农情遥感监测云服务平台建设框架

准确及时的农情信息是国家与地方政府保障粮食安全与社会稳定的必要条件。云计算的出现为这一需求的实现提供了契机。本文阐述了农情遥感监测云服务平台建设的重要意义、设计思想、总体架构、组成部分以及建设内容。在此基础上,以农情遥感监测产品信息服务为例,开发了一个农情遥感监测信息在线原型系统。该系统是农情遥感监测云服务平台的重要组成部分,负责多尺度时间序列农情遥感监测结果与信息的管理、存储和维护,并且向用户提供查询与下载服务。农情遥感监测云服务平台建设框架的设计为全面整合专家智慧、IT技术、数据资源、服务方式以及平台的实现提供理论指导与建设依据。该平台的建立,将深刻改变农情遥感应用的模式,推动农情遥感的广泛应用与产业化发展。     

全球农情遥感速报系统20年

面向国家粮食安全的重大战略需求,1998年中国科学院建立了"中国农情遥感速报系统"(CropWatch),持续运行20年后,现已发展成为"全球农情遥感速报系统"(CropWatch)。本文重点论述了2013年建立参与式全球农情遥感监测云平台(CropWatch-Cloud)以来,所采用的农情监测体系、可定制的农情监测云平台理念以及CropWatch-Cloud在国内外的应用推广情况,介绍了技术方法与农情信息服务方式的创新与进步带来的国际影响力的提升。系统总结了全球农情遥感速报系统发展的农情监测指标、农情预警能力、作物长势综合监测方法以及众源数据支持的作物面积监测方法,论文进一步阐述了CropWatch未来的发展方向,借助众源地理信息、大数据技术等的发展,打通从地块—村—镇—县—市—省—国家—全球的体系化全链条监测,满足从农户到政府决策部门对农情信息的差异化需求。     

大数据时代的农情监测与预警

农情信息是世界粮农组织、各国政府、粮食贸易企业以及农场管理迫切需要掌握的信息。大数据时代的农情监测与预警正在由模型驱动向数据驱动转变,大数据正逐渐成为监测与预警的核心驱动力。伴随着农情监测与预警大数据的爆炸式增长,大数据与云计算技术的发展为农情监测与预警提供了全新的技术手段。2013年以来,全球农情遥感速报系统(CropWatch)已逐步引入聚类分析、时间序列分析、关联分析、时空变化异常诊断等大数据分析方法,并应用于业务化运行的农情监测与预警中。大数据技术提升了CropWatch的数据挖掘能力,对CropWatch农情监测与预警时空尺度的拓展以及农情监测内容的精细化起到推动作用,促进了面向需求的CropWatch农情信息与预警精准云服务的发展,促成了大数据时代CropWatch农情监测与预警技术体系的升级。未来,大数据时代的农情监测与预警将逐渐向全自动化监测、实时化精准农业管理与智能化信息服务方向发展;通过众源采集技术高效低廉的获取农情观测大数据将成为未来的发展趋势;大数据技术跨领域数据挖掘的能力,使得丰富多元化的跨界信息服务将成为大数据时代农情监测与预警的主流发展方向。大数据时代的CropWatch正在向基于大数据的农情监测与预警系统全速迈进。     

期刊博览

<正> 农田农情参数遥感监测进展及应用展望农情参数是指反映作物生长过程及其产生的状态指标,关键农情参数主要包括作物长势、单产、物候和旱情等,可用于指导农田的生产管理。遥感是关键农情参数获取的有效手段,然而目前农情参数的遥感监测大多停留在大尺度、宏观监测的层面上,由于缺乏共时空分辨率、高准确度、低成本的农田信息获取技术,业务化的农田尺度农情参数获取都受到了诸多因素的制约与限制。导致难以为农田生产管理提供及肘的信息支持,这已经影响到精准耕作的发展与应用。文章在总结目前长势、单产、物候和旱情等几个主要农情参数遥感监测研究进展的基础上,分析了这些技术在农田尺度应用的瓶颈,并从新数据源和农情参数监测新模型两个角度出发,对农田尺度农情参数的获取进行了展望。     

