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研发单位:浙江大学  发布时间:2018-01-06 22:59:36   更新时间:2018-01-06 22:59:36

成果简介:   农田信息的多尺度全方位快速获取是实现农业精准化作业和智能化管理的关键,也是实现化肥和农药减施增效的重要途径。本成果国家及省部级项目的资助下,重点围绕农田信息多尺度快速获取方法、技术和装备研发,建立了集农田地面定点区域、无人机低空区域、卫星遥感大面积区域的 “地-空-星”三位一体农田信息快速获取与多尺度信息互补技术体系,研发了适于多尺度信息精准获取和作业的装备。创新成果一:地面农田信息定点快速获取。研发了农田作物冠层养分实时监测、病害早期诊断、虫害远程智能监测和土壤土体水分全方位测量方法,实现了地面农田信息定点快速准确测定;创新成果二:无人机低空区域农田信息获取。研发了农田低空信息获取自稳定云台、三维图像重构与融合技术、高效航空变量喷施技术;研发了无人机低空区域农田信息快速获取和喷药作业的飞控系统和机载光谱信息采集系统;创新成果三:卫星遥感大面积农田信息获取开发了基于光学卫星和雷达卫星的植被指数和土壤墒情监测技术,发明了地面与卫星数据高效融合算法,提高了多源数据的时空分辨率,满足了作物不同生长阶段对农田信息的高效实时获取需求;创新成果四:多尺度农田信息精准管理及应用。研发的作物冠层养分测量仪、虫害远程监测系统、车载式养分测试仪及系列变量对靶喷药仪器,实现了农田地面定点区域信息快速准确测量和基于作物生长需求的肥水一体化精准喷施;研发的多旋翼、直升机和固定翼无人机等3种农用无人机及低空区域信息获取与处理模拟平台,实现了无人机信息获取的路径自动规划、自动避障、全自主飞行、飞行区域管理,满足了低空农药变量喷施要求;研发的“地-空-星”三位一体信息融合处理与决策系统,实现了农田果园等肥水药的精准喷施。成果获授权发明专利16项,发表论文40余篇,其中SCI/EI收录论文25篇。相关成果已广泛推广应用,经济、社会和生态效益显著。
 

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研发单位:中国气象局兰州干旱气象研究所  发布时间:2018-01-06 22:59:36   更新时间:2018-01-06 22:59:36

成果简介:   一.研究背景   在我国,干旱灾害是我国居于首位的主要气象灾害,它是我国发生频率最高、影响范围最广、对农业生产影响最大的自然灾害。 遥感作为干旱监测的一种重要手段,具有覆盖范围广、空间分辨率高、访周期短和数据获取快捷方便等优点,在进行大范围旱情动态监测具有一定的优势,近年来在干旱监测中发挥着重要作用。   目前国内遥感监测以NOAA/AVHRR、Landsat/TM、TERRA和AQUA星载的MODIS等国外传感器获得的影像为主要数据源,遥感干旱监测对国外数据源依赖性较强。风云三号卫星(以下简称FY-3卫星)是中国自主研发的新一代极轨气象卫星,具有多光谱和高分辨率的特点(表1)。与MODIS相比,FY-3/MERSI传感器将250m分辨率通道数从MODIS的2个增加到5个,特别是包含了1个更高空间分辨率为250m的10.5-12.5um的热红外通道,大大增强了中国地表生态过程监测的能力,为大面积干旱监测提供新的遥感数据源。另外,TERRA和AQUA卫星均已超期服役多年, MODIS数据的稳定获取不能得到保证;中国的风云系列遥感卫星具有比MODIS更为优越的应用潜力。进一步研究利用FY-3/MERSI数据对中国典型区域开展干旱连续监测,对提升中国卫星遥感自主应用能力,在业务系统中减少对国外遥感数据的依赖、确保中国干旱监测的及时性和准确性具有十分重要的意义。   二.技术原理与性能指标   本项目计划采取室内遥感图像处理分析和野外土壤湿度调查想结合的方法进行。根据胡秀清编写的定标指南,首先对获取的免费FY-3/Mersi数据在ENVI软件下进行辐射定标,然后利用ENVI软件构建的地理查找表文件(GLT)对Mersi数据进行几何校正,最后在ENVI下构建光谱响应函数对FY-3/Mersi数据进行Flaash大气校正,获得地表真实反照率。基于TDVI和PDI计算公式,利用由反照率计算得到的各指数构建特征空间,率定各个干旱指数所需要的参数,计算得到TVDI指数和PDI指数。为验证遥感提取的TDVI指数和PDI指数,利用现有甘肃省气象局各农气站土壤湿度数据确定土壤干旱程度进一步验证两种指数监测干旱的能力。   三.技术创新性   对风云三号卫星的L1级MERSI数据进行大气校正,还原地表真实反照率,为准确获得遥感干旱指数奠定基础。根据MERSI传感器的设计性能和指标,对我国国产的风三卫星上的MERSI数据大气校正,有一定的创新性。   PDI垂直干旱指数是我国学者提出,在我国其他区域也有应用。本研究尝试在甘肃省应用PDI指数进行干旱监测,可在一定程度上填补PDI干旱指数在甘肃应用的空白。   四.成果应用   本研究成果在兰州干旱气象研究所和西北区域气候中心初步应用。可见光遥感受云的影响较大,MERSI传感器也不列外。目前在应用MERSI数据提取干旱指数时,一个月内找到1-2景无云影响的影像,算是比较幸运的。因此,以后应该加强MERSI传感器中非可见光波段信息的应用,构建MERSI传感器的综合干旱指数。
 

