湖北省农业遥感估产信息系统

遥感技术在农业生产中的应用与挑战农业作为国家经济的基础产业，对于保障粮食安全、促进农村发展和维持社会稳定具有至关重要的意义。

随着科技的不断进步，遥感技术作为一种强大的工具，正逐渐在农业生产中发挥着重要作用。

然而，如同任何新技术的应用一样，遥感技术在农业领域的推广也面临着一系列的挑战。

一、遥感技术在农业生产中的应用（一）农作物监测与估产遥感技术能够大面积、实时地获取农作物的生长信息，包括作物的种植面积、生长状况、病虫害情况等。

通过多光谱、高光谱和雷达等遥感数据，可以准确地识别不同作物的类型和分布。

同时，利用植被指数等参数，可以对作物的生长阶段进行监测，进而评估作物的产量。

这为农业部门和决策者提供了重要的参考依据，有助于合理安排农产品的市场供应和调控。

（二）土壤质量评估土壤是农业生产的基础，其质量直接影响着农作物的生长和产量。

遥感技术可以通过测量土壤的反射光谱，分析土壤的理化性质，如土壤湿度、有机质含量、酸碱度等。

这有助于农民了解土壤的肥力状况，制定合理的施肥和土壤改良方案，提高土壤的利用效率。

（三）农业灾害监测与预警自然灾害如干旱、洪涝、病虫害等对农业生产造成了巨大的损失。

遥感技术能够及时、准确地监测这些灾害的发生和发展。

例如，通过气象卫星可以获取大范围的气象数据，提前预警干旱和洪涝灾害。

利用高分辨率的遥感影像，可以监测病虫害的发生范围和程度，为及时采取防治措施提供支持。

（四）精准农业精准农业是现代农业的发展方向，其核心是根据农田内不同区域的差异，进行精准的施肥、灌溉和植保等作业。

遥感技术可以为精准农业提供高分辨率的农田空间信息，帮助划分农田管理单元，实现农业资源的精准投入，减少浪费，提高农业生产的经济效益和环境效益。

二、遥感技术在农业生产中面临的挑战（一）数据质量和分辨率虽然遥感技术能够获取大量的数据，但数据的质量和分辨率往往受到多种因素的影响。

例如，天气条件、传感器精度、数据处理方法等都可能导致数据的误差和不确定性。

四、结果与讨论
四、结果与讨论
本研究利用高光谱遥感技术对冬小麦长势进行监测和估产，取得了较好的效 果。通过对冬小麦的长势进行监测，能够及时发现生长过程中存在的问题，为农 业生产提供科学依据。同时，利用估产模型对冬小麦产量进行估算，能够提前预 测产量，为农业决策提供支持。然而，本研究仍存在一些不足之处，如综合指标 体系的完善程度、估产模型的普适性等，需要进一步改进和完善。
一、引言
随着全球人口的增长和资源的有限性，粮食安全问题日益凸显。冬小麦作为 我国重要的粮食作物，其产量对于保障国家粮食安全具有重要意义。然而，传统 的农田监测方法已经无法满足现代农业对产量的快速、准确估算需求。因此，利 用高光谱遥感技术对冬小麦长势进行监测和估产，成为当前研究的热点。
二、高光谱遥感技术
结论与展望
结论与展望
本次演示探讨了基于遥感和作物生长模型的多尺度冬小麦估产研究，通过融 合遥感数据、气象数据和土地利用数据等多源信息，建立了多尺度冬小麦估产模 型。经过验证，该模型可以提高冬小麦估产的准确性和科学性。在应用过程中， 我们可以通过实际数据来预测冬小麦的产量，并对其不确定性进行分析，为国家 和小麦生产部门的决策提供科学依据。
二、高光谱遥感技术
高光谱遥感技术是一种新型的遥感技术，通过获取地物的高光谱信息，实现 对地物的精细识别和分类。其优势在于能够提供丰富的光谱信息，为冬小麦长势 监测和估产提供了新的手段。
三、综合指标的冬小麦长势监测 与估产研究
三、综合指标的冬小麦长势监测与估产研究
本研究通过构建综合指标体系，利用高光谱遥感技术对冬小麦长势进行监测 和估产。首先，通过分析冬小麦的生长规律和光谱特征，筛选出与产量相关的光 谱参数和生长指标。然后，构建综合指标体系，将多个参数进行集成，实现对冬 小麦长势的全面监测。最后，通过建立估产模型，实现对冬小麦产量的准确估算。

遥感在农学中的应用摘要：介绍遥感的物理原理及基本概念，结合自身专业知识联系到遥感在农学中的应用及应用历程回顾，再结合近五年国内外研究现状及进展对遥感在农学中的应用进行细致分析。

