农业遥感研究现状与展望

　　摘要:遥感技术具有覆盖面积大、重访周期短、获取成本相对低等优势，对大面积露天农业生产的调查、评价、监测和管理具有独特的作用。从20世纪70年代出现民用资源卫星后，农业成为遥感技术最先投入应用和收益显著的领域。特别是随着高空间、高光谱和高时间分辨率遥感数据的出现，农业遥感技术在长时间序列作物长势动态监测、农作物种类细分、田间精细农业信息获取等关键技术方面得到了突破。但是农业生产的分散性、时空变异性等特点，对当前农业遥感技术的应用还存在诸多挑战。本文简要回顾了农业遥感发展历程以及其应用的理论基础;再从农作物估产、农业资源调查、农业灾害监测和精准农业管理4个领域阐述了国内外相关研究和应用情况。最后提出农业遥感应加强与地面农业观测网技术的结合，推动新一代低空无人机遥感平台的发展，强化多源传感器融合以及农业过程模型与遥感数据同化的研究。

　　关键词:遥感农作物估产无人机农业灾害土壤调查

　　引言

　　农业生产是在地球表面露天进行的有生命的社会生产活动。它具有生产分散性、时空变异性、灾害突发性等人们用常规技术难以掌握与控制的基本特点，这是农业生产长期来处于被动地位的原因［1］。现代遥感技术是应用各类主被动探测仪器，不与探测目标相接触，从卫星、飞机等平台来记录地面目标物的电磁波特性，通过分析，揭示物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。由于遥感技术具有获取信息量大、多平台和多分辨率(时间和空间)、快速、覆盖面积大的优势，是及时掌握农业资源、作物长势、农业灾害等信息的最佳手段，对改变或部分改变农业生产的被动局面具有特殊的作用。从20世纪70年代开始，美国和欧洲国家就采用卫星遥感技术建立大范围的农作物面积监测和估产系统，不但服务于农业实际生产指导，同时为全球粮食贸易提供了重要的信息来源。20世纪90年代，农业遥感的重点转入作物管理［2］，农业资源调查、农业灾害遥感等方面的应用得到了拓展。近10年，特别是各类高空间分辨率民用卫星的出现，遥感与地理信息系统、全球导航技术以及最新物联网技术发展相结合在精准农业的管理与作业等方面得到了应用与推广。

　　1农业遥感概述

　　1.1农业遥感技术的发展

　　遥感技术是在现代物理学、空间科学、电子计算机技术、数学方法和地球科学理论的基础上发展起来的一门新兴的、综合性的交叉学科，是一门先进的、实用的探测技术［3］。遥感技术从20世纪初的航空摄影技术为主到20世纪60年代进入到卫星遥感时代，已发展了多种不同平台不同方式的传感器，遥感探测地物的能力(包括地物的性质和大小)和应用范围得到了极大的拓展。

　　农业是遥感最先投入应用和收益显著的领域。据美国数据统计，农业遥感的收益占卫星遥感应用总收益的70%［4］。目前，遥感技术在农业资源调查、生物产量估计、农业灾害预测和评估等方面得到了广泛的应用。特别是近年来，各国先后发射了各类民用卫星平台和传感器，从光学资源卫星为主向高光谱、高空间、高时间分辨率的方向发展。高光谱成像仪技术相继取得了很大的研究进展，如美国NASA和日本METI联合研制的ASTEＲ，美国NASA研制的Hyperion等。2008年，我国也发射了环境一号卫星，该卫星上搭载了一个有115个波段的高光谱成像仪HSI，其数据可应用于农业灾害和资源调查。同时，诸如QuickBird、GeoEye-1、WorldView-2、Pléiades-1等商用化亚米级光学卫星，可与航片媲美，且成本低，精度高，更新周期短，对精确农业的发展是一个极大的机遇。另外，美国地球观测系统的中分辨率成像光谱仪(MODIS)，从可见光、近红外到热红外设置有36个通道，覆盖周期为1～2d，并业务化提供标准的植被指数、地表温度、生物量等数据产品，为全球各地进行大面积农作物的周期性监测提供了重要的数据支撑。目前，不断有各类新型的遥感数据或遥感平台的出现，如米级分辨率的雷达卫星数据，每3d覆盖全球一次的微波遥感数据，各种灵活多样的无人机平台等，都为现代农业遥感技术的发展提供了新的机遇。

