FY-3B/D星NDVI与MODIS NDVI对作物长势监测对比

风云三号卫星(FY-3)NDVI数据是中国对全球用户开放可进行全球尺度作物长势监测的主要卫星遥感数据源,客观评估其进行作物长势监测的真实状况和能力,对业务产品应用推广、产品算法和流程改进以及长时序标准数据生产等具有重要意义。采用国际通用的年际差值比较模型、植被状况指数模型(VCI)以及基于NDVI的作物生长过程评估了中国风云三号B星(FY-3B)和D星(FY-3D)NDVI旬、月合成业务产品与同期MODIS MOD13A1和MOD13A3 NDVI数据对作物长势的监测情况。年际比较模型结果表明,FY-3 NDVI的监测动态范围比MODIS NDVI的窄约0.1—0.15,两者差值在-0.02—0.02,均方根误差在0.08—0.09,在长势分级评估时可忽略,但动态范围偏窄提示有必要在分级评估时使用窄一些的阈值范围。植被状况指数模型结果表明,FY-3B NDVI和MODIS NDVI的监测结果高度一致,因此FY-3B NDVI和MODIS NDVI一样可准确反映作物生长的年际差异。作物生长过程动态监测结果表明,FY-3和MODIS月合成NDVI的年际比较结果总体一致,但在作物快速生长阶段,MODIS用3个16 d数据采用权重法合成月值的方法有一定偏差,导致两者出现差异;FY-3旬合成数据和MODIS 16 d合成数据的监测结果总体一致,前者在作物生长旺季的年际区分度更优,后者的监测曲线更平滑。但是,FY-3 NDVI与MODIS NDVI存在总体偏差,需进一步的数据处理、质量控制和客观标定,以生成与MODIS、AVHRR等一致且连续的长时序FY-3 NDVI标准数据集产品,方可用于作物生长参数定量评估。

作物长势监测系统(CGMS)在黑龙江省的应用

利用黑龙江省实测气象资料以及玉米、大豆、水稻和春小麦的实测资料对作物生长监测预报模式(CGMS)中四大主要作物的重要参数进行修正和参数分区处理,并利用不同模型对各县(市)2003年的作物产量进行了监测预报,检验分析结果证明预报效果较好,准确度较高,CGMS在黑龙江省粮食监测和预报中具有理论研究和实际应用价值。

比利时作物长势监测系统在黑龙江省的应用研究

比利时作物长势监测系统(B-CGMS)已被移植成黑龙江省作物长势监测系统(H-CGMS)。这里介绍其中第二部分—移植和提高系统(由黑龙江省气象科学研究所研制)。文中列出了应用该系统作出的农作物产量预报。并利用气象指示仪成功描绘出遭到气候限制的地区。

气象卫星作物长势监测及产量预报系统

利用气象卫星资料比值植被指数和GPS定位观测资料 ,以监督分类和非监督分类的自组织迭代法相结合监测作物长势 ,以比值植被指数为参数建立作物遥感估产的灰色预测模型 ,并建立了作物长势监测和产量预报业务系统。该系统在江西省进行了试运行 。

基于遥感技术的大范围农作物长势监测方法

针对传统监测方法监测速度慢、精度低的问题,提出遥感技术的大范围农作物长势监测方法。分析农作物长势参数的差异性,根据分析结果采用傅里叶组分相似度指数对农作物进行监督分类,并构建FCSM指数模型。通过MODIS遥感影像监测农作物长势指数,根据得出结果构建长势监测遥感模型,分为逐年比较模型和等级模型,通过上述模型实现对不同农作物长势的监测。分析仿真结果得出,所提方法具有计算过程简便、准确性高等优点。上述方法具有广泛的应用前景,且适用性较强。

运行化的农作物长势遥感监测系统

详细介绍了全国农作物长势遥感监测系统的设计、实现及运行。系统的设计以运行化为目标，即多方法监测、多尺度监测、多指数监测和系统化。系统建成后使用实时处理的气象卫星数据，实现了全国范围不同尺度的作物长势监测，经2005年一年的运行，达到了运行化的要求，为相关部门提供了及时的决策依据。