关键词：遥感农学农业遥感遥感影像一、遥感的物理原理及基本介绍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。

人类通过大量的实践,发现地球上每一个物体都在不停地吸收、发射信息和能量,其中有一种人类已经认识到的形式——电磁波,并且发现不同物体的电磁波特性是不同的。

遥感就是根据这个原理来探测地表物体对电磁波的反射和其发射的电磁波,从而提取这些物体的信息,完成远距离识别物体。

遥感的实现还需要遥感平台,如卫星、飞机、气球等,它们的作用就是稳定地运载传感器。

当在地面试验时,还会用到地面象三角架这样简单的遥感平台。

针对不同的应用和波段范围,人们已经研究出很多种传感器,探测和接收物体在可见光、红外线和微波范围内的电磁辐射。

传感器会把这些电磁辐射按照一定的规律转换为原始图像。

原始图像被地面站接收后,要经过一系列复杂的处理,才能提供给不同的用户使用。

遥感技术的类型往往从以下方面对其进行划分：工作平台层面区分：地面遥感、航空遥感（气球、飞机）、航天遥感（人造卫星、飞船、空间站、火箭）。

根据工作波段层面区分：紫外遥感、可见光遥感、红外遥感、微波遥感、多波段遥感。

根据传感器类型层面区分：主动遥感（微波雷达）、被动遥感（航空航天、卫星）。

根据记录方式层面区分：成像遥感、非成像遥感根据应用领域区分：环境遥感、大气遥感、资源遥感、海洋遥感、地质遥感、农业遥感、林业遥感等。

2021年2月26日星期五编辑:炼晨电话:010-********中国农资CHINA AGRI-PRODUCTION NEWS科技前沿I〔5版新技术»遥感技术让农业生产更“智慧”《申厚冬学》iBf科技是第一生产力。

随着科学技术的发展，遥感技术在农业生产中的应用越来越普遍，是农业生产中获得田间数据的重要来源，能够提供大量的农田信息，是精准农业、数字农业发展的潮流，同时，日益成熟的遥感监测和植保飞防技术为农药、化肥的合理使用提供了新的思路。

农业遥感的四大应用东北农业大学资源与环境学院教授刘焕军介绍说,遥感技术可以客观、准确、及时地提供作物的生态环境和作物生长的各种信息，它是精确获得田间数据的重要来源，主要应用于作物的长势监测、灾害监测、精准管理。

虽然它高深莫测，但它让现代农业变得更加“智慧”。

现阶段我国遥感科学技术在农业方面主要有四大应用。

第一，监测作物的面积和长势。

极飞科技智慧农场总监蒋勇韬告诉记者："以大田为例，人工给200亩地测绘，需要1个多小时，遇到水田甚至要泥腿赤足地'过河'打点，效率很低。

遥感无人机的应用让飞手不仅告别了人工测地，平原作业时，还能利用全新'快速拼接模式’，节省大量测绘时间。

”此外，遥感影像还可以实时记录作物不同阶段的生长状况，获得同一地点时间序列的图像了解不同生育阶段的作物长势。

作物长势监测的目的是为了实时掌握作物长势好坏，及时发布苗情监测通报，指导农业生产，为预测作物单产和总产提供重要的依据和参考。

第二，对作物进行分类。

利用遥感识别不同农作物类型，主要依据是农作物在近红外波段的反射受叶子内部构造的控制，不同类型农作物的叶子内部构造有一定的差别，根据实地调查关键时段特征和遥感影像，釆集提取各种作物、种植地、大田作物在不同时间阶段的光谱特征进行作物分类。

