遥感估产

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草地类型判读解译标志
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草地 类型
地形 地貌
代表 样地
色彩 色调
影像特征 形状 大小
影像 结构
备注
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森林
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冰雪石质
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农田、居民区、水域、道路
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农田、居民区、水域、道路2
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草地类型
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密丛中禾草、杂 类草型
杂类草、密丛 中禾草型
密丛中禾草型
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4 成图
草地资源 遥感技术调查方法
一、遥感技术的基本知识
遥感（Remote Sensing，RS）是20世纪60年代 迅速发展起来的，建立在现代物理学、电子计算机技 术和信息论等新的技术科学及地球科学理论基础上的 一门综合性探测技术，随着科学技术的发展，遥感结 合 地 理 信 息 系 统 （ Geographical Information System ， GIS ） 与 全 球 定 位 系 统 （ Global Positioning System，GPS）统称3S技术，在草地资 源研究中发挥着越来越巨大的作用。
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2、遥感数据的获取及处理
收集MODIS数据，在EOS/MODIS投影（星地通公 司）软件的支持下对影像数据进行预处理、云检测、 等面积投影、云识别、区域挖图，按照公式：
NDVI=（CH2-CH1）/（CH2+CH1）和 RVI=CH2/CH1 （其中CH2与CH1分别是近红外通道 与红光通道的反射率）计算归一化植被指数（NDVI） 和比值植被指数（RVI），再将地面监测的经纬度数 据转化成Mapinfo的格式后叠加在NDVI图和RVI图上， 获得GPS点下的各植被指数的值。

中稻 为 主 ） ４
和 笔 记 本 电脑 ， 水 稻生 长 期 内 进 行 野 外 考 察 ， 录 在 记 沿 线 水 稻 长 势 和作 物 成 数 并 在 江 宁 县 湖 熟 镇 龙 都 张
选 择 ５块 农 田 ， 水 稻 栽 秧 直 到 收 割 ， １ 从 每 ０ ｄ观 察 １
进 行 研 究 ， 今 ， 础 理 论 和 技 术 方 法 日趋 成 熟 ， 而 基 其 月 初播 种 ， ６月 初 移 栽 ， ７月 初 拔 节 ， ８月 初 抽 穗 ， ９月 中包 括 ：水 稻 监 测 机 理 、 稻 遥 感 区 划 ， 测 样 点 、 末 黄熟 ，０月 初 收 割 。晚 稻 在 ５月 中 播 种 ， 水 观 １ ６月 中移
江 苏 省 水 稻 长 势 遥 感 监 测 与 估 产
匿 ， 汤君友 一 何隆华 ，
（１ 中 国科 学 院 南 京地 理 － 泊 研 究所 ， 京 ２ ０ ０ ； ． 国 科 学 院 研 究 生 院 ， 京 １０ ３ ） ． ９湖 南 １０ ８ ２ 中 北 ００９
摘 要 ：根 据 １９ 年 以 来 江 苏 省 进 行 的 水 稻 长 势 遥 感 监 测 与 估 产 的 基 础 理 论 、 术 方 法 、 势 监 测 与 估 产 的 结 果 ， ９０ 技 长 提
