CAS Leading Crop Growth Monitoring

The Institute of Remote Sens-ing Applications (IRSA), apart of the Chinese Academyof Sciences (CAS), has been as-sessed as up to the world’s advancedlevel in large-scale crop monitoringby experts from the United Statesand Europe. At a recent conference jointlysponsored by CAS, the NationalAgricultural Statistics

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。

基于便携式作物生长监测诊断仪的红壤花生叶片氮积累量和叶面积指数监测

通过分析红壤花生不同生育期的生长指标动态变化特征及其与冠层光谱植被指数间的定量关系,以赣花5号和航花2号这2个花生品种为试验对象,设置4个施氮水平,在花生关键生育期(苗期、花针期、结荚期和饱果期)利用便携式作物生长监测诊断仪(CGMD-402)采集冠层光谱植被指数,并同步取样测定各处理的地上部生物量、叶片氮积累量(LNA)和叶面积指数(LAI),构建基于CGMD-402的红壤花生LNA和LAI监测模型。结果表明:施氮水平会对红壤花生植株的生长产生影响,地上部植株的生物量会随着施氮量的增加而增大;叶片氮积累量和叶面积指数均随生育进程的推进整体上表现为先升后降的动态变化特征;花针期与结荚期的花生冠层归一化植被指数(NDVI)与LAI和LNA均具有较好的相关性。因此,可利用便携式作物生长监测诊断仪CGMD-402监测红壤花生的LAI和LNA,为江西省红壤花生的精确施氮管理提供技术支撑。

作物生长模型研究现状与展望

作物生长模型由最初的作物生长发育模型发展到农业决策支持模型,在科学研究、农业管理、政策制定等方面发挥着越来越重要的作用。本文首先回顾了作物生长模型的发展过程,并按照模型主要驱动因子,将作物生长模型分为土壤因子、光合作用因子和人为因子驱动3类并分别进行了归纳阐述;然后对典型的模型分别从模型模块、时空尺度、可模拟的作物类型等方面进行列表式对比;并对作物生长模型在气候变化评估、生产管理决策支持、资源管理优化等方面的应用,以及面临的极端条件、复杂农业景观和模型复杂度等挑战进行了总结,在此基础上认为遥感数据同化和孪生农场是其发展方向。

高光谱遥感在农作物研究中的应用与发展趋势

高光谱遥感是目前农作物研究的重要技术手段。为促进农作物生长周期的健康发展和基础研究,提高遥感技术在农作物研究中的应用水平,笔者概述了高光谱遥感在农作物研究中的分析算法,重点讨论了高光谱遥感在农作物长势、农作物信息监测和农作物信息提取方面的研究进展。针对目前仍需深入开展的叶面积指数、生物量估算、氮素监测、叶绿素监测、病虫害监测、重金属监测、农作物碳氮比和水分含量等研究进行了系统综述。分析结果表明,在农作物研究中高光谱遥感技术与人工智能的结合已初见成效,但仍难以满足现代农业的智能化需求,若与新一代信息技术和大模型集成交叉将发挥巨大的研究潜力。

激光雷达在农业机械中的应用

该文以农业生产中自动驾驶、变量播种施肥和作物生长监测为背景,综述了激光雷达技术在农业机械中的应用研究,通过激光雷达获取地形信息实现精准导航、避障等功能,可以实时监测土壤特性和植被信息,在作物生长过程中通过激光雷达获取植被信息,实现对作物生长情况的实时监测和分析,为农业生产提供数据支持,提高了作物的质量和产量。综上所述,激光雷达技术在农业机械中的应用为推动精准农业的发展提供了重要技术支持和智能化解决方案。