通过遥感快速、准确识别各种农作物类型，对于'完善农作物面积监测方法、开展农作物生产水平遥感评估等具有重要意义。

２ 年的运行表明 ， 以省域为单位 的估 产精度达 ９％ 一 ９ 达 ｏ ９ ％， 到了实用化的程度 ｌ ； ３ 农业 部农业资源监 测站 自 １ ９ ９ 年起 连 ９
续 ３年应用美 国陆地 卫 星遥感 影像 资料 对 黄淮海 和 长江 流 域两大棉 区的棉 花面积 、 量进 行 了监 测与 预报 ＿ 。尽管农 产 ４ ｊ 作 物遥感估 产 的理论 与方 法众 多 ， 已经投 入使 用 ， 都 是 并 但 具有丰 富遥感 知识 和 经验 的工 作人 员经 过 复杂处 理后 得 到
农作物遥感监 测 与估产 一 直是农 业 遥感 信息技 术 的 主 要应用领域 。在 过去 的 １ 中， 感技 术 已被 认为 是 一种 ０年 遥 快速 、 客观和廉价 的预测农 作物面积 和生长 情况 的方法 。利 用 遥感技术 对小 麦 、 水稻 、 棉花 和玉 米等 主要农 作物进 行 面
Ｒｅ ｅ ｒｈ ∞ ｔ－ Ｓ ｆｗａ ｅＰｌｔｏ ｍ ｅｈ ｉｕ ｆＱ 叩 Ｙ枷 ｓａ ｃ Ｉｅ ｏ ｔ ｒ ａ ｒ Ｔ ｃ ｎｑ ｅ ｏ ｆ Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ Ｆ－ ａ ｆ ｎ Ｂａ ｅ ｎ 曲 ｓ ．￣ ａ ｏ ｓｄ ｏ Ｗ ｔ ｉ ｋ ｙ ｒａｉａ ｏ ｅ ｅ ｌ ｔ ｎ ｚｉ
Ｘ哟 Ｇ Ｑｉ－ｔ ｅ ａ （ ｇｉｕｕｅＣ ｌｇ ，Ｙ ｎｔ ｎ ｅｓｙ ｉｚｏ ，Ｈ ｂｉ ３０５ ｎｘ￣ ｔ ｌ Ａ ｒ ｌ ｒ ｏｌ ｅ ａｇｚ Ｕ ｉ ｒｉ ，Ｊ ｈｕ ｕｅ ４４２ ） ｃｔ ｅ ｅ ｖ ｔ ｎ
Ｕｓｎ ＯＮ ｏｔａｅ ｉｔｇａｅ 山 Ｊｓ ，Ｉ ａ ｄ Ｉ ｉｇＩ ｓｆ ｒ ｎｅ ｒｔｄｗｉ ｅｓ ＤＬ ｎ ＮⅥ ，ｔｅ ｄ ｖｌｐ ｎ ｃ ｅ ｆｃｏ ｉｌ ｓｉ ｔ ｎ ｐａ ｏｍ ｎ ｗ ｈ ｅ ｅｏ ｍｅｔｓｈ ｍｅｏ ｒｐ ｙｅｄ ｅｔ ｉ ｌｔ ｒ ａ ｄ ｍａ ｏ ｆ ｔｃｎｉｕ ｓｗｅｅｄｓｎ ｓｄ． ｅｒｓａｃ ｎ ｉ ｔｄ ｔａ ｈｓｓｈ ｍｅ ｅｈ ｑ ｅ ｒ ｉ ｓ ｅ ｎ１ ｅｅ ｒｈ ｉｄｅ ｅ ｈ ｔｔｉ ｃ ｅ ｏ ａ ａｄ ｔ ，ｐ ｗｅｆ ｆｎ ｔ ｎ ｎ ｔ ｎ ｄ ｐａ ｌ ． ｎ ｉ ｍｅ ｏ ｒ ｕ ｃｉ ｓａ ｄ ｓｒ ｇａ ａ ｔ ｉ ｌ ｕ ｏ ｏ ｂｉｔ ｙ

土地的适宜性程度， 是用最优的方法有效地 规划农作物的种植 ，
其 目的是 通过 合理地调整 和规划农作物布 局和种植制度来 最
四、利用 Ｇ Ｓ Ｉ 对作物种植的适宜性评价
作 物种植适宜性 评价是 针对 某种作 物在特定地 域种植的
大地发挥土地生产潜 力， 以获得最大的经 济效益 。 农业土地适宜 性 评价的 内容相 当广泛， 一般包括下面 ４ 个主要 内容 ： １ 土地 （）
应用于以下几个方面：农 业区划 ；农业土地利用适 宜性评价 ；农业灾害预警及 灾情分析 ；作物种植 的适 宜性评价 ；农业资源的清查、核 算、评估与监测 ；农作物估产与监测 ；农业 生态环境的监 测和 分析 ；精确 农业等 。
关键词 ：地理信 息 系统；农 业；应 用 中图分 类号 ：Ｆ ． ３ ９ １ ９ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ — ７２２ ０ ）４ ０ － ２ ０８ ４ ６ （０ ７０ － １２ ０ １
据库； 利用 Ｇ Ｓ的统计和覆盖功能可 以快速地实现农业资源数 Ｉ
ＧＩ Ｓ技术已经在种植适宜性评价 中开始应用 。根据某—作物的
生产 与气象条件的关系， 确定出某 一地区某一作物 种植 的农业
气候 区划指标， 进而 采用 ＧＩ Ｓ技术对此地区某作物种植区进行
农业气候 区划， 划分适宜 、次适宜和不适宜种植 区， 为农业结构
调整及作物 的合理布局提供科学依据 。
维普资讯
第 ２ 卷第 ４ ３ 期
２０ 年 １ ０７ ２月
沧州 师 范 专 科 学校 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆＣａ ｚ ｏ ａ ｈ ｒ ’ ｌ ｇ ｏ ｒ ｌｏ ｎｇ ｈ ｕＴｅ ｃ ｅ ｓ Ｃｏ ｌ ｅ ｎ ｅ
Ｎｏ． ４ Ｖｏ１ ３ ． ２ Ｄｅ ． ０ ｃ２０ ７

