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农作物长势综合遥感监测方法 总被引：54，自引：5，他引：54
作物收获之前进行大范围作物生长状况评价 ,可以尽早的获得有关作物产量信息。介绍了中国农情遥感监测系统的综合作物长势监测方法。以遥感数据标准化处理、云标识、云污染去除和非耕地去除为基础 ,生成质量一致的遥感数据产品集 ,提取区域作物生长过程。作物长势监测分为实时作物长势监测和作物生长趋势分析。实时的作物长势监测可以定性和定量地在空间上分析作物生长状况 ,分级显示作物生长状况 ,分区域统计水田和旱地中不同长势占的比重。作物生长趋势分析可以进行年际间的生长过程对比 ,从时间轴上反映作物持续生长的差异性 ,统计全国、主产区、省和区划单元 4个尺度的耕地、水田、旱地作物生长过程曲线年际间差异 ,从而为早期的产量预测提供信息。通过处理流程的系统化 ,建设了运行化的作物长势遥感监测分析系统 ,为用户构建了综合的作物实时生长状况 ,苗情的生长趋势分析环境。同时可以依据野外地面实测信息对遥感监测结果进行标定和检验。 1998年以来 ,系统在满足日常运行的前提下 ,技术方法逐渐改进和完善 ,监测结果的精度和可靠性不断得到提高。 相似文献
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中国农情遥感速报系统 总被引：49，自引：3，他引：49
介绍了中国农情遥感速报系统的建设情况 ,系统内容包括农作物长势监测、农作物种植面积监测、农作物单产预测与粮食产量估算、作物时空结构监测和粮食供需平衡预警等。简要介绍了 1998年以来中国农情遥感速报系统在监测内容与监测范围、监测频率、技术发展以及质量控制与过程检验体系建立等方面的进展 ,并就中国农情遥感速报系统的发展方向提出了展望。 相似文献
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利用HJ-1A/B卫星CCD数据,提取2013—2015年三年江汉平原农田的归一化植被指数NDVI,构建时间序列曲线,利用小波变换对HJ-1A/B卫星所得的NDVI数据进行平滑降噪处理,结合地面调研资料,提取江汉平原农作物的物候信息。研究结果表明,HJ-1A/B卫星可用于农田物候监测,对于小区域的农田作物长势监测具有独特的优势。 相似文献
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针对多时相遥感影像变化检测存在数据不确定性、检测精度不高等问题，提出了一种结合变化向量分析（CVA）和直觉模糊C均值聚类算法（IFCM）的多时相遥感影像变化检测方法. 首先通过CVA构建两个时相遥感影像的差异影像；然后采用直觉模糊C均值聚类算法对差异影像进行聚类得出变化区域和未变化区域；最后对变化检测结果进行二值化处理并进行精度评价. 选取两个时相的高分一号遥感影像和Szada数据集影像作为实验数据. 实验结果表明，采用提出的方法可有效解决传统方法存在的数据不确定性问题，变化检测精度达到了95.92%和92.70%，是一种可行的遥感影像变化检测方法. 研究结果可用于森林动态变化监测、土地复垦利用规划变化分析以及灾损评估. 相似文献
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针对中国开展的国外农作物产量遥感估测大多依靠中低分辨率耕地信息、省级(州级)或国家级作物产量统计数据的现状,本文以美国玉米为例,探讨利用多年中高分辨率作物分布信息、时序遥感植被指数和县级作物产量统计数据开展国外重点地区作物单产遥感估测技术研究,以期进一步提高中国对国外农作物产量监测精度和精细化水平。首先,利用美国农业部国家农业统计局(NASS/USDA)生产的作物分布数据(CDL)获得多个年份玉米空间分布图,并对相应年份250 m分辨率16天合成的MODIS-NDVI时序数据进行掩膜处理,统计获得每年各县域内玉米主要生育期NDVI均值;其次,以各州为估产区,以多年县级玉米统计单产和县域内玉米主要生育期NDVI均值为基础,建立各州玉米主要生育期NDVI与玉米单产间关系模型;然后,通过主要生育期玉米单产和玉米植被指数间拟合程度,筛选确定各州玉米最佳估产期和最佳估产模型。最终,利用最佳估产模型实现美国各州玉米单产估测和全国玉米单产推算。其中,建模数据覆盖时间为2007年—2010年,验证数据为2011年。结果表明,应用最佳估产模型的2011年美国各州玉米单产估测相对误差在-4.16%—4.92%,均方根误差在148.75—820.93 kg/ha,各州估测结果计算获得全国玉米单产的相对误差仅为2.12%,均方根误差为285.57 kg/ha。可见,本研究的作物单产遥感估测技术方法具有一定可行性,可准确估测全球重点地区作物单产信息。 相似文献
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基于6S辐射传输模型,对连续6个时相的MODIS影像进行逐像元大气校正获取地表反射率,以此实现MODIS NDVI的时相归一化。归一化后,地物NDVI的时相趋势与校正前相比差异显著,能更加准确地描述地物随时间变化的规律,在浓密植被区域表现更为明显。开展对NDVI时相归一化的研究,对全球变化、作物物候监测等遥感时序分析相关应用具有着重要的意义和实用价值。 相似文献
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《中国测绘》2010,(5):88-88
<正> 农田农情参数遥感监测进展及应用展望农情参数是指反映作物生长过程及其产生的状态指标,关键农情参数主要包括作物长势、单产、物候和旱情等,可用于指导农田的生产管理。遥感是关键农情参数获取的有效手段,然而目前农情参数的遥感监测大多停留在大尺度、宏观监测的层面上,由于缺乏共时空分辨率、高准确度、低成本的农田信息获取技术,业务化的农田尺度农情参数获取都受到了诸多因素的制约与限制。导致难以为农田生产管理提供及肘的信息支持,这已经影响到精准耕作的发展与应用。文章在总结目前长势、单产、物候和旱情等几个主要农情参数遥感监测研究进展的基础上,分析了这些技术在农田尺度应用的瓶颈,并从新数据源和农情参数监测新模型两个角度出发,对农田尺度农情参数的获取进行了展望。 相似文献
