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【前沿】遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用進(jìn)展

文章來(lái)源:聚英云農(nóng) 發(fā)布時(shí)間: 2022-08-31 09:16:58
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推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)、設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展,全國(guó)各地的科研院所都投入不少人力物力,跨行業(yè)跨學(xué)科展開(kāi)了研究應(yīng)用,利用物聯(lián)網(wǎng)、遙感遙測(cè)、人工智能、機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)、影像采集等技術(shù),為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的數(shù)字化、智能化、自動(dòng)化而努力。無(wú)數(shù)關(guān)于農(nóng)業(yè)的科研論文也陸續(xù)發(fā)表,其中,遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用已然有了一定進(jìn)展。

一、 機(jī)載遙感系統(tǒng)應(yīng)用

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的有人機(jī)載成像系統(tǒng),由安裝在農(nóng)用飛機(jī)上的消費(fèi)級(jí)相機(jī)組成的系統(tǒng),詳細(xì)描述了多光譜相機(jī)、高光譜相機(jī)和熱成像相機(jī)等部分定制,和商用機(jī)載成像系統(tǒng)。并舉例應(yīng)用實(shí)例,說(shuō)明如何將不同類型的遙感圖像用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的作物生長(zhǎng)評(píng)估和作物病蟲(chóng)害管理。

二、大尺度區(qū)域水田空間格局及生態(tài)服務(wù)

基于1990—2015年土地利用遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),利用GIS的空間分析功能,探究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水田空間格局動(dòng)態(tài)變化特征。結(jié)果表明水田規(guī)模持續(xù)縮減,與經(jīng)濟(jì)建設(shè)及水產(chǎn)養(yǎng)殖的發(fā)展、其他生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)化、及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),有助于揭示長(zhǎng)江流域水田的時(shí)空變化過(guò)程,及其對(duì)各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響,可為區(qū)域土地利用規(guī)劃、農(nóng)業(yè)政策與生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供理論支持。

三、水稻含水量無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)

利用多旋翼無(wú)人機(jī)低空遙感平臺(tái),獲取不同生育期水稻冠層的RGB圖像和多光譜圖像,通過(guò)提取植被指數(shù)和紋理特征,分析水稻的動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)變化,并構(gòu)建了基于隨機(jī)森林回歸方法的含水量預(yù)測(cè)模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,基于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)水稻含水量是可行的,可為農(nóng)田精準(zhǔn)灌溉、田間管理決策提供新思路。

四、植被分類中的對(duì)比分析

利用一景AVIRIS高光譜植被影像,從分類精度的角度,提取方法在高光譜影像植被分類中的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果為后續(xù)改進(jìn)空-譜特征方法及其兩者有效結(jié)合,進(jìn)一步提高植被分類正確率提供了參考。

五、寒地水稻葉片葉綠素含量遙感反演研究

通過(guò)分析寒地水稻關(guān)鍵生育期葉片高光譜反射率信息,同時(shí)結(jié)合PROSPECT模型葉綠素含量吸收系數(shù),參考借鑒現(xiàn)有高光譜植被指數(shù)的構(gòu)造方法和形式,利用相關(guān)性分析、連續(xù)投影法、遺傳算法優(yōu)化的粗糙集屬性簡(jiǎn)約法,進(jìn)行高光譜特征選擇,結(jié)果表明;ORVI能夠作為快速反演水稻葉綠素含量的高光譜植被指數(shù),為寒地水稻葉綠素含量高光譜遙感診斷,及管理決策提供了的客觀數(shù)據(jù)支撐和模型參考。

寒地水稻葉片葉綠素含量遙感反演研究
 

六、夏玉米葉面積指數(shù)估算方法

利用無(wú)人機(jī)多光譜植被指數(shù)估算夏玉米LAI的可行性,基于無(wú)人機(jī)多光譜遙感系統(tǒng),結(jié)合同時(shí)期實(shí)地采集的夏玉米LAI。結(jié)果表明基于無(wú)人機(jī)多光譜遙感技術(shù),使用隨機(jī)森林回歸算法,估算多種灌溉條件下的夏玉米LAI是可行的,為實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)全生育期、不同灌溉條件下的大田夏玉米LAI提供了技術(shù)和方法支持。

七、土壤有機(jī)質(zhì)含量高光譜估測(cè)模型構(gòu)建及精度對(duì)比

以山東省煙臺(tái)市棲霞市蘋(píng)果園為研究區(qū),采集100個(gè)土壤樣本,獲取其高光譜反射率,利用定量化學(xué)方法測(cè)定土壤有機(jī)質(zhì)含量。結(jié)果表明,可以利用RF方法快速預(yù)測(cè)蘋(píng)果果園土壤有機(jī)質(zhì)含量,了解土壤養(yǎng)分分布狀況,指導(dǎo)農(nóng)民合理施肥,從而提高果園生產(chǎn)管理效率。

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