遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

1、遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)又稱精細(xì)農(nóng)業(yè)、準(zhǔn)確農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)作和處方農(nóng) 業(yè)。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)基于農(nóng)田作物和環(huán)境的空間差異性，是通過各 種技術(shù)手段來獵取農(nóng)田內(nèi)不同單元的農(nóng)田信息，并由此利用 變量技術(shù)來進(jìn)展農(nóng)田優(yōu)化治理，以便實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程精細(xì)化、 準(zhǔn)確化的農(nóng)業(yè)經(jīng)營治理系統(tǒng)。在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的框架下，可以依據(jù)地塊土壤、水肥、作物 病蟲害、雜草及產(chǎn)量等在時(shí)間與空間上的差異，來進(jìn)展相適 宜地耕種、施肥、澆灌、用藥及收獲，其目的是以合理的投 入來獲得最好的經(jīng)濟(jì)效益，并保護(hù)環(huán)境，以確保農(nóng)業(yè)的可持 續(xù)進(jìn)展。鑒于我國及全球人口不斷增長和土地資源削減的矛 盾不行逆轉(zhuǎn)，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)在削減投入、降低本錢、減輕環(huán)境污 染、農(nóng)產(chǎn)品可控化

2、、標(biāo)準(zhǔn)化和批量化等方面均有樂觀的作用 和意義。在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中，田塊內(nèi)的作物狀態(tài)及其生長環(huán)境的空間差異是進(jìn)展農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)治理的關(guān)鍵。遙感可在不同的電磁譜段 內(nèi)周期性地收集地表信息，已成為人們爭辯、識別地球和環(huán) 境的主要方法。遙感信息為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)所需空間信息差異參數(shù) 的快速、準(zhǔn)確、動態(tài)獵取供給了重要的技術(shù)手段。早期由于 受區(qū)分率、時(shí)間周期、地理、空域、氣象條件、監(jiān)測本錢高 及遙感技術(shù)進(jìn)展水公平因素的限制，遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于效勞區(qū)域的重大決策。20 世紀(jì) 70 年月，遙感開頭進(jìn)入一個(gè)，高速進(jìn)展的階段并廣泛地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)監(jiān) 測，在作物識別、面積估算、長勢監(jiān)測、旱情監(jiān)測、災(zāi)難評 估和作物產(chǎn)量估量

3、等方面，均取得了較大的成績，然而遙感 信息在時(shí)空區(qū)分率及所供給信息的精度和豐度還不能滿足精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)對農(nóng)田信息的需求。近 20 年來，隨著遙感技術(shù)的進(jìn)展，遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域開頭發(fā)揮越來越大的作用， 在指導(dǎo)農(nóng)田澆灌、施肥、病蟲害防治、雜草把握、農(nóng)作物收 獲及災(zāi)后損失評估等方面均已有很多成功的應(yīng)用。以下將對遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域局部應(yīng)用爭辯進(jìn)展介紹。遙感可為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)供給以下兩類農(nóng)田與作物的空間分 變化或變化較少，主要包括農(nóng)田根底設(shè)施、地塊分布及土壤 /生長狀況以及作物物候等信息。一、根底信息獵取農(nóng)田根底設(shè)施調(diào)查主要包括農(nóng)田道路、水利設(shè)施等，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)田管理的根底保障。把握區(qū)域農(nóng)田根底設(shè)施的空間

4、分布狀況，是 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中充分發(fā)揮這些設(shè)施作用的前提。使用遙感技術(shù)可以在較大范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)根底設(shè)施的快速調(diào)查。傳統(tǒng)的遙感農(nóng)田道路及水利設(shè)施的信息提取主要有以下 3 種方法:基于像元尺度的影像自動分類技術(shù)、人機(jī)交互模式下的人工 解譯提取技術(shù)及自動識別跟蹤方法。目前，影像分類有了 的改進(jìn)方法，面對對象的多尺度分割技術(shù)可以更加有效地利 用所要提取對象的形態(tài)特征，在對道路和水渠等線性特征地 物進(jìn)展提取時(shí)，可取得更好的效果。2022年黑龍江省富錦市設(shè)施農(nóng)用地分布圖基于遙感人工目視解譯技術(shù)，并結(jié)合野外調(diào)查的方式，對融合后的高分一號衛(wèi)星、資源三號衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)展 信息提取，形成包含育秧棚、晾曬場、農(nóng)機(jī)

