遥感在精准农业中的应用进展及展望
遥感技术在农业中的应用
遥感技术在农业中的应用摘要：遥感技术是一种获取地表物体几何和物理性质的技术。
早期的遥感图像的解译，通常通过目视判读方法，随着计算机的加速发展，解译方法得到了快速发展，一种使用计算机对原始遥感影像进行图像增强、图像变化、辐射校正、几何校正等一系列的预处理，然后通过相应的遥感处理软件进行进一步精处理，对结果进行处理，最终通过专业技术人员的经验进行解译，直接对解译结果进行处理，生成具有处理特征的遥感影像。
关键词：遥感技术；农业；应用1 遥感在农业领域的应用遥感可以获得大量的信息，多平台和多分辨率，快速、覆盖范围广等，是遥感数据的一个重要的优势。
农业遥感技术是遥感技术和农业科学技术相结合形成的，是可以及时掌握农业资源、作物生长以及农业灾害信息等的最佳方式，在调查和评估，以及农业生产的监测和管理中具有独特的作用。
现代农业遥感发展的新兴技术，可以实时监测湖泊和水库水面的高度以及评价区域水资源和农业干旱，包括作物品种质量监控和鉴定。
2 农业遥感技术在我国的起步与发展农业遥感的发展是遥感技术的重要应用领域，中国自20世纪70年代末以来，就已经进行了农业遥感的初步应用。
原北京农业大学（中国农业大学的前身）根据国家土壤调查的要求，在中国国家计划委员会的支持下，由中国科教委和农业农村部组织聘请外国专家培训了专门的遥感应用人才队伍，在1983年5月成立了中国国家农业遥感培训中心。
此后，我国将遥感技术广泛应用于农作物产量估算、农业气象、土地资源调查与监测和生态环境变化等领域。
目前，遥感技术的应用进入了大量的实际应用化的阶段。
3 遥感在当前农业应用中的进展3.1 高光谱遥感在农业遥感中的应用由于高光谱遥感不会对农作物造成损害，因而被广泛应用于监测农作物的叶片面积。
这弥补了传统遥感技术获取农作物叶面积指数时间过长的缺点，从而获得最准确、损害最小的遥感监测数据。
通过高光谱的观测和分析，可以得到更为精确的农作物叶面积指数，形成不同的遥感反演模型。
中国农业遥感技术应用现状及发展趋势
中国农业遥感技术应用现状及发展趋势一、本文概述随着科技的飞速发展，遥感技术以其高效、精准的特性，逐渐在农业领域展现出巨大的应用潜力。
本文旨在全面分析中国农业遥感技术应用的当前状况，并探讨其未来发展趋势。
我们将回顾遥感技术在农业领域的应用历程，明确其在农业监测、资源管理、灾害预警等方面的重要作用。
我们将深入探讨当前中国农业遥感技术的主要应用领域和取得的成效，包括作物生长监测、土地利用/覆盖变化、农业气象服务等。
我们将结合国内外遥感技术的发展动态，展望中国农业遥感技术的未来发展趋势，以期为我国农业遥感技术的持续发展和创新提供有益参考。
二、中国农业遥感技术应用现状近年来，随着遥感技术的快速发展，中国农业遥感技术应用取得了显著进展。
目前，遥感技术已广泛应用于农作物监测、农业资源调查、农业灾害评估等多个领域，为农业生产和管理提供了有力支持。
在农作物监测方面，遥感技术通过获取高时空分辨率的遥感影像，实现对作物生长状况的实时监测。
利用遥感数据，可以准确提取作物生长信息，如植被指数、叶面积指数等，为农业生产决策提供科学依据。
同时，遥感技术还可以监测作物病虫害的发生和发展，为病虫害防治提供及时有效的信息支持。
在农业资源调查方面，遥感技术通过对土地利用/覆盖、土壤质量、水资源等方面的监测和评估，为农业资源管理和规划提供重要依据。
通过遥感技术，可以快速获取大范围的土地资源信息，实现土地资源的高效利用。
遥感技术还可以评估土壤质量和水资源状况，为农业可持续发展提供有力支撑。
在农业灾害评估方面，遥感技术通过获取灾害发生前后的遥感影像，可以实现对农业灾害的快速评估和预测。
利用遥感数据，可以准确监测灾害发生的范围、程度和影响，为灾害预警和应急响应提供重要参考。
遥感技术还可以评估灾害对农业生产的影响，为灾后恢复和重建提供科学依据。
总体来看，中国农业遥感技术应用已经取得了显著成效，为农业生产和管理提供了有力支持。