(2)作物专题信息的提取 常采用植被指数法提取作物专题信息。植被指数中包含有 多种作物类别与作物长势方面的信息，如植物叶面积指数、 叶绿素含量、植物覆盖度、生物量等，那么就可以经过植 被指数来反演与作物估产模型有关的各种参数，如NDVI与 作物覆盖度关系亲密，可以有效地提取面积信息；RVI反映 作物长势，可以提取生物量信息；PVI有效地滤去土壤背景 及大气的干扰等。 由于不同自然地理单元内，作物的生长条件(光照、温度、 降水、土壤等)和生长情况(包括自然与人为要素)在空间上 会有很大差别。为了提高遥感估产的准确性．常按照作物 生长环境及作物产量的区域分异规律，进展影像的分区、 分类，以尽量保证同一区域内作物生长环境的一致性，并 在分区的根底上进展作物专题信息的提取。 (3)作物面积提取及精度评价
I c(1 A) Tmax Tmin
SM＝f(I)
其中：I是土壤热惯量，c是单位土壤热容量，A是地表反射率，Tmax和Tmin是 白天最大温度和夜晚最小温度，SM是土壤含水量。
其它方法： 1. 距平植被指数法
2. 植被条件指数法 3. 温度植被指数法 4. 条件植被温度指数法 5. 作物水分胁迫指数法 6. 表观热惯量法 7. 地表蒸发法 8. 地表热平衡法 9. 高光谱遥感：反射率倒数的一阶微分法 10.自动微波遥感：基于微波反射亮温的土
2021/6/27
遥感估产需留意问题： (1)遥感估产需求作物生长全过程的光谱
参数。由于构成产量的3个要素〔穗数、粒 数、千粒重〕分别与作物不同生长期的植 被指数有关。因此必需掌握作物生长全过 程的光谱参数才干正确估产。而Landsat／ TM的时间分辨率有限，故遥感估产除用 TM外，还离不开短周期数据。过去把某一 时段的遥感光谱参数或它的累加值与产量 直接挂勾的方式尚有缺乏，如过于密植， 光谱值添加，但产量并非添加。 (2)遥感估产主要运用遥感数据中反映植物 光协作用的代表波段——可见光红波段和 近红外波段，阐明遥感估产不仅直接抓住 202“1/6/27光协作用〞这一事物的本质，而且能给

基于高分二号-NDVI的大豆遥感估产的时相选择张淮栋;陈争光;张成龙【摘要】According to the temporal variation of vegetation index and the correlation between vegetation index and yield in different periods, the best time for soybean yield estimation in Northeast China will be established. The correlation between crop NDVI and crop yield obtained from late July to mid-August was the strongest, and the correlation between NDVI in different periods was very weak. When NDVI was used to predict soybean yield, the of NDVI late July and mid-August was used. There is a linear positive correlation between NDVI and soybean yield, and the correlation between NDVI and soybean yield is not very high, indicating that NDVI is not the only variable related to soybean yield.%根据植被指数的时间变化规律以及不同时期的植被指数与产量之间的相关性,确立适用于东北地区的大豆遥感估产的最佳时期.7月下旬至8月中旬获取的作物NDVI与作物产量之间的相关性最强,并且不同时期的NDVI之间的相关性非常弱,在利用NDVI预测大豆单产时要采用7月下旬和8月中旬两个时期的NDVI.NDVI与大豆单产之间存在线性正相关关系,NDVI与大豆单产的相关性并不是很高,表明NDVI 并不是惟一与大豆单产有关的变量.【期刊名称】《湖北农业科学》【年(卷),期】2018(057)006【总页数】6页(P103-108)【关键词】大豆;植被指数;NDVI;遥感;估产【作者】张淮栋;陈争光;张成龙【作者单位】黑龙江八一农垦大学,黑龙江大庆163319;黑龙江八一农垦大学,黑龙江大庆163319;黑龙江八一农垦大学,黑龙江大庆163319【正文语种】中文【中图分类】S565.1随着社会的发展和生活水平的改善，大豆作为工农业生产资料和食品原料，需求量与日俱增，中国仅生产饲料所需的豆粕就在1 000万t以上，并且每年急需1 000万t以上高油大豆以满足大中型榨油企业的原料需求。