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研发单位:浙江工业大学  发布时间:2018-01-06 22:59:36   更新时间:2018-01-06 22:59:36

成果简介:   ①课题背景   农业投入品是农业生产必不可少要素之一,是农业生产维持和发展的基础,农业投入品质量直接关系到农业生产安全和农产品质量安全。为了加强农业投入品流通市场规范化管理,这些年来,国内加大对农业投入品整规建设力度,规范和整治农业投入品市场,保护农民利益,净化农村市场。近年来,农业投入品市场秩序明显好转,假劣农业投入品逐渐减少,监管工作成效显现。尽管如此,由于我国农业投入品的经销体系一直沿用农村供销社模式,农业投入品供应链条长而且流通市场信息不对称。主要存在农业投入品流通市场信息不对称、市场准入难、无法源头追溯、检测不合格信息与流通市场信息实时对接难,预警手段单一,缺乏有效监管技术手段等问题。   ②研究目的与意义   尽管在本项目实施前,已有农业投入品质量追溯系统或监管平台在使用,但普遍存在系统体系不完整、实时性不高,覆盖监管领域有限、系统性不强和数据共享程度低等问题,难以有效支持国内省、地市、县区、乡镇四级农业投入品质量安全监管需要。因此,研发适合国情的农业投入品智慧监管与预警关键技术和集成系统,对于加强农业生产和农产品质量安全保障体系,提高农业投入品质量安全监管和紧急处置能力,满足广大农业生产者对产品质量安全需求,促进我国农业投入品市场监管长效机制建设,规范流通市场都具有非常重大的现实意义。   ③主要论点与论据   课题组面向国内农业投入品流通市场质量安全监管重大问题,在地市重点项目、行业建设项目支持下,通过产学研联合攻关,针对农业投入品流通市场存在的上述问题,创造性提出了农业投入品质量安全四级信息监管体系、四位一体集成管控、流通市场静态/动态预警和前端控制等关键技术,并取得了实质性创新成果,在国内首创了农业投入品质量安全智慧监管与预警平台,并实现了省内各地市、县市区和乡镇推广应用,为农业投入品流通市场质量安全起到了重要监控作用。   本项目系统提出了农业投入品质量安全监测预警和控制的理论方法,构架了监测预警系统的统一的技术体系框架和实现方法,针对违法或超期经营的主体、农资产品失效许可、不合格农资产品的市场流通和农资经营终端,提出了静态预警、动态预警和前端预警控制方法,并从理论上指导系统构建和实现,研发了农资经营主体和产品质量安全许可指标的静态监测预警、流通市场的动态监测预警和前端监控等关键技术,建立了基于农业投入品流通市场数据仓库的电子稽查模型,将农业投入品质量安全监管系统单一预警输出书转化为静态、动态和前端多形式的监测预警,实现对农业投入品流通市场准入预警、异常预警和前端监控目标,解决了农业投入品预警单一,单纯依赖检验结果公告而无法做到快速精准定位、查找分布和下架农资产品的难题。系统具有扩展性、推广性和实用性,整体技术达到国内同类领先水平。研究成果分别发表了多篇论文、获得多项软件著作权,并在省内外实际工作中得到应用,产生重要行业影响力,并引领了国内农业投入品质量安全智慧监管和监测预警技术研发方向。   目前农业投入品市场主要依靠巡查和抽检等办法监督质量安全,由于受到人力物力因素影响和市场信息不对称等,监管很难覆盖到整个流通市场,难免疏漏,这给质量安全带来不完整性监督问题。本项目针对市场信息不对称和监管不完整性的问题,国内首次提出了市场监管、监测预警、行政执法和信用评估的四位一体的集成监管和反馈控制监督方法。   ④创见与创新   创新点一:针对农业投入品流通市场违规经营企业和不合格产品实时监督难问题,提出了农业投入品质量安全监管理论和方法,研发了基于数据仓库的农业投入品流通市场静态预警、动态预警和前端质量安全控制等关键技术,在国内首创了农资经营主体、产品质量和流通市场的异常监测预警系统和前端监控系统,解决了违规经营企业和不合格产品快速定位,快速获取区域不合格分布和数量,对快速排查违规企业和不合格农资起到了重要作用。   创新点二:针对农业投入品流通市场信息不对称和执法部门监管难的问题,在建立了农业投入品生产、批发、零售系统的基础上,构建了流通市场数据中心,首次提出了市场监管、监测预警、行政执法、信用评估四位一体的集成监管和信用驱动反馈控制等方法,研发了市场准入、质量追溯、电子稽查、监测预警、巡查抽检、案件查处、信用评价和信用反馈驱动等关键技术,建立了农业投入品智慧监管平台,并已投入到全省流通市场中,发挥了重要有效监管作用。   创新点三:针对农业投入品质量安全监管要求,首次提出了以农业投入品质量安全为核心的四级监管信息体系、动态监管指标和数据采集规范标准,并依次为基础,研发了基于数据总线的智能数据适配器关键技术,解决了众多异构系统的接口问题,构建了覆盖省、地市、县区市和乡镇四级农业投入品质量安全全程追溯系统。   ⑤社会经济效益   在省内推广应用三年,累计用户达到5060家,覆盖全省各地市县区农资店、农资批发公司、农资生产企业和100%行业监管部门,经济社会效益显著。
 

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研发单位:北京师范大学  发布时间:2018-01-06 22:59:36   更新时间:2018-01-06 22:59:36