然而，仍存在一些问题和挑战，如遥感数据的获取和处理技术尚需进一步完善、遥感技术在农业生产中的普及程度有待提高等。
国内外农作物遥感估产的研究进展
引言
引言
遥感光谱技术是一种利用遥感器获取农作物光谱信息，并据此进行农作物估 产的方法。它具有快速、无损、大面积等优点，为精准农业的发展提供了重要支 持。本次演示将介绍遥感光谱技术在农作物估产中的应用研究进展，以期为相关 领域的进一步研究提供参考。
研究现状
研究现状
近年来，遥感光谱技术在农作物估产中得到了广泛应用，主要包括激光诱导 击穿光谱技术、成像光谱技术、无线传感器技术等。其中，激光诱导击穿光谱技 术通过分析农作物的光谱反射和吸收特征，能够准确测定农作物的化学成分，进 而估算其产量。
1.国内外研究成果对比
在国内，中国农业科学院、中国科学院等机构也在遥感估产方面进行了大量 研究，提出了多种基于遥感的农作物估产方法。例如，利用多光谱遥感影像和作 物生长模型，对北方冬小麦产量进行估算，为区域农业管理和粮食预购提供了有 效手段。
2.影响因素分析
2.影响因素分析
农作物遥感估产的影响因素主要包括气候、土壤、品种、种植制度等。这些 因素在不同地区和不同作物之间存在差异，会对遥感估产的准确性产生影响。例 如，在水稻生长季，苗期渍水、生育期高温等气候因素会对水稻的生长和产量产 生影响。另外，不同品种和种植制度的水稻对遥感信息的响应也会有所不同，从 而影响估产的准确性。因此，在农作物遥感估产研究中，需要综合考虑各种因素 的影响，提高模型的适用性和准确性。
文献综述
统计模型法是另一种常用的农作物遥感估产方法，其基本原理是将遥感影像 作为自变量，将农作物产量作为因变量，建立回归模型，然后利用模型对农作物 产量进行预测。统计模型法的优点是能够反映农作物的空间异质性和时间变化， 但需要大量的实地调查和数据处理。
文献综述
光谱指数法是基于农作物光谱特性的遥感估产方法，其基本原理是利用遥感 影像的光谱信息建立农作物估产模型。光谱指数法的优点是能够反映农作物的生 理和生化变化，但需要选择合适的光谱指数和建立准确的估产模型。
无人机低空遥感在农业中应用的研究进展
无人机低空遥感在农业中应用的研究进展胡菲彤（苏州科技大学,215000,江苏苏州）摘要:快速获取并解析农田作物信息是精准农业能够持续发展的前提基础。
近年来,随着低空无人机产业的迅速崛起,无人机农业遥感技术在现代精准农业领域中得到了广泛应用。
文章介绍了低空无人机遥感的相关概念,总结了其在农业应用中的优势。
结合国内外无人机低空遥感技术在农业应用方面的最新进展,进一步分析该技术现存的不足之处,并展望未来的发展方向。
关键词:低空遥感；农业大数据；无人机；农情解析农业生产是人类赖以生存的传统性社会生产活动,但由于其具有生产分散性、地域复杂性、灾害突发性等特点,人们难以及时掌握农业资源信息来推动生产发展。
1970年代开始,随着民用资源卫星的出现,农业生产领域最先开始利用遥感技术进行农作物面积监测和估产且效果显著。
近年来,无人机遥感技术在农业生产中的应用发展迅速,凭借其灵活机动、操作简单、成本低、获取影像速度快且光谱分辨率更高等高空遥感无法比拟的优势,推动了精准农业的调查、评价、监测和管理。
由于无人机遥感技术可对农作物进行快速高效的动态实时监测,它已经成为当下农业遥感领域的研究热点。
1无人机遥感概述1.1无人机发展历程1916年9月,无人机正式步入人们视线开始发展,2010年开始进入全民应用阶段。
目前无人机的应用已经渗透到人类生活的方方面面,成为促进社会经济发展的重要增长点。
无人机以其操作方便、灵活机动、实时精准等特点受到了越来越多的关注和得到了应用发展。
我国的无人机发展虽起步较晚,近年来也获得了一定的成果,开展了一系列卓有成效的应用研究,影像数据的监测和获取精度有了极大的提高。
1.2无人机低空遥感系统组成具体的无人机低空遥感系统的组成部分有:无人机飞行平台、微型传感器负载、地面控制台、数据传输系统和影像处理系统等。
