我国遥感估产
我国目前遥感大面积估产主要承担： 我国目前遥感大面积估产主要承担： • 中科院遥感技术应用研究所 • 中国农业科学院农业资源与农业区划所 • 农业部规划设计研究院
作物面积监测
• 保证粮食生产的第一步是保证播种面积。 保证粮食生产的第一步是保证播种面积 播种面积。 全国粮棉主产区的种植面积监测是产量估 计的基础。 计的基础。 • 应用遥感技术可以及时、可靠的监测我国 应用遥感技术可以及时、 主要农作物的种植面积， 主要农作物的种植面积，或种植面积的变 化
农情遥感监测概念
• 农情遥感监测主要应用遥感技术，对农业 农情遥感监测主要应用遥感技术， 遥感监测主要应用遥感技术 资源、环境与作物生长过程的监测与分析。 资源、环境与作物生长过程的监测与分析。 即应用遥感技术采集并分析耕地、 即应用遥感技术采集并分析耕地、草地的 数量、质量、利用状况，以及主要农作物 数量、质量、利用状况，以及主要农作物 的面积、长势、灾害和产量等农情信息， 的面积、长势、灾害和产量等农情信息， 为相关政府部门、生产者、 为相关政府部门、生产者、消费者提供信 息支持。 息支持。
遥感与抽样技术结合
农作物种植结构区划
大尺度作物面积遥感监测
遥感数据
整群抽样
抽样
影像处理
野外采样
耕地面积
农作物种植成数
农作物分类成数
分类别作物种植面积
遥感图像分类监测方法
目视解译 结合地面样点的监督分类方法 分层分区图像分类法 多时相分析方法 多源数据结合的方法 其它遥感影像分类方法 ：神经网络方法 、模糊数学 方法 、专家系统方法 、基于混合像元分解的分类 、 面向对象的信息提取 多种方法的结合应用
• 早在1974-1977开始，美国农业部的大面积 早在 开始， 开始 估产计划（ ），主要利用 估产计划（LACIE），主要利用 ），主要利用Landsat MSS 和NOAA/AVHRR数据 数据 • 我国 我国1983-1987开展京津冀地区冬小麦遥感 开展京津冀地区冬小麦遥感 估产 • 国家“七五”、“八五”遥感估产列为国 国家“七五” 八五” 家攻关项目，并作了大量理论与方法研究。 家攻关项目，并作了大量理论与方法研究。
作物面积和耕地监测不同： 作物面积和耕地监测不同： • 时间尺度。作物在一年之中随季节而变化， 时间尺度。作物在一年之中随季节而变化， 年与年之间也有差别。 年与年之间也有差别。作物面积监测时效 性强 • 不同作物识别。作物面积监测，需要量算 不同作物识别。作物面积监测， 不同作物的面积。 不同作物的面积。难点是不同作物的识别
农情监测
• 主要方法：农情地面监测和农情遥感监测 主要方法：农情地面监测和 • 农情地面监测依靠全国各地的农情监测站 农情地面监测依靠全国各地的农情监测站 地面监测 按照规范的要求， 点，按照规范的要求，定期收集本地区农 作物的播种面积、田间管理、作物长势、 作物的播种面积、田间管理、作物长势、 各种灾害以及作物产量等信息， 各种灾害以及作物产量等信息，逐级上报 存在问题：客观性、时效性、 存在问题：客观性、时效性、点上数据难以 反映宏观的整体情况
基于时序TM数据的作物分类
作物的光谱特征在其生长季中是不断变化的，不同作物的物候期常常存在 作物的光谱特征在其生长季中是不断变化的， 交叉现像，因此通过单时相的遥感影像不可能获取所有作物的最大差异。 交叉现像，因此通过单时相的遥感影像不可能获取所有作物的最大差异。 而利用多时相遥感影像，借助植被物候所提供的辅加信息，会使分类精度 而利用多时相遥感影像，借助植被物候所提供的辅加信息， 有较大程度的提高 。
