遥感估产
基于遥感卫星影像进行农作物面积和估产核算
北京揽宇方圆信息技术有限公司
基于遥感影像的作物长势监测方法.
基于遥感数据进行作物的长势监测方法包括，获取监测区遥感影像，提取目标作物面积，计算植被指数，NDVI可以很好的反应作物生长状态，使用目标作物生长过程中的NDVI，建立差值模型，根据长势指标划分长势等级，使用调查数据对长势指标进行精度验证，获得作物长势分级空间分布图。
其监测流程如下：
图1基于遥感影像的作物长势监测方法
基于遥感影像的作物产量监测方法
基于遥感数据进行作物的产量预测方法包括，监测区目标作物的遥感信息预处和处理，提取目标作物面积，计算植被指数，在长势监测的基础上，根据统计数据等建立遥感估产模型，使用调查数据对其精度进行评估。
获取目标作物产量空间分布图。
其监测流程如下：
图2基于遥感影像的作物产量估测方法
技术能力说明
北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。
公司形象展示
信誉证书、荣誉证书、相关资质证书
卫星遥感影像技术服务ISO（9001）认证证书复印件
高新技术企业认定证明文件
国家A级纳税人
卫星影像质量快速检验系统著作权登记证
历史遥感图像检验系统著作权登记证
锁眼卫星影像处理软件著作权登记证
多时空多光谱数据处理系统著作权登记证
北京揽宇方圆信息技术有限公司。
草地资源调查方法4(遥感技术)
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草地类型判读解译标志
草地类型判读解译标志
草地 类型
地形 地貌
代表 样地
色彩 色调
影像特征 形状 大小
影像 结构
备注
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森林
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冰雪石质
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农田、居民区、水域、道路
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农田、居民区、水域、道路2
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草地类型
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密丛中禾草、杂 类草型
杂类草、密丛 中禾草型
密丛中禾草型
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4 成图
草地资源 遥感技术调查方法
一、遥感技术的基本知识
遥感（Remote Sensing，RS）是20世纪60年代 迅速发展起来的，建立在现代物理学、电子计算机技 术和信息论等新的技术科学及地球科学理论基础上的 一门综合性探测技术，随着科学技术的发展，遥感结 合 地 理 信 息 系 统 （ Geographical Information System ， GIS ） 与 全 球 定 位 系 统 （ Global Positioning System，GPS）统称3S技术，在草地资 源研究中发挥着越来越巨大的作用。
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2、遥感数据的获取及处理
收集MODIS数据，在EOS/MODIS投影（星地通公 司）软件的支持下对影像数据进行预处理、云检测、 等面积投影、云识别、区域挖图，按照公式：
NDVI=（CH2-CH1）/（CH2+CH1）和 RVI=CH2/CH1 （其中CH2与CH1分别是近红外通道 与红光通道的反射率）计算归一化植被指数（NDVI） 和比值植被指数（RVI），再将地面监测的经纬度数 据转化成Mapinfo的格式后叠加在NDVI图和RVI图上， 获得GPS点下的各植被指数的值。
江苏省水稻长势遥感监测与估产
和 笔 记 本 电脑 ， 水 稻生 长 期 内 进 行 野 外 考 察 ， 录 在 记 沿 线 水 稻 长 势 和作 物 成 数 并 在 江 宁 县 湖 熟 镇 龙 都 张
