西北地区主要农作物遥感估产信息系统设计

阐述了西北地区主要农作物遥感估产过程中背景数据的类型及获取,信息系统的基本内容和基本结构。介绍了资源环境(背景)信息系统、数据库系统、GIS空间信息提取、估产模型库系统、专家知识库系统和人工神经网络、基于INTERNET的数据发布等各个子模块的基本结构和功能。并描述了各个模块之间的相互关系。西北地区农作物遥感估产信息系统的建成,可及时、客观、准确地提供农作物的长势情况,粮食产量,为有关部门(如农业部门、政府决策部门)的相关决策提供科学数据和依据。     

遥感图像生态土地分类法在农作物种植面积提取中的应用

农作物遥感估产技术系统的中心环节之一是农作物种植面积的信息提取,快速、准确地获取农作物有关信息是一个关键性技术问题,针对松辽平原玉米遥感估产地区的自然环境和经济条件及玉米生长发育特征,利用以ＴＭ图像为主的多种遥感信息源,结合地面波谱测试等数据,运用生态土地分类方法实现主枯农作物种植面积信息提取。     

种植业可持续发展的支持系统——农作物卫星遥感估产

本文从种植业可持续发展需要出发,指出建立农作物卫星遥感估产系统是实现种植业可持续发展地面信息准确、快速、经济获取的最有效手段,并能成为种植业可持续发展的支持系统。本文还分析了我国种植业地面信息统计现状和卫星遥感估产国内外研究进展,一个实际运行的农作物卫星遥感估产系统可以监测作物长势、种植面积和作物产量,与其它信息相配合有利于种植业可持续发展战略的实施。     

中国水稻遥感估产区划研究

根据农作物遥感估产技术的具体要求，提出了我国水稻遥感估产区划的原则和依据，针对水稻遥感僚中的各项工作，分别作出了全国水稻遥感估产量最佳时期，信息源和土地利用结构分类方案，并在此基础上，设计区划指标，提出了一个两级区划方案。     

2010年春季西南地区干旱遥感监测及其影响评估

利用国产环境减灾星多光谱、热红外数据以及美国中分辨率MODIS数据建立了2010 年春季我国西南地区的干旱及其影响的遥感监测与评估方法。主要包括：1) 旱情遥感监测,利用环境减灾星多光谱数据和热红外数据构建旱情遥感综合指数监测西南地区的旱情;2) 地表可用水资源遥感监测,主要利用2010 年3 月中旬及去年同期的多光谱数据,对位于云南、贵州、广西境内的三个典型水体的水面面积进行了动态监测,以评估地表水面面积及水位的变化;3) 干旱对农作物的影响,主要通过农作物生长过程曲线分析各省(市) 区的作物受旱情的影响过程,并利用耕地面积与遥感监测作物种植成数、分类成数,以及耕地受旱比例计算作物受旱面积,通过田间实验对不同生育期冬小麦受到水分胁迫条件下的减产结果,确定不同旱情等级对应的粮食减产比例,计算各省(市) 的冬小麦减产数量。结果表明旱情最严重区域在广西西北部、贵州西南部和云南的中部与东北部,冬小麦、油菜、甘蔗等作物生长过程受到明显抑制,受旱面积分别达到9.13×10⁵ hm²、5.43×10⁵ hm²与9.00×10⁵ hm²,冬小麦产量损失达到8.3×10⁵ t,约占2009 年四省市冬小麦总产量的13.7%、全国冬小麦总产量的0.8%和全国粮食总产量的0.16%,对我国粮食总产量影响不大,但云南和贵州的冬小麦减产分别达到48%和31%,对区域粮食供应影响较大。     

全国农情监测与估产的运行化遥感方法

农作物遥感估产包括农作物的长势与产量趋势监测及产量的早期预报。在总结１５年来国内遥感估产成果的基础上,提出了以充分利用已有成果为基础的全国范围农作物估产运行化遥感方法。建成了ＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲ数据实时预处理系统,并利用每旬的ＡＶＨＲＲ最大ＮＤＶＩ图像与上年同期数据对比实现全国范围的家作物遥感长势监测。在高精度耕地数据库的支持下,通过提取不同作物种植成数估算作物种植面积。种植成数可以用ＴＭ和多时相     

