词条 | 农情遥感监测 |
释义 | 基本信息作 者:杨邦杰 等著 出 版 社:中国农业出版社 出版时间:2005-5-1 版 次:1页 数:240字 数:400000 印刷时间:2005-5-1开 本:纸 张:胶版纸 印 次:I S B N:9787109097155包 装:平装 内容简介农情遥感监测为粮食安全、主要农产品生产、农业可持续发展提供及时、可靠、全面的信息支持。本书是一本探讨农情遥感监测运行系统的技术体系、关键技术与应用的专著。全书分三部分:第一部分讨论农情遥感监测的概念与技术体系;第二部分分析农情遥感监测的关键技术,包括遥感图像融合与多源数据复合分析方法,以及作物识别、长势评估、面积量算、灾害监测、产量估计等应用分析模型;第三部分介绍国家级农情遥感监测运行系统的实现与运行,并展望应进一步研究的问题。 本书是作者近10年来在农业部农业资源监测总站从事国家级农情遥感监测系统研究、开发与运行工作的初步总结,书中提供的方法通过实践证明是实用可行的。本书重在系统性、可操作性与实际运用,可供从事资源、环境、农情遥感监测与决策的科研与管理人员,以及相关专业的院校师生参考。 目录前言 第一部分 农情遥感监测的技术体系 第1章 农情与农情遥感监测 1.1 农情遥感监测系统 1.2 大尺度农情遥感监测研究进展 1.3 农情信息需求调查 1.4 国家级农情遥感监测系统的研究与开发 1.5 小结 第2章 农情遥感监测的系统设计与技术体系 2.1 资源监测与作物监测 2.2 资源监测系统设计 2.3 作物监测系统设计 2.4 作物监测的技术体系——东北大豆生产遥感监测 2.5 小结 第二部分 数据处理方法与应用分析模型 关于农情遥感相关介绍中国农情遥感监测技术遥感技术在我国农业和粮食行业上的应用,从20世纪70年代末起步,1983年农业部先后组织北京近郊小麦、浙江嘉湖地区水稻及北方六省市小麦遥感估产,国家气象局等单位自1984年开始进行全国11个省、市、自治区冬小麦气象卫星遥感综合测产研究和试验,形成了气象卫星动态监测大面积冬小麦长势的方法与技术。农业部于1989~1995年利用美国陆地卫星资料开展了北方7省冬小麦长势、旱情、单产和总产等项目的监测预报研究工作。 “九五”期间,科学院启动院重大项目,在遥感应用所建立“中国农情遥感速报系统”,“十五”期间863计划对粮食产量遥感估算予以大力支持。经过20多年 的努力,目前已发展到实用化水平。我国农作物遥感估产研究取得了很大发展,从冬小麦单一作物发展到小麦、水稻、玉米等多种作物,从小区域发展到大区域,从单一信息源发展到多种遥感信息源的综合应用,监测精度不断提高。“八五”期间遥感估产成为科技攻关内容,小麦、玉米和水稻大面积遥感估产研究,取得了丰硕的成果。 目前国内成功运行的中国科学院“中国农情遥感速报系统”自1998年开始筹建,当年即实现了运行性监测,边运行、边研究、边发展,至今已有近10年的运行 历史,监测范围由中国东部推广到全国,并进一步推广到全球,开始实现全球尺度的农情遥感监测,监测内容包括长势监测、种植面积监测和产量预测、复种指数和作物种植结构监测、旱灾监测等在内的全方位农情信息监测体系,每旬、月、季、年的监测通报送达中办、国办、国家计委、农业部、国家统计局、国家粮食储备 局、外经贸部、农业发展银行、供销总社等20多个与农业生产有关的国家部门。 在农情遥感监测技术方面,形成以作物长势、作物产量(单产和种植面积)、复种指数、种植结构为基本内容。其中作物长势主要利用NDVI、LAI等遥感参数 从实时监测和过程监测两个方面综合反映作物长势。作物单产主要通过构建作物单产估算的农业气象模型、遥感模型和机理模型来实现,作物种植面积主要是将抽样 技术与遥感监测技术相结合进行估算,作物种植结构主要通过地面调查或利用作物精细分类得到,复种指数则是通过低分辨率遥感数据的时间序列的峰频计算得到。 农情遥感监测技术发展趋势农情遥感监测技术经过近30年的发展,在作物长势、作物种植面积和产量、作物种植结构和复种指数方面均已形成成熟的监测技术。目前农情遥感监测技术正在向以下方面发展: 1)农情信息产品的精细化 不同层次的用户对农情信息的需求在内容上不尽相同,而且对于信息的时效性、精度和可靠性等方面的需求也有差异。为更好地为服务于广大用户,需要进一步细化和精化现有信息产品,提高监测精度和可靠性水平,开展全球、全国、省和主产区农情信息产品的服务的同时,将产品推广到县级农情信息产品服务,对数据和监测 技术均提出新的要求。包括: 作物生理参数遥感监测,用LAI/FAPAR来取代NDVI进行作物长势监测。