水 系统 集 成 和 精 度 评 价 。 这些 成 果 形 成 江 苏 省 主 要 农 化 。为 此 ， 稻 长 势 监 测 主 要 是 依 赖 卫 星 遥 感 多 时 作 物监 测 运 行 与 服 务 系 统 ， 政 府 、 业 和 百 姓 提 供 相 多 光 谱 植 被 指 数 的组 合 （ ２ 。 为 企 图 ） 日常 服 务 。
次 ， 录 其 叶 面 积 指 数 水 位 、 高 、 重 和 干 重 。 这 记 株 湿 些 实 地 观 测 的 数 据 存 人 估 产 数 据 库 ， 为 分 析 水 稻 成 长 势 与 估 产 的必 备 材 料 。

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２ ２ ０ ・
农 林科 研
基于遥感技术的玉米产量预测估产研究与实践
姚玉霞 赵建华 １ 刘晓彦 ， 胡 楠 ｚ （ １ 、 吉林农业大学发展学院， 长春 双阳 １ ３ ０ ６ ０ ０ ２ 、 吉林生 松原市银监会， 吉林 松原 １ ３ ８ ０ ０ ０ ）
摘 要： 利用遥感技术对玉米产量预测估产感设备， 在短时『 日 １ 内 友时客观地、 连续获
有非常重要 的意义 。 １遥感技术与应用
建立估产模 型 ， 以应用 于玉米生长的监测 与产量的预测。
（ ３ ） 传统方法与遥感方法比较。传统的农作物长势监测和估算 这两种方法应用在农 目 前， 计算机技术、 全球定位系统和遥感技术已经被广泛应用 产量 的方法主要有气象估产法和农学估 产法 ， 于生活和生产的各个领域。 遥感技术是一种并不直接接触测量目 标 作物估产中时， 其精度会产生较大的起伏， 这是因为农作物的产量 对其进行研究与分析的技术。是指在遥感平台上 ， 使用各种传感器 受到许多因素的影响。 由于气象是对农作物的产量有直接影响的因 获取作物及其环境背景的反射、 辐射信息的瞬时记录， 经计算机识 素， 气象估产方法就是建立在这种因素与农作物产量相结合进行估 这种方法在本质上属于统计 预报 的估产方法 。气象 别、 处理、 分类 、 信息提取等方法； 并结合地学分析和数理统计分析 ， 产的基础上的 ， 估产方法在于过分依赖人的行为、 自然气象等因素。农学估产模型 最后估测出农作物的最终产量。 根据采集农作物在生长发育阶段的各项指标结合组成作物产量要 （ １ ） 遥感技术的优点主要体现在可以快速获取资料， 周期短， 时 效性强； 遥感设备放置的平台越高， 视角也就更加宽广， 可以大范围 素来进行农作物产量预测的。 以玉米为例， 在测定玉米产量过程中， 的同步观测。应用遥感技术估产的方法与传统方法相比， 具有更高 要收割十到二五块试验田中在试验范围内种植的玉米， 统计每棵玉 这样做是为了得到玉米的个体 的经济效益和社会效益山 ； 通过遥感获得的数据能够综合反映许多 米杆上成活的玉米穗数量以及重量 ， 的自然和人文信息， 而且数据来源连续 ， 具有很强综合性和可比 性。 生长状况和群体特征［ ２ １ 。这两个指标里面可 以反映 出玉米在生长过 （ ２ ） 遥感估产的手段可以概括为以生物学原理为指导 ， 在遥感 程 中利用 光合作用的等一系列生态生理特征 。从 这个例子 可以看 使用农学估产模 型首先受 到了栽植范 围的限制 ， 如果要 收集大 获取的作物极其环境的数据基础上， 结合空间信息技术 ， 经过一系 出， 就需要获取每个样本试验田中的植株参数， 需 列处理综合数据的过程， 实现对农作物进行生长观测和在收获前进 面积农作物的数据， 行产量预测。根据遥感资料来源的不同， 农作物遥感估产可分为空 要大量 的实地测量数据 ， 不 仅耗费精力 ， 也耗费时间。 间遥感作物估产和她面遥感作物估产。 本文主要研究的是以地面遥 遥感技术具有前两种方法无法比拟的优势。 遥感由于其不直接 感对玉米预测估产； 是根据地面遥感平台获取的玉米物光谱信息进 接触观测 目 标的特性， 因此可以利用空间或地面遥感器来获取农作 得到数据的手段就是接收农作物在生长期各个阶段 行估产。根据不同生长期玉米的光谱特征和农事历解译作物 ， 建立 物的生长数据。 解译标志， 再对多光谱资料采用 目 测与计算机结合的方法进行分类 的光谱数据和植被指数。 将遥感得到的数据输入计算这些估产模型 和识别， 经地面实测资料补充修正 ， 最后完成种植面积测算。 