根 茎 根的发育、 根的发育、数量与布局 株高、 株高、单位长度干物重
叶 个性特征 穗 作物长势参数 密度 布局 群体特征 动态 综合参数 叶面积指数
数量、形状、 数量、形状、颜色 籽粒数 基本苗、分蘖数、 基本苗、分蘖数、穗数 株距、行距、均一性 株距、行距、 生育期特征 与个体和群体都有关
作物长势监测的理解
作物面积遥感监测主要方法： 作物面积遥感监测主要方法： • 采用卫星遥感数据，区域全覆盖结合地面 采用卫星遥感数据， 样点进行分类， 样点进行分类，提取不同作物的种植面积 • 采用低分辨率卫星遥感数据，全国或大区 采用低分辨率卫星遥感数据， 域作物面积遥感初步监测， 域作物面积遥感初步监测，结合抽样计算 不同作物面积
遥感与抽样技术结合
对某种作物，全国进行区划（物候、气象、 对某种作物，全国进行区划（物候、气象、 太阳辐射、土壤等因素） 太阳辐射、土壤等因素） 不同区划区域进行抽样。和遥感监测结合， 不同区划区域进行抽样。和遥感监测结合， 得到某种作物的种植面积 在遥感技术的支持下， 在遥感技术的支持下，基于经典统计抽样原 结合空间统计学理论， 理，结合空间统计学理论，发展起来的空 间抽样技术与遥感监测，在大面积农作物 间抽样技术与遥感监测， 种植面积提取与估产中广泛应用。 种植面积提取与估产中广泛应用。
作物生育期遥感监测
作物长势遥感监测
NDVI LAI
地面监测农 学模型
作物长势
农业部遥感中心
遥感农作物估产
遥感估产
• 农作物总产量等于种植面积乘以单位面积 产量（单产） 产量（单产） • 从种植面积提取和单产估计两个角度出发 种植面积提取和单产估计两个角度出发 进行遥感估产
遥感大面积估产概述
作物长势监测指对作物的苗情、 作物长势监测指对作物的苗情、生长状况及其变 化的宏观监测。 化的宏观监测。
作物生长过程是一个长势动态变化的过程， 作物生长过程是一个长势动态变化的过程，是产 量信息不断更新和确定的过程。 量信息不断更新和确定的过程。
作物长势监测的本质是在作物生长早期阶段就能 反映出作物的产量的丰欠趋势， 反映出作物的产量的丰欠趋势，通过实时的动态 监测逐渐逼近实际的作物产量。 监测逐渐逼近实际的作物产量。
农情遥感监测
中国农业大学 信息与电气工程学院： 信息与电气工程学院：张超 地理信息工程系 2012年4月21日星期六 年 月 日星期六
主要内容
农情及农情遥感监测 农作物长势遥感监测 农作物遥感估产 干旱遥感监测 农业灾害遥感监测
农情与农情监测
• 农情即农业生产情况。 农情即农业生产情况。 • 农情监测是对农业资源、环境与农业生产 农情监测是对农业资源、 过程的监测，重点对耕地、 过程的监测，重点对耕地、草地与海洋渔 业资源，主要粮食与经济作物生长过程进 业资源，主要粮食与经济作物生长过程进 行监测。 行监测。 • 农情监测意义重大，关系到国家粮食安全、 农情监测意义重大，关系到国家粮食安全、 主要农产品供给、社会安定与农业可持续 主要农产品供给、 发展。 发展。
农作物长势监测
• 长势，即作物生长的状况与趋势。作物的 长势，即作物生长的状况与趋势。 长势可以用个体与群体特征来描述。 长势可以用个体与群体特征来描述。发育 健壮的个体，构成合理的群体， 健壮的个体，构成合理的群体，才是长势 良好的作物区。 良好的作物区。
作物长势监测参数（冬小麦） 作物长势监测参数（冬小麦）
农情遥感监测主要内容