封面说明 全球主要农业生产国最佳植被状况指数与耕地种植状况

<正>封面图片为全球农情遥感速报系统CropWatch生成的全球主要农业生产国2014年7月至10月最佳植被状况指数图(a)与耕地种植状况图(b),反映出作物长势与耕地利用状况的空间分布特征。CropWatch系统由中国科学院遥感与数字地球所创建,该系统以遥感数据为主要数据源,结合有限的地面观测数据,构建了不同时空尺度的农情遥感监测多层次技术体系,可实现全球尺度,洲际主产区、31个主要农业生产国以及9个大国的省/州的农情监测与产量预测。依托地面实测数据,CropWatch系统可对其指标和方法进行系统验证,以保障全球大范围的作物生产形势监测结果与分析结     

中国农情遥感速报系统的发展与未来

结合中国农情遥感监测技术的发展, 重点介绍了“中国农情遥感速报系统”的建设背景、监测范围、监测内容、技术革新及其在农情遥感监测领域内的技术引领作用, 说明了系统运行监测结果在中国粮食决策关键期所发挥的作用, 并对粮食生产能力、精准农业及农情信息在线服务等3 个“中国农情遥感速报系统”的重点发展方向进行了展望。     

信息广场

我首次发布全球农业生产遥感监测评估 中国科学院遥感与数字地球研究所11月20日向全球首次发布了《全球农情遥感速报》（中、英版）,为全球粮食贸易提供了重要而透明的农情信息。该报告评估了全球粮食主产区和主要产粮国2012—2013年小麦、玉米、大豆与水稻的产量,并对粮食主产区与主产国的环境和生产要素进行了细致分析。     

中国农情遥感速报系统

介绍了中国农情遥感速报系统的建设情况 ,系统内容包括农作物长势监测、农作物种植面积监测、农作物单产预测与粮食产量估算、作物时空结构监测和粮食供需平衡预警等。简要介绍了 1998年以来中国农情遥感速报系统在监测内容与监测范围、监测频率、技术发展以及质量控制与过程检验体系建立等方面的进展 ,并就中国农情遥感速报系统的发展方向提出了展望。     

多时相遥感影像农作物识别方法的分析

作物识别是农情监测的基础,能为农业和灌溉用水管理部门提供重要参考数据。利用单景影像进行作物识别容易出现异物同谱及同物异谱现象,基于多时相影像的作物识别则可结合作物物候特征进行分类,避免该问题。介绍多时相作物识别的两种基本方法,并且对国内外多时相遥感农作物识别研究现状和新进展进行论述。     

农情遥感信息与其他农情信息的对比分析

农情信息多种多样 ,来源不同 ,分散于各个部门或单位 ,缺乏相互交换与验证 ,综合分析与集成不够 ,特别是遥感信息为经济领域决策服务的渠道不通畅。为更好地应用各种信息 ,必须加强信息综合分析。对耕地面积、作物面积、作物单产、作物长势、粮食产量等几种农情信息中不同来源的信息进行了初步对比分析 ,肯定了遥感监测农情信息在客观性、时空连续性、可对比与可预测、低成本等几个方面的优势 ,同时也分析了遥感信息的不足和局限。认为遥感信息与其他信息不是互相替代的关系 ,而是互相补充、互相验证的关系。只有通过多源农情信息的综合分析和集成 ,才能更全面准确地反映农情。     

农业遥感研究应用进展与展望

得益于中国自主遥感卫星、无人机遥感和物联网等技术的发展,中国农业遥感研究与应用在过去20年取得了显著进步,中国农业遥感信息获取呈现出天地网一体化的趋势;农业定量遥感在关键参数遥感反演技术方法与应用方面取得进展;作物面积、长势、产量、灾害遥感监测的理论与技术方法取得突破,农业遥感技术应用领域不断拓展。本文从农业遥感信息获取、农业定量遥感、农业灾害遥感、作物遥感识别与制图、作物长势遥感监测与产量预测、农业土地资源遥感等方面对中国农业遥感科研与应用进行了总结综述。     

面向农作物监测的遥感信息处理技术研究

以区域性主要农作物种类识别、长势分析与产量估算及农业种植结构现状监测为主要研究对象,开展适于农业管理部门业务化运行的卫星遥感信息处理的关键技术研究。从分析主要作物类型识别的遥感物理依据入手,提出了卫星遥感数据处理及专题信息提取的基本技术框架、主要农作物类型及种植面积信息的提取方法以及主要粮食作物长势分析和产量估算模型,并对结果进行了简要的精度分析。     