单产预 中的参数来实现农作物产量的预测。在玉米遥感预测中， 通过光谱 测是基于分析玉米产量与各种影响因素之间关系， 组建回归模型来 数据配合其他必要的参数也可以估算出玉米穗的重量 ， 因此对玉米 在观测时能够发现的农作物生长问题也愈 完成。为了提高单产预报准确率 也采用多种估产模型预测结果集 进行估产也就完全可行， 成最终单产的方法｛ 总产可由单产与种植面积相乘求得， 也可在分 加明显， 是我们可以完全不必过问个体与群体形成的复杂原因与过 析总产与总光谱指数值之间关系的基础上建立遥感估产模型来实 程 ， 就可以应用少数遥感数据对作物进行估产［ ３ １ 。 现。 通过以上的比较可以看出， 遥感方法和传统方法相 比， 遥感方 ２研究内容方法与技术路线 法保证遥感影像的获取时间和地面试验时间保持同步， 使得因时相 （ １ ） 研究的内容与方法。本研究是在吉林省榆树市弓棚镇十三 引起 的结果误差降至最低 ；在地面实验 中采样要做到有代表性 ， 减 号村的实验 田中开展的。完成玉米作业区生长性状、 病虫草害调查 少因系统误差造成的结果偏差 ； 因存在遥感和地面尺度不 同造成 的 和田间测产调查， 开展了叶龄与覆盖度、 田间同期杂草密度的关系 结果误差， 可以对其进行尺度转换 ， 减少因尺度原因造成的误差， 进 虽然目前它主要应用于在一定范围内农作物种类比 研究。在研究中， 为建立玉米栽培技术、 玉米病虫草害防治技术， 提 步提高精度。 供 田间的文字数据和模型 实现玉米田间生长、 玉米病虫草害防治 较单一的产量预测 ， 但是这种方式仍然是一种高效便捷的估产方 及玉米产量预测等基础数据。为了解杂草密度、 杂草叶龄与施药量 法 。 的关系， 进行了变量施药除草田间试验 ， 利用遥感方法监测玉米中 参考文献 杂草的方法； 研究玉米的红边峰值面积， 来比较准确的估计 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 。 ［ １ 】 樊科研 ， 田丽萍， 薛琳， 等． 遥感在农业估产中的应用与发展［ Ｊ 】 ． 宁 通过计算 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ ， 再应用 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 值与植被覆盖度的关系估算植被覆 波农业科技 ， ２ ０ ０ ７ ， ３ ： １ ７ — １ ９ ． ２ １ 姚玉 霞， 陈桂芬 ， 王越 ， 等． 多媒体 玉米病 虫草 害诊 治专 家系统 的 盖度，在实验基础上求得了施除草剂药量与杂草密度的函数关系。 『 ｃ ］ ／ ／ “ 第一届国际计算机及计算技术在农业中的应用研讨会” 暨 这种方法在估算植被覆盖度上是一种新的探索 ， 并通过分析玉米虫 应用『 “ 第一届 中国农村信 息化发展论 坛” 论文集， ２ ０ ０ ７ ｝ １ ７ ５ — １ ７ ７ ． 害与产量的关系建立估产模型。 ３ ｉ 徐新刚， 吴炳方， 蒙继华， 等． 农作物单产遥感估算模型研究进展 （ ２ ） 研究的原理与技术路线。遥感估产的依据是根据利用地面 『 Ｊ 】 ． 农业工程学报， ２ ０ ０ ８ ， ２ ４ （ ２ ） ： ２ ９ ０ — ２ ９ ２ ． 的各种遥感设备， 研究处理农作物的光谱反射率后 ， 进行农作物的 『

和 各 县 的 比值 植 被 指 数 和规 一 化 植 被 指 数 ， 出 的 水 稻 遥 感 估 产 比值 模 型 和 回 归模 型 ， 报 浙 江 省 提 预 的 水 稻 总 产 ， ９ ８年 的 拟 合 精 度 和 １ ９ １９ ９ ９年 的预 报 精 度 都 达到 ９ 以 上 ． ５ 关 键 词 ： 感 ；地 理 信 息 系统 ；水 稻 ；产 量 预 报 遥
积 的１ １ ， 我 国陆 域 面积 较 小 的省 份之 一 。在 土 ．％ 是 地 总 面 积 中 ， 陵 山 地 占 ７ ． ， 原 占 ２ ． ％ ， 丘 １６ 平 ２Ｏ 河 、 等 水 面 占 ６ ４ ， 称 “ 山 一 水 二 分 田” 湖 ．％ 俗 七 。在 海域 面积 中， 海 陆架海 域 占 ２ 浅 ２万 ｋ ， 岸 线 曲 ｍ。 海 折 ， 湾 众 多 ， 海 岛 屿 星 罗 棋 布 ， 中 面 积 大 于 港 近 其 ５ ０ｒ。的 岛 屿 有 ２ ５ ０ ｎ ２ １个 ， 占 全 国 岛 屿 总 数 的 １ 约 ／ ３ 。有 ３ １个 县 市 位 于 沿 海 和 岛 屿 地 带 ， 占全 省 县 、 市
