分类：论文范文 发表时间：2020-12-29 10:22
摘要:农业是遥感技术应用最重要和广泛的领域之一，本文回顾了遥感技术在国内外农业研究与应用中的进展，概括和总结了农田辐射传输机理及作物参量遥感反演、作物遥感分类与识别、农田养分遥感与变量施肥决策、作物产量与品质预测、农情遥感监测与预报、农业遥感监测空间决策支持系统6个主要研究与应用方面。在此基础上，针对农业遥感技术面临的问题与发展趋势，指出了农业遥感技术今后的重点发展方向。
关键词:农业遥感应用进展农情监测空间决策支持系统
引言
20世纪以来，遥感技术作为一门先进的实用技术，被广泛应用于多个领域，农业是遥感技术应用最重要和广泛的领域之一。随着我国农业生产向集约化方向转变，作物生产过程中对空间信息，特别是对动态、大范围、快速及时的遥感信息需求非常迫切。遥感技术具有快速、无损获取地物信息的特点，其迅猛发展能够为农业生产过程管理提供必要的信息。在我国农业遥感应用主要涉及农田辐射传输机理及作物参量遥感反演、作物遥感分类与识别、农田养分遥感与变量施肥决策、作物产量与品质预测、农情遥感监测与预报、农业遥感监测空间决策支持系统6个方面，涵盖了农业遥感机理、模型和应用等多层次和多方面的研究与应用。随着空间技术的发展，农业遥感已逐渐形成了以低、中、高空多层次遥感相结合、静态与动态相结合、机理与应用相结合的发展趋势，遥感和计算机技术的广泛应用，促使农业生产过程向机理化、定量化和精准化的方向发展，农业科技水平正逐步提高。本文从以上提到的6个方面对遥感技术在农业中应用所取得的进展进行归纳总结。
1农田辐射传输机理及作物参量遥感反演
1.1农田辐射传输机理不同地物对电磁波的反射、吸收、透射和发射特性
不同，这些特性通常称为地物的光谱特征。遥感技术即是依据地物的电磁波光谱特征进行目标探测。因此，深入理解农田土壤-叶片-冠层之间的辐射传输过程及机理对于开展定量遥感作物监测评价具有非常重要的作用。目前在农田辐射传输方面已取得了许多重要进展，建立了PＲOSAIL［1］、ACＲM［2］、FＲT［3］、植被冠层3D热辐射传输模型［4］等基于过程的物理模型。但现有模拟方法多关注地表辐射传输过程，无法把地表辐射转换为大气层顶或传感器输出值，从而降低了模拟方法的实用性和有效性。因此，杨贵军等将扩展后的叶片-土壤-冠层辐射传输模型与数值解析大气辐射传输模型及传感器成像模型进行耦合，建立了农田-大气-传感器一体化的辐射传输模拟系统，实现了多时相、多角度、高光谱及高分辨率遥感数据模拟，为农业定量遥感研究奠定了模型基础［5］。
1.2作物参量遥感反演
目前遥感技术已广泛用于提取作物关键生物理化参数信息，如叶面积指数(LAI)［6］、叶绿素含量［7］、地上部生物量［8］、水分含量［9－10］、作物株型等［11］，其根本依据是作物特性(冠层几何结构、叶片生化组分及内部组织结构等)与冠层光谱反射特征(尤其是可见光、近红外和中红外波段)的内在联系［12］。目前通常采用的方法有2种，一是基于作物参数与敏感波段反射率或其数学组合(即光谱植被指数)的经验统计关系法［8－9］;二是基于物理过程的辐射传输模型反演方法，该方法常用3种算法(数值优化、查找表、人工神经网络等)来简化推导过程、提高反演效率［6，10，13－14］。
2作物遥感分类与识别
作物遥感分类与识别是农情遥感监测的重要内容，是提取农作物种植面积、长势、产量、品质、灾害等监测的基础。利用作物生长与多源遥感之间的光谱特征、纹理特征、物候特征以及农学机理解析等信息，可以快速、高效、大范围地监测主要农作物的种植面积与空间分布。
3农田养分遥感与变量施肥决策
3.1作物氮素及其垂直分布遥感反演
3.1.1作物氮素遥感反演
作物氮素营养和生长动态的监测与诊断是作物栽培调控和生产管理的核心内容，是农业技术指导部门和生产者制定管理决策的主要依据，为精准农业的现代化管理提供必需的基础信息。因此，基于氮素营养状况的作物生长监测和诊断一直是农学领域中的核心研究内容之一。
3.1.2作物冠层氮素垂直分布光谱探测
冠层氮素垂直分布的非均一性自20世纪80年代以来引起国内外学者的大量关注，目前从植物生理学角度对其形成机理、影响因素及对光合性能的影响等已进行了广泛深入的讨论，但在遥感作物氮素垂直分布方面尚考虑不足［51］。不过已有研究者认识到遥感作物冠层不同层次的氮素含量对于指导实际生产的重要性，并对其探测方法进行了多种尝试。
3.2农田土壤养分遥感反演
耕地是农业生产的基地，农田土壤养分是影响粮食产量的重要指标。与传统的野外调查与实验分析方法相比，遥感技术中的高光谱技术可获取窄波段且光谱连续的土壤光谱，多光谱传感器具有较高的空间分辨率，雷达和激光雷达则具有较高的穿透性，在分析农田土壤养分的空间分布格局上具有较大的优势。
参考文献
1JacquemoudStéphane，VerhoefWout，BaretFrédéric，etal．PＲOSPECT+SAILmodels:areviewofuseforvegetationcharacterization［J］．ＲemoteSensingofEnvironment，2009，113(Supp．1):S56－S66．
2KuuskAndres．Atwo-layercanopyreflectancemodel［J］．JournalofQuantitativeSpectroscopy＆ＲadiativeTransfer，2001，71(1):1－9．
3KuuskAndres，NilsonTiit．Adirectionalmultispectralforestreflectancemodel［J］．ＲemoteSensingofEnvironment，2000，72(2):244－252．4杨贵军，柳钦火，刘强，等．植被冠层3D辐射传输模型及热辐射方向性模拟［J］．红外与毫米波学报，2010，29(1):38－4
4．YangGuijun，LiuQinhuo，LiuQiang，etal．Directionalsimulationofthermalinfraredradiationand3Dradiativetransfermodelofcanopy［J］．JournalofInfraredandMillimeterWaves，2010，29(1):38－44．(inChinese)
作者赵春江1，2
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