“天空地”一体化技术在农业保险中的应用

随着科技的不断进步,农业保险在稳定农业生产、减少灾害损失方面,农业保险的角色愈发凸显其重要性。传统的农业保险模式在风险评估、灾害监测和理赔等方面存在诸多不足,而“天空地”一体化技术的出现为农业保险带来了革命性的变革。本文将以某农业保险黑龙江省绥化市海伦市爱民乡数据为例,从种植结构提取、长势监测和灾害损失评估3个方面,深入探讨“天空地”一体化技术在农业保险中的应用,以期为未来农业保险的发展提供新的视角和解决方案。

基于多源信息融合的农作物生长智能监测系统

当前农作物生长智能监测系统监测模块结构多为单向形式,监测的范围小导致错误监测警示次数增加。为此提出基于多源信息融合的农作物生长智能监测系统的设计与验证分析。根据当前测试需求及标准,先进行监测信息采集单元装置构建,以此为基础,构建主控制器,并进行传感器接入,实现农作物生长智能监测系统硬件的设计;采用多源融合的方式,扩大当前的监测范围,建立多源信息融合农作物生长监测模块,与自适应监测数据库关联,实现系统软件设计。实验结果表明:在三个阶段的测试背景下针对玉米、大豆、高粱、花生和水稻农作物的误监测警示次数减低到10次以下,说明在多源信息融合技术的辅助下,所设计的智能监测系统最效果更佳。

基于ArcGIS Engine和IDL的冬小麦生长动态监测系统

目的:为快速便捷地掌握大范围冬小麦播种、长势及产量信息,及时为农业管理部门的分析决策提供基础数据。方法:基于C#语言集成ArcGIS Engine组件和IDL函数库,设计冬小麦识别、长势监测及产量估算等功能模块,研发冬小麦生长动态监测系统。结果:该系统可较为快速地建立冬小麦空间数据库,便捷地提取冬小麦播种、生长和收获等各个生育期冬小麦农情信息,同时具有功能强大的时空分析和预测决策辅助功能。结论:实现了包括冬小麦在内的农作物的动态生长监测,可以为管理者提供数据及强有力的决策支持。

基于遥感的国外作物长势监测与产量趋势估计

国外重点产粮区的作物长势和产量增长趋势信息对于中国政府决策和制订合理的粮食政策具有重要意义,但由于地域的限制、生产方式的差异以及国外可获取的气象资料有限,气象模型和农学模型在国外估产方面尚存在不足,遥感以其便捷、快速、客观的优势已被越来越多地采用进行国外作物长势监测和产量估计。该文以美国玉米和印度水稻为例,探讨了基于1kmSPOT-VGT遥感资料进行作物长势监测和产量趋势估计的方法,并结合当地气象条件对其结果进行了分析。经检验,利用该方法得到的长势状况及空间分布与实际基本一致,产量增长趋势预测准确率为100%;在作物生长旺盛季节,植株覆盖密度较大时,EVI比NDVI能更真实地反映作物的长势状况。该研究可为国外作物长势遥感监测与产量估算业务应用提供参考。

基于遥感数据与作物生长模型同化的冬小麦长势监测与估产方法研究

本文以LAI作为结合点,讨论了利用复合型混合演化(SCE_UA)算法实现CERES_W heat模型与遥感数据同化的可行性。CERES_W heat模型同化后主要生育期和产量的模拟值分别与真实条件下模型相应模拟值以及实测值进行比较。结果表明,同化后CERES_W heat模型的模拟精度对LAI外部同化数据的误差并不十分敏感。并且在LAI同化数据较少时,也可获得较好的同化结果。这一特点体现了SCE_UA算法应用于同化过程的优越性,为同化策略在区域冬小麦长势监测及估产中的应用提供了基础。

基于微根管技术的玉米根系生长监测

为了研究玉米根系生长规律,该文利用固城农业气象试验站内设置的大型根剖面系统,采用微根管观测法,对试验地上玉米主要生育期的根系生长动态进行定期直接跟踪监测,并以方形整段标本法作为参照标准,对试验数据采用MATLAB软件辅助图像处理和现代统计方法进行分析。结果表明:微根管法与方形整段标本法对得出的根长密度随深度增加呈递减型有较好的一致性,两者相关系数达到0.83以上,通过0.05的显著性检验;由观测数据建立的回归方程能较好地反映土壤中玉米根系生长规律,进一步表明微根管法是一种破坏性较小、可准确定位跟踪植物根系在土壤中生长动态变化的先进技术,对植物根系生长研究有较好的推广应用价值。

