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唐华俊 《中国农业文摘-农业工程》2018,30(5):6-8
正0引言中国农业遥感经历了20世纪70年代的引进学习阶段,80~90年代中期的技术攻关阶段,90年代后期~2010年监测应用阶段以及2010年至今全面深化研究与应用阶段。40余年来,国内农业遥感科学家紧密结合农业生产的实际需求,不断攻克技术难关,使得农业遥感技术研究和应用从深度和广度上都得到长足发展,取得众多成果。笔者旨在回顾农业遥感研究的百年发展历程,分析农业遥感发展不同阶段的特点, 相似文献
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耕地复种指数研究的关键科学问题 总被引：5，自引：0，他引：5
在当前耕地外延式扩展难以满足、粮食单产提升难度加大的新形势下,提升耕地复种指数、走耕地内涵式集约利用模式,是确保未来我国粮食增产和国家粮食安全的重要途径。本文从农业土地系统科学视角出发,系统总结了耕地复种指数研究的总体研究框架和核心研究内容,全面梳理了国内外该领域的研究现状、进展及存在的问题。研究认为,第一,格局与过程探测是耕地复种指数研究的重要基础。不仅要关注耕地潜在或实际复种指数的数量、空间分布、区域差异及其时空变化过程,更要关注耕地复种指数的提升空间,科学描述可挖掘的复种潜力。第二,功能与效应分析是耕地复种指数研究的核心内容。现有研究多聚焦耕地复种指数提升对粮食产量增加的贡献作用,复种指数变化的生态环境效应研究以微观试验性研究为主;迫切需要建立综合效应分析框架,从不同的学科、视角和尺度揭示耕地复种指数对区域资源配置、社会经济和生态环境等的影响和反馈机制。第三,优化调控是耕地复种指数研究的关键任务。科学提出可持续挖掘和提升耕地复种潜力的策略,重点强化可持续性评估、障碍性因子分析和系统性优化调控等方面的研究,追求粮食安全、资源安全和生态安全的权衡协调,以建立人地和谐、可持续的农业土地利用模式。耕地复种本质上反映了复杂的“人-地”耦合关系,多数据、多尺度、多模型和多方法的综合研究将是未来耕地复种指数研究的重要发展方向,将会促进自然科学、工程科学和社会科学等多个学科门类的综合、交叉和集成研究。 相似文献
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农作物空间格局遥感监测研究进展 总被引：73，自引：10，他引：63
遥感技术因其高时效、宽范围和低成本等优点正被广泛应用于对地观测活动中,为大区域尺度掌握农作物空间格局提供了新的科学技术手段。本文系统总结了近10年来国内外农作物空间格局遥感监测在理论、方法、实践应用等方面取得的新进展,指出了亟待解决的问题,并对今后的发展方向进行了展望。研究认为,农作物种植面积遥感监测主要根据遥感传感器记录的不同农作物光谱特征的差异,进行不同农作物种植面积的识别,方法主要包括:基于光谱特征、基于作物物候特征和基于多源数据的农作物遥感识别方法。遥感技术应用于农作物复种模式监测主要根据时间序列植被指数描述的作物季节活动过程,利用不同的拟合方法得到作物生长曲线,实现作物复种模式有效监测。农作物种植方式遥感监测是更高层次的遥感应用,主要利用时间序列遥感数据,根据作物植被指数的变化规律区分不同作物生育周期,判断不同复种模式下作物的种植顺序和方式。在未来相当长的一段时间内,建立农作物空间格局遥感监测的理论和技术体系、发展和改进遥感影像分类方法、优化时间序列遥感数据平滑技术和提高信息提取的自动化与流程化将是农作物空间格局遥感监测需要重点解决的几个关键问题。 相似文献
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农作物种植结构遥感提取研究进展 总被引：37，自引：2，他引：35
农作物种植结构信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。本文中概括了农作物种植结构遥感提取的理论基础,归类了近10年间不同农作物种植结构遥感提取技术方法,重点评述了不同技术方法的特点及应用情况,讨论和展望了未来农作物种植结构遥感提取研究的发展方向。当前,光谱特征、时相特征和空间特征是农作物种植结构遥感提取的三大理论基础。基于单一影像源的种植结构提取方法操作简单,但往往难以获取种植结构“最佳识别期”的遥感影像;基于多时序影像源的种植结构提取方法可以充分利用农作物季相节律特征,成为当前农作物种植结构遥感提取的主流方法。在基于多时序影像源的种植结构提取方法中,多特征参量法较单一特征参量法更适用于农作物种植结构复杂区域,基于多特征参量的统计模型法一定程度上解决了混合像元问题,但模型的鲁棒性有待提高。此外,遥感与统计数据融合的农作物种植结构提取法在国家及全球大尺度的农作物种植结构提取中具有优势,但较低的制图分辨率使得数据产品的区域适宜性较差。未来农作物种植结构遥感提取将以区域“作物一张图”为目标,充分发挥多源数据组合利用的优势,围绕多类型作物同步提取和大范围作物种植结构提取开展深入研究,重点加强遥感数据预处理、特征参量提取和分类器高效选择等关键技术研究,从而提升农作物种植结构遥感提取的时空尺度,满足多方位的农业应用需求。 相似文献