成果简介:   及时了解、准确掌握各种农情信息尤其是主要粮食作物的种植面积等,是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据,对确保我国粮食安全具有重要意义。截至2008年,我国农作物种植面积统计调查方法仍然沿用八十年代初建立的目录抽样调查方法,与国外发达国家相比存在巨大差异。随着社会经济的发展,愈来愈难以适应市场经济体制和各级党政部门宏观决策、宏观管理的要求。利用遥感等空间信息技术改造农业统计调查方式、更新调查技术、换代调查设备、再造统计调查流程、实现空间统计的革命性变革是当代农业统计发展的必然趋势,也是一个国家农业统计水平的重要标志。   本项目针对我国农业种植结构复杂、地块破碎的特点,瞄准空间信息技术发展的新趋势,结合农业统计调查的业务特点和要求,突破了从多尺度遥感作物识别、到抽样框建立、野外数据采集、面积估算等一系列技术难题,建立了多源遥感与统计抽样相结合的技术体系和业务系统,结束了我国遥感技术难以进入国家统计调查体系的历史。实现了五项突破:   1)首次建立了精确到自然地块的农业统计调查空间基本单元和主要粮食作物空间分布数据层(ASCDL),突破了空间基本单元形状和尺度大小的难题。实现了农业统计调查对象由主观调查向客观调查的根本性转变。   2)研制了一系列的农业统计野外调查设备、装备及配套软件系统,形成了“天-空-地一体化”农业统计野外调查体系,显著提高了野外调查工作效率、全面提升了调查结果的客观性、数据质量和精度。实现了农业统计野外调查手段的更新换代。   3)攻克了农作物种植面积统计遥感估算系列关键技术,通过天-空-地等多平台遥感与农业统计调查技术协同,解决了我国种植结构复杂、地块破碎的农作物种植面积统计难题,显著提高了农作物种植面积监测效率与精度。实现了我国农业统计调查技术的变革。   4)制定了国家主要粮食作物遥感调查制度(标准规范);创建了国家粮食主产区粮食作物种植面积遥感测量业务系统,提升了农业统计业务的管理水平与服务能力。实现了我国农业统计省级/大县调查方式的革命性转变,一举成为国际上少数几个应用遥感成套技术进行农业统计调查的国家。   5)建立了完善的人才培养/培训机制和体系,为国家统计遥感可持续发展奠定了坚实的人才基础。   本课题共申请专利15项(已授权7项,受理8项),软件著作权46项,出版专著1部,公开发表论文117篇(其中SCI检索39篇,EI检索64篇,CSCD检索34篇)。项目的各项技术指标经验证完全达到国家统计调查体系的精度要求。   项目研发的各类技术方法、仪器设备和装备、相关数据产品已向全国推广,并已纳入了国家第三次农业普查体系。项目的有关成果同时服务于农业、减灾、保险等相关领域。国内外同行认为,项目的部分成果和技术处于国际同类领先水平。   
 

