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农业遥感研究及应用进展 小组成员: 遥感技术在农业中应用的6 个方面 1 农田辐射传输机理及作物参量遥感反演 2 作物遥感分类与识别 3 农田养分遥感与变量施肥决策 4 作物产量与品质预测 5 农情遥感监测与预报 6 农业遥感监测空间决策支持系统 1 农田辐射传输机理及作物参量遥感反演 (1)农田辐射传输机理 不同地物对电磁波的反射、吸收、透射和发射特性不同，这些特性通常称为地物的光谱特征。遥感技术即是依据地物的电磁波光谱特征进行目标探测。因此，深入理解农田土壤-叶片-冠层之间的辐射传输过程及机理对于开展定量遥感作物监测评具有非常重要的作用，后建立了农田-大气-传感器一体化的辐射传输模拟系统，实现了多时相、多角度、高光谱及高分辨率遥感数据模拟，为农业定量遥感研究奠定了模型基础. 2 作物遥感分类与识别 作物遥感分类与识别是农情遥感监测的重要内容，是提取农作物种植面积、长势、产量、品质、灾害等监测的基础。利用作物生长与多源遥感之间的光谱特征、纹理特征、物候特征以及农学机理解析等信息，可以快速、高效、大范围地监测主要农作物的种植面积与空间分布。 可用遥感技术直接划分植物类 3 农田养分遥感与变量施肥决策 耕地是农业生产的基地，农田土壤养分是影响粮食产量的重要指标。与传统的野外调查与实验分析方法相比，遥感技术中的高光谱技术可获取窄波段且光谱连续的土壤光谱，多光谱传感器具有较高的空间分辨率，雷达和激光雷达则具有较高的穿透性，在分析农田土壤养分的空间分布格局上具有较大的优势。土壤养分遥感监测是以土壤反射率光谱的形状和吸收特征为依据的，研究表明土壤理化参数与土壤光谱特征均有明显联系，土壤光谱特征是对土壤特性的一种反映。 4 作物产量与品质预测 遥感作为一种对地信息的探测手段，用于作物产量监测，其本质过程仍然是遥感信息作为输入变量或参数，直接或间接表达作物生长发育和产量形成过程中的影响因素，单独或与其他非遥感信息相结合，依据一定的原理和方法构建产量模型，进而驱动模型运行的过程基于遥感数据信息的作物产量估算方法，可大致分为3 种: 经验统计方法、半经验半机理方法以及机理方法。 5 农情遥感监测与预报 作物病虫害遥感监测主要依赖于作物受不同胁迫影响后发生的光谱响应。作物在受到病虫侵染后，常破坏色素系统，产生病斑、伤斑，导致可见光波长范围的反射率改变。当侵染加重后，会进一步引起植株的整体性损伤，如细胞破裂，植株萎蔫等，进而引起近红外、短波红外谱段的反射率改变，以及在一些对植被健康状况敏感的特征变化，如红边蓝移等遥感信息除具有病害监测的潜力外，在病害预警方面，近年来部分学者通过遥感信息反应区域生境状况，将其作为一种辅助信息配合气象信息对病害发生适宜性进行综合预测,还有作物的其他监测如农业干旱监测,冬小麦冻害遥感监测等等 6 农业遥感监测空间决策支持系统 随着农业遥感的深入发展，影像处理与分析耗时长、依赖于人工处理、缺乏业务性和周期性的软件支持、缺少基层管理人员自己能操作使用的简便的软件工具等问题引起广泛关注，为了满足农业管理决策等多方面的需求，对能够及时提供作物生长状态、产量、农情等信息的农业遥感监测系统的需求越发迫切针对这一需求，国内外均开展了广泛的工作。美国农业部外国农业局开发了基于地理信息系统的CropExplorer 决策支持系统，提供基于遥感影像和气象数据的全球作物长势信息。欧盟的MAＲS项目自1992 年开发并维护了作物预测系统，在欧盟范围内提供及时的作物产量预测。联合国粮农组织( FAO) 开发了“全球信息与预警系统” 作物调优栽培系统分为6 个主要功能模块 展望 随着我国卫星遥感技术的发展，尤其是一系列具有国际先进水平的卫星的发射，未来5 ～ 10 年，“星机地网”观测数据将呈爆发式增长，农业生产对时空连续信息的潜在需求将被激发，迫切需要将海量观测数据转化为农业监测有效信息，提升我国农田参量精准监测能力，提高农业信息技术对农业产业发展的引领能力。因此，需要将卫星、航空、地面传感网络等多平台观测的遥感信息与作物模型、农学专家知识、气象等非遥感信息有机融合，形成能够贯穿作物生长全程的信息获取、校正、融合、解析方法和决策模型，重点关注规模化种植条件下的农田参量“星机地”多平台协同精准获取技术、多尺度遥感时空融合的农业精准决策技术、多源信息融合的农业重大病虫害监测预警技术、以及多尺度农业遥感信息融合与智慧服务关键技术的研发与突破，构建未来对地观测技术发展条件下，面向精准农业决策管理的农业遥感技术体系。 * 20 世纪以来，遥感技术作为一门先进的实用技术，被广泛应用于多个领域，