在农业资源领域,无人机的形状大小、可载负荷量、飞行性能和航线规划算法都对农田资源的监测获取精度有着很大的影响。
遥感影像重采样方法实现与应用研究
遥感影像重采样方法实现与应用研究1. 引言1.1 研究背景遥感影像重采样是指利用一定的数学方法和模型，对原始遥感影像进行重新采样，以达到改善影像质量和增加影像细节的目的。
重采样方法的研究和应用对于提高遥感影像的空间分辨率和准确性具有重要意义。
目前，关于遥感影像重采样方法的研究已经取得了一定的进展，但在实际应用中还存在着一些问题亟待解决。
本文将对遥感影像重采样方法进行进一步深入的研究和探讨，旨在提高遥感影像的分辨率和质量，为遥感技术的发展提供更多的支持和帮助。
1.2 研究意义遥感影像重采样方法在遥感影像处理中具有重要的意义。
随着遥感技术的不断发展和遥感数据的不断增加，遥感影像的分辨率和精度要求也越来越高。
而遥感影像重采样方法可以有效地提高遥感影像的空间分辨率和准确性，进而提升遥感影像的应用价值和实用性。
具体来说，遥感影像重采样方法可以帮助提高遥感影像的视觉效果和解译精度，为遥感数据的地形分析、土地利用监测、资源调查等应用提供更可靠的支持。
遥感影像重采样方法还可以帮助缓解遥感数据间的空间不匹配问题，提高不同遥感数据集之间的一致性和比较性，为遥感数据融合和综合分析提供更好的基础。
通过对遥感影像重采样方法进行研究与应用，可以更好地利用遥感数据资源，提高遥感数据的利用效率和价值，进而推动遥感技术在地球科学、环境监测、城市规划等领域的广泛应用和发展。
1.3 研究目的本文旨在探讨遥感影像重采样方法的实现与应用研究，通过对现有重采样方法的概述和分类，分析其实现过程和应用案例，评价其效果，并对其优势、局限性进行总结。
具体而言，本文旨在达到以下研究目的：1. 系统总结不同类型的遥感影像重采样方法，包括传统的插值方法、深度学习方法和卷积神经网络方法等，分析各种方法的优缺点和适用范围，为选择合适的重采样方法提供参考。
2. 探讨遥感影像重采样方法的实现过程，包括数据预处理、算法设计和参数优化等方面，深入分析每个环节的关键问题和解决方法，为实际应用提供技术支持。
遥感技术在农业方面的应用进展汇总
遥感技术在农业方面的应用进展汇总推动智慧农业、设施农业的发展，全国各地的科研院所都投入不少人力物力，跨行业跨学科展开了研究应用，利用物联网、遥感遥测、人工智能、机器视觉、深度学习、影像采集等技术，为实现农业生产管理的数字化、智能化、自动化而努力。
无数关于农业的科研论文也陆续发表，其中，遥感技术在农业方面的应用已然有了一定进展。
一、机载遥感系统应用精准农业的有人机载成像系统，由安装在农用飞机上的消费级相机组成的系统，详细描述了多光谱相机、高光谱相机和热成像相机等部分定制，和商用机载成像系统。
并举例应用实例，说明如何将不同类型的遥感图像用于精准农业应用中的作物生长评估和作物病虫害管理。
二、大尺度区域水田空间格局及生态服务基于1990—2015年土地利用遥感监测数据，利用GIS的空间分析功能，探究长江经济带水田空间格局动态变化特征。
结果表明水田规模持续缩减，与经济建设及水产养殖的发展、其他生态系统转化、及生态系统服务，有助于揭示长江流域水田的时空变化过程，及其对各项生态系统服务的影响，可为区域土地利用规划、农业政策与生态可持续发展提供理论支持。
三、水稻含水量无人机遥感监测利用多旋翼无人机低空遥感平台，获取不同生育期水稻冠层的RGB图像和多光谱图像，通过提取植被指数和纹理特征，分析水稻的动态生长变化，并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。
试验结果表明，基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的，可为农田精准灌溉、田间管理决策提供新思路。