基于遥感影像的作物生长监测系统的设计与实现

利用遥感监测技术实时快速地获取作物长势参数和氮素营养状况,可以为作物的精确管理提供决策支持。在已有作物(小麦和水稻)生长监测模型的基础上,采用GDAL和GDI+信息处理方法,使用EM算法对反演的作物长势参数进行聚类分析,在Microsoft.NET平台上构建基于聚类分析和遥感影像的网络化作物生长监测系统。系统具有常见格式遥感影像读取、遥感信息提取、作物长势参数反演、聚类分析、专题图制作以及信息发布等功能,并以江苏省方强农场为案例区,对系统的部分功能进行了测试与检验。结果表明,该系统能够准确的读取遥感影像信息,反演作物生长参数,并可根据聚类分析结果自动制作专题图,通过互联网予以发布,从而初步突破了用户无法直接参与遥感影像分析过程的瓶颈,为区域尺度的作物生长监测和精确管理调控提供了决策支持。

东北地区主要作物种植结构遥感提取及长势监测

以中国东北地区为研究区域,探讨基于遥感影像全覆盖的大尺度作物种植结构自动提取及长势遥感监测的技术方法。通过分析东北地区春玉米、春小麦、一季稻及大豆等主要作物时序光谱特征,确定不同作物种植结构遥感提取的阈值,建立基于MODIS NDVI数据的上述4种作物种植结构提取模型,获取2009年东北地区主要作物空间种植结构格局特征。其次,基于MODIS NDVI数据,利用差值模型,通过与近5a作物长势的平均状况进行对比,分析研究东北地区2009年4种作物的长势状况。结果显示,与多年平均统计数据比较,基于遥感提取的作物种植结构信息,总体精度达到了87%以上;不同作物长势在其整个生育期内在时间和空间分布上都有较大差异。研究表明,通过MODIS数据提取不同作物种植结构及进行大尺度作物长势监测的技术和方法是可行的,研究为中国农业遥感监测系统大尺度业务化运行的作物种植结构提取提供了有效方法。

基于双波段作物长势分析仪的东北水稻长势监测

为了实现水稻精细栽培和变量管理的目的,利用独立开发的双波段作物长势分析仪,进行了水稻生长监测的试验与分析。传感器分别在610与1220nm处测量太阳光与作物冠层反射光的强度,进而计算光谱反射率。利用双波段作物长势分析仪于2008年在黑龙江省农垦总局建三江分局2处水稻试验田,在分蘖期与抽穗早期进行了氮肥胁迫试验,结果表明水稻叶片氮浓度及生物质干质量与RVI、NDVI都具有很高的相关性,但与NDVI的相关性比与RVI的更高。分蘖期的测量结果表明,NDVI与施肥量的相关性非常显著,R2大于0.94。但NDVI并不与施肥量成线性相关,过量的施氮量反而会引起NDVI值的降低。分蘖期、抽穗早期的NDVI值都与最终产量有着显著的相关,其中抽穗早期的NDVI与产量的决定系数(R2)达到了0.96。分析结果显示利用双波段作物长势分析仪监测水稻冠层,可达到控制投入和提高产量的目的,为水稻的精细栽培提供理论与技术支持。