　　1.2农业遥感的理论基础

　　电磁波作用下，会在某些特定波段形成反应物质成分和结构信息的光谱吸收与反射特征，这种对不同波段光谱的响应特性通常称为光谱特性。地球表面各类地物如土壤、植被、水体、岩石、积雪等光谱特性的差异是卫星遥感解译和监测的理论基础。

　　农业遥感监测主要以作物、土壤为对象，这两类地物的典型反射光谱曲线如图1所示。作物在可见光-近红外光谱波段中，反射率主要受到作物色素、细胞结构和含水率的影响，特别是在可见光红光波842农业机械学报2015年段有很强的吸收波段，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被所特有的光谱特性，可以被用来进行作物长势、作物品质、作物病虫害等方面的监测。土壤可见-近红外光谱总体反射率相对较低，在可见光谱波段主要受到土壤有机质、氧化铁等赋色成分的影响。因此，土壤、作物等地物所固有的反射光谱特性是农业遥感的理论基础。

　　2遥感技术在农业中的应用

　　2.1作物遥感估产

　　2.1.1作物面积遥感监测技术

　　大规模的作物面积遥感调查最早始于1974年美国实施的“大面积作物估产实验”，即LACIE计划，主要是利用LandsatMSS影像来估测小麦种植面积。我国从20世纪80年代中期，在国家经委的支持下，以国家气象局为主组织开展了北方11省市冬小麦的NOAA/AVHＲＲ卫星遥感估产研究，建立了遥感影像面积测算方法。20世纪90年代，中国科学院等单位采用Landsat/TM和NOAA/AVHＲＲ影像数据对我国主要粮食作物小麦、水稻、玉米的种植面积进行监测，其中小麦在河北、山东、河南、北京和天津进行，水稻在湖北和江苏进行，玉米在吉林进行，小麦的估算精度达90%，水稻和玉米达85%以上［5－7］。浙江大学采用Landsat/TM和NOAA/AVHＲＲ进行了浙江省、县、乡三级的水稻种植面积遥感调查，与统计数据相比，面积精度达到95%以上［8］。2002年以后，随着美国MODIS遥感数据产品的出现，大面积作物遥感调查开始采用长时间序列遥感数据进行面积的提取。如Wardlow等基于MODIS数据对美国中部大平原主要作物类型(紫花苜蓿、夏季作物、冬小麦)和主要夏季作物(玉米、高粱、大豆)进行分类和面积提取，二者的整体分类精度分别达到94%和84%［9］。Xiao等利用MODIS数据提取中国南方13个省的水稻种植面积，估算精度达89%［10］。另外，针对多云多雨区作物生长期间高质量遥感数据难以获取的情况，全天候的微波遥感在农作物种植面积监测中得到了广泛应用。如Jiao等利用ＲADAＲSAT-2极化细束(FQ)影像，对加拿大安大略东北部地区5种主要作物(小麦、燕麦、大豆、油菜籽和牧草作物)进行了分类和面积提取，整体精度高达95%［11］。

　　2.1.2作物长势动态监测技术

　　作物长势即作物的生长状况和趋势，这直接影响到作物最后的产量和品质。作物长势监测在为农业生产提供宏观管理依据的同时，也是农作物产量估测的重要资料。作物长势监测的方法主要有:直接监测法、同期对比法和作物生长过程监测法。

　　2.2农业资源遥感调查

　　2.2.1耕地资源调查

　　耕地是农业生产的基本保障，耕地面积和质量的变化对粮食安全和生态环境都有十分重要的影响。特别是在中国，人均耕地还不到世界人均耕地面积的一半，为此必须对全国耕地实行严格的保护制度。由于遥感监测覆盖面积广、重访周期短等优势，使其成为我国当前耕地资源监测的重要手段。

　　2.2.2土壤遥感调查

　　(1)土壤关键属性调查早期的土壤遥感调查主要集中在土壤类型遥感制图，即利用遥感图像对土壤类型、组合进行人工目视解译和勾绘。其方法是依据土壤发生学原理、土被形成和分异规律，对遥感图像特征(包括色调、纹理和图型结构)或解译标志以及地面实况调查资料，进行地学相关分析，直接或间接确定土壤单元或组合界线。现在土壤遥感调查主要集中在土壤关键理化特性的调查与制图，特别是土壤水分的遥感监测。