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第 １ ７卷
第 ３期
２０ ０ ２年 ６月
感 Ｔ ＲＥ ＭＯＴＥ遥 ＥＮＳＮＧ 技 ＨＮＯＬ 与 ＡＮＤ ＡＰ Ｉ ＡＴＩ Ｓ Ｉ ＥＣ 术 ＯＧＹ 应 用 ＰＬ Ｃ ＯＮ
０ ． ７ Ｎｏ ３ １ ．
Ｊ“ ． ２００ ２
基 于 ＧＩ Ｓ的水 稻 遥 感 估产 模 型 研 究
总数 的 ４ 。 Ｏ
复 杂 性 ， 非 遥 感 估 产 （ 计 、 象 、 学 等 ） 有 不 而 统 气 农 确
少成功 之处 ， 此 ， 感 与非 遥感方 法 联合估 产 ， 因 遥 复 合建 模 也 受 到 重 视 。不 少 遥 感估 产 模 型 实 际 上 是 气

Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ． Ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｆ ｉ ｒ ｃ ｅ ｙ ｉ ｅ ｌ ｄ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｉ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｗ ａ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ｍ ｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｄ ｉ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ
，
，
（ １ ． Ｎ ａ ｎ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ Ｈａ ｎ ｇ ｋ ｏ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｎ ａ ｎ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ３ ３ ０ ０ ６ ３ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｍｅ ｔ ｅ ｏ ｒ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ， Ｎ ａ ｎ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ３ ３ ０ ０ ４ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ． Ｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｍ ａ ｊ ｏ ｒ ｉ ｒ ｃ ｅ— ｇ ｌ ｏ ｗ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ Ｊ ｉ ａ Ｊ ａ ｇ ｘ ｉ Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ｗ ｅ ｉ － ｅ ｃ ｈ ｔ ￣ ｏ ｓ ｅ ｎ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍ ＃ ｅ Ｌ Ａ ｎ
Ｙｉ ｅ ｌ ｄ Ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｎ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｅａ ｒ ｌ ｙ Ｒｉ ｃ ｅ Ｂａ ｓ ｅ ｄ Ｏｎ Ｍ ＯＤＩ Ｓ Ｄａ ｔ ａ