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研发单位:吉林省气象科学研究所  发布时间:2018-01-06 22:59:36   更新时间:2018-01-06 22:59:36

成果简介:   1、该课题确定了利用多源卫星遥感数据进行吉林省农作物识别的最佳波段组合及最佳时相,能较好地利用卫星遥感数据区分吉林省农作物分布。确定了基于高分辨率的陆地资源卫星数据和环境减灾卫星数据在吉林省水稻及旱田作物的识别方法。确定了利用不同卫星遥感数据进行吉林省作物种植面积的提取方法,实现了利用高分辨率遥感数据对吉林省水稻和中西部旱田的分布及面积提取,分类精度较高。   2、该课题研究的作物种植面积遥感提取方法,在2015、2016年的土壤墒情监测、农作物灾情定量化监测、植被长势监测和洪涝监测中应用,为政府和有关部门提供科学评估依据。
 

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研发单位:黑龙江省气象科学研究所  发布时间:2018-01-06 22:59:36   更新时间:2018-01-06 22:59:36

成果简介:   本研究利用高光谱遥感数据特点,从业务应用角度出发,研究基于环境减灾星HSI高光谱数据提取玉米和大豆分布及面积的方法,从而为提高我省气象部门利用遥感手段提取旱作物空间分布的分类精度提供参考,现总结如下:   ①通过对HSI数据进行图像旋转、去除条带噪声、大气校正、光谱锯齿去除、地理精校正、与同期CCD数据融合等预处理,得到图像的地物平均反射强度、影像信息的丰富程度均有所增加,图像更加清晰。   ②先利用基于类间可分性的Bhattacharyya距离法和光谱混合距离法,选取最佳3波段组合,再综合最佳指数法计算结果,确定植被信息提取的最佳波段组合为40,78,108波段。   ③分别采用ISODATA法、决策树法和光谱角法,把齐齐哈尔地区的土地覆盖类型划分为自然植被、建筑用地和裸地、水体、水田、玉米、大豆、其它作物7种,结果表明,齐齐哈尔市的土地覆盖类型以农耕地(包括大豆、玉米、水稻和其它作物)为主,占该市土地面积的70%以上,其中玉米分布于全市,是该市最主要的土地利用类型;大豆主要分布于讷河、克山、甘南、依安、富裕、拜泉和齐齐哈尔市辖区北部;水田主要分布于河流、湖泊等水体附近;其他作物零星分布于全市。   ④3种分类方法的分类精度均超过80%,其中决策树分类法的分类精度最高,达88.71%。其中玉米和大豆在3种分类方法中均有相互混淆的现象,说明这3种分类方法对大豆和玉米的同谱异物的现象并没有完全解决,其中决策树分类法是这3种分类方法中错分数最少的。   ⑤综合分析表明,环境减灾星的HIS数据在经过预处理、与同期CCD星数据融合和最佳波段选择处理后,利用决策树法提取黑龙江省玉米和大豆的种植信息的方法可行。
 