中国农业遥感行业发展现状分析农业遥感技术优势明显遥感以其快速、简便、宏观、无损及客观等优点，广泛应用于农业生产各个环节。

农田作物信息的快速获取与解析是开展精准农业实践的前提和基础，是突破制约中国现代农业应用发展瓶颈的关键，在农业田间信息获取上，遥感技术优势明显。

1、农业遥感行业四大应用领域分析遥感技术是在现代物理学、空间科学、电子计算机技术、数学方法和地球科学理论的基础上发展起来的一门新兴的、综合性的交叉学科，是一门先进的、实用的探测技术。

遥感技术从20世纪初的航空摄影技术为主到20世纪60年代进入到卫星遥感时代，已发展了多种不同平台不同方式的传感器，遥感探测地物的能力( 包括地物的性质和大小) 和应用范围得到了极大的拓展。

农业遥感监测主要以作物、土壤为对象，利用地物的光谱特性，进行作物长势、作物品质、作物病虫害等方面的监测，其应用可大致分为以下四类：1)农业资源调查耕地资源、土壤资源等现状资源的调查，以及土地荒漠化和盐渍、农田环境污染、水土流失等动态监测;提供各类资源的数量、分布和变化情况，以及基于调查的各类资源评价、相应对策，用于农业生产的组织和管理。

2)农作物估产：小麦、玉米、水稻、棉花等大宗农作物的长势监测和产量预测，以及牧草地产草量估测、果树长势监测等。

3)农业灾害预报农作物病虫害、冷冻害、洪涝旱灾、干热风等动态监测，以及灾后农田损毁、作物减产等损失的调查和评估。

4)精准农业主要利用高空间分辨率的卫星数据进行农田面积和分布的现状调查，以及针对农田精准化施肥、施药和灌溉进行农田尺度的作物长势、病虫害和土壤水分等信息的监测。

此外，针对不同应用场景，不同空间分辨率的光学遥感与微波遥感优势各异。

比如：高空间分辨率的遥感数据主要应用于田间尺度的精准农业，而高时间分辨率广覆盖遥感数据主要应用于大面积农作物长势监测。

2、农业遥感技术平台主要对应四大客户群体农业遥感技术平台主要对应四大客户群体，分别为农业资源监管部门、农业统计机构、农业保险机构和农业投资机构。

传感器选择与校准
传感器类型
根据目标区域和数据需求，选择合适的传感器类型，如光学传感器、雷达传感 器等。
传感器校准
为了保证数据的准确性和可靠性，需要对传感器进行校准，确保其性能稳定且 准确。
数据采集与传
数据采集方式
根据数据源和传感器的特点，选择合适的数据采集方式，如自动扫描、视频捕获 等。
数据传输技术
《遥感数据获取》PPT课件
目录
• 遥感技术概述 • 遥感数据获取的方法 • 遥感数据获取的流程 • 遥感数据获取的挑战与解决方案 • 遥感数据的应用前景
01
遥感技术概述
遥感技术的定义
遥感技术
指通过非直接接触目标的方式，使用传感器收集、测量并分析来自 目标的光谱信息，进而获取目标的空间、时间和光谱特征的技术。
03
02
水下遥感数据获取具有覆盖范围 广、信息量大、实时性强等优点 ，广泛应用于海洋环境监测、水 下考古等领域。
03
遥感数据获取的流程
数据源选择
数据源类型
根据不同的应用需求，选择合适的遥 感数据源，如卫星遥感、航空遥感、 地面遥感等。
数据源特点
了解各种数据源的特点，如覆盖范围 、分辨率、重访周期等，以便根据实 际需求进行选择。
03
卫星遥感数据获取的方法包括成像方式、传感器类型、卫星轨道高度 等因素。
04
卫星遥感数据获取的限制因素包括云层遮挡、大气干扰、传感器性能 等。
航空遥感数据获取
01 02 03 04
航空遥感数据获取是指通过飞机上的传感器收集地球表面信息的过程 。
航空遥感数据获取具有机动灵活、分辨率高、可控制性强等优点，广 泛应用于城市规划、土地利用调查等领域。

第八章遥感、地理信息系统与全球定位系统综
合应用答案
“3S”技术的主要应用领域是什么？试举数例。

答：3S是全球定位系统GPS（Global Positioning System）；遥感RS （Remote Sensing）和地理信息系统GIS（Geographic Information System）的简称。

主要应用领域有：遥感技术可用于植被资源调查、气候气象观测预报、作物产量估测、病虫害预测、环境质量监测、交通线路网络与旅游景点分布等方面。

例如，在大比例尺的遥感图像上，可以直接统计烟囱的数量、直径、分布以及机动车辆的数量、类型，找出其与燃煤、烧油量的关系，求出相关系数，并结合城市实测资料以及城市气象、风向频率、风速变化等因数，估算城市大气状况。