干旱区农作物长势综合监测

大面积农作物生长状况的监测是一个比较复杂的问题 ,目前还没有较为成熟的办法。我国已经完成和正在开展的农作物遥感监测与估产主要是在华北平原和东北平原等大面积农作物种植区 ,而西北内陆特别是新疆这样的耕地零星分布、具有特殊的地理环境和气候特点的地区 ,很少有人涉足这方面的研究。本文以遥感信息为主 ,在地理信息系统和全球定位系统的支持下 ,以新疆北部为实验区 ,通过对相邻年份归一化植被指数 (NDVI)的对比 ,结合野外调查与历史产量的分析 ,实现大面积农作物长势监测。该方法将遥感技术的宏观快速、地理信息系统的信息管理和空间分析以及全球定位系统的精确定位监测有机地结合起来 ,取得良好的应用效果。     

利用综合植物指标进行作物估产的初步研究

研究介绍近年来,使用卫星遥感数据进行作物估产的研究已显得十分重要。土地资源卫星广泛应用于这一领域。但是,对于大尺度的作物估产来说,NOAA 综合植物指标(地表绿色植物叶绿素含量指标)数据较之其它卫星数据具有更大的优越性。     

农业信息系统支持下的玉米遥感估产模型研究

在县级农业信息系统的支持下，分析了玉米遥感估产机理，提出了遥感获取玉米估产因子的原理 与方法，确定了近是玉米生长参数及评价玉米生态环境的遥感指数。在此基础上，分区，分阶段建立了玉米遥感综合估产模型。     

遥感物候学研究进展

植物物候现象是环境条件季节和年际变化最直观、最敏感的生物指示器,其发生时间可以反映陆地生态系统对气候变化的快速响应.近年来,遥感物候观测因其具有多时相、覆盖范围广、空间连续、时间序列较长等特点,已成为揭示植被动态对全球气候变化响应与反馈的重要手段.文章在介绍植物物候遥感监测的数据集及其预处理方法的基础上.从植物物候生长季节的划分、植物物候与气候变化、植物物候与净初级生产量、植物物候与土地覆盖、植物物候与农作物估产等方面系统阐述了近5年来国内外遥感物候学研究的重要进展,并针对目前研究中存在的问题,提出近期遥感物候研究的主要方向:(1)发展一种更具普适性的物候生长季节划分方法;(2)通过开展植物群落的物候观测和选择合适的尺度转换方法,统一地面与遥感的空间信息;(3)定量分析植物物候变化对人类活动的响应机制;(4)选择适宜的数学方法和模型,实现各种不同分辨率遥感数据的融合;(5)通过动态模拟,预测植物物候对未来气候变化的响应.     

1967-2017年甘肃省小麦需水量和缺水量时空特征

基于甘肃省28个气象站点1967—2017年的逐日气象数据，采用Penman-Monteith 公式和作物系数计算了小麦的需水量，结合美国农业部土壤保持局推荐的方法计算了有效降水量，进一步得出小麦缺水量，并分析了小麦需水量与缺水量的变化趋势和空间分布特征，探讨了小麦需水量影响因子重要程度。结果表明：1967—2017年甘肃省春、冬小麦全生育期的年平均需水量分别为517.03 mm和436.70 mm，年平均缺水量分别为468.24 mm和301.54 mm；在时间上，51 a来春小麦种植区内的需水量与缺水量整体上无明显的趋势变化，而冬小麦种植区内的需水量与缺水量整体上呈明显上升趋势；在空间上，春小麦种植区内需水量和缺水量大致由西北向东南递减，冬小麦种植区内的需水量和缺水量大致由西向东递减。甘肃省小麦生育期内日照时数和日平均气温是影响小麦需水量的主要因素。     

红树林宜林因子研究

综述了温度、盐度、沉积物、潮水浸淹、风浪作用、地貌特征等对红树植物生长的影响。温度是决定着红树植物的纬向分布;盐度、沉积物、潮水浸淹影响着红树植物种类的分布和幼苗的呼吸和发育;风浪和地貌特征影响着红树林幼苗根部的固着。指出滩涂高程和风浪作用是影响红树植物生长的重要因素,直接决定了红树林幼苗存活率。同时认为应该将"3S"技术和野外实地调查相结合,分析宜林因子的临界参数,建立模型,经过实际校验后用于选划红树林宜林地。     

辽京冀冬麦农业气候北界的研究

本文提出了一个划分冬麦农业气候北界的数学模型,它包括:1.气候-冬麦越冬死亡率方程;2.空间-气候方程;3.将所研究地区划分网格,利用上述两组方程推算出每个网格的冬麦越冬死亡率,并根据死亡率的多少,通过电子计算机划出安全种植北界和可能种植北界.这个数学模型对农业气候区划的方法有一定参考意义.     

