，评估产量最为重要的农情要素之一。

农作物长势即作物生长的状况与趋势［1］，长势监测可以为田间管理、早期产量估算提供快速、宏观的信息，具有十分重要的意义［2］。

基于作物遥感监测的农业生产管理系统设计与实现随着农业生产的发展，农民的生产成本和风险也在不断增加。

而如何提高农业生产的效率和产量，降低成本和风险，是农业科技需要面临的重要问题。

因此，在新的互联网时代，运用遥感技术，建立基于作物遥感监测的农业生产管理系统，已经成为了一个重要的研究课题。

基于遥感技术，我们可以及时获得大量作物生长的监测数据，比如土壤水分、氮素含量和光照强度等，同时还可以获取实时的降雨量、温度、风速和气压等信息。

并将这些数据经过分析、挖掘和统计后，为农业生产管理人员提供多方面的决策支持和服务。

因此，在该系统中，关键节点主要包括传感器、数据采集与处理模块、决策分析模块和生产指导模块，具体实现流程如下。

1. 传感器模块传感器模块是系统的输入端，用于采集各种农业环境的数据。

常用的传感器有土壤水分传感器、气象参数传感器、环境光辐射传感器、农作物生长状态传感器等。

需要注意的是，不同的传感器代表的数据类型不同，传感器需要在特定地点有固定规律的安装，在数据采集方面，要保证数据预处理的准确性和精度。

同时，应考虑数据传输的稳定性和可靠性，数据应实时上传至服务器，以做到数据可视化，减少人为干预的可能。

2. 数据采集与处理数据采集与处理模块用于对传感器采集到的数据进行预处理。

主要有如下几个方面：（1）数据清洗：由于传感器采集的数据量过大，部分数据可能存在异常，需要进行清洗处理，去除异常数据对后续的统计分析造成的影响。

（2）信息提取：利用信息提取算法，从传感器采集到的海量数据中提取能够用于决策分析的相关信息，如平均气温、土壤温度、土壤湿度等。

（3）统计分析：对提取到的数据进行统计分析，制作可视化的图表，有助于决策人员直观了解土地和农作物的生长情况。

常用的统计分析算法包括时序分析、聚类分析和回归分析等。

3. 决策分析决策分析模块是整个系统的核心，用于基于数据和专家知识，进行复杂问题的决策。

通过对传感器模块采集的各种数据进行分析和计算，决策分析模块可以提供如下一些功能：（1）预警功能：对固定时间周期的农业生产状况进行监测，当发现问题与低产时，立即作出警报与报警，提醒农民抓紧处理，尽早采取措施，降低风险。

农作物遥感监测及预测系统设计与优化农作物是人类生活中不可或缺的重要资源，农作物的生长状况直接影响着粮食生产和国民经济的发展。

而农作物遥感监测及预测系统的设计与优化，是为了更好地监测和预测农作物的生长状况，帮助农民和政府做出合理的决策，提高农作物生产效益和粮食生产能力。

一、系统设计1.遥感数据获取与处理农作物遥感监测与预测系统的设计首先需要获取合适的遥感数据。

可以利用卫星或无人机等遥感技术获取农田的图像，使用图像处理算法对图像进行预处理，提取出农作物的相关信息。

2.数据分析与模型建立基于获取的遥感数据，进行数据分析和建立相关模型。

可以借助机器学习和深度学习等技术，建立农作物的生长模型，根据历史数据和其他农业指标进行训练和优化，从而预测农作物的生长趋势和产量。

3.系统交互与可视化将设计的系统与用户进行交互，提供友好的用户界面和人机交互方式。

用户可以通过系统查询特定农田的农作物信息，了解农作物的生长状况和预测结果。

同时，设计可视化工具，将预测结果以图表或地图等方式展示，便于用户直观地了解农作物的生长情况。

二、系统优化1.数据精准性优化保证遥感数据的准确性和精度是系统优化的重要方面。

可以通过不同遥感数据源的融合和校正，以及对地面实地调查的辅助，提高数据采集的准确性。

另外，还可以借助深度学习等先进技术，对农田图像进行更加精准的识别和分析。

2.模型精度和稳定性优化在建立农作物生长模型时，需要充分考虑农田的地理环境、气象条件、土壤类型等因素，同时结合历史数据进行训练和优化，使模型能够更好地适应各种条件下的农作物生长情况。