同时提高监测尺度,采用MODIS 250m分辨率数据建立监测体系,提高监测精度,并能为地方提供服务。 建立基于生物量(或净初级生产力)、作物生理参数过程的作物单产预测模型。分析其时间过程曲线的特征参数(峰值、上升、下降速度等)与产量的相关关系,从中筛选出敏感的参数因子,建立特征参数与单产的关系,建立作物单产的遥感预测方法,提高作物单产预测水平。 2)向用户服务发展 目前的作物长势监测与估产信息产品主要是面向宏观决策部门,而地方部门和企业级用户更需要信息服务,因此需要开发服务于地方部门和企业级用户的中观与微观 信息产品及综合信息服务产品。地方政府需要指导农户根据市场需求进行作物结构调整,利用遥感技术可以对大范围作物种植结构进行调查监测,同时通过对产量的预测结合市场信息可为各地进行作物结构调整提供综合信息产品。大中型农业种植企业对作物生长的健康状况十分关注,利用遥感技术可以对作物的生长状态(如绿 度及其变化)进行实时监测,为其提供作物总体的健康诊断信息,为田间管理与生产提供服务。粮食购销、贸易与加工企业则十分关注市场的供需情况,利用遥感技术可以预测各地粮食产量丰欠态势,然后通过分析粮食供需区域平衡状况为企业生产的经营管理提供服务。 3)系统化 系统化是提高系统可执行性和效率的组织管理实施技术。农情遥感监测工作头绪多,重复性大,数据处理的内容和方式多种多样,而且处理时效性要求高,往往需要加班加点完成处理工作,另一方面对处理人员的素质又要求很高。为了提高效率,实现业务化,需要对处理流程进行系统化梳理和开发,通过多层次的规范化、标准 化、专业化建设,形成大规模工程化运行系统。只有通过系统化,形成标准化的处理系统,才能使系统有效地得到利用,减少不确定因素的干扰,提高处理效率和可靠性。 系统化的核心是理顺信息流程,合理分解业务过程,组合系统的功能,进行统一的设计开发。系统化包括数据处理流程化、业务流程化、开发流程系统化、系统运行规范化。数据处理流程化。数据处理工作是信息系统建设的基本工作,包括基础的信息采集、处理、入库等工作,是基本的信息加工过程。遥感图像数据处理是遥感 技术的一个重要环节,充分发挥遥感技术的主要优点是:“遥、感、快、广”四个字。业务流程系统化。信息系统的组织实施需要多个业务部门的参与和分工合作,在各个环节之间以信息流作为主线。业务流程化的过程,同时也是对业务处理过程数据流分析的过程。通过现有业务过程的整合、规范化,提取出标准的业务处理过 程。规范化过程中,需要对业务处理过程中的数据特征、类型、存储格式进行统一的标准化处理。同时也是确定业务过程中对能够计算机实现过程的提取,给出数据流程图和业务处理流程图。 农情遥感推广实例——中华粮网农业遥感在国家政策和体制的推动下,卫星产业逐渐走向“军、民、商”的融合。2007年,国家发改委和国防科工委联合下发《促进卫星应用产业发展的若干意见的通知》,其中对促进卫星产业发展做出了相关政策性指示,并明确表示,要推进卫星应用公共资源的共享,并以培育卫星应用企业集群和产业链为重点,以体制机制创新和开放式发展为途径,以加强卫星应用和培育卫星应用市场为突破口,加强国家对卫星应用产业的宏观管理和政策引导,统筹规划与建设卫星及其应用系统,加大对卫星应用产业扶持力度,促使卫星应用产业成为加强与改善政府宏观管理和科学决策的重要手段,不断提高卫星应用业务化运行能力,形成具有国内外市场竞争力的新兴产业。 在政策推动下,2008年,经多方大力协作和推动,中华粮网率先与中国科学院遥感应用研究所展开协商,强强联合,承接了国家卫星应用高技术产业化专项——全球粮食遥感估产与增值服务是否应用项目。经过一年多的项目建设和试运行,中华粮网已经成功转化了中国科学院遥感应用研究所的农情卫星遥感系统,掌握了全球粮食监测和估产的技术和方法,结合公司原有信息和网络优势,专业粮农研究分析人员团队,以及对粮食行业热点的把握能力,形成了一套新的对国内外粮食生产形势进行监测分析的手段。 目前,中华粮网已经利用农情遥感监测技术,开始监测国内和国外主要粮食产区的作物长势、估算作物产量,监测作物的种植面积,分析作物农业旱情,以及监测耕地复种指数、种植结构等主要农业状况。自2010年开展试运行以来,已经成功的对国内外热点粮食和农业状况进行了监测。2011年,中华粮网以遥感技术为基础,专家队伍为骨干,面向广大市场,研发推出了数期《2011年中国粮食估产报告》,对我国2011年小麦、玉米、大豆、水稻等大宗粮食作物的产量形势作出了预判,受到了国家机关以及粮农市场广大同行的好评! |
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