同样，遥感图像能反映水体的色调、灰阶、形态、纹理等特征的差别，根据这些影像显示，一般可以识别水体的污染源、污染范围、面积和浓度。

另外，利用热红外遥感图像能够对城市的热岛效应进行有效的调查。

地理信息系统技术现已在资源调查、数据库建设与管理、土地利用及其适宜性评价、区域规划、生态规划、作物估产、灾害监测与预报、精确农业等方面得到广泛应用。

GPS测量技术能够快速、高效、准确地提供点、线、面要素的精确三维坐标以及其他相关信息，具有全天候、高精度、自动化、高效益等显著特点，
广泛应用于军事、民用交通(船舶、飞机、汽车等)导航、大地测量、摄影测量、野外考察探险、土地利用调查、精确农业以及日常生活(人员跟踪、休闲娱乐)等不同领域。

重复获取作物信息，而且客观性 强，不受人 为干扰 ， 方便决策 。因此，应用遥感技术及 时 了解和 准确掌 握农业情 况 已经成为世界各 国农业科技 的重要组成 部分 。随着 ３ Ｓ 技 术 的发展 与广 泛应 用 ，基于遥 感
技术 的水稻产量监测技 术 以时效性强 、精确度高 、 成本低廉 的特点 ，正逐步取代传 统的人 力统计调查
ｗｉ ｌ ｄ１ Ｙ ＣＵ１ ｔ ｉ ｖ ａｔ ｅｄ ｉ ｎ Ｈｏ ｎ ｇ ｈｕ Ｃｉ ｔ ｙ， ｈａ ｓ ｇ ｒ ｅ ａｔ Ｓ ｉ ｇ ｎｉ ｆｉ ｃ ａ ｎｃ ｅ ．Ｉ ｎ ｔ ｈｉ Ｓ ｐ ａｐ ｅｒ ， ｗ ｅ ｓ ｅＩ ｅ ｃｔ
ｔ ｈｅ Ｉ Ｒ Ｓ —Ｐ ６ Ｒ ｅ ｍ ｏｔ ｅ Ｓ ｅ ｎｓ ｉ ｎ ｇ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ｔ ｏ ｐｒ ｏｖｉ ｄ ｅ ＮＤ ＶＩ 、Ｒ ＶＩ 、ａ ｎ ｄ Ｎｅ ａ ｒ Ｉ ｎ ｆｒ ａ ｒ ｅ ｄ ｄａ ｔ ｅ ， ａ ｎｄ ３ １ ｓ ｕｒ ｖ ｅｙ ｓ ａ ｍ ｐｌ ｅ ｐ ｏｉ ｎｔ ａｒ ｅ Ｓｉ ｔ ｅｄ ｔ ｏ ｅ ｓｔ ａｂｌ ｉ ｓ ｈ １ｉ ｎ ｅｒ 、 ｔ ｗｉ ｃｅ、 ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｔ ｉ ｍｅｓ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｕ ｎｄ
Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｆ ｏ ｒ ｍｕ ｌ ａ ｏ ｆ ｓ ｅ ｍｉ ｌ ａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｃ ｅ ｉ ｎ
பைடு நூலகம்
Ｈｏ ｎ ｇ ｈ ｕ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
Ａｂｓ ｔｒ ａｃ ｔ： Ｈｏ ｎｇｈ ｕ Ｃｉ ｔ ｙ ，ｌ ｏ ｃａｔ ｅｄ ｉ ｎ ｔ ｈｅ Ｊｉ ａ ｎｈａｎ ＰＩ ａｉ ｎ，ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｍｏｓｔ ｉ ｍｐ ｏｒｔ ａｎｔ ｃ ｏ ｍｍ ｏ ｄｉ ｔ ｙ ｇｒ ａｉ ｎ ｐｒ ｏ ｄｕ ｃｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｉ ｎ Ｈ ｕ ｂ ｅｉ Ｐｒ ｏ ｖｉ ｎｃ ｅ ． Ｔ ｈｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａｒ ｃ ｈ ｏ ｆ ｓ ｅ ｍｉ ｌ ａｔ ｅ ｒｉ ｃ ｅ，