四、植被分类中的对比分析利用一景AVIRIS高光谱植被影像，从分类精度的角度，提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。
实验结果为后续改进空-谱特征方法及其两者有效结合，进一步提高植被分类正确率提供了参考。
五、寒地水稻叶片叶绿素含量遥感反演研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息，同时结合PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数，参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式，利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法，进行高光谱特征选择，结果表明;ORVI能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数，为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断，及管理决策提供了的客观数据支撑和模型参考。
农作物长势的定义与遥感监测
农作物长势的定义与遥感监测一、本文概述随着遥感技术的快速发展，其在农业领域的应用越来越广泛，尤其是在农作物长势监测方面发挥着重要作用。
本文旨在探讨农作物长势的定义及其遥感监测方法。
我们将明确农作物长势的定义，阐述其重要性及影响因素。
接着，我们将详细介绍遥感监测在农作物长势评估中的应用，包括遥感数据的获取、处理与分析方法，以及长势监测的具体流程。
文章还将探讨遥感监测的优势与局限性，并对未来发展趋势进行展望。
通过本文的阐述，读者将能够更深入地了解农作物长势遥感监测的基本原理和实践应用，为农业生产的精准管理和决策提供有力支持。
二、农作物长势定义农作物长势是指农作物在生长发育过程中，其生理状态、生长速度和生物量的累积情况。
农作物长势的好坏直接反映了农作物的健康状况和产量潜力，是农业生产中重要的监测指标。
农作物长势的评估通常包括株高、叶面积、叶绿素含量、生物量等多个方面。
株高是农作物长势的直观表现，反映了作物地上部分的生长情况。
叶面积则反映了作物叶片的数量和大小，是评估作物光合能力和光能利用效率的重要指标。
叶绿素含量是评估作物叶片绿色程度和光合能力的关键参数，叶绿素含量越高，说明作物叶片的光合作用能力越强。
生物量则是指作物地上部分和地下部分的总重量，是评估作物生长速度和产量的重要依据。
农作物长势的监测对于农业生产具有重要意义。
通过对农作物长势的监测，可以及时发现作物生长过程中的问题，采取相应的管理措施，促进作物健康生长，提高产量和品质。
长势监测还可以为农业生产的决策提供支持，如调整种植密度、施肥量、灌溉量等，实现科学种植和精准管理。
随着遥感技术的发展，遥感监测已成为农作物长势监测的重要手段。
遥感技术具有覆盖范围广、监测效率高、数据连续性强等优点，可以实现对农作物长势的快速、准确监测。
通过遥感技术，可以获取作物生长过程中的多源遥感数据，结合地面观测数据，对作物长势进行综合评价和分析，为农业生产提供更加全面、准确的信息支持。
2024届高考地理一轮复习第十二章《地理信息技术应用》测试题(含答案)
2024届高考地理一轮复习第十二章《地理信息技术应用》测试题（含答案）一、选择题(本题共12个小题,每小题4分,共48分。
在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的)我国某大学基于GIS(地理信息系统)的数字评估,完成中国某重要地理分界线(过渡带)分布图的绘制。
下面为该分界线西段、中段、东段示意图,据此完成第1~3题。
