遥感在精准农业中的应用进展及展望

精准农业是现代农业的重要组成部分,它通过各种技术手段获取农田内不同单元小区农作物的生长环境信息,并由此实现整个生产过程的精细化、准确化的农业微观经营管理.由于遥感技术能在不同的电磁谱段内周期性地采集地表信息,因此随着遥感技术的发展,其在精准农业领域开始发挥越来越大的作用,并在指导农田灌溉、施肥、病虫害防治、杂草控制及收...     

森林地上生物量遥感估测研究进展

森林生物量是衡量生态系统生产力的重要指标,也是研究森林生态系统物质循环的重要基础,其估测方法可以分为传统地面实测法、遥感监测法和综合模型法.随着生物量估测从样地研究发展到区域应用,空间尺度的增大导致宏观资料和参数的获取存在很多困难.在深入分析目前应用遥感技术估算森林生物量的方法及原理基础上,系统评述了统计模型、物理模型...     

高时空分辨率 NDVI 数据集构建方法

针对ETM 空间分辨率高和MODIS 时间分辨率高的特点, 选择官厅水库上游为实验区, 基于对STARFM 方法的改进, 构建不同时空分辨率NDVI 的时空融合模型-STAVFM, 使用该模型对ETM NDVI 与MODIS NDVI 融 合, 构建了高时空分辨率NDVI 数据集。研究结果表明, STAVFM 根据植被变化特点定义了有效时间窗口, 在考虑 物候影响的同时改进了时间维的加权方式, 通过MODIS NDVI 时间变化信息与ETM NDVI 空间差异信息的有机结 合, 实现缺失高空间分辨率NDV     

农田水分生产率估算方法及应用

水分生产率是评价农业灌溉用水管理水平和节水效果的一个重要指标.本文利用遥感数据定量估算了流域平原区的蒸散量和干物质量,采用经验的收获指数计算了海河流域2003-2008多年平均水分生产率.通过在水资源三级分区的统计结果分析表明：遥感估算的水分生产率可以反映单方水产出的空间差异,海河流域平原平均水分生产率为0.99kg/m3,变化范围为0.02-2.13kg/m3,总体水平较低,南北差异较大。通过ET,产量和水分生产率关系的分析表明水分生产率与产量线性相关(R＝0.97),提高产量将一直是流域提高水分生产率的重要研究方向。水分生产率与产量随ET变化均为先线性增加后减小的特点,在两季作物区当年耗水量在335-575mm范围变化时,水分是影响产量和水分产出效益的关键因子,要着重提高中低产区域的水分生产率; 当耗水量超过575mm,水分不是唯一的限制因子,以提高作物的收获指数为重点。     

流域耗水平衡方法与应用

流域水量平衡分析是水资源现状评价与水资源合理调度研究工作中的-个核心.本文基于遥感技术估算的蒸散,结合监测统计数据,提出了流域耗水平衡方法,以海河流域为例进行了2002年-2007年流域及子流域的耗水平衡分析,流域多年平均蓄变量为-62.3亿m3,其中农业生产是流域水资源消耗的主要因素,占耗水总量的54.3%,年际变动范围较小(-5%-8%).通过流域蓄变量变化和流域蒸散结构的分析,揭示海河流域存在的水资源问题,为流域水资源管理和节水型社会建设耗水控制和节水方案提出建议.     

21世纪前十年的中国土地覆盖变化

土地覆盖变化是陆地生态系统变化的重要组成部分与驱动因素。在全球变化、生态环境建设、经济高速发展等因素的影响下,21世纪前十年中国土地覆盖发生了显著变化,对此变化的监测和分析不但能支持中国碳源/汇的评估和碳收支估算,还可为生态环境变化评估提供基础数据。本研究在面向对象(object-based)的分类技术支持下,利用Landsat TM/ETM数据和HJ-1卫星数据,结合大量外业调查数据生产了30m分辨率的2000年、2010年中国土地覆盖数据(ChinaCover);采用像元二分法生产了植被覆盖度数据。利用这两个数据集对中国土地覆盖10年的变化特点进行了分析。结果表明,人工表面和林地呈增加趋势,而耕地、湿地和草地面积呈减少的趋势;人工表面的快速增加和耕地面积的大规模减少是这一时期中国土地覆盖变化的最主要特点;土地覆盖类型转换中,耕地转换为人工表面的区域主要集中在我国中东部地区,耕地转换为林地和草地的区域主要分布在退耕还林还草的重点区域,耕地的扩张主要来自三江平原和新疆绿洲的农业开发。以植被覆盖度为评估指标显示森林、灌丛和草地质量总体呈上升趋势,但在汶川地震重灾区、横断山以及武夷山等局部地区的森林质量呈退化趋势;塔里木盆地周围、青藏高原东部、太行山、吕梁山等地区的灌丛植被覆盖度有所下降;内蒙古中部、青藏高原西南部、新疆天山南部、呼伦贝尔等地区的草地出现退化现象。     