遥感影像中种植作物结构分类方法综述目录1.内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 1.1 研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.2 国内外研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32.遥感影像技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5 2.1 遥感技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6 2.2 遥感影像数据类型与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72.3 遥感影像处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83.种植作物结构特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9 3.1 种植作物分类体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10 3.2 种植作物生长过程与结构变化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．123.3 种植作物结构特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．134.遥感影像中种植作物结构分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14 4.1 基于监督学习的分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15 4.1.1 支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17 4.1.2 决策树与随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18 4.1.3 梯度提升树．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19 4.2 基于无监督学习的分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20 4.2.1 聚类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．224.2.2 异常检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．244.3 基于深度学习的分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．264.3.1 卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．274.3.2 循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．294.3.3 生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．305.案例分析与实验评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．315.1 案例选择与数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．325.2 实验设计与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．335.3 实验结果与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．345.4 分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．346.结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．366.1 研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．376.2 存在问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．376.3 未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．391. 内容综述随着遥感技术的不断发展，遥感影像在农业领域的应用越来越广泛，尤其是在种植作物结构分类方面取得了显著的成果。

我国农业遥感的应用现状与展望思考摘要：从20世纪八十年代起，中国农业部和其他有关部门就在中国北部地区进行了应用遥感技术的农作物产量估算。

近20年来，我国农业遥感技术的发展经历了从引进技术、科技攻关到宏观决策等方面的转变，在实践中已取得了大量的成果和经验，并产生了较好的经济效益和社会效益。

目前，我国已实现了对主要农作物、农业资源、自然灾害等的动态监控。

同时，还对遥感技术在农业中的应用进行了深入的探讨，为进一步拓展遥感技术在农业中的应用打下了坚实的基础。

关键词：农业遥感；应用现状；展望思考遥感技术是一门新兴的综合性边缘学科，它包括光学、红外、微波雷达、激光、全息等，在农业应用领域，从前期的土地使用、面积估测、大面积遥感估产研究，发展到3S技术的实时诊断、高光谱遥感反演、高光谱农学遥感机制研究、模型研究和应用、草原产量评估、森林动态监测等多个领域。

随着遥感技术、计算机技术的飞速发展和运用，农业生产和科学研究已从传统的农业观念、农业方法向精确农业、定量农业、机械化农业转变，使农业从经验向理论转化。

一、农情遥感监测进展中国是一个农业大国，其主要农作物的种植面积变化、长势好坏、收获率等农情信息历来受到各国政府和民众的高度重视，各种农情信息也成为我国粮食政策制定、宏观决策的重要参考。

通过对粮食生产、农业生产、粮食安全、社会可持续发展等方面的全面了解和掌握，为国家农业生产和农业发展提供科学依据。

我国自1981年开始利用遥感技术进行粮食产量评估，通过对国外先进技术和经验的吸收，建立了一套由中国农业部和中国科学院组成的农业监测系统。

“十五”期间，在国家发改委、中国科技部、中国农业部等部委的大力支持下，国内各高校、科研院所与工业部门共同努力，建立了农业气象遥感服务体系，国家农情遥感监测系统是其中之一。

农业卫星遥感监测的目的是对作物播种面积及其变化、单产及其变化、长势、土壤水分状况等进行监测，在全国范围内，采用分层取样法，应用遥感监测取样外推模式，实现了全国范围内种植面积变化的统计。

“3S”是遥感（RS，Remote Sensing）、地理信息系统（GIS，Geography Information System）和全球定位系统（GPS，Globe Positioning System）的英文缩写的简称。

其中，地理信息系统问世于20世纪60年代，且自问世后，它一直是地理学、资源与环境科学、地球系统科学中最富有生命力的部分和重要的发展方向之一。

大学地理类院系中新设地理信息系统专业的数量迅速增长，也已成为地理类中的热门专业。

第二种引人瞩目的技术是全球定位系统。

全球定位系统是在当代最先进的空间技术、通讯技术及微电子技术基础上发展起来的第二代卫星导航系统，在地理野外考察、城市规划方面有重要的作用，所以也成为地理研究中的重要技术之一。

第三部分则是遥感技术。

遥感技术在地理研究中的应用则有相对长的历史，主要用于基础地理数据的采集、资源、灾害、农作物生产等监控。

因为这三种技术经常被放在一起使用，又因为三者的英文简称最后都是“S"，所以，人们习惯称为“3S"。

一、“3S”技术发展现状及应用领域地理信息系统（GIS）是从60年代开始，由机助制图发展起来的，其存在与发展已历经30余年。

随着数据库技术的发展、计算机性能的提高、网络技术的普及，不断升级换代，已由60年代初用于地图系统，倍受公众关注。

GIS以其强大的空间与属性信息一体化管理及空间分析能力在不同的领域、行业获得了广泛的应用，基于客户机／服务器体系的GIS、网络GIS、组建式GIS、多媒体GIS 等GIS系统不断进入科研和应用领域。