　　(2)土壤侵蚀退化与障碍性土壤调查

　　遥感技术很早就应用于土壤侵蚀、退化调查与监测，主要有2种途径:①利用图像的颜色、色调、形状、纹理、阴影等信息和背景辅助数据，加上野外实地调查，直接建立土壤侵蚀与退化的遥感解译标志或机助分类阈值，制作解译结果图，传统遥感调查方式多数采用此方式。②利用土壤侵蚀退化的评价模型，如美国的通用流失方程(USLE)。即先采用遥感资料来获取全部或部分参数数据，然后计算土壤侵蚀量。目前遥感技术主要用于提取降雨侵蚀Ｒ、植被覆盖管理C和土壤保持工程措施P3个因子。如卜兆宏等多年来利用遥感技术和地面辅助数据进行土壤USLE模型的计算，已经在江西、山东、福建等地大量应用，与地面水文站监测流域年流失总量相比，精度达到90%以上［54］。另外，如Al-Abed利用SPOT卫星数据计算USLE模型中的C值和P值，然后结合降雨、土壤和DEM数据获得了叙利亚沿地中海地区的年土壤侵蚀量［55］;Kumar等利用遥感与改进的USLE模型进行印度喜马拉雅地区的土壤侵蚀研究，其采用TＲMM卫星数据来计算降雨侵蚀因子Ｒ，TM数据来计算植被覆盖管理C［56］。

　　3农业遥感技术新的发展趋势

　　3.1新一代农业无人机技术应用

　　无人机(Unmannedaerialvehicle，UAV)作为一种由动力驱动、机上无人驾驶、可重复使用的新型遥感平台，具有优于其他遥感平台的灵活性、实时性、移动性等特点。特别是随着可见-近红外航空成像光谱仪、航空CCD数字相机的小型化，使得随时获取厘米级空间分辨率的可见-近红外图像成为可能，所以无人机遥感系统目前在环保、农业、救灾等应用领域得到了迅速的拓展。

　　3.2农业地面传感网与遥感技术相结合

　　目前，基于有线和无线传感器的各类地基观测技术和组网建设逐步发展和完善，为卫星遥感的地表参量反演、模型同化和耦合、精度验证等工作提供了重要的真实性信息。在农业领域，基于现代物联网技术的农业地面传感网在智能温室与大田精准作业管理方面得到了快速应用。特别是各类自动采集作物叶面到冠层、土壤表层到剖面理化信息，以及农田气温、湿度、光照等环境信息的传感器不断出现，加上无线传输网和智能控制系统，使得农田信息地面采集的便捷性、精确性、时效性得到了显著的提高。

　　4结束语

　　农业是遥感最早应用和效益显著的领域，从20世纪70年代美国实施LACIE计划以来，农业遥感技术已得到长足的发展和广泛的应用。特别是随着新一代高空间、高光谱和高时间分辨率遥感数据的不断出现，使得农业遥感技术的监测对象、监测精度、监测的业务化流程等方面得到了更大的突破。我国农业现在正处在由传统农业向现代农业发展的转型期，实施农田流转和规模化经营给遥感技术带来了新的机遇。及时总结国内外农业遥感发展历程和遥感技术发展新趋势，结合现代农业发展的新契机，将进一步明确农业遥感技术的发展前景和应用潜力。我国农业遥感技术与发达国家之间还有一定差距，大力发展农业遥感新技术、扩展遥感新应用，借鉴当前最新理论研究成果应用于实践，必将对我国农业现代化产生巨大作用。

　　参考文献

　　1王人潮，史舟，王珂，等．农业信息科学与农业信息技术［M］．北京:中国农业出版社，2003．

　　2MoranMS，InoueY，BarnesEM．Opportunitiesandlimitationsforimage-basedremotesensinginprecisioncropmanagement［J］．ＲemoteSensingofEnvironment，1997，61(3):319－346．

　　3胡著智，王慧麟，陈钦峦．遥感技术与地学应用［M］．南京:南京大学出社，1999:1－5．

　　4王人潮，蒋亨显，王珂，等．论中国农业遥感与信息技术发展战略［J］．科技通报，1999，15(1):1－7．WangＲenchao，JiangHengxian，WangKe，etal．OnthedevelopmentaltacticofagriculturalremotesensingandinformationsystemofChina［J］．BulletinofScienceandTechnology，1999，15(1):1－7．(inChinese)

　　5夏德深，李华．国外灾害遥感应用研究现状［J］．国土资源遥感，1996，29(3):1－8．XiaDeshen，LiHua．Thestatusquoofremotesensingapplicationfornaturaldisasterinsomecountries［J］．ＲemoteSensingforLand＆Ｒesources，1996，29(3):1－8．(inChinese)

　　作者史舟1梁宗正1杨媛媛1郭燕2

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