1.该线最有可能是我国()A.水田与旱地集中分布区的分界线B.人口分界线C.季风区与非季风区分界线D.外流区与内流区分界线2.导致该线西、中、东段南北宽度差异的主要原因是()A.海陆位置的差异B.海拔高低的差异C.纬度位置的差异D.大气环流的差异3.GIS在绘制该线时的作用主要是()A.获取相关地理空间信息B.确定地理事物空间位置C.空间数据的分析与应用D.将相关信息立体化呈现下面左图是通过地理信息系统(GIS)将某地区一次火山喷发事件T0至T3四个等时间段的卫星影像,加以分析绘制成的火山灰蔓延示意图;下面右图示意该地区五个小区域,在T0至T3四个等时间段的火山灰云层分布状况。
读图,完成第4~5题。
4.根据火山灰云层不同时段的分布状况,可推测火山爆发期间该地区盛行()A.东北风B.东南风C.西北风D.西南风5.该次火山喷发产生的火山灰使当年全球平均气温下降0.5 ℃,导致气温下降的主要原因是近地面大气()A.CO2浓度增加,地表气压升高B.凝结核增加,全球大气降水增多C.削弱作用增强,地表获得太阳辐射减少D.保温作用增强,大气逆辐射减弱下图示意新一代信息技术支撑下的智慧城市。
读图,完成第6~7题。
6.地理信息系统为智慧城市建设提供()A.分析、管理空间信息B.跟踪动态定位信息C.整合、集成网络信息D.获取实时通信信息7.智慧城市建设对城市发展最重要的作用是()A.调整地域结构B.加速人口集聚C.扩大空间规模D.提升服务功能北斗卫星导航系统是中国自主建设、独立运行,与世界其他卫星导航系统兼容共用的全球卫星导航系统,2012年12月27日北斗系统开始向亚太大部分地区正式提供连续无源定位、导航、授时等服务。
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有效地反映农田的实际耗水量， 又可以用于监测一 段时间内作物所受的水分胁迫， 并可在指导农田灌 溉中发挥重要的作用。 （ 2 ） 指导施肥。农业变量施肥即根据土壤养分 含量和作物养分胁迫的空间分布来精细准确地调整 肥料的投 入 量， 以获取最大的经济效益和环境效 益
［24 ］
。
也有学者开展了使用微波数据开展作物病虫害监测 的研究， 结果显示， 估算结果与观测的病虫害发生相 当一致
［32 ］
。
除作物病虫害外， 作物的生理、 生化参数还会受 干旱、 洪涝及一些不正确的农田管理措施的影响而 出现异常， 如何区分这种异常是否是受病虫害的影 响产生， 是下一步研究的热点和难点， 并且已经有学 者在这个方面进行了初步的讨论 测精度也需要进一步的探讨。 （ 4 ） 指导 杂 草 控 制。 根 据 世 界 粮 农 组 织 的 研 究， 全球由杂草导致的粮食生产损失每年高达 950 亿美元， 如果考虑到农民在田地中消耗的时间有半 数以上是用于除草的话， 杂草造成的实际经济损失 还要更高
［5 ］
改进土壤肥力指标来提高作物单产， 这些指标包括 土壤有效氮及其他宏观或微观植物养分、 地块的相 对位置和坡度以及土壤有机质含量 矿物成分的影响 查
［ 11 ］ ［ 10 ］ ［9 ］
。
土壤的反射光谱主要受其物理性质、 化学成分及 ， 通过地物反射光谱可以有效区 并可用于土壤肥力状况的调 分不同 类 型 的 土 壤， 。目前， 遥感技术已经可以成功地获取土壤的 N、 P、 K、 Ca、 有机碳、 盐分以及总有机质等的含量信 并可以对土壤的 pH 值等化学属性进行估算。这 息， 些信息可以直接用于土壤肥力的评价与空间制图。 土壤 结 构 也 是 影 响 土 壤 反 射 光 谱 的 因 素 之 一
［21 ］ 、 条件植被温度指数法 、 垂直干旱指数 ［22 ］
法和基于微波遥感的监测方法
等。 不同旱情监
测方法的应用范围不同， 热惯量法比较适合植被覆 盖度低的地方； 作物缺水指数法比较适合植被覆盖 度高的地区； 距平植被指数法、 条件植被指数法、 条 件温度指数法在植被生长茂盛阶段的应用效果较 好， 但需要有长时间序列的遥感影像资料积累； 用 条件植被温度指数方法监测目标区域的土壤含水