• 农作物长势监测指对作物的苗情、生长状况及 农作物长势监测指对作物的苗情、 指对作物的苗情 其变化的宏观监测 • 遥感估产，农作物种植面积估算、农作物单产 遥感估产，农作物种植面积估算、 及总产预测，一直是农业遥感研究的重点。 及总产预测，一直是农业遥感研究的重点。 • 农业灾害监测，我国在水灾遥感监测方面的研 农业灾害监测，我国在水灾遥感监测方面的研 水灾 究较多； 旱灾方面的研究也较多 方面的研究也较多， 究较多；在旱灾方面的研究也较多，发展了植 被指数法、地表温度法、 被指数法、地表温度法、条件温度植被指数 王鹏新） 还有在农作物冻害 倒伏和 冻害、 （王鹏新）等；还有在农作物冻害、倒伏和病 虫害监测方面的研究 虫害监测方面的研究
土 壤 墒 情 与 作 物 长 势 地 面 监 测 样 方 基 本 情 况 调 查 表
一年两熟或二年三熟中的一种。 影响限制作物品种产量及正常生长的主要 可参考当地资料填写。如地处河流冲积平原，要区 因素。填写干旱缺水、渍涝（旱地）、盐 分出河床、河漫滩、阶地等；山麓平原要区分出坡 碱、瘠薄、风沙、坡度、其他或无。 积裙、洪积锥、洪积扇、扇间洼地、扇缘洼地等， 黄土丘陵要区分出塬、梁、峁、坪等。丘陵要区分 高丘、中丘、低丘、缓丘、漫岗等。 是土壤生产能力的一个综合指标，包括对土 壤肥力、有机质含量、质地等因子的综合评 价。这里要求给出定性评价即：高、中、低。 产量水平标明主要作物名及其亩产量，作 指该监测样方土壤的生产力水平和质地特性 填写其一即可。 物凋萎含水量是使作物出现永久凋萎的土 在本县耕地中所占面积比例，单位是％。 壤含水量值，是一个土壤水分常数，单位 是％。根据当地常年统计资料及有关科研 是农田灌溉的重要参数，即在地下水位较低 资料填写。 的情况下，土壤所能保持的毛管悬着水的最 大值，是植物可利用土壤水的上限。 每个地面监测样方只有一个代码！编码规则：6位行政区划代 编码规则： 编码规则 码+1位该地区地面监测样方的顺序码，共7位数，如5221233， 其中，前6位数表示贵州省赤水市绥阳县，3表示本行政区内地 面监测样方顺序码。 根据采样顺序依次编号为1、2、3、4。要求填写的数 据均以“度”为单位 。 度 根据作物实际种植情况选择：一年一熟、
作物生长过程：时序DNVI曲线 作物生长过程：时序DNVI曲线 DNVI
出苗期 一年一熟作物
抽穗期
收获期
一年两熟作物
作物长势遥感监测指标
抽穗期
活动期结束 作 物 生 长 季 振 生长活动期 幅 生长期大小 生长 收获期
期
作物生长期
作物长势遥感监测指标提取
遥感影像去云重构
区域作物生长过程遥感提取
作物长势监测的基础
对于多光谱遥感影像， 对于多光谱遥感影像， 作物生长初期，随着作物生长，叶子结构中叶孔的增加， 作物生长初期，随着作物生长，叶子结构中叶孔的增加， 叶子表面散热能力增强，近红外波段值逐渐增加， 叶子表面散热能力增强，近红外波段值逐渐增加，叶绿素 吸收能力增强，红波段的值逐渐减速少，NDVI值逐渐增加 值逐渐增加； 吸收能力增强，红波段的值逐渐减速少，NDVI值逐渐增加； 而在作物生长未期，由于枝干由绿色变为黄色， 而在作物生长未期，由于枝干由绿色变为黄色，叶绿素吸 收能力减小，相应的红波段的反射值将会增加， 收能力减小，相应的红波段的反射值将会增加，叶面的叶 孔相对收缩，散发的热量降低，近红外波段的值将会减小； 孔相对收缩，散发的热量降低，近红外波段的值将会减小； 因此利用近红外波段和红波段的线性组合可以很好态迹线、 NDVI动态迹线 作物的生长过程特征。所以常用作物生长的NDVI动态迹线、 以最直观的形式反映作物从播种、出苗、 以最直观的形式反映作物从播种、出苗、抽穗到成熟收割 的变化过程。 的变化过程。 通过NDVI反演LAI NDVI反演LAI， 通过NDVI反演LAI，综合反映作物长势