基于遥感估产和农业统计的粮食供需平衡模型研究

提出了适用于年内动态平衡的中国粮食供需平衡模型 ,利用遥感估产数据和统计数据 ,对中国世纪之交的粮食供需平衡的现状进行研究。结果表明文中的模型是合理可行的 ,同时通过比较基于遥感估算产量和基于统计产量计算的粮食供需平衡状况结果 ,表明遥感估产信息可以有效提高粮食供需平衡分析的可靠性和时效性 ,遥感估产应作为中国区域粮食供需平衡监测的重要信息源纳入国家粮食宏观管理的日常工作。通过对中国 1999— 2 0 0 2年粮食供需状况的计算分析 ,认为世纪之交中国年内粮食的供需大致平衡 ,但因为 2 0世纪末政府和农户存粮数量较高 ,近 3年来农户库存持续下降 ,造成粮食市场供大于求的局面。因此 ,对于中国粮食的供需平衡面临的问题决不能掉以轻心。     

遥感技术在农业立体污染监测中的应用

分析我国农业立体污染的客观现实，探讨遥感技术在农业立体污染监测中的应用。主要分析遥感技术在农区水体污染监测、土壤污染时空动态监测、农作物污染变异监测和农业气体污染监测等方面的应用前景； 提出遥感技术与地理信息系统技术相结合，建立综合农业立体污染空间地理信息管理系统，实现农业立体污染的时空动态模拟分析，为农业立体污染防治决策提供科学依据。     

An Agricultural Monitoring System Based on the Use of Remotely Sensed Imagery and Field Server Web Camera Data

In this study, the authors develop an integrated agricultural monitoring system based on the use of high-spatial-resolution remote sensing imagery and Field Server data for a cabbage field in Tsumagoi, Gunma Prefecture, Japan. The use of the integrated system made it possible to verify the accuracy of cabbage coverage estimated from high-spatial-resolution QuickBird imagery using an unmixing method, because the authors were able to remotely examine cabbages growing in real-time using a Field Server web camera linked to their laboratory via the Internet. Using the developed integrated system, they produced a cabbage coverage map that provided information on cabbage growth that could be used for agricultural land management, particularly with regard to the application of fertilizer and forecasting crop production. The results support the validity of using remote sensing technology in conjunction with a Field Server to manage agricultural crop land.     

Geographical model for precise agriculture monitoring with real-time remote sensing

This paper presents a remote sensing model for crop monitoring that was developed by the authors in a multi-year study. It also presents two experiments conducted for testing a newly developed application. The model combines remote sensing models using mapping of the spatial distribution of vegetation in an agricultural field, with precision agricultural models that maximize the output (yield) while minimizing the input (cost). This combination enables one to operate a monitoring and management process that includes every sub-unit of the field using remote sensing mapping.The model consists of five steps: (1) Preparing information layers that map the crop-affecting elements, e.g. irrigation and topography; (2) Collecting spectral and plant data simultaneously; (3) Processing and analyzing the data in order to prepare vegetation maps; (4) Decision-making in accordance with the above-mentioned maps or with predicted-yield maps; and (5) Quality control.The experiments showed that although the results were not statistically significant, the application of the proposed model enables one to draw recommendations within 45 h, and that remote sensing monitoring results in more benefits than do traditional control methods. The quality control was not ideal, due to the narrow range of the spectrum used in the remote sensing monitoring.     

遥感监测土壤湿度综述及其在新疆的应用展望

土壤湿度在全球水循环运动中扮演着非常重要的角色,是水文、气象和农业研究中的重要参数,国内外都极为重视对土壤湿度的研究。国外利用可见光、红外、热红外、微波遥感监测土壤水分已有三、四十年的历史,随着研究的深入和技术的发展,现已形成地面、航空、航天、多星的立体干旱遥感监测格局。国内遥感监测土壤湿度的方法主要有微波遥感、热红外遥感、距平植被指数法、植被供水指数、作物缺水指数等方法。本文通过对国内外已有的土壤湿度遥感监测方法的介绍和总结,对比分析了各种方法的原理、适用领域及其研究进展,并针对新疆的具体情况,认为借助Mod is影像进行新疆地区土壤湿度的监测是较为可行的一种方法。