基于MODIS-NDVI的河南省冬小麦产量遥感估测

粮食产量估测对于国家粮食生产宏观调控具有重要意义。以河南省为例, 利用区域 NDVI数据进行冬小麦产量监测研究。基于2000～2010年冬小麦生长关键期3～5月的MODIS～ NDVI数据集, 结合河南省18地市冬小麦生产数据, 分析了研究区小麦产量和播种面 积的时间动态变化特征, 建立了基于区域NDVI的冬小麦产量估算模型。结果表明:自2000 至2010年, 研究区冬小麦产量呈上升趋势, 播种面积基本保持稳定;利用单月NDVI建立的 冬小麦产量线性模型, 平均相对误差分别为12.02%、10.70%和9.27%;利用不同月份组合 的NDVI累积和建立的冬小麦产量模型, 平均相对误差分别为11.13%、10.38%、8.37%和 9.41%;利用多个月份组合的NDVI建立的多元线性回归模型, 平均相对误差分别为 11.00%、9.32%、9.04%和9.58%;将小麦播种面积作为限制因素引入多元线性模型后, 估 算精度得到了很大提升, 平均相对误差分别为5.65%、5.34%、6.76%和5.47%.通过误差 对比后发现, 在模型中引入播种面积后, 利用区域NDVI可以有效、快速、准确地对冬小麦 进行估产。     

全球气候变化影响下中国农业产量的可持续性

气候变化的区域影响愈益成为具有挑战性的问题,尤其是气候变化对农业产量可持续性的影响已引起广泛的关注。基于全示气候变化对中国的影响和区域气候变率分析,提出了粮食气候产量形成模型,半将其应用于黄淮海地区冬小麦小分条件和产量研究,同时对全球气候变化情形下冬小麦产量的变化做出评价。     

基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演

近年来,遥感高光谱技术为获取农作物的某些生理化参数提供了丰富的数据来源。该文使用北京小汤山地区实验获取的小麦高光谱数据,应用偏最小二乘回归方法,建立了冬小麦冠层波谱与叶绿素含量的回归反演计算模型。研究结果显示:模型在350～1060nm波段具有较高的反演精度。本研究为应用高光谱数据反演冬小麦叶绿素含量提供了有效途径。     

冬小麦水分耗散特性与农业节水

本文根据中国科学院禹城综合试验站１９８６年－１９９６年蒸渗仪农田水分模拟试验资料统计；冬小麦全生育期耗水量可达４８２．５ｍｍ，缺水率可达６９．３％；冬小麦全生育不分耗散过程有两个明显的需水峰区和３个关键需水期，为实施节水灌溉提供了实验依据；冬小麦耗水量与环境因子有明显的相关关系，其统计规律可供地下水浅埋区区域灌溉预测参照应用。     

基于太平洋海温的冬小麦春季湿渍害预测模型

为了进一步开展冬小麦春季湿渍害的预测预报业务工作,利用江苏省1969-2008 年60 个气象站常规观测资料和冬小麦产量资料,根据场相关分析原理,将江苏省春季湿渍害3 个风险区的湿渍害指数与太平洋海温资料进行相关普查,结果表明:3 个风险区的小麦春季湿渍害指数和西太平洋海温均存在高相关区,主要位于Nino 区和西太平洋北部海区,其相关程度随时间具有一定的变化趋势;挑选出与湿渍害指数相关的强信号海区作为预报因子,通过最优化相关处理提高预报因子相关性;经稳定性和独立性检验,创建了对应3 个风险区的冬小麦湿渍害指数预测模型,所有模型均通过0.01 显著性水平检验,拟合及试报结果理想,表明预测模型具有一定应用价值。     

中原腹地气候变化对冬小麦产量的影响——以商丘地区为例

为探明气候变化对商丘地区冬小麦产量的影响,根据1991～2010商丘市气候资料和小麦产量资料,利用数学统计与Thornthwaite Memoriae模型,结合未来气候预测结果定量分析了气候变化对冬小麦产量的影响。结果表明,冬小麦产量整体上呈波动上升趋势;主成分分析表明,气温、降水量、蒸发量与极端温度为影响冬小麦产量的主要气候因子,蒸发量过大及极端低温对冬小麦生产不利。商丘地区"暖湿型"气候有利于冬小麦生产力的提高,"冷干型"气候对冬小麦生产最为不利;未来几十年内气候可能将向"暖湿型"变化,对商丘地区粮食作物产量的提升较为有利。