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。

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。

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 。

基于嵌入式设备的作物长势监测系统

传统的基于机器视觉的作物长势监测设备对环境要求较高,且体型较大,不易布置在实际生产的复杂环境中。本文提出了一套基于嵌入式设备的应用于实际生产环境的作物长势监测系统,该系统集成了图像采集、滤波、颜色空间转换、图像分割、形态学运算、特征量化的图像处理流程,依靠人工在嵌入式视觉系统中面向环境自定义算法提取作物长势特征,确定最优算法组合,设定流程,进行作物长势特征的自动提取并监测。利用该监测系统对拔节期玉米植株的株高进行连续监测,监测值与人工测量值的决定系数达到0.9072,随时间的变化趋势一致,表明该系统可用于复杂环境下的作物长势监测。

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。

基于MODIS数据的作物苗情和灾情监测系统及其开发应用

随着全球气候变暖,极端高低温、干旱事件趋多趋强,已经威胁到作物的生长和生产。目前,苗情灾情监测多依靠单时相遥感数据,由于难以在不同方法间形成作物灾情和苗情的同一标准,不同方法间难以比较。然而,以长时间序列植被指数为基础数据,通过构建植被条件指数、距平植被指数、与往年比较指数等,以历史作物苗情和灾情为评价标准的方法,为作物苗情和灾情监测提供了新的思路。文章介绍了利用长时间序列的MODIS准实时的多光谱二级数据和植被指数产品数据,构建长时间序列的历史作物苗情和灾情为评价标准,通过系统集成,实现从遥感数据自动下载、MODIS影像预处理,到作物基本参数的信息提取,再到干旱、雪灾监测、苗情和灾情监测,以及最后的专题图的制作等一整套简单化、系统化的处理过程。以西藏为例,介绍了该系统的牧草/作物苗情和灾情监测平台,表明该系统可以应用于大面积作物的苗情和灾情监测,以及产量的预测。

作物长势多层次联合遥感监测研究

根据农业推广机构的需求与遥感数据源的特点,提出建立大尺度、中尺度和小尺度等3个层次的作物长势遥感监测系统,并对3个层次监测系统从农情综合度、监测及时性、光谱监测内容和系统运行的复杂度等4个方面进行了比较。讨论了各层次监测系统之间的互补关系和有计划的多层次联合监测的必要性,提出了河南省冬小麦长势有计划多层次联合遥感监测系统的建设要点。

温室智能装备系列之九十四 温室植物长势监测系统的设计

植物长势的监测是作物健康的第一手数据,准确获得长势数据对于生产精准管理非常关键。本文将手机作为信息采集终端,并基于服务器进行的云计算和信息共享,对单个叶片和区域作物长势进行图像监测,结果表明叶面积指数图像和统计数据的精度达到0.1cm^2。通过信息化手段搭建系统,通过实时获取作物的图像等信息,进行自动分析和决策,获得无损、快速、准确的长势信息对于温室生产具有重要意义。

基于3S技术的国家级农情监测系统(英文)

中国人口多、耕地有限 ,农情信息主要是耕地与粮棉作物生产的信息 ,对生产管理与政府决策是至关重要的。农情监测的主要任务是监测耕地的变化 ,粮棉作物的面积、长势、灾害与产量。由于信息技术的发展 ,3S技术 ,即遥感 (RS) ,GIS与 GPS技术 ,已用于国家与全球尺度的农情监测。

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。

美国无人机在植保及土壤监测方面的应用

今年1月,美国联邦航空管理局（FAA）正式批准无人机可用于农作物监测和植保作业等。美国3D Robotics公司目前正在研发和生产农用无人机。公司负责人安德森认为,无人机造价便宜,且能在低空飞行,拍摄高清晰度的农田和庄稼的影像,帮助农民区分不同土壤的细微差别,判断土壤的生产能力,还可以有针对性地制定施肥和杀虫的计划。安德森表示,以前农场规模比较小,

“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。

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。

用遥感技术“武装”农业

禾讯科技的业务是利用卫星遥感技术，掌握全球耕地分布，监测大宗作物的长势与估产。它的主要客户是农产品期货公司等，大宗作物的产量是这些公司的命根子。以往的情形是，相隔上万里的期货公司获得的信息并不客观，禾讯科技研发的“全球在线农情监测系统”能够更新数据，并通过自己建立的分析平台得知农作物的长势与产量情况。

湖北省农情遥感速报系统的设计与实现

及时、客观、准确地预测粮食产量,对于国家粮食政策的制定、价格的宏观调控、对外粮食贸易、国家粮食安全保障、种植结构调整等都具有重要的意义。介绍了利用遥感数据、统计数据、气象数据及实地调查数据等多源数据,在数据库平台的支持下,采用客户端/服务器(C/S)的系统架构模式,使用面向矩阵的程序语言IDL开发的湖北省农情遥感速报系统。该系统以县级区域为统计单元对湖北省主要农作物进行长势监测、种植面积估算、单产预测与粮食产量估算等。系统测试结果表明:系统速度快、稳定性强、结果准确可靠,可为湖北省的农业决策与粮食生产提供及时、准确的信息服务。随着野外地面实测信息对遥感监测结果的标定和检验,以及技术方法和遥感数据源的不断改进与完善,系统的精度和准确性将会不断提高。