中国作物生长模拟监测系统构建及应用

该文系统阐述了中国作物生长模拟监测系统(CropGrowthSimulatingandMonitoringSysteminChina,CGMS-China)的构建方法及其在国家级农业气象业务中的应用。CGMS-China是基于WOFOST、Oryza2000、WheatSM、ChinaAgroys 4个作物模型构建的系统,在作物长势监测评估、农业气象灾害影响评估、作物产量预报等农业气象业务中均有应用。该系统可进行作物长势监测、产量预报、农业气象灾害影响评估。利用CGMS-China模拟输出的地上生物量、叶面积指数、穗质量,建立作物长势评估指标,可对小麦、玉米、水稻进行实时长势监测与评估。通过CGMS-China对2014年8月中旬华北黄淮夏玉米的干旱产量损失评估和2016年6月22日早稻高温热害的产量损失预估表明,CGMS-China对农业气象灾害影响评估的效果较好。利用CGMS-China对2014年冬小麦主产省进行产量预报,各省的平均预报相对误差为7%。与此同时,在CGMS-China中利用遥感数据同化方法,对山西洪洞县进行产量预报,预报相对误差小于11%。该系统在国家级农业气象业务中具有良好的应用前景。

卫星遥感技术在河南省作物监测上的经济问题研究

利用先进的卫星遥感技术应用于河南省作物监测研究,分析了现阶段河南省作物遥感监测应用现状、存在问题及原因,并提出了有关对策。

中国农情遥感监测研究

本文简介了“全球农情遥感速报系统”的基本情况,包括作物长势监测、主要作物产量预测、粮食产量预测、时空结构监测和粮食供需平衡预警等五个子系统。具体介绍了该系统提供的信息产品的应用,包括国内外农作物长势监测、作物和粮食产量估算、种植结构监测、复种指数监测以及旱情监测等内容;同时就系统应用时存在的问题提出了建议。

“3S”技术的农业应用与精细农业工程

"3S"技术是数字农业主要的技术基础,就"3S"技术在农业领域的应用进行全面的分析,并提出精细农业工程的系统框架,为构建实际的"3S"支持下的精细农业系统提供参考。提出"3S"技术农业应用研究应继续加强的几个问题。

温室智能装备系列之十一 近地光谱技术在温室生产中的应用

研究背景 温室生产过程中的作物长势监测是作物生长管理的重要依据。科学地获取第一手的温室作物长势数据、植被生长状态、植被覆盖度等信息，能够为精准水、肥管理提供可靠的基础数据，因此也一直是温室园艺生产环节关注的热点问题。目前，应用比较广泛的是对植被指数的监测，包括LAI和NDVI。

农业遥感与表型获取分析

遥感技术已在农业领域较为广泛成功地应用。农业遥感在作物长势监测、灾害监测、作物产量和品质估测、对象的识别和信息提取等方面有重要的意义。与此同时,高通量表型信息获取以及图像处理、表型信息分析技术的提高,促进了表型组学的发展,推动了农业的跨越式发展。

遥感技术在中药资源调查中的应用

论述中药资源调查的现状及调查中存在的问题。对遥感的概念、特点及其在中药资源调查中应用的优势进行了阐述。列举了一些遥感在国内外资源调查中的实例,提出了遥感应用于资源调查的思路和方法,指出遥感在中药上的应用必将成为今后中药研究的一个热点之一。

无人机在精准农业中的应用现状分析

无人机具有结构简单、成本较低、操控方便等优势,在农业生产中主要用于植保飞防与地面遥感等技术方向,可以进行航空植保、种子播撒、肥料喷洒等,对于病虫害防治、实现精准农业、保证农业生产可持续发展具有重要意义,在农业生产中得到了广泛应用与发展。基于植保无人机的主要发展特点,系统论述了农用无人机在精准农业中的主要应用现状及核心技术,提出农用植保无人机的主要发展方向,对农业无人机在精准农业生产中的主要应用案例进行分析。

农业遥感技术助力智慧农业发展

智慧农业代表着未来农业的发展方向,是我国农业高质量发展的重要内容。农业遥感技术在智慧农业的信息感知和定量决策中具有举足轻重的作用。文章重点梳理了农业遥感技术在作物识别与制图、病虫害监测、草害监测、作物关键理化参数反演及产量监测预测等方面的研究进展和应用,探讨了其未来发展方向和趋势。

世界农业遥感技术的进展

农业遥感是利用空中摄影、雷达、热扫描、侧视雷达以及人造卫星来收集地球表面有关农业的反射光波、热辐射、微波等信息并应用于农业发展的技术。由于世界人口的急剧增长,农业、渔业和林业已构成世界经济的最重要部门。

我国主要农作物生长信息监测与综合评价技术及应用

及时了解作物长势变化并采取有针对性的科学管理措施，对保障粮食安全具有重要意义。长期以来，对农作物长势监测多采用基于农田抽样统计调查的定性或半定性方法，费时费力且客观性较差。随着卫星遥感技术的应用，将遥感与作物生长模型技术相结合，发展针对大范围农作物长势的动态监测和定量评估技术，对现代农业发展及提升气象为农服务水平意义重大。