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03农情信息高分遥感智能监测研究进展-2024地理信息技术创新大会.pdf

上传人: 山海 编号:627012 2025-04-21 46页 12.78MB

1、农情信息高分遥感智能监测研究进展段四波中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 研究背景 作物种植面积高分遥感监测 作物长势高分遥感监测 农情信息遥感监测应用报 告 提 纲及时、准确的获取关键农情信息,对于确保国家粮食安全意义重大面积长势产量病虫害洪涝墒情农情信息卫星遥感监测经过近40年的发展,我国农情信息监测取得重大进展发展阶段上世纪80、90年代2000-2012年2013-至今影像数据NOAA卫星数据陆地卫星数据MODIS卫星数据陆地卫星数据高分系列卫星数据空天地多平台数据监测精度公里尺度/每日30米尺度/每16天250米尺度/每日30米尺度/每16天米级尺度/每2-4天连续观测系统智能人

2、工解译为主定性分析为主半自动解译为主定性定量相结合自动解译为主定量解析为主海量观测数据和人工智能发展为农情信息监测带来新机遇高分定量遥感时代天空地一体化综合观测地球观测+人工智能高分卫星系列美国Landsat系列卫星中国高分系列卫星欧盟Sentinel系列卫星 研究背景 作物种植面积高分遥感监测 作物长势高分遥感监测 农情信息遥感监测应用报 告 提 纲作物种植面积高分遥感监测田在哪?种什么?种多少?耕地地块提取耕地地块提取耕地地块提取纹理特征粗糙且相对稳定边缘较清晰形态狭长形态不规则且纹理特征不统一规则耕地梯田坡耕地林(草)间用地边缘清晰形状规整耕地地块提取引黄灌区耕地相对规则南部山区耕地多以

3、梯田为主宁夏影像及耕地分布耕地耕地地块提取ABC耕地大地块(平原)细小地块(平原)细小地块(山区)ABC山东影像及耕地分布耕地地块提取耕地新疆影像及耕地分布ABCABC大区域作物早期制图大区域作物早期制图玉米8月中旬省域分类精度达85%小麦越冬前省域分类精度达85%花生7月底省域分类精度达81%田块尺度作物精细制图田块尺度作物精细制图田块尺度作物精细制图大蒜辣椒小麦金乡县域田块尺度分类精度达91%田块尺度作物精细制图宁夏作物类型分布 研究背景 作物种植面积高分遥感监测 作物长势高分遥感监测 农情信息遥感监测应用报 告 提 纲作物长势高分遥感监测作物长势的准确监测,有助于把握作物生长进程,对于农

4、业生产管理具有重要作用早稻长势遥感监测分布图(2023年5月中旬)作物参考曲线 作物参考曲线(CRC)是指提取的特定作物类型的作物生长进程曲线 CRC包含基本的作物信息,反映了作物的生长状态 相同作物的CRC具有相似的形状玉 米大 豆森 林双季作物作物参考曲线拟合曲线拟合函数:MODIS NDVISentinel-2 NDVI作物参考曲线M(x):同样的作物有相似的生长条件(曲线形状)高空间分辨率 VI:反映生长季节的特定值拟合曲线S(x):使用拟合函数将高空间分辨率植被指数与参考曲线进行拟合后的结果作物参考曲线拟合玉 米大 豆森 林双季作物参考曲线最佳曲线初始曲线最终曲线观测数据基于作物参考

5、曲线的植被指数重建冬小麦生长季植被指数重建结果(DOY 65-159)基于作物参考曲线的植被指数预测拟拟 合合预预 测测拟合的植被指数曲线输入的植被指数后期真实植被指数参考曲线基于作物参考曲线的植被指数预测拟合/预测的植被指数曲线输入的植被指数后期真实植被指数(DOY 47-179)(DOY 97-179)(DOY 122-179)拔节期抽穗期成熟期基于作物参考曲线的植被指数预测DOY-122预测的植被指数DOY-122真实的植被指数基于作物参考曲线的物候监测延安市始花期平均值为第100天,比同期往年提前了1-2天延安市西南平原区域开花期总体早于100天,中部及北部地区大都晚于100天陕西始花

6、期总体呈现东南部地区较早,西北地区较晚的趋势Sentinel-2基于作物参考曲线的物候监测陕西各研究区花期监测结果绝对误差均在3天之内,平均绝对误差为0.93天,回归系数R为0.94始花期结果的空间分布和变化规律与实际果林生长趋势具有一致性,符合所选研究区域的气候、地理位置等特征201920202021洛川洛川300延长延长011宜川宜川210黄陵黄陵121富县富县320礼泉礼泉012旬邑旬邑131富平富平122澄城澄城001耦合PROSAIL和Transformer模型估算叶面积指数耦合PROSAIL辐射传输模型

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本文主要介绍了中国农情信息高分遥感智能监测研究的进展。研究背景包括作物种植面积和长势的高分遥感监测,以及农情信息的遥感监测应用。我国农情信息监测经过近40年的发展,取得了重大进展,包括不同年代的影像数据发展阶段和监测精度。作物种植面积监测涉及耕地地块提取和作物类型分类,例如玉米、小麦等,其分类精度达到85%以上。作物长势监测则通过作物参考曲线和植被指数重建,以及耦合PROSAIL和Transformer模型估算叶面积指数。此外,还提到了农业高分卫星数据中心的全覆盖、高精度和大数据特点,以及基于国产高分数据的业务应用,如大豆、玉米、小麦和油菜等作物的面积和长势监测。最后,全国高标准农田数据库的实时监测和地块级数据也是研究的重要内容。
如何利用高分遥感技术监测作物种植面积? 高分遥感在监测作物长势方面有哪些突破? 国产高分数据在农业监测中的应用有哪些亮点?
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