此外，还需定期对模型进行验证和调整，确保模型的预测精度和稳定性。

3.系统性能优化为了提高系统的运行效率和响应速度，需要对系统进行性能优化。

可以采用并行计算、分布式存储等技术，提高数据处理和模型训练的效率。

同时，还需注意系统的可扩展性和稳定性，确保系统能够处理大规模农田数据以及应对用户的高并发访问。

农业领域中的遥感技术在农作物监测中的应用近年来，农业领域中的遥感技术在农作物监测中发挥着越来越重要的作用。

作为一种非接触式的技术手段，遥感技术通过获取地球表面的电磁波辐射数据，能够提供农作物生长的空间和时间信息，对于农业生产决策提供了有力的支持。

本文将讨论农业领域中的遥感技术在农作物监测中的应用，并探讨其优势和挑战。

首先，农作物监测是指通过对农田进行定期遥感监测来获取农作物的生长状态和健康状况。

传统的监测方法主要依赖于人工抽样和调查，工作量大且费时费力。

而遥感技术通过获取农田的遥感图像，可以大幅度减轻人力和时间成本，提高监测的时效性和准确性。

遥感图像能够提供农作物的光谱和空间分布特征，通过对图像的解译分析，可以获取农作物的冠层覆盖度、光合作用强度、叶面积指数、水分利用效率等生理参数，从而评估农作物的生长状况。

其次，遥感技术还可以对农作物进行面积估计和产量预测。

通过获取农田的遥感图像，可以确定农作物的空间分布范围，再结合地面调查数据进行面积估计。

遥感技术能够实现对大面积农田的快速覆盖和监测，因此具有高效、全面的优势。

在农作物产量预测方面，遥感图像能够提供农作物的生长状态和生物量信息，结合气象数据和土壤条件，通过建立统计模型和遥感反演算法，可以对农田的产量进行预测。

这对于农业生产计划和市场调控具有重要意义。

在农作物监测中，遥感技术还可用于病虫害监测和防治。

农作物的病虫害问题一直是农业生产的重要难题，传统的监测方法主要依赖于人工观察和样本调查，存在监测范围有限、时效性差的问题。

而遥感技术通过获取农田的高空间分辨率遥感图像，可以及时发现农作物的病虫害状况，并进行快速分析和判断。

遥感图像能够提供对农作物叶面积、叶色变化、叶面积指数等指标的监测，通过分析这些指标的变化，可以及时预警病虫害的发生和蔓延。

同时，结合遥感图像和地理信息系统（GIS），可以进行病虫害的空间分布分析，为实施有针对性的防治措施提供支持。

基于卫星遥感技术的农业生产监测与预报系统设计随着科技的不断更新换代，卫星遥感技术的应用也越来越广泛。

其中，基于卫星遥感技术的农业生产监测与预报系统设计，正在成为现代农业的主要技术之一。

一、卫星遥感技术在农业生产监测中的应用卫星遥感技术可以通过遥感卫星，获取农业生产所需的空间信息：如地表质地、土壤营养程度、作物覆盖状况等。

通过分析这些数据，可以对作物生长、气候季节、生态环境等影响农业生产的因素进行深入研究，以便更好地指导和管理农业生产活动。

例如，在干旱缺水气候条件下，可以根据卫星遥感数据快速了解灾害区域的情况，采取适当的救灾措施，保护农作物种苗。

二、卫星遥感技术在农业生产预报中的应用基于卫星遥感技术的农业生产预报系统，可以实时监测不同地区的农业生产情况，对未来的农业生产进行预测。

预测的数据包括：作物生长速度、作物病虫害情况、天气预报等。

通过分析这些数据，预测未来的农业生产状况，并制定相应的农业生产计划。

例如，在收获季节即将到来时，预报系统可以预测作物的种植面积，预测收成的量和时间，并帮助农民调整生产计划。

三、农业生产监测与预报系统设计的关键技术在基于卫星遥感技术的农业生产监测与预报系统的设计中，关键技术主要有以下几个方面：（1）数据采集技术针对不同地区、不同作物，要采用不同的卫星遥感技术，获取所需的数据。