选 择 ５块 农 田 ， 水 稻 栽 秧 直 到 收 割 ， １ 从 每 ０ ｄ观 察 １
进 行 研 究 ， 今 ， 础 理 论 和 技 术 方 法 日趋 成 熟 ， 而 基 其 月 初播 种 ， ６月 初 移 栽 ， ７月 初 拔 节 ， ８月 初 抽 穗 ， ９月 中包 括 ：水 稻 监 测 机 理 、 稻 遥 感 区 划 ， 测 样 点 、 末 黄熟 ，０月 初 收 割 。晚 稻 在 ５月 中 播 种 ， 水 观 １ ６月 中移
江 苏 省 水 稻 长 势 遥 感 监 测 与 估 产
匿 ， 汤君友 一 何隆华 ，
（１ 中 国科 学 院 南 京地 理 － 泊 研 究所 ， 京 ２ ０ ０ ； ． 国 科 学 院 研 究 生 院 ， 京 １０ ３ ） ． ９湖 南 １０ ８ ２ 中 北 ００９
摘 要 ：根 据 １９ 年 以 来 江 苏 省 进 行 的 水 稻 长 势 遥 感 监 测 与 估 产 的 基 础 理 论 、 术 方 法 、 势 监 测 与 估 产 的 结 果 ， ９０ 技 长 提
水 系统 集 成 和 精 度 评 价 。 这些 成 果 形 成 江 苏 省 主 要 农 化 。为 此 ， 稻 长 势 监 测 主 要 是 依 赖 卫 星 遥 感 多 时 作 物监 测 运 行 与 服 务 系 统 ， 政 府 、 业 和 百 姓 提 供 相 多 光 谱 植 被 指 数 的组 合 （ ２ 。 为 企 图 ） 日常 服 务 。
次 ， 录 其 叶 面 积 指 数 水 位 、 高 、 重 和 干 重 。 这 记 株 湿 些 实 地 观 测 的 数 据 存 人 估 产 数 据 库 ， 为 分 析 水 稻 成 长 势 与 估 产 的必 备 材 料 。
基于遥感技术的玉米产量预测估产研究与实践
２ ２ ０ ・
农 林科 研
基于遥感技术的玉米产量预测估产研究与实践
姚玉霞 赵建华 １ 刘晓彦 ， 胡 楠 ｚ （ １ 、 吉林农业大学发展学院， 长春 双阳 １ ３ ０ ６ ０ ０ ２ 、 吉林生 松原市银监会， 吉林 松原 １ ３ ８ ０ ０ ０ ）
摘 要： 利用遥感技术对玉米产量预测估产感设备， 在短时『 日 １ 内 友时客观地、 连续获
有非常重要 的意义 。 １遥感技术与应用
建立估产模 型 ， 以应用 于玉米生长的监测 与产量的预测。
（ ３ ） 传统方法与遥感方法比较。传统的农作物长势监测和估算 这两种方法应用在农 目 前， 计算机技术、 全球定位系统和遥感技术已经被广泛应用 产量 的方法主要有气象估产法和农学估 产法 ， 于生活和生产的各个领域。 遥感技术是一种并不直接接触测量目 标 作物估产中时， 其精度会产生较大的起伏， 这是因为农作物的产量 对其进行研究与分析的技术。是指在遥感平台上 ， 使用各种传感器 受到许多因素的影响。 由于气象是对农作物的产量有直接影响的因 获取作物及其环境背景的反射、 辐射信息的瞬时记录， 经计算机识 素， 气象估产方法就是建立在这种因素与农作物产量相结合进行估 这种方法在本质上属于统计 预报 的估产方法 。气象 别、 处理、 分类 、 信息提取等方法； 并结合地学分析和数理统计分析 ， 产的基础上的 ， 估产方法在于过分依赖人的行为、 自然气象等因素。农学估产模型 最后估测出农作物的最终产量。 根据采集农作物在生长发育阶段的各项指标结合组成作物产量要 （ １ ） 遥感技术的优点主要体现在可以快速获取资料， 周期短， 时 效性强； 遥感设备放置的平台越高， 视角也就更加宽广， 可以大范围 素来进行农作物产量预测的。 以玉米为例， 在测定玉米产量过程中， 的同步观测。应用遥感技术估产的方法与传统方法相比， 具有更高 要收割十到二五块试验田中在试验范围内种植的玉米， 统计每棵玉 这样做是为了得到玉米的个体 的经济效益和社会效益山 ； 通过遥感获得的数据能够综合反映许多 米杆上成活的玉米穗数量以及重量 ， 的自然和人文信息， 而且数据来源连续 ， 具有很强综合性和可比 性。 生长状况和群体特征［ ２ １ 。这两个指标里面可 以反映 出玉米在生长过 （ ２ ） 遥感估产的手段可以概括为以生物学原理为指导 ， 在遥感 程 中利用 光合作用的等一系列生态生理特征 。