生产线技术在农业遥感系统中的应用

近年来,遥感技术迅猛发展,遥感在农业监测中的应用也越来越广泛。但随着遥感数据源的日渐丰富,遥感数据生产效率低下成为制约其进一步应用发展的瓶颈。该文提出一种新的思路,在遥感数据生产的过程中引入生产线的概念,全面改革生产流程,使遥感数据生产流程化、网络化与工程化,从而全面提高生产效率。

2009年江苏省冬小麦和水稻种植面积信息遥感提取及长势监测

以中国农业遥感监测系统(CHARMS)大尺度业务运行作物长势监测需求为实际驱动力,进行基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物类型遥感综合自动识别的方法研究,通过分析2009年江苏地区冬小麦和水稻的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定冬小麦和水稻信息提取的NDVI阈值,建立不同作物面积提取模型,并最终获取了2009年CHARMS中江苏冬小麦和水稻长势监测所需的作物空间分布,并与多年平均统计数据比较,总体精度分别达到了78%和85%以上,基本可以满足农情业务化需要。其次,基于面积识别的结果,利用目前长势监测中应用最广泛的归一化植被指数NDVI对江苏2009年冬小麦和水稻长势进行监测,并用差值模型,与近5年长势的平均状况进行对比研究。结果表明,2009年江苏冬小麦和水稻长势均呈现"前期较好,中期变差,后期恢复"的趋势;空间分布上,淮北和苏中地区冬小麦全年长势较多年平均稍差,而水稻长势较差的地区主要分布在苏南地区。

利用MODIS-NDVI数据提取新疆棉花播种面积信息及长势监测方法研究

利用MODIS-NDVI数据,以新疆棉花为例,探讨基于遥感影像全覆盖的大尺度农作物遥感综合自动识别及长势监测的技术方法。通过分析新疆地区棉花作物的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定棉花信息提取的NDVI阈值,建立棉花面积提取模型,并最终获取了2009年中国农情遥感监测中新疆棉花作物长势监测所需的作物空间分布数据。与多年平均统计数据比较,总体精度达到了78%以上。基于提取的棉花面积信息空间分布数据,利用MODIS-NDVI差值模型,对新疆棉花2009年的长势进行监测。结果表明,与近5 a平均状况对比,2009年新疆棉花在其整个生育期内长势基本与常年持平,但时空分布差异较大。

Remote Sensing Dynamic Monitoring System for Agricultural Disaster in Henan Province Based on Multi-source Satellite Data

Using 3S technology, relying on earth-space three-dimensional agriculture disaster monitoring network, remote sensing monitoring model for agricultural disaster in Henan Province was established, and agricultural disaster monitoring system plat- form of Henan Province based on multi-souroe satellite data was further constructed, which realizes dynamic monitoring of agricultural disasters in Henan Province （drought, flood, snow cover and straw burning）.