这需要专业的卫星遥感技术人员进行精准的调整和操作，以保证数据的准确性。

（2）数据处理技术通过遥感技术获取的数据，需要进行数据处理，例如为多个参数设定阈值，分析数据的时空关系，进行异常检测等等。

为了保证处理结果的准确性，处理技术需要更为先进和精细。

（3）数据模型技术在处理后的数据基础上，需要建立相应的数据模型，这样可以对未来的农业生产状况进行预测。

这包括基于机器学习的数据模型和SQL数据库模型两部分。

（4）决策支持技术基于以上三个方面，决策支持技术可以在数据模型基础上，更加科学地指导决策。

按照农作物的生长周期，提前做好准备，预先做好市场调研，提前做好销售和物流方面的准备，可使得农业生产计划更为科学和高效。

收稿日期:2003-09-15;修订日期:2004-02-23基金项目:中国科学院95重大项目(KZ951-A1-302-02)和特别支持项目(KZ95T -03-02);中国科学院知识创新重要方向项目(K ZCX2-313);科技部十五攻关项目(2001BA513B02)。

作者简介:吴炳方(1962—　),男,江西玉山人,中国科学院遥感应用研究所研究员,主要从事遥感应用方面研究,包括生态环境监测、农作物监测等。

E -mail :wubf @irsa .ac .cn文章编号:1007-4619(2004)06-0498-17农作物长势综合遥感监测方法吴炳方,张　峰,刘成林,张　磊,罗治敏(中国科学院遥感应用研究所,北京　100101)摘　要:　作物收获之前进行大范围作物生长状况评价,可以尽早的获得有关作物产量信息。

介绍了中国农情遥感监测系统的综合作物长势监测方法。

以遥感数据标准化处理、云标识、云污染去除和非耕地去除为基础,生成质量一致的遥感数据产品集,提取区域作物生长过程。

作物长势监测分为实时作物长势监测和作物生长趋势分析。

实时的作物长势监测可以定性和定量地在空间上分析作物生长状况,分级显示作物生长状况,分区域统计水田和旱地中不同长势占的比重。

作物生长趋势分析可以进行年际间的生长过程对比,从时间轴上反映作物持续生长的差异性,统计全国、主产区、省和区划单元4个尺度的耕地、水田、旱地作物生长过程曲线年际间差异,从而为早期的产量预测提供信息。

通过处理流程的系统化,建设了运行化的作物长势遥感监测分析系统,为用户构建了综合的作物实时生长状况,苗情的生长趋势分析环境。

同时可以依据野外地面实测信息对遥感监测结果进行标定和检验。

1998年以来,系统在满足日常运行的前提下,技术方法逐渐改进和完善,监测结果的精度和可靠性不断得到提高。

关键词:　作物长势;遥感;时序中图分类号:　TP79 文献标识码:　A1　引　言从国家最高决策者到期货市场及农户都需要作物长势信息。

农作物长势综合遥感监测方法吴炳方;张峰;刘成林;张磊;罗治敏【期刊名称】《遥感学报》【年(卷),期】2004(8)6【摘要】作物收获之前进行大范围作物生长状况评价,可以尽早的获得有关作物产量信息.介绍了中国农情遥感监测系统的综合作物长势监测方法.以遥感数据标准化处理、云标识、云污染去除和非耕地去除为基础,生成质量一致的遥感数据产品集,提取区域作物生长过程.作物长势监测分为实时作物长势监测和作物生长趋势分析.实时的作物长势监测可以定性和定量地在空间上分析作物生长状况,分级显示作物生长状况,分区域统计水田和旱地中不同长势占的比重.作物生长趋势分析可以进行年际间的生长过程对比,从时间轴上反映作物持续生长的差异性,统计全国、主产区、省和区划单元4个尺度的耕地、水田、旱地作物生长过程曲线年际间差异,从而为早期的产量预测提供信息.通过处理流程的系统化,建设了运行化的作物长势遥感监测分析系统,为用户构建了综合的作物实时生长状况,苗情的生长趋势分析环境.同时可以依据野外地面实测信息对遥感监测结果进行标定和检验.1998年以来,系统在满足日常运行的前提下,技术方法逐渐改进和完善,监测结果的精度和可靠性不断得到提高.【总页数】17页(P498-514)【作者】吴炳方;张峰;刘成林;张磊;罗治敏【作者单位】中国科学院,遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院,遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院,遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院,遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院,遥感应用研究所,北京,100101【正文语种】中文【中图分类】TP79【相关文献】1.基于关键发育期的冬小麦长势遥感监测方法 [J], 孔令寅;延昊;鲍艳松;陈怀亮2.基于遥感技术的大范围农作物长势监测方法 [J], 聂建博;杨斌3.草原植被长势遥感监测方法适宜性研究 [J], 饶新宇;李红军;张圣微;雒萌;刘志强;张静文4.面向农业保险的油菜长势遥感监测方法研究 [J], 谢优平;屈伟军5.草原植被长势遥感监测方法适宜性研究 [J], 饶新宇;李红军;张圣微;雒萌;刘志强;张静文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