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WOFOST模型与遥感数据同化的土壤速效养分反演 总被引：1，自引：1，他引：1
土壤速效养分是作物生长的必要条件,合理控制土壤速效养分含量对粮食增产、农民增收以及环境保护都有重要意义。随着现代农业技术的发展,可以通过变量施肥将土壤速效养分含量控制在最佳状态,这也对土壤养分的获取精度提出了更高的要求。当前的主要土壤速效养分遥感监测方法在监测精度、稳定性、成本控制和可推广性依然存在一定不足,甚至限制对变量施肥的指导作用。本文针对传统土壤速效养分估算方法的不足,提出了利用作物模型与时间序列遥感数据相结合实现耕层土壤速效养分反演的新思路,该思路以养分缺失引起的作物长势参数的变化为切入点,在数据同化算法设计和养分模块优化改造的基础上,利用作物长势参数遥感监测结果与模型模拟结果的差异设计了土壤速效养分反演算法,实现速效养分含量信息的有效获取。设计地面观测实验并利用地面观测数据对反演精度进行评价,结果表明该方法可以对土壤中的速效养分进行实时、高精度的稳定反演,3种主要的速效养分速效氮、有效磷和速效钾的R2分别达到了0.68、0.74和0.52,平均相对误差分别为7.45%、6.17%和9.97%。 相似文献
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区域作物生长过程的遥感提取方法 总被引：16，自引：3，他引：16
提出利用时序NDVI数据提取作物生长过程方法。遥感数据在采集过程中受云、大气因子的影响 ,以及混合像元问题 ,造成时序植被指数值变得没有规律 ,对比性不强。采用基于最小二次方拟合的谐函数分析方法 ,依据作物轮作规律和生长周期性特征 ,用主要频率的正弦、余弦谐函数重建时序图像 ,去除了影像中云污染的影响。以中国的旱地为例 ,考虑到像元内旱地对NDVI值的贡献率 ,计算区域内旱地像元加权平均值来反映其作物生长过程。同时与区域所有像元的平均值、旱地平均值等统计方法的结果进行对比分析 ,表明区域内旱地的加权平均值能够削弱旱地比例和地域间的差异 ,突出耕地上作物的生长过程特征。通过与地面实测数据分析 ,平滑前后的作物生长过程与叶面积指数相关性增加 5 %— 11% ,采用区域加权平均的方法得到的作物生长过程 ,比旱地平均和NDVI平均的结果与叶面积指数的相关性增加 14 %— 17%。 相似文献
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准确及时的农情信息是国家与地方政府保障粮食安全与社会稳定的必要条件。云计算的出现为这一需求的实现提供了契机。本文阐述了农情遥感监测云服务平台建设的重要意义、设计思想、总体架构、组成部分以及建设内容。在此基础上,以农情遥感监测产品信息服务为例,开发了一个农情遥感监测信息在线原型系统。该系统是农情遥感监测云服务平台的重要组成部分,负责多尺度时间序列农情遥感监测结果与信息的管理、存储和维护,并且向用户提供查询与下载服务。农情遥感监测云服务平台建设框架的设计为全面整合专家智慧、IT技术、数据资源、服务方式以及平台的实现提供理论指导与建设依据。该平台的建立,将深刻改变农情遥感应用的模式,推动农情遥感的广泛应用与产业化发展。 相似文献
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全球农情遥感速报系统20年 总被引：2，自引：0，他引：2
面向国家粮食安全的重大战略需求,1998年中国科学院建立了"中国农情遥感速报系统"(CropWatch),持续运行20年后,现已发展成为"全球农情遥感速报系统"(CropWatch)。本文重点论述了2013年建立参与式全球农情遥感监测云平台(CropWatch-Cloud)以来,所采用的农情监测体系、可定制的农情监测云平台理念以及CropWatch-Cloud在国内外的应用推广情况,介绍了技术方法与农情信息服务方式的创新与进步带来的国际影响力的提升。系统总结了全球农情遥感速报系统发展的农情监测指标、农情预警能力、作物长势综合监测方法以及众源数据支持的作物面积监测方法,论文进一步阐述了CropWatch未来的发展方向,借助众源地理信息、大数据技术等的发展,打通从地块—村—镇—县—市—省—国家—全球的体系化全链条监测,满足从农户到政府决策部门对农情信息的差异化需求。 相似文献
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Remote sensing-based global crop monitoring: experiences with China's CropWatch system 总被引：1，自引：0，他引：1
《International Journal of Digital Earth》2013,6(2):113-137
Monitoring the production of main agricultural crops is important to predict and prepare for disruptions in food supply and fluctuations in global crop market prices. China's global crop-monitoring system (CropWatch) uses remote sensing data combined with selected field data to determine key crop production indicators: crop acreage, yield and production, crop condition, cropping intensity, crop-planting proportion, total food availability, and the status and severity of droughts. Results are combined to analyze the balance between supply and demand for various food crops and if needed provide early warning about possible