5、站等在內(nèi)的富錦 市設(shè)施農(nóng)用地分布圖。地塊分布調(diào)查精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的變量治理技術(shù)是通過將農(nóng)田分為較小的治理單元來實(shí)現(xiàn)，被定義為“農(nóng)田中產(chǎn)量限制因子均一并且 適合進(jìn)展統(tǒng)一作物投入的田塊”“FarmingByFoot”可操作性。利用高區(qū)分率遙感影像進(jìn)展地塊邊界及其空間分 布的提取，不僅時(shí)效性強(qiáng)、精度高，而且符合中國農(nóng)村高度 分散條件下的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實(shí)施。2022 年寶泉嶺農(nóng)墾治理局軍川農(nóng)場耕地資源調(diào)查狀況圖16m軍川農(nóng)場耕地進(jìn)展分塊調(diào)查、集中編號，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)確權(quán)，進(jìn) 一步標(biāo)準(zhǔn)化、科學(xué)化、數(shù)字化地籍治理工作。土壤狀況調(diào)查土壤狀況是打算農(nóng)田潛在生產(chǎn)力的主要因素，土壤性狀及肥力狀況信息可以為精準(zhǔn)農(nóng)田治理供給響應(yīng)依據(jù)

6、。一般可以通過改進(jìn)土壤肥力指標(biāo)來提高作物單產(chǎn)，這些指標(biāo)包括土 壤有效氮及其他宏觀或微觀植物養(yǎng)分、地塊的相對位置和坡 度以及土壤有機(jī)質(zhì)含量。土壤的反射光譜主要受其物理性質(zhì)、化學(xué)成分及礦物成分的影響，通過地物反射光譜可以有效區(qū)分不同類型的土壤， 并可用于土壤肥力狀況的調(diào)查。目前，遙感技術(shù)已經(jīng)可以成功地獵取土壤的有機(jī)碳、N、P、K、Ca、鹽分以及總有機(jī)質(zhì)pH這些信息可以直接用于土壤肥力的評價(jià)與空間制圖。土壤構(gòu)造也是影響土壤反射光譜的因素之一，近幾年，利用遙感對土壤物理性質(zhì)進(jìn)展監(jiān)測也在漸漸開展中，并且取 得了較好的效果，監(jiān)測對象包括土壤顆粒大小、質(zhì)地及粘粒 含量等。這些土壤構(gòu)造參數(shù)對土壤水分的修養(yǎng)及養(yǎng)

7、分物質(zhì)的 遷移有重要的影響，可以用于評估土壤的排灌力量和肥料的 利用效率。2022 4 月冬小麥氮肥推舉施肥圖通過利用大區(qū)域尺度上冬小麥?zhǔn)┓释婆e方法， 對數(shù)與冬小麥氮素養(yǎng)分及最終產(chǎn)量的變化規(guī)律，為冬小麥的氮 養(yǎng)分診斷和大面積小麥的氮肥治理供給依據(jù)。二、時(shí)空動態(tài)變化信息的獵取及利用下面從長勢監(jiān)測、農(nóng)田澆灌、施肥、病蟲害防治、雜草 把握及作物收獲等 5 個(gè)方面對遙感技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展說明。長勢監(jiān)測作物長勢是指作物的生長狀況與趨勢。作物長勢可以用個(gè)體和群體特征來描述，獵取作物長勢的傳統(tǒng)方法是地面調(diào) 查，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中則主要利用遙感技術(shù)監(jiān)測作物生長狀況 與趨勢。作物長勢的遙感監(jiān)測充分表達(dá)了遙