未种植耕地动态变化遥感识别——以阿根廷为例

连续多年的高强度耕作会导致耕地层土壤养分、土壤有机质等逐渐下降,在作物收获之后作物秸秆还田量较少的情况下尤其突出,而对耕地利用状况动态变化(种植耕地与未种植耕地的动态变化)的识别,能够有效地反映出不同作物的轮作模式以及耕地种植强度的变化。本文以阿根廷3大农业主产省份(布宜诺斯艾利斯省、科尔多瓦省以及圣太菲省)为研究区,利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)16天合成的归一化植被指数(NDVI)数据产品,在分析不同地物类型、不同耕作模式下的NDVI动态变化过程的基础上,结合地面样本数据统计获得有作物种植农田与无作物种植农田的识别阈值,综合利用阈值法和植被指数动态变化过程分析法对阿根廷3大主产省份开展了耕地利用状况动态变化遥感识别,实现了不同年份的耕地利用状况动态变化识别。地面观测数据验证结果表明,在阿根廷3大主产省内有作物种植耕地和未种植耕地的总体识别精度高于97%,但在不同的作物生长阶段,未种植耕地识别结果的精度差异较明显,在作物生长季内作物生长较为茂盛的时期,有作物种植耕地和未种植耕地的识别精度几乎达到99%,但在双季或多季作物种植区,作物轮作期间的耕地利用状况识别精度相对偏低,总体精度在95%左右,主要是受16天合成NDVI数据的最大值合成法限制。     

近30年来密云水库上游水土流失动态监测

使用修正的通用土壤流失方程RUSLE,综合考虑降雨、土壤可蚀性、地形、土地覆盖和水土保持措施等因素,计算得密云水库上游地区1990年、2000年和2008年3期的土壤侵蚀数据,并对土壤侵蚀变化结果及其原因进行分析,发现：①研究区近20年水土流失状况经历由加剧到减轻的过程,但总体来说是减轻的,1990～2008年减轻区面积和加剧区面积分别为3083．11km。和2287．71km2;②研究区水土流失变化的原因主要为以土地利用类型变化为特征的人为因素,降雨也有影响,而与坡度没有关系。     

全球变化大数据的科学认知与云共享平台

本文是国家重点研发计划"全球变化及应对"专项之"全球变化大数据的科学认知与云共享平台"项目介绍。针对中国全球变化数据"数据海量、信息缺乏、知识难觅"的困局,项目力图通过联合中国对地观测领域、大气科学领域、气候变化研究领域的优势力量,建成具有中国特色的全球变化大数据共享平台,践行破除信息数据"深藏闺中"的壁垒。该平台将集大数据快速汇聚、大尺度产品快速生成、不确定性分析、大数据驱动的全球变化敏感因子认知于一体,一方面为中国全球变化研究提供中国区域最好的全球变化大数据集,另一方面为在国际相关活动中,掌握全球变化问题的主导权,发出中国的倡议与声音提供应有的支持。     

农作物长势综合遥感监测方法

作物收获之前进行大范围作物生长状况评价 ,可以尽早的获得有关作物产量信息。介绍了中国农情遥感监测系统的综合作物长势监测方法。以遥感数据标准化处理、云标识、云污染去除和非耕地去除为基础 ,生成质量一致的遥感数据产品集 ,提取区域作物生长过程。作物长势监测分为实时作物长势监测和作物生长趋势分析。实时的作物长势监测可以定性和定量地在空间上分析作物生长状况 ,分级显示作物生长状况 ,分区域统计水田和旱地中不同长势占的比重。作物生长趋势分析可以进行年际间的生长过程对比 ,从时间轴上反映作物持续生长的差异性 ,统计全国、主产区、省和区划单元 4个尺度的耕地、水田、旱地作物生长过程曲线年际间差异 ,从而为早期的产量预测提供信息。通过处理流程的系统化 ,建设了运行化的作物长势遥感监测分析系统 ,为用户构建了综合的作物实时生长状况 ,苗情的生长趋势分析环境。同时可以依据野外地面实测信息对遥感监测结果进行标定和检验。 1998年以来 ,系统在满足日常运行的前提下 ,技术方法逐渐改进和完善 ,监测结果的精度和可靠性不断得到提高。