遥感农作物长势方面的应用摘要:本文以遥感的定义,遥感图像的处理方法,遥感图像的解译方法为基础,探讨了遥感在农作物长势方面的应用。

关键字:遥感的应用农作物长势遥感是指非接触的,远距离的探测技术。

[remote sensing] 通过人造地球卫星上的遥测仪器把对地球表面实施感应遥测和资源管理的监视(如树木、草地、土壤、水、矿物、农家作物、鱼类和野生动物等的资源管理)结合起来的一种新技术。

使用空间运载工具和现代化的电子、光学仪器,探测和识别远距离研究对象的技术。

遥感是通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器,在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物,获取其反射、辐射或散射的电磁波信息(如电场、磁场、电磁波、地震波等信息),并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。

遥感,从字面上来看,可以简单理解为遥远的感知,泛指一切无接触的远距离的探测;从现代技术层面来看,“遥感”是一种应用探测仪器。

遥感是指一切无接触的远距离的探测技术。

运用现代化的运载工具和传感器,从远距离获取目标物体的电磁波特性,通过该信息的传输、贮存、卫星、修正、识别目标物体,最终实现其功能(定时、定位、定性、定量)。

广义定义:遥远的感知,泛指一切无接触的远距离探测,包括对电磁场、力场、机械波(声波、地震波)等的探测。

自然现象中的遥感:蝙蝠、响尾蛇、人眼人耳…狭义定义:是应用探测仪器,不与探测目标相接触,从远处把目标的电磁波特性记录下来,通过分析,揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。

遥感是一门对地观测综合性技术,它的实现既需要一整套的技术装备,又需要多种学科的参与和配合,因此实施遥感是一项复杂的系统工程。

根据遥感的定义,遥感系统主要由以下四大部分组成:1、信息源信息源是遥感需要对其进行探测的目标物。

任何目标物都具有反射、吸收、透射及辐射电磁波的特性,当目标物与电磁波发生相互作用时会形成目标物的电磁波特性,这就为遥感探测提供了获取信息的依据。

07农作物长势遥感监测方法农作物长势遥感监测:大尺度的农作物长势监测可以为农业政策的制定和粮食贸易提供决策依据，也是农作物产量估测的必要前提。

国际上不仅发展了不同的单产模型，而且采用了不同的遥感资料估算作物的种植面积。

目前研究主要集中在发展具体指标及其定量化，没有形成规范化的长势遥感监测指标体系。

直接监测方法:直接监测的方法是直接使用遥感获取的参数值（如NDVI等）与作物的长势进行相关分析，并找出相互之间的关系。

作物生长过程监测方法:对农作物NDVI时间曲线的分析，可以了解作物的生长状况和态势，提取作物生长过程特征值（如生长率、成熟率等），并使用这些特征值来实现作物长势的定量或半定量监测。

通过分析过程监测中不同指数与作物单产的关系，发现LAI、NPP、NDVI三种指数的监测效果较好，同时针对其空间上和作物间的差异建立了作物长势过程监测指标集。

弥补了同期对比方法只能反映一个较短时间内作物长势的缺点。

作物生长模型方法:作物生长模型的基本思想是以数学公式的方式来反映作物的生长过程，其根本驱动力都是作物冠层截获辐射能量的量，并进行光合作用生产出干物质的过程。

作物生长模型可以较为真实地反映作物生长过程，精确地监测作物长势，现时遥感数据的引入使这些模型的大尺度应用成为可能。

大量农学参数仍然较难获取，参数的缺乏使这些模型的应用受到了较大的限制。

存在的问题:只是定性或半定量地进行长势监测，作物长势遥感监测属于半定量的方法，主要采用年际间同期遥感影像对比分析，通过差值影像的分级显示，反映区域作物生长状况的相对差异。

多依赖于NDVI很少使用其他指数，NDVI是一个反映植被绿度的参数，可以有效地反映植物的生长状况。

但作物的生长是一个复杂的过程，除本身的绿度状态外，还受到（如作物生长状态、气温、土壤湿度、太阳辐射等）多种参数的影响。

长势和最后的单产预测相脱节，作物长势是作物在一个时期或一个时间段内的作物生长状况信息，然而整个作物生长季内的作物长势综合作用的结果就是作物单产。