近年来，随我国经济建设的迅速发展，加速了GIS应用的进程。

目前，GIS已成功地应用到了包括资源管理、自动制图、设施管理、城市和区域的规划、人口和商业管理、交通运输、石油和天然气、教育、军事等9大类别的100多个领域。

尤其是在城市规划管理、交通运输、测绘、环保、农业、制图等领域发挥了重要的作用，取得了良好的经济效益和社会效益。

农业信息技术教案一、教学目标1、让学生了解农业信息技术的基本概念和主要应用领域。

2、帮助学生掌握农业信息技术中常见的信息采集、处理和分析方法。

3、培养学生运用农业信息技术解决实际问题的能力。

二、教学重难点1、重点（1）农业信息技术的核心概念，如遥感技术、地理信息系统、全球定位系统等。

（2）农业信息采集、处理和分析的常用技术和工具。

2、难点（1）如何将抽象的农业信息技术原理与实际的农业生产问题相结合。

（2）引导学生理解和应用复杂的农业信息技术模型和算法。

三、教学方法1、讲授法通过讲解，让学生系统地了解农业信息技术的基础知识和理论体系。

2、案例分析法通过实际案例的分析，帮助学生理解农业信息技术在农业生产中的具体应用和效果。

3、实践操作法安排学生进行实际的信息采集、处理和分析操作，提高学生的动手能力和应用水平。

四、教学过程1、课程导入（约 15 分钟）通过展示一些现代农业生产中运用信息技术的场景，如精准农业中的无人机植保、智能温室的自动化控制等，引发学生的兴趣，引出农业信息技术的主题。

2、知识讲解（约 45 分钟）（1）介绍农业信息技术的定义和范畴，包括农业数据库与管理信息系统、农业专家系统、农业决策支持系统等。

（2）详细讲解农业信息采集技术，如传感器技术、遥感技术等，以及这些技术在监测土壤墒情、农作物生长状况等方面的应用。

（3）讲解农业信息处理技术，包括数据挖掘、图像处理等，让学生了解如何从大量的原始数据中提取有价值的信息。

3、案例分析（约 30 分钟）选取几个典型的农业信息技术应用案例，如某地区利用遥感技术进行农作物估产、某农场运用智能灌溉系统实现节水灌溉等，组织学生进行分析和讨论，引导学生思考这些技术的优势和可能存在的问题。

4、实践操作（约 60 分钟）（1）将学生分成小组，使用给定的农业数据，进行数据处理和分析的实践操作。

（2）指导学生运用所学知识，对处理结果进行解读和总结。

5、课堂总结（约 15 分钟）（1）回顾本节课的重点内容，包括农业信息技术的概念、主要技术和应用案例。

遥感在农业中的作用与发展1农作物估产遥感(RemoteSensing)即遥远的感知,指在一定距离上,应用探测仪器不直接接触目标物体,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[1]。

摄影照相便是一种最常见的遥感,照相机并不接触被摄目标,而是相隔一定的距离,通过镜头把被摄目标的影像记录在底片上,经过化学处理,相片便重现被摄目标的图像。

从拍摄目标到再现目标所用的手段,便是一种遥感技术。

遥感与其他技术结合,在农业应用中具有科学、快速、及时的特点。

这对于充分利用农业资源、指导农业生产、农产品供需平衡等方面有着重要的意义。

2遥感估产的原理及农作物估产方法2.1遥感估产的基本原理[2]任何物体都具有吸收和反射不同波长电磁波的特性,这是物体的基本特性。

人眼正是利用这一特性,在可见光围识别各种物体的。

遥感技术也是基于同样的原理,利用搭载在各种遥感平台(地面、气球、飞机、卫星等)上的传感器(照相机、扫描仪等)接收电磁波,根据地面上物体的波谱反射和辐射特性,识别地物的类型和状态。

农作物估产则是指根据生物学原理,在收集分析各种农作物不同生育期不同光谱特征的基础上,通过平台上的传感器记录的地表信息,辨别作物类型,监测作物长势,并在作物收获前,预测作物的产量的一系列方法。

它包括作物识别和播种面积提取、长势监测和产量预报两项重要容。

2.2农作物估产的方法农作物估产在方法上可分为传统的作物估产和遥感估产两类。

传统的作物估产基本上是农学模式和气象模式,采用人工区域调查方法。

它们把作物生长与主要制约和影响产量的农学因子或气候因子之间用统计分析的方式建立起关系。

这类模式计算繁杂、速度慢、工作量大、成本高,某些因子种类往往难以定量化,不易推广应用。

遥感估产则是建立作物光谱与产量之间联系的一种技术,它是通过光谱来获取作物的生长信息。

在实际工作中,常常用绿度或植被指数(由多光谱数据,经线性或非线性组合构成的对植被有一定指示意义的各种数值)作为评价作物生长状况的标准。