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1
遥感在精准农业中的应用进展
遥感可为精准农业提供以下两类农田与作物的 空间分布信息： 一类是基础信息， 这种信息在作物 生育期内基本没有变化或变化较少， 主要包括农田 基础设施、 地块分布及土壤肥力状况等信息； 另一 类是时空动态变化信息， 包括作物产量、 土壤熵情、 作物养分状况、 病虫害的发生 / 发展状况、 杂草的生 长状况以及作物物候等信息。
第 3 期， 总第 90 期 2011 年9 月15 日
国
土
资
源
遥
感
No． 3 ， 2011 Sep． ， 2011
REM OTE SENSING FOR LAND ＆ RESOURCES
遥感在精准农业中的应用进展及展望
1， 2 1 1 1 1 1 蒙继华 ，吴炳方 ，杜 鑫 ，张飞飞 ，张 淼 ，董泰峰
［23 ］
叶片细胞结构、 色素、 水分、 氮素含量及外部形状等 发生变化， 从而引起作物反射光谱的变化； 对作物 冠层来说， 因病虫害会引起作物叶面积指数、 生物 量、 覆盖度等的变化， 故病虫害作物的反射光谱与正 常作物可见光到热红外波段的反射光谱有明显差 异
［30 ］
。目前在作物病虫害监测中主要是使用特定
0
引言
条件、 监测成本高及遥感技术发展水平等因素的限 遥感技术在农业领域的应用只局限于服务区域 制， 的重大决策。20 世纪 70 年代， 遥感开始进入一个 ［3 ］ 高速发展 的 阶 段 ， 并广泛地应用于农业生产监 ， 、 长势监测、 旱情监测、 灾 测 在作物识别 面积估算、 ， 害评估和作物产量估计等方面 均取得了较大的成 绩 ， 然而遥感信息在时空分辨率及所提供信息的 精度和丰度还不能满足精准农业对农田信息的需 求。近 15 a 来， 随着遥感技术的发展， 遥感技术在 在指导农 精准农业领域开始发挥越来越大的作用， 田灌溉、 施肥、 病虫害防治、 杂草控制、 农作物收获及 灾后损失评估等方面均已有很多成功的应用 。 本文在理解当前遥感技术在精准农业领域应用 研究进展的基础上， 通过分析存在的问题和不足， 对 如何更好地发展遥感技术支持下的精准农业进行了 展望。
· 2· 1． 1
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2011 年
基础信息获取 （ 1 ） 农田基础设施调查。 主要包括农田道路、
生产力的主要因素， 土壤性状及肥力状况信息可以 为精准农田管理提供响应依据
［8 ］
。 一般可以通过
水利设施等， 是农业生产和农田管理的基础保障 。 掌握区域农田基础设施的空间分布状况， 是现代农 业生产中充分发挥这些设施作用的前提 。 使用遥感技术可以在较大范围内实现农业基础 设施的快速调查。传统的遥感农田道路及水利设施 的信息提取主要有以下 3 种方法： 基于像元尺度的 影像自动分类技术、 人机交互模式下的人工解译提 取技术及自动识别跟踪方法。这 3 种方法都是对传 统土地利用 / 覆盖遥感调查方法的继承， 其中第一种 方法效率较高， 但受异物同谱等因素的影响， 精度较 低； 第二种方法精度较高， 但对解译人员有较高的 要求， 且效率较低； 自动识别跟踪法是介于自动与 半自动之间的方法， 在自动识别提取线性地物后再 进行人工取舍， 应用较为广泛
第3 期
蒙继华， 等：
遥感在精准农业中的应用进展及展望
· 3·
量， 则要求获取从植物萎蔫时的土壤含水量到田间 植物持水量变化范围的条件植被温度指数 ； 微波遥 感是进行土壤含水量监测的一种有效方法 ， 但如何 结合作物的生长信息进行旱情评价以及如何获取土 壤较深层的熵情状况还需要进一步的研究 。如何发 展一种适合农田尺度应用， 并综合考虑土壤供水和 将会成为主要的研 作物需水的旱情遥感监测方法， 究方向。 遥感数据与陆面能量平衡模型相结合后， 可以 进行农田蒸散发 （ ET ） 的准确估算
［4 ］