Ｌ ｉ ｕ — ｓ ｈ ｕ ｉ ， Ｚ ＨＵ Ｂ ｉ ． ｑ ｉ ｎ ２ ＧＡＯ Ｘｕ ｅ ． ｈ ｕ ｉ ， ２ ＨＵ ＡＮＧ Ｓ ｈ ｕ — ｅ ２ ＹＡＮ

关键词： 归一化植被指数； 寻甸回族彝族自治县； 水稻； 估产模型； 精度分析 中图分类号： S511． 01； S127 文献标志码： A 文章编号： 1002 － 1302（ 2019） 03 － 0193 － 05
精准农业是利用不同技术手段获取农作物的生长环境信 息，实现在作物整个生产过程中，对其进行精细化、准确化的 农业微观经营管理，它是现代农业的重要组成部分［1］。近 20 年来，随着遥感技术的发展，利用遥感技术进行作物长势监 测、产量预测在精准农业领域逐渐占有重要的地位［2 － 4］，鉴于 我国面临人口多、耕地少的尖锐矛盾，发展精准农业在国家粮 食安全和粮食宏观调控等方面均有积极的作用和意义［5 － 7］。
目前，国内外学者在农作物遥感估产方面已取得了大量 的研究成果，尤其是基于植被指数的遥感估产模型，其主要利 用遥感光谱信息反演植被指数，并建立植被指数与产量的关 系模型，得到预测的粮食产量［8］。植被指数是将遥感的物光 谱 资 料 经 数 学 方 法 处 理 后 所 得，用 以 反 映 植 被 状 况 的 特 征 量［9 － 10］。在众多植被指数中最为常用的是归一化植被指数 （ NDVI） ［11］，NDVI 的变化与作物生长状况、发育时期关系紧 密［12］，它能够精确地反映植被绿度、光合作用强度、植被代谢 强度及其季节和年际变化［13 － 15］，可用于反演作物生物量、产 量等［16 － 18］，因此，在大尺度的植被动态监测、作物长势监测和 作物产量预测等方面应用广泛。赵文亮等利用冬小麦不同生 育期 的 NDVI 建 立 产 量 估 产 模 型［8，19 － 20］。 高 中 灵 等 通 过 NDVI 进行了棉花产量估算［21 － 。 23］ 高学慧等利用 MODIS 植 被指数产品，对江西省双季早稻总产进行了估算［24］。范莉等

在 国外 ， Ｋａ ｗａ ｍｕ ｒ ａ 等 通过 高光谱 来 预测禾 草与 白三 叶 （ Ｔ ｒ ｉ ｆ ｏ ｌ ｉ ｕ ｍ ｒ ｅ ｐ ｅ ｎ ｓ ） 混播 草 地 中豆科 植 物 的组 分含
量 。Ｚ ｈ ａ ｏ等 ＿ ５ 发现 波段 １ １ ４ ５和 １ ２ ０ ５ ｎ ｍ 的反 射 率 可 以用 于 狗牙 根 （ Ｃ ｙ ｎ ｏ ｄ ｏ ｎ ｄ ａ ｃ ｔ ｙ ｌ ｏ ｎ ） 草地生物量的估算 。 Ｍｕ ｔ ａ ｎ ｇ ａ 等＿ ６ 利用 草地 的高光 谱 吸收 特征 来估 测 牧 草 品质 。Ｐ ｏ ｓ ｔ 等 以多种 禾 草 与 苜蓿 （ Ｍｅ ｄ ｉ ｃ ａ ｇ ｏ ｓ ａ ｔ ｉ ｖ ａ ） 混 播地 为对 象 ， 发 现红 光 区域 内、 红光 和近红 外 区域之 间 的导数 光谱 ， 与 牧 草 营养 品质 和生 物 量显 示 出的相 关 性 为 最高 。国 内的研 究也 认为 ， 光谱 一 阶导数在 一定 程度 上 能较好 的消 除土 壤 环境 的影 响 ， 并 结合 线 性 、 对数、 指数 、
目前 ， 高光 谱分 辨率 遥感 （ ｈ ｙ ｐ ｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ） 技术 在植 被 上 的应用 与发展 ， 已经 使植 被 监 测 和研
究进 入 到 了精 准化 、 定量 化和 机理化 的新 阶段 。植被 光谱 与植 物 品种 、 植 株 密度 、 冠 层结 构 、 叶 片形 状 、 叶 组织 结 构、 植 物 生化组 分及 比例 、 光谱 测量 条件 （ 如气 象条件 、 光谱 仪分 辨率 、 测量 日期 、 背景 ） 等 因素有关 ＿ 】 ］ 。所 以 ， 可 以
（ １ ． 内蒙 古 农 业 大 学 生态 环 境 学 院 ， 内蒙 古 呼和 浩 特 ０ １ ０ ０ １ ９ ； ２ ． 中 国农 业 科 学 院 草 原研 究 所 ， 内蒙 古 呼 和浩 特 ０ １ ０ ０ １ ０ ３ ． 内 蒙古 农 业 大 学 理 学 院 ， 内蒙 古 呼和 浩 特 ０ １ ０ ０ １ ９ ）