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2000－2008年内蒙古草原MODIS NDVI时空特征变化 总被引：14，自引：1，他引：13
该文选用2000－2008年的MODIS NDVI数据,采用统计学的分析方法,研究了内蒙古草原中温性草原、温性荒漠、低地草甸、温性荒漠草原、温性草甸草原、温性草原化荒漠、山地草甸7类主要植被类型9 a来年度NDVImax空间变化趋势、波动程度、出现时间等植被指数时空特征。结果显示,2000－2008年间,内蒙古草原植被总体趋于恢复。各类型草原年度NDVImax平均值趋于增加,NDVImax介于(0,0.4]之间的低盖度草原植被面积趋于减少,NDVImax介于(0.4,1]之间的高盖度草原植被面积趋于增加。在空间上,67.15%的草原面积植被状况趋于好转,32.85%的草原面积植被状况趋于恶化,2008年植被状况是9年来最好的一年。除温性荒漠外,内蒙古草原各植被类型NDVImax从6月底开始集中出现,至9月底结束,其中8月是温性草原和草甸类草原NDVImax集中出现的重要时期。 相似文献
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<正>5月23日,中国肥料产业链科技创新战略联盟在京成立。在"聚智创新跨界融合"的主题下,来自科技部中国农村技术开发中心、中国农业科学院、中国无机盐工业协会大学等专家及企业、金融机构、媒体代表近百人相聚一堂,深刻剖析了中国肥料产业创新转型面临的机遇与挑战,明确了未来中国肥料产业链的发展使命。肥料对粮食安全的贡献不可小觑,目前我国化肥对粮食增产的贡献率超过40%。然而,肥越用越多,地越种越"馋",成为我国粮食"十一连增"背后的尴尬现实。2013年,全国化肥产量突破7000万吨(折纯量),化肥的过量使用带来了一系列的问题。 相似文献
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冬小麦鲜生物量估算敏感波段中心及波宽优选 总被引：1，自引：2，他引：1
开展高光谱作物生物量估算敏感波段中心和最优波段宽度筛选对提高作物生物量估算精度具有重要意义。该文以冬小麦为研究对象,利用小麦关键生育期内350～1000 nm 冠层高光谱数据和实测地上鲜生物量,研究任意两波段构建的窄波段归一化植被指数 N-NDVI（narrow band normalized difference vegetation index）与冬小麦地上鲜生物量间的相关关系,构建拟合精度 R2二维图,并以 R2极大值区域重心作为高光谱估算鲜生物量敏感波段中心。通过对敏感波段中心进行波段扩展和相应生物量估算验证,最终确定敏感波段最佳波段宽度。在此基础上,开展基于敏感波段最优波段宽度下冬小麦地上鲜生物量估算和精度验证。结果表明,在 N-NDVI 与冬小麦鲜生物量间拟合 R2≥0.65的二维区域内,确定了401 nm/692 nm、579 nm/698 nm、732 nm/773 nm、725 nm/860 nm、727 nm/977 nm 5个鲜生物量估算的高光谱敏感波段中心;在高光谱估算生物量归一化均方根误差 NRMSE≤10%、相对误差 RE≤10%条件下,上述5个敏感波段中心的最优波段宽度分别为±21 nm、±5 nm、±51 nm、±40 nm 和±23 nm。通过与实测鲜生物量数据对比,利用上述敏感波段中心最优波段宽度进行作物生物量估算,精度在 P<0.01水平上均达到极显著水平,且 RE、NRMSE 分别在8.15%～9.14%、8.69%～9.65%范围内。可见,利用作物冠层高光谱进行冬小麦地上鲜生物量估算时,N-NDVI 与鲜生物量间拟合 R2极大值区域重心的作物高光谱敏感波段筛选和最优波段宽度确定具有一定可行性,为开展作物高光谱数据波段优选提供了新思路,也为多光谱遥感波段设置及遥感数据应用潜力评价提供一定依据。 相似文献
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北方农牧交错带耕地土壤有机碳储量变化模拟研究
——以内蒙古自治区为例 总被引：5，自引：0，他引：5
运用农业生态系统生物地球化学模型 (DNDC) ,估算北方农牧交错带内蒙古自治区耕地土壤C储量并研究其平衡状况结果表明 ,该区耕地 0～ 3 0cm土层土壤有机碳储量约为 4662 2 .6万t ,目前土壤有机碳库处于严重负平衡 ,年净损失有机碳 13 3 5万t。指出干旱半干旱农牧交错区应推行免耕、休耕等保护性耕作措施以助于土壤有机碳的积累 相似文献