food shortages. CropWatch data processing is highly automated and the resulting products provide new kinds of inputs for food security assessments. This paper presents a comprehensive overview of CropWatch as a remote sensing-based system, describing its structure, components, and monitoring approaches. The paper also presents examples of monitoring results and discusses the strengths and limitations of the CropWatch approach, as well as a comparison with other global crop-monitoring systems. 相似文献
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The most important advantage of the low resolution National Oceanic and Atmospheric Administration’s Advanced Very High Resolution
Radiometer (NOAA AVHRR) data is its high temporal frequency and high radiometric sensitivity which helps in vegetation detection
in the visible and near-infrared spectral regions. In areas where most of the crop cultivation is in large contiguous areas,
and if the AVHRR data are selected for time period such that the crop of interest is well discriminated from other crops,
these data can be used for monitoring vegetative growth and condition very effectively. The present study deals with the application
of AVHRR data for the monitoring of the wheat crop in its seventeen main growing districts of the Rajasthan state. The fourteen
date AVHRR data covering the entire growth period have been used to generate the normalized difference vegetation index (NDV1)
growth profile for the crop by masking the non-crop pixels following the two-date NDVI change method. The growth profile parameters
and other derived parameters, such as post-anthesis senescence rate and areas under the entire growth profile or under selected
growth periods have been related to the district average wheat yield through statistical regression models. Various methods
adopted for wheat pixels masking have been critically evaluated. It is found that the wheat yield can be predicted well by
the area under the profile in different growth periods. 相似文献
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复种指数遥感监测方法 总被引：36，自引：6，他引：36
复种指数是反映水土光与自然资源利用程度的指标 ,其实质是沿时间序列 ,反映某一种植制度对耕地的利用程度。联系复种指数与时间序列NDVI曲线的纽带是农作物年内的循环规律。时间序列的NDVI值蕴涵着植被的生长和枯萎的年循环节律 ,经时间序列谐函数分析法 (HarmonicAnalysisofTimeSeries ,HANTS)重构的NDVI曲线 ,可以准确地反映农作物的出苗、拔节、抽穗、收获等物理过程。因此 ,根据时间序列的NDVI曲线的周期性 ,可以反向捕捉到耕地农作物动态的信息 ,进而得到耕地的复种指数。本文依据上述原理 ,提出复种指数遥感监测的方法 ,然后用 1999年至 2 0 0 2年 4年的VGT(SPOT4卫星vegetation数据 )旬合成NDVI时间序列数据集提取了复种指数 ,并利用地面样区观测结果和统计数据进行检验 ,取得很高的精度。 相似文献
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大数据时代的农情监测与预警 总被引：4，自引：0，他引：4