作物光谱分析技术及其在生长监测中的应用

概述了目前利用光谱分析技术估测作物生长状态及其生化组分含量的研究进展,介绍了作物产量预报和品质预测的研究概况,指出作物光谱监测的研究方向。

基于主动光源的作物生长信息监测仪的设计与试验

为了实现大田作物生长信息全天候实时、快速无损监测,基于作物生长光谱分析技术原理,研发了一种基于主动光源的作物生长信息监测仪。该监测仪包括由730和810 nm 2个光学通道组成的作物生长信息传感系统、控制器系统及其他部件,能快速、准确地获得作物冠层归一化植被指数值、比值植被指数值、差值植被指数值、重归一化植被指数值等主要光谱植被指数信息,为大田作物生长指标的实时反演奠定了基础。试验结果表明,在不同光照条件下,监测仪的抗光照稳定性能良好,标准差为1.05%和0.47%;该监测仪与Field Spec3地物光谱仪测得小麦冠层归一化植被指数值、比值植被指数值、差值植被指数值、重归一化植被指数值具有显著相关性,其决定系数分别为0.7017、0.7071、0.8178、0.7804;均方根误差分别为0.05362、0.2118、0.03434、0.04182。该监测仪具有稳定性好、抗干扰能力强、操作简便等优点,能够满足大田作物生长信息监测的要求,该研究为实现作物精确管理调控提供了可行的参考方法。

高光谱遥感技术在作物生长监测中的应用研究进展

精准农业是现代化农业生产中实现低耗、高效、优质与安全的重要途径,高光谱遥感技术可以快速准确地获取农田作物生长状态的实时信息,为实施精准农业提供重要的技术支撑。本文综述了以高光谱遥感技术监测作物长势(包括叶面积指数和生物量)、作物生物化学参数(包括植物的氮素营养、叶绿素含量、叶片碳氮比等)和籽粒品质(包括籽粒蛋白质含量、面筋含量、淀粉积累量等)的国内外研究进展,并提出了一些今后研究的设想,以期为未来精确农业快速发展提供参考。

卫星遥感估产技术的发展与展望

在简述遥感估产的基本原理、程序及研究进展的基础上,对遥感估产模型进行了评价,并介绍了面积估算方法的发展趋势。遥感信息源的分辨率越来越高,3S、建模与农业、生态、计算机应用等技术相结合,为遥感估产打下了良好基础,从而使建立集高时效性、高精度、可操作性强、易于业务化等优点于一身的优秀的遥感估产系统成为可能。

基于便携式作物生长监测诊断仪的江西双季稻氮肥调控研究

建立基于便携式作物生长监测诊断仪的江西双季稻氮肥调控模型,利用模型推荐穗肥追氮量,实现江西双季稻氮肥追施的精确管理。基于不同株型品种和氮肥处理的田间试验资料,构建了双季稻叶面积指数光谱监测模型,利用拔节期的差值植被指数实时估测叶面积指数,进而结合江西双季稻高产栽培经验和建立的氮肥调控模型,对双季稻穗肥追氮量进行实时推荐,并和当地农户施肥方案和产量进行比较。双季稻关键生育期(分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期和灌浆期)的冠层差值植被指数DVI(810,720)与叶面积指数均呈显著正相关,线性函数拟合效果优于其他函数。利用独立试验资料对所建模型进行了检验,单生育期的模型预测效果优于全生育期模型;其中,拔节期的光谱监测模型表现最佳,早稻和晚稻叶面积指数的光谱监测模型的R2分别为0.880 6和0.878 8,模型预测早稻和晚稻叶面积指数的均方根误差、相对均方根误差、相关系数分别为0.30和0.25、7.28%和6.18%、0.923 2和0.926 9。氮肥调控模型推荐施肥应用表明,紧凑型品种的穗肥用量高于松散型品种;与农户方案相比,氮肥调控模型推荐施肥的调控方案在产量不降低的情况下减少氮肥用量6.58kg/hm2,提高氮肥农学利用率0.82个百分点、净收益103元/hm2和产投比0.9,而产量比农户方案略高或持平。与传统非定量农户施肥法相比,基于便携式作物生长监测诊断仪的双季稻氮肥调控方法可在保证产量的情况下,减少施氮量,提高氮肥农学利用率,获得更高经济效益,在江西双季稻生产中具有推广应用价值。