从 这个例子 可以看 使用农学估产模 型首先受 到了栽植范 围的限制 ， 如果要 收集大 获取的作物极其环境的数据基础上， 结合空间信息技术 ， 经过一系 出， 就需要获取每个样本试验田中的植株参数， 需 列处理综合数据的过程， 实现对农作物进行生长观测和在收获前进 面积农作物的数据， 行产量预测。根据遥感资料来源的不同， 农作物遥感估产可分为空 要大量 的实地测量数据 ， 不 仅耗费精力 ， 也耗费时间。 间遥感作物估产和她面遥感作物估产。 本文主要研究的是以地面遥 遥感技术具有前两种方法无法比拟的优势。 遥感由于其不直接 感对玉米预测估产； 是根据地面遥感平台获取的玉米物光谱信息进 接触观测 目 标的特性， 因此可以利用空间或地面遥感器来获取农作 得到数据的手段就是接收农作物在生长期各个阶段 行估产。根据不同生长期玉米的光谱特征和农事历解译作物 ， 建立 物的生长数据。 解译标志， 再对多光谱资料采用 目 测与计算机结合的方法进行分类 的光谱数据和植被指数。 将遥感得到的数据输入计算这些估产模型 和识别， 经地面实测资料补充修正 ， 最后完成种植面积测算。 单产预 中的参数来实现农作物产量的预测。在玉米遥感预测中， 通过光谱 测是基于分析玉米产量与各种影响因素之间关系， 组建回归模型来 数据配合其他必要的参数也可以估算出玉米穗的重量 ， 因此对玉米 在观测时能够发现的农作物生长问题也愈 完成。为了提高单产预报准确率 也采用多种估产模型预测结果集 进行估产也就完全可行， 成最终单产的方法｛ 总产可由单产与种植面积相乘求得， 也可在分 加明显， 是我们可以完全不必过问个体与群体形成的复杂原因与过 析总产与总光谱指数值之间关系的基础上建立遥感估产模型来实 程 ， 就可以应用少数遥感数据对作物进行估产［ ３ １ 。 现。 通过以上的比较可以看出， 遥感方法和传统方法相 比， 遥感方 ２研究内容方法与技术路线 法保证遥感影像的获取时间和地面试验时间保持同步， 使得因时相 （ １ ） 研究的内容与方法。本研究是在吉林省榆树市弓棚镇十三 引起 的结果误差降至最低 ；在地面实验 中采样要做到有代表性 ， 减 号村的实验 田中开展的。完成玉米作业区生长性状、 病虫草害调查 少因系统误差造成的结果偏差 ； 因存在遥感和地面尺度不 同造成 的 和田间测产调查， 开展了叶龄与覆盖度、 田间同期杂草密度的关系 结果误差， 可以对其进行尺度转换 ， 减少因尺度原因造成的误差， 进 虽然目前它主要应用于在一定范围内农作物种类比 研究。在研究中， 为建立玉米栽培技术、 玉米病虫草害防治技术， 提 步提高精度。 供 田间的文字数据和模型 实现玉米田间生长、 玉米病虫草害防治 较单一的产量预测 ， 但是这种方式仍然是一种高效便捷的估产方 及玉米产量预测等基础数据。为了解杂草密度、 杂草叶龄与施药量 法 。 的关系， 进行了变量施药除草田间试验 ， 利用遥感方法监测玉米中 参考文献 杂草的方法； 研究玉米的红边峰值面积， 来比较准确的估计 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 。 ［ １ 】 樊科研 ， 田丽萍， 薛琳， 等． 遥感在农业估产中的应用与发展［ Ｊ 】 ． 宁 通过计算 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ ， 再应用 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 值与植被覆盖度的关系估算植被覆 波农业科技 ， ２ ０ ０ ７ ， ３ ： １ ７ — １ ９ ． ２ １ 姚玉 霞， 陈桂芬 ， 王越 ， 等． 多媒体 玉米病 虫草 害诊 治专 家系统 的 盖度，在实验基础上求得了施除草剂药量与杂草密度的函数关系。 『 ｃ ］ ／ ／ “ 第一届国际计算机及计算技术在农业中的应用研讨会” 暨 这种方法在估算植被覆盖度上是一种新的探索 ， 并通过分析玉米虫 应用『 “ 第一届 中国农村信 息化发展论 坛” 论文集， ２ ０ ０ ７ ｝ １ ７ ５ — １ ７ ７ ． 害与产量的关系建立估产模型。 ３ ｉ 徐新刚， 吴炳方， 蒙继华， 等． 农作物单产遥感估算模型研究进展 （ ２ ） 研究的原理与技术路线。遥感估产的依据是根据利用地面 『 Ｊ 】 ． 农业工程学报， ２ ０ ０ ８ ， ２ ４ （ ２ ） ： ２ ９ ０ — ２ ９ ２ ． 的各种遥感设备， 研究处理农作物的光谱反射率后 ， 进行农作物的 『