8、感技術(shù)宏觀、客 觀、準(zhǔn)時(shí)、經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，可為田間治理供給準(zhǔn)時(shí)的決策支持 信息，并為早期估測產(chǎn)量供給了依據(jù)。特別是隨著“3S”成 應(yīng)用技術(shù)、高區(qū)分率衛(wèi)星資料和大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)等的快速發(fā) 展，農(nóng)作物長勢遙感監(jiān)測信息已成為指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不行或缺 的重要信息。a2022 7 2 日作物長勢圖b2022 8 9 日作物長勢圖c2022 8 29 日作物長勢圖黑龍江省農(nóng)墾牡丹江治理局云山農(nóng)場作物長勢監(jiān)測利用高分一號衛(wèi)星 16m 區(qū)分率寬幅多光譜遙感影像數(shù)據(jù)，依據(jù)歸一化植被指數(shù) NDVI的差異，對黑龍江省農(nóng)墾牡丹江治理局云山農(nóng)場的三個(gè)不同生長期作物長勢進(jìn)展監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)了作物長勢時(shí)空動態(tài)監(jiān)測。圖中將作物長勢狀況 10

9、 個(gè)級別，級別越高，作物長勢越好。指導(dǎo)農(nóng)田澆灌精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可依據(jù)不同作物不同生育期的土壤墑情和作物需水量，通過實(shí)施適時(shí)適量澆灌來節(jié)約水資源，以提高水 資源的生產(chǎn)效率。農(nóng)田尺度的作物干旱信息是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)澆灌的前提。遙感 領(lǐng)域比較成熟的旱情監(jiān)測方法主要有熱慣量法、條件溫度指 供水植被指數(shù)法、條件植被溫度指數(shù)法、垂直干旱指數(shù)法和 基于微波遙感的監(jiān)測方法等。2022 年河套灌區(qū)實(shí)際澆灌面積監(jiān)測專題圖16m 2022 5月 23 日與 5 月 19 日河套灌區(qū)土壤含水量進(jìn)展反演并進(jìn)展差值計(jì)算，得到當(dāng)年該地區(qū)實(shí)際澆灌面積監(jiān)測專題圖。該類成 果可以較低本錢支撐實(shí)際澆灌面積監(jiān)測信息的獵取，彌補(bǔ)灌溉治理中的缺乏，提高

10、灌區(qū)治理水平及用水效率。指導(dǎo)施肥農(nóng)業(yè)變量施肥即依據(jù)土壤養(yǎng)分含量和作物養(yǎng)分脅迫的空間分布來精細(xì)準(zhǔn)確地調(diào)整肥料的投入量，以獵取最大的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益，但這需要在了解土壤中各種養(yǎng)分的盈虧 在削減因過量施肥而造成的環(huán)境污染的同時(shí)，降低本錢。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要土壤肥力狀況及作物養(yǎng)分兩方面的信息，通過遙感技術(shù)對作物生化參數(shù)(氮、磷、鉀等)的監(jiān)測可以供給有效的作物養(yǎng)分信息，同時(shí)通過冠層生化參數(shù)的監(jiān) 測還可以為作物品質(zhì)的監(jiān)測供給依據(jù)。目前對作物生化組分 進(jìn)展監(jiān)測主要使用統(tǒng)計(jì)回歸方法，所使用的遙感指標(biāo)包括波 段反射率、植被指數(shù)、紅邊參數(shù)及其他一些光譜參數(shù)。除了 統(tǒng)計(jì)的方法，還有一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類的算法在建模過程中被

11、使 用。2022 年內(nèi)蒙古自治區(qū)海拉爾農(nóng)墾特泥河農(nóng)牧場大麥拔節(jié)期處方圖不同施肥水平的水稻反射光譜特征：ececnatc0.160.140.120.10.08R1R3R5R7R9R2 R4 R6 R8 R10elfe0.06R0.040.0203504505506507508509501050Wavelength(nm)0.60.5ecn0.4atcR1R3R5R7R9R2R4R6R8R10e0.3lfeR0.20.103504505506507508509501050Wavelength(nm)ab分蘗期a與灌漿期b水稻冠層高光譜反射曲線指導(dǎo)病蟲害防治利用遙感技術(shù)進(jìn)展作物病蟲害的早期識別可以降