精 准 农 业 （ Precision Agriculture or Precision Farming or Precision Crop Management ） 又称精细农 业、 精确农业、 精准农作和处方农业。精准农业基于 农田作物和环境的空间差异性， 是通过各种技术手 并由此利用 段来获取农田内不同单元的农田信息， 变量技术来进行农田优化管理， 以便实现生产过程 ［1 ］ 准确化的农业经营管理系统 。 精细化、 在精准农业的框架下， 可以根据地块土壤、 水 作物病虫害、 杂草及产量等在时间与空间上的差 肥、 来进行相适宜地耕种、 施肥、 灌溉、 用药及收获， 异， 其目的是以合理的投入来获得最好的经济效益 ， 并 保护环境， 以确保农业的可持续发展。 鉴于我国及 全球人口不断增长和土地资源减少的矛盾不可逆 精准农业在减少投入、 降低成本、 减轻环境污染、 转， 农产品可控化、 标准化和批量化等方面均有积极的 作用和意义。 在精准农业中， 田块内的作物状态及其生长环 境的空间差异是进行农业精准管理的关键 。遥感可 在不同的电磁谱段内周期性地收集地表信息 ， 已成 识别地球和环境的主要方法。 遥感信 为人们研究、 息为精准农业所需空间信息差异参数的快速 、 准确、 ［2 ］ 动态获取提供了重要的技术手段 。 早期由于受分辨率、 时间周期、 地理、 空域、 气象
波段的植物光谱反射率及其所构建的对病虫害有指 示作用的各种指数， 其中温度也是一个重要的因素。 应用高光谱遥感技术， 通过监测受害作物的各种生 物物理和生物化学参数变化， 利用由受害作物生物 物理和生物化学参数的变化引起的相应的光谱特性 变异信息来监测病虫害是当前的热点研究课题
［31 ］
。 ET 既可以
［14 ］
目前， 影像分类有了新的改进方法， 面向对象的 多尺度分割技术可以更加有效地利用所要提取对象 的形态特征， 在对道路和水渠等线性特征地物进行 提取时， 可取得更好的效果。 如何合理地综合利用 道路和水渠等特殊地物的几何特征 、 辐射特征、 拓扑 特征及上下文特征， 以提高自动提取的效率和精度， 是下一步研究的主要方向。 （ 2 ） 地块分布调查。 精准农业中的变量管理技 被定 术是通过将农田分为较小的管理单元来实现 ， “农田中产量限制因子均一并且适合进行统一 义为 作物投入的田块 ” 。 与早期精准农业“farming by foot” 的概念相比， 基于管理单元进行的精准耕作更 具有可操作性。 利用高分辨率遥感影像进行地块边界及其空间 分布的提取， 不仅时效性强、 精度高， 而且符合中国 农村高度分散条件下的精准农业的实施 。依靠人工 数字化的方法来提取耕地地块不仅费时费力 ， 而且 而图像分割技 需要解译人员必须具有丰富的经验， 术则能利用高分辨率遥感影像来自动提取耕地地 块， 已经取得了较好的效果， 并逐渐成为耕地地块遥 感提取的主要方法
收稿日期： 2010 － 12 － 22 ； 修订日期： 2011 － 03 － 28 基金项目： 中国科学院知识创新工程重大项目 （ 编号： KSCX1 － YW － 09 － 01 ，KSCX1 － YW － 09 － 06 ） 及国家青年自然科学基金项目 （ 编号： NSFC40801144 ） 。
［7 ］ ［6 ］
。此外， 利用遥感技术提取有作物覆盖的区域
目前主要利用作物收割 的土壤光谱信息比较困难， 后的时间开展监测， 而通过间接方法所得到的土壤 属性精度还达不到精准农业的要求 。 1． 2 时空动态变化信息的获取及利用 下面从农田灌溉、 施肥、 病虫害防治、 杂草控制
及作物收获等 5 个方面对遥感技术在现代农业领域 的应用进行说明。 （ 1 ） 指导农田灌溉。精准农业可根据不同作物 不同生育期的土壤墒情和作物需水量， 通过实施适时 适量灌溉来节约水资源， 以提高水资源的生产效率。 农田尺度的作物干旱信息是实现精准灌溉的前 提。遥感领域比较成熟的旱情监测方法主要有热惯 量法