遥感在精准农业中的应用进展及展望

　　摘要:精准农业是现代农业的重要组成部分，它通过各种技术手段获取农田内不同单元小区农作物的生长环境信息，并由此实现整个生产过程的精细化、准确化的农业微观经营管理。由于遥感技术能在不同的电磁谱段内周期性地采集地表信息，因此随着遥感技术的发展，其在精准农业领域开始发挥越来越大的作用，并在指导农田灌溉、施肥、病虫害防治、杂草控制及收获等方面均已有很多成功的应用。为使人们对遥感在精准农业中的应用有一总体了解，在概述遥感技术在精准农业领域应用进展的基础上，对其研究现状进行了分析总结，还对其发展进行了展望，并指出了技术方法的改进、新数据的应用、多源数据整合、遥感数据与农学/作物模型的整合以及监测技术的系统化是促进遥感技术在精准农业中发挥更大作用的主要研究内容。

　　关键词:遥感;精准农业;应用进展;展望

　　0引言

　　精准农业(PrecisionAgricultureorPrecisionFarmingorPrecisionCropManagement)又称精细农业、精确农业、精准农作和处方农业。精准农业基于农田作物和环境的空间差异性，是通过各种技术手段来获取农田内不同单元的农田信息，并由此利用变量技术来进行农田优化管理，以便实现生产过程精细化、准确化的农业经营管理系统［1］。

　　1遥感在精准农业中的应用进展

　　遥感可为精准农业提供以下两类农田与作物的空间分布信息:一类是基础信息，这种信息在作物生育期内基本没有变化或变化较少，主要包括农田基础设施、地块分布及土壤肥力状况等信息;另一类是时空动态变化信息，包括作物产量、土壤熵情、作物养分状况、病虫害的发生/发展状况、杂草的生长状况以及作物物候等信息。

　　1．1基础信息获取

　　(1)农田基础设施调查。主要包括农田道路、水利设施等，是农业生产和农田管理的基础保障。掌握区域农田基础设施的空间分布状况，是现代农业生产中充分发挥这些设施作用的前提。

　　（2)地块分布调查。精准农业中的变量管理技术是通过将农田分为较小的管理单元来实现，被定义为“农田中产量限制因子均一并且适合进行统一作物投入的田块”［6］。与早期精准农业“farmingbyfoot”的概念相比，基于管理单元进行的精准耕作更具有可操作性。

　　1．2时空动态变化信息的获取及利用

　　下面从农田灌溉、施肥、病虫害防治、杂草控制及作物收获等5个方面对遥感技术在现代农业领域的应用进行说明。

　　(1)指导农田灌溉。精准农业可根据不同作物不同生育期的土壤墒情和作物需水量，通过实施适时适量灌溉来节约水资源，以提高水资源的生产效率。

　　农田尺度的作物干旱信息是实现精准灌溉的前提。遥感领域比较成熟的旱情监测方法主要有热惯量法［15］、条件温度指数法［16］、距平植被指数法［17］、条件植被指数法［18］、作物缺水指数法［19］、供水植被指数法［20］、条件植被温度指数法［21］、垂直干旱指数法和基于微波遥感的监测方法［22］等。不同旱情监测方法的应用范围不同，热惯量法比较适合植被覆盖度低的地方;作物缺水指数法比较适合植被覆盖度高的地区;距平植被指数法、条件植被指数法、条件温度指数法在植被生长茂盛阶段的应用效果较好，但需要有长时间序列的遥感影像资料积累;用条件植被温度指数方法监测目标区域的土壤含水量，则要求获取从植物萎蔫时的土壤含水量到田间植物持水量变化范围的条件植被温度指数;微波遥感是进行土壤含水量监测的一种有效方法，但如何结合作物的生长信息进行旱情评价以及如何获取土壤较深层的熵情状况还需要进一步的研究。如何发展一种适合农田尺度应用，并综合考虑土壤供水和作物需水的旱情遥感监测方法，将会成为主要的研究方向。

　　(2)指导施肥。农业变量施肥即根据土壤养分含量和作物养分胁迫的空间分布来精细准确地调整肥料的投入量，以获取最大的经济效益和环境效益［24］，但这需要在了解土壤中各种养分的盈亏情况的同时，实时掌握作物的养分状况，以便做到科学施肥，在减少因过量施肥而造成的环境污染的同时，降低成本。