12、低除害本錢，并可以有效地指導(dǎo)病蟲害的治理。遙感技術(shù)可以對病蟲害做出快速響應(yīng)，并可為作物的治理供給空間化的處方圖?；谶b感技術(shù)的監(jiān)測可以供給作物病蟲害發(fā)生、進(jìn)展的 定性和定量及空間分布信息，進(jìn)而為生產(chǎn)經(jīng)營治理者在病蟲 害發(fā)生早期實(shí)行措施供給數(shù)據(jù)支持，以避開病蟲害的擴(kuò)大和 更大的損失。遙感技術(shù)不但可以監(jiān)測病蟲害的發(fā)生和跟蹤其 演化狀況，還能夠評估病蟲害對作物生長的影響和分析估算 災(zāi)情損失。2022 年黑龍江農(nóng)墾前進(jìn)農(nóng)場水稻稻瘟病遙感監(jiān)測圖利用環(huán)境衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，通過計(jì)算植被增值型植被指數(shù)EVI準(zhǔn)確地評估，為構(gòu)建災(zāi)難遙感快速動態(tài)監(jiān)測技術(shù)體系供給數(shù)據(jù)支撐。指導(dǎo)雜草把握依據(jù)世界糧農(nóng)組織的爭辯，全球由雜草導(dǎo)

13、致的糧食生產(chǎn)950 億美元，假設(shè)考慮到農(nóng)夫在田地中消耗的時(shí)間有半數(shù)以上是用于除草的話，雜草造成的實(shí)際經(jīng)濟(jì)損失 還要更高。遙感技術(shù)可以有效地進(jìn)展農(nóng)田雜草的識別，并能 供給雜草分布的空間位置及密度信息。目前所進(jìn)展的農(nóng)田雜 草遙感識別技術(shù)主要有以下兩種 :一種是基于光譜的影像分類技術(shù)，是利用各種分類算法通過區(qū)分雜草與作物，或區(qū)分 長有雜草或沒有長有雜草的田塊來實(shí)現(xiàn)雜草的識別 ;另一種方法是通過作物的生長特征在反射光譜上的反映來區(qū)分受到雜草脅迫的作物。指導(dǎo)作物收獲基于遙感數(shù)據(jù)指導(dǎo)作物收獲主要是通過開展作物收獲時(shí)間的推測和作物品質(zhì)的監(jiān)測兩個(gè)途徑。由于作物的收獲時(shí) 間對作物的產(chǎn)量、品質(zhì)有重要的影響，因此合

14、理地對作物收 獲時(shí)間進(jìn)展推測，可以有助于提高農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和產(chǎn)量，同 時(shí)還可以指導(dǎo)農(nóng)業(yè)機(jī)械進(jìn)展合理的調(diào)度安排，這對大規(guī)模同 一作物種植區(qū)域的機(jī)械化收割有重要意義。目前對作物是否成熟的推斷主要是依據(jù)葉片的顏色、結(jié)構(gòu)及冠層構(gòu)造等作物特征來進(jìn)展主觀的解譯，但這種方法難 以在大范圍應(yīng)用，而且易引入主觀推斷的誤差。遙感技術(shù)的引入解決了這一問題，目前遙感監(jiān)測作物收獲期主要有以下兩種方法:一種是使用時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)(如植被指數(shù))跟蹤作 物的生長過程，通過作物生育末期作物生長過程的特征變化 素含量、氮素含量等冠層生化參數(shù)變化所表現(xiàn)出的特征，通 過這些特征的遙感監(jiān)測來實(shí)現(xiàn)作物生育期的推測。2022 年黑龍江墾區(qū)八五二農(nóng)場水稻品質(zhì)空間分布圖利用 2022 年