遥感技术让农业生产更“智慧”
2021年2月26日星期五编辑:炼晨电话:010-********中国农资CHINA AGRI-PRODUCTION NEWS科技前沿I〔5版新技术»遥感技术让农业生产更“智慧”《申厚冬学》iBf科技是第一生产力。
随着科学技术的发展，遥感技术在农业生产中的应用越来越普遍，是农业生产中获得田间数据的重要来源，能够提供大量的农田信息，是精准农业、数字农业发展的潮流，同时，日益成熟的遥感监测和植保飞防技术为农药、化肥的合理使用提供了新的思路。
农业遥感的四大应用东北农业大学资源与环境学院教授刘焕军介绍说,遥感技术可以客观、准确、及时地提供作物的生态环境和作物生长的各种信息，它是精确获得田间数据的重要来源，主要应用于作物的长势监测、灾害监测、精准管理。
虽然它高深莫测，但它让现代农业变得更加“智慧”。
现阶段我国遥感科学技术在农业方面主要有四大应用。
第一，监测作物的面积和长势。
极飞科技智慧农场总监蒋勇韬告诉记者："以大田为例，人工给200亩地测绘，需要1个多小时，遇到水田甚至要泥腿赤足地'过河'打点，效率很低。
遥感无人机的应用让飞手不仅告别了人工测地，平原作业时，还能利用全新'快速拼接模式’，节省大量测绘时间。
”此外，遥感影像还可以实时记录作物不同阶段的生长状况，获得同一地点时间序列的图像了解不同生育阶段的作物长势。
作物长势监测的目的是为了实时掌握作物长势好坏，及时发布苗情监测通报，指导农业生产，为预测作物单产和总产提供重要的依据和参考。
第二，对作物进行分类。
利用遥感识别不同农作物类型，主要依据是农作物在近红外波段的反射受叶子内部构造的控制，不同类型农作物的叶子内部构造有一定的差别，根据实地调查关键时段特征和遥感影像，釆集提取各种作物、种植地、大田作物在不同时间阶段的光谱特征进行作物分类。
通过遥感快速、准确识别各种农作物类型，对于'完善农作物面积监测方法、开展农作物生产水平遥感评估等具有重要意义。
基于GIS的水稻遥感估产模型研究
积 的１ １ ， 我 国陆 域 面积 较 小 的省 份之 一 。在 土 ．％ 是 地 总 面 积 中 ， 陵 山 地 占 ７ ． ， 原 占 ２ ． ％ ， 丘 １６ 平 ２Ｏ 河 、 等 水 面 占 ６ ４ ， 称 “ 山 一 水 二 分 田” 湖 ．％ 俗 七 。在 海域 面积 中， 海 陆架海 域 占 ２ 浅 ２万 ｋ ， 岸 线 曲 ｍ。 海 折 ， 湾 众 多 ， 海 岛 屿 星 罗 棋 布 ， 中 面 积 大 于 港 近 其 ５ ０ｒ。的 岛 屿 有 ２ ５ ０ ｎ ２ １个 ， 占 全 国 岛 屿 总 数 的 １ 约 ／ ３ 。有 ３ １个 县 市 位 于 沿 海 和 岛 屿 地 带 ， 占全 省 县 、 市
维普资讯
第 １ ７卷
第 ３期
２０ ０ ２年 ６月
感 Ｔ ＲＥ ＭＯＴＥ遥 ＥＮＳＮＧ 技 ＨＮＯＬ 与 ＡＮＤ ＡＰ Ｉ ＡＴＩ Ｓ Ｉ ＥＣ 术 ＯＧＹ 应 用 ＰＬ Ｃ ＯＮ
０ ． ７ Ｎｏ ３ １ ．
Ｊ“ ． ２００ ２
基 于 ＧＩ Ｓ的水 稻 遥 感 估产 模 型 研 究
总数 的 ４ 。 Ｏ
复 杂 性 ， 非 遥 感 估 产 （ 计 、 象 、 学 等 ） 有 不 而 统 气 农 确
少成功 之处 ， 此 ， 感 与非 遥感方 法 联合估 产 ， 因 遥 复 合建 模 也 受 到 重 视 。不 少 遥 感估 产 模 型 实 际 上 是 气
基于MODIS遥感资料的江西省双季早稻估产研究
Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ． Ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｆ ｉ ｒ ｃ ｅ ｙ ｉ ｅ ｌ ｄ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｉ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｗ ａ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ｍ ｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｄ ｉ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ
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Ｙｉ ｅ ｌ ｄ Ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｎ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｅａ ｒ ｌ ｙ Ｒｉ ｃ ｅ Ｂａ ｓ ｅ ｄ Ｏｎ Ｍ ＯＤＩ Ｓ Ｄａ ｔ ａ
Ｌ ｉ ｕ — ｓ ｈ ｕ ｉ ， Ｚ ＨＵ Ｂ ｉ ． ｑ ｉ ｎ ２ ＧＡＯ Ｘｕ ｅ ． ｈ ｕ ｉ ， ２ ＨＵ ＡＮＧ Ｓ ｈ ｕ — ｅ ２ ＹＡＮ
遥感技术在农业上的应用
遥感技术在农业上的应用3.1 遥感技术在精准农业中的应用3.1.1 农业资源调查及动态监测农业资源调查包括土地利用现状、土壤类型、草场、农田等农业资源的调查以及结束后的评价，提供农业资源的准确数值和分布图件。
农业部遥感应用中心于2000年设立草地遥感监测和预警系统。
该项目是利用遥感技术、地理信息系统和全球定位系统等现代空间信息技术手段，建立技术先进、快速准确的中国草地退化和草畜动态平衡遥感监测系统。
3.1.2 农作物遥感估产农作物遥感估产包括农作物长势、土地荒漠化和盐渍化、农业环境污染、水土流失等的监测，这种监测是持续进行的，在监测过程中不断提供农业资源的数字变化和图件依据，用于农业生产的组织、管理和决策。
3.1.3 灾害遥感监测和损失评估灾害遥感监测和损失评估包括小麦、玉米、水稻、棉花等农作物的产量预测和草场产量估测。
在自然灾害监测方面，开展了北方地区土地沙漠化监测、黄淮海平原盐碱地调查及监测、北方冬小麦旱情监测等。
3.2 地理信息系统在精准农业中的应用GIS技术是农业信息化的关键技术。
GIS技术主要用于建立农田土地管理、土壤数据、自然条件、作物苗情、病虫害发生发展趋势、作物产量的空间分布等的空间数据库，以及空间信息的地理统计处理、图形转换与表达等，为分析差异和实施调控提供处方信息[2]。
3.2.1 管理数据 GIS技术是以地理空间数据为核心，通过GIS可以管理农业空间数据和实现远程寻找所需要的各种地理空间数据，包括图形和图像等，同时提供分析工具、参与分析过程、显示与输出分析的结果等。
3.2.2 绘制作物产量分布图GIS除了管理数据，还可以实现各种地理空间分析，进行空间图形的矢量化和聚类处理，生成可用于指导操作的农作物产量分布图。
3.2.3 农业专题图分析通过GIS提供的复合叠加功能，将不同农业专题数据组合在一起，形成新的数据集。
通过分析，可以得出土地上各种限制因子对作物的相互作用与影响，进而了解各种限制因子之间的关系[3]。
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卫星遥感估产模型评价
■ 估产模型构建是农作物估产的核心问题，建立一个优秀的模型是进行高效、高精 度遥感估产的必要条件。
■ 遥感估产具有快速、宏观、经济和客观等优点，但遥感不能直接感知作物产量， 通过测定作物光谱反射率来感知叶面积指数，但各种作物叶面积指数与其经济产 量不一定都有直接的联系。遥感技术必须与其他工具相结合，才能更好地估产。
农作物遥感估产步骤
■ 1：农作物识别 ■ 2：农作物长势及灾害监测 ■ 3：作物种植面积的提取 ■ 4：作物产量估算
遥感估产的意义
■ 农作物生长状况的动态监测和产量的及时、准确预测，对于国家粮食政策的制定、 农村经济的发展以及对外粮食贸易都有重要意义。谁能较早地、准确的掌握各种 粮食的生产信息，谁就会在世界粮食贸易中掌握主动权，获得较好的经济效益。 灾害和粮食产量损失的预测对国计民生、国家的长治久安具有重要意义。
遥感估产研究进展
■ 国外