　　2存在的问题及展望

　　2．1存在的问题

　　限制遥感技术在精准农业中进一步应用的主要因素如下:

　　(1)精度问题。由于受大气状况、数据质量以及反演模型本身的适用性等因素的影响，总体上农田尺度作物的生理参数、生化参数和环境参数的反演精度通常只能达到80%～85%，甚至更低，这一精度无法满足精准农业对农田信息的需求。

　　(2)时空精细度问题。当前主要的对地观测数据在时空精细度上不能满足精准农业的要求。以天或几天为频率对一个区域进行重访的遥感数据(如MODIS)，其空间分辨率大都低于百米级，这一尺度远大于传统地块的大小，易出现不同作物或耕地与非耕地的混合像元问题，更无法反映田块内部的差异性;而拥有30m以上空间分辨率的遥感数据(如LandsatTM/ETM、SPOT5、CBERSCCD)，其重访周期大都在8～26d，而现实的天气状况还会延长有效数据的获取周期，使得无法动态、实时跟踪作物的生长状况。

　　2．2研究展望

　　针对上面几个问题，遥感技术需要从以下几个方面进行突破，以满足精准农业的需求:

　　(1)新参数反演技术的研发。进一步推动遥感技术的发展，在农田作物及环境参数获取上要发展新的方法与模型，另外，新的方法在提高反演精度的同时，还要考虑模型的效率和可推广性。

　　(2)新数据的应用。近年来涌现出一批新型的遥感数据，包括米级分辨率的雷达数据，如RadarSat－2、TerraSAR和CosmoSkyMed，也包括了一些具有高重访周期的高分辨率光学遥感数据，如去年开始运行的RapidEye和今年开始分发数据的WorldView－2，还包括一些高重访周期的中分辨率数据，如HJ－1CCD等。新型的雷达遥感包括了C和X波段，可独立或协同获取作物及土壤信息。这两种新型光学遥感数据与以往定位于土地利用/覆盖大比例尺调查的高分辨率遥感数据(QuickBird、IKONOS)不同，其在缩短重访周期的同时，还增加了波段数，特别是专用于植被监测的红边波段，可更好地用于农田尺度的作物监测。需要开展应用研究，以发展基于新型数据的作物及环境信息的获取方法。

　　结论

　　农业问题是全球可持续发展的基本问题，一直是国际上人们关注的焦点。精准农业是农业实现低耗、高效、优质、环保的根本途径，是世界和我国农业发展的最佳选择。遥感技术已经在农田基础状况调查及指导农田灌溉、施肥、病虫害防治、杂草控制、收获等领域取得了成功的应用，已成为精准农业获取时空变化的农田信息的主要手段。针对耕地少、水资源短缺、环境保护压力大和农业生产高度分散的国情，遥感信息支持下的精准农业是发展方向之一，其可以在挖掘潜力、降低成本的同时，减少化肥、农药对环境的污染，以便获得经济效益、社会效益、生态效益的同步增长和持续发展。随着监测精度、监测结果的时空精细程度、监测成本等问题的进一步解决，遥感技术在精准农业中的应用将更加广泛，并会对精准农业的信息获取模式进行更新，以及促进精准农业的推广和发展。

　　参考文献:

　　［1］ZhangNaiqian，WangMaohua，WangNing．PrecisionAgriculture—AWorldwideOverview［J］．ComputersandElectronicsinAgriculture，2002，36(2/3):113－132．

　　［2］蒙继华，吴炳方，李强子，等．农田农情参数遥感监测进展及应用展望［J］．遥感信息，2010(3):35－43．

　　［3］李德仁．摄影测量与遥感的现状及发展趋势［J］．武汉测绘科技大学学报，2000，25(1):1－5．

　　［4］杨邦杰，裴志远，周清波，等．我国农情遥感监测关键技术研究进展［J］．农业工程学报，2002，18(3):191－194．

　　［5］王圆圆，李京．遥感影像土地利用/覆盖分类方法研究综述［J］．遥感信息，2004(1):53－59．

　　蒙继华1，2，吴炳方1，杜鑫1，张飞飞1，张淼1，董泰峰1

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