农情信息是世界粮农组织、各国政府、粮食贸易企业以及农场管理迫切需要掌握的信息。大数据时代的农情监测与预警正在由模型驱动向数据驱动转变,大数据正逐渐成为监测与预警的核心驱动力。伴随着农情监测与预警大数据的爆炸式增长,大数据与云计算技术的发展为农情监测与预警提供了全新的技术手段。2013年以来,全球农情遥感速报系统(CropWatch)已逐步引入聚类分析、时间序列分析、关联分析、时空变化异常诊断等大数据分析方法,并应用于业务化运行的农情监测与预警中。大数据技术提升了CropWatch的数据挖掘能力,对CropWatch农情监测与预警时空尺度的拓展以及农情监测内容的精细化起到推动作用,促进了面向需求的CropWatch农情信息与预警精准云服务的发展,促成了大数据时代CropWatch农情监测与预警技术体系的升级。未来,大数据时代的农情监测与预警将逐渐向全自动化监测、实时化精准农业管理与智能化信息服务方向发展;通过众源采集技术高效低廉的获取农情观测大数据将成为未来的发展趋势;大数据技术跨领域数据挖掘的能力,使得丰富多元化的跨界信息服务将成为大数据时代农情监测与预警的主流发展方向。大数据时代的CropWatch正在向基于大数据的农情监测与预警系统全速迈进。 相似文献
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The development of cost-effective, reliable and easy to implement crop condition monitoring methods is urgently required for perennial tree crops such as coffee (Coffea arabica), as they are grown over large areas and represent long term and higher levels of investment. These monitoring methods are useful in identifying farm areas that experience poor crop growth, pest infestation, diseases outbreaks and/or to monitor response to management interventions. This study compares field level coffee mean NDVI and LSWI anomalies and age-adjusted coffee mean NDVI and LSWI anomalies in identifying and mapping incongruous patches across perennial coffee plantations. To achieve this objective, we first derived deviation of coffee pixels from the global coffee mean NDVI and LSWI values of nine sequential Landsat 8 OLI image scenes. We then evaluated the influence of coffee age class (young, mature and old) on Landsat-scale NDVI and LSWI values using a one-way ANOVA and since results showed significant differences, we adjusted NDVI and LSWI anomalies for age-class. We then used the cumulative inverse distribution function (α ≤ 0.05) to identify fields and within field areas with excessive deviation of NDVI and LSWI from the global and the age-expected mean for each of the Landsat 8 OLI scene dates spanning three seasons. Results from accuracy assessment indicated that it was possible to separate incongruous and healthy patches using these anomalies and that using NDVI performed better than using LSWI for both global and age-adjusted mean anomalies. Using the age-adjusted anomalies performed better in separating incongruous and healthy patches than using the global mean for both NDVI (Overall accuracy = 80.9% and 68.1% respectively) and for LSWI (Overall accuracy = 68.1% and 48.9% respectively). When applied to other Landsat 8 OLI scenes, the results showed that the proportions of coffee fields that were modelled incongruent decreased with time for the young age category and while it increased for the mature and old age classes with time. We concluded that the method could be useful for the identification of anomalous patches using Landsat scale time series data to monitor large coffee plantations and provide an indication of areas requiring particular field attention. 相似文献