■ 美国在农作物估产方面取得的巨大成就，引起了世界各国的广泛关注，纷纷开展 了农作物遥感估产方面的研究工作。上世纪80年代初Barnett和Thompson等人 利用K-T变换得到了绿度值，并利用该值与作物产量构建了美国平原冬小麦和春 小麦的单产模型。法国在肯尼亚、哈萨克斯坦等地进行了基于SPOT卫星影像数据 的遥感估产研究。1985年，印度利用Landsat MSS和航空扫描图像，对印度主要 水稻产区进行水稻种植面积试验。1989年，泰国利用Landast MSS数据通过 DIPIX图像分析系统，编制了泰国水稻面积分布等级图。印度学者Rao和 Ayyangara等通过比值植被指数进行了农作物长势检测。澳大利亚学者Harisson 等通过对LANDSAT MSS进行比值运算，建立了冬小麦和水稻的遥感估产模型， 精度达到94%。
■ 估产方法主要有：统计预报法
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数值模拟估产法
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遥感-数值模拟估产方法
遥感估产研究进展
■ 国外 ■ 1972年美国发射了第一颗地区资源卫星Landast,该卫星的发射提供了大量丰富的遥感信息，极
大地促进了遥感估产技术的发展。1974到1978年间，由美国农业部（USDA）、国家海洋大气 管理局（NOAA）、宇航局（NASA）和商业部合作开展了“大面积农作物调查试验”计划 （LACIE、Large、Area Crop Inventory Experiment）,达到了利用遥感影像资料对全世界小 麦主产区面积、单产和总产的估产试验，到1977年对全球的小麦进行估产并且精度达到90%以 上，成为遥感技术与农业生产相结合的应用先例，被遥感届誉为遥感估产的典型和里程碑。 1978年美国发射了第三代极轨气象卫星，该卫星系统装备的高分辨率辐射仪（AVHRR）具有更 多的波段和通道，为农作物估产提供了更为丰富的遥感数据。AVHRR、Landast以及雷达影像 构成了开展农业作物估产的主要数据源。1980到1986年间，由美国农业部、国家宇航局、美国 商业部、国家海洋大气管理局和美国内政部提出了“利用空间遥感技术进行农业和资源调查” 计划，该计划内容主要包括农作物早期预警与农作物评价、调查技术的发展、农作物产量模式 的发展、支持研究、土壤水分及土地覆盖调查、可更新资源调查、水土保持和污染8个方面的数 据，进行全世界范围内包括水稻、大豆、玉米、小麦、棉花等多种粮食作物长势评估和产量预 测，取得了巨大的社会效益和经济效益。
美国发射的卫星
遥感估产研究进展
■ 国内 ■ 我国遥感研究源于20世纪60年代，最先是对多光谱原理进行了讨论研究，并与20
世纪80年代开展了农作物遥感估产的研究工作。目前，我国已经初步建立了多种 农作物遥感估产系统，包括冬小麦、玉米、大豆、水稻等农作物。1983年至 1987年间，我国首次实现了京津翼地区统一网络跨省市冬小麦的遥感估产研究 ■ 我国棉花遥感估产始于20世纪80年代。黎泽文（1991）进行了棉花种植面积的 遥感估测方法研究，结合棉花蕾期的TM遥感影像数据，通过对试验区主要农作物 的实地的调查，并对农作物的生育特点和这些农作物在棉花各生育期的光谱反射 率进行监督分类处理，获得棉花的种植面积以及分布状态。
我国发射遥感卫星十五号
我国冬小麦苗情遥感监测图
遥感行业的陨星-李小文
一种作物产量遥感估算方法及系统与 流程
国家粮食主产区粮食作物种植面积遥 感测量与估产业务系统
农作物估产 与长势监测
系统
农作物面积区域测 量系统
业务测量系 统
农作物面积低分测 量系统
农作物面积 估算系统
谢谢
农作物遥感估产
■ 农作物遥感估产是指根据生物学原理，在收集分析各种农作物不同生育期不同光 谱特征的基础上，通过平台上的传感器记录的地表信息，辨别作物类型，监测作 物长势，并在作物收获前，预测作物的产量的一系列方法。
基本原理
■ 遥感是一种远离目标，通过非直接接 触而测量、判定和分析目标的技术。
■ 任何物体都具有吸收和反射不同波长 电磁波的特性，这是物体的基本特性。 农作物估产则是指根据生物学原理， 在收集分析各种农作物不同生育期不 同光谱特征的基础上，通过平台上的 传感器记录的地表信息，辨别作物类 型，监测作物长势，并在作物收获前， 预测作物的产量的一系列方法。它包 括作物识别和播种面积提取、长势监 测和产量预报两项重要内容。