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研发单位:重庆市气象科学研究所  发布时间:2018-01-06 22:59:36   更新时间:2018-01-06 22:59:36

成果简介:   1.重庆农业干旱的动态监测与评估技术研究:   (1)建立重庆农业干旱指标。   (2)重庆农业干旱个例数据库的建立。   (3)农业干旱对主要农作物的产量损失评估模型的建立。   2.水稻作物生长模型(ORYZA2000)的本地化应用研究:   (1)ORYZA2000水稻模型本地化。   (2)水稻预报模型的建立。   (3)运用隶属度函数模型,分析了中稻生育期内逐旬光温水气象条件对水稻生长发育适宜程度;利用ORYZA2000模型定量分析了逐旬温光水气象因子对产量的影响,并建立中稻分蘖至拔节期、孕穗至抽穗期、灌浆至成熟期重要生育阶段生物量平均增长速率与气象因子的回归方程,确定了不同发育阶段中稻生长的主要限制因子。   3.基于MODIS和FY-3卫星遥感资料的干旱监测研究:   (1)以2006年重庆夏季干旱为例,利用植被指数时间序列(植被状态指数法(VCI)和距平植被指数法(AVI))、植被供水指数(VSWI)、温度植被干旱指数(TVDI)进行干旱遥感监测,并结合土壤墒情数据分析;   (2)基于结论(1),选择2010年夏季与2011年夏季的2个干旱过程,分别利用FY-3A/MERSI、FY-3A/VIRR数据,基于植被供水指数法(VSWI)进行讨论。   (3)基于结论(2),在原开发的重庆市干旱遥感监测系统中增加了fy-3号数据处理模块,包括fy-3数据格式转换以及植被供水指数法(VSWI)的计算,使之在业务中使用更加便捷、高效。
 

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研发单位:中国农业科学院农业资源与农业区划研究所  发布时间:2018-01-06 22:59:36   更新时间:2018-01-06 22:59:36

成果简介:   面向国家对冬小麦种植面积空间分布信息高效获取的迫切需求,攻克了基于国产高分一号(GF-1)卫星冬小麦种植面积遥感监测关键技术,实现了遥感数据快速预处理和作物种植区高精度自动识别。成果具有原创性,达到了国内领先水平,具有全球遥感监测业务应用潜力。项目出版论著一部、发表论文20篇,获得软件著作权10个,有显著的社会和经济效益。成果具有以下3个创新点:   1.针对多时相卫星数据农业应用精准匹配及光谱一致性需求,引进区域网平差和辐射传输模型,创建了GF-1卫星数据预处理技术,突破了宽视场卫星数据高精度几何校正和快速大气校正的技术瓶颈,为大范围农作物种植面积提取提供了技术支撑。GF-1卫星携带的宽幅相机(WFV)在1个月内可获取2-4次全国范围的影像,是冬小麦种植面积遥感监测的最佳数据源。为保证影像空间定位精度,率先在农业领域引入区域网平差技术对WFV数据几何校正,定位精度在0.5个像元以内,实现了多时相WFV数据的精确匹配;构建了以6S辐射传输模型为核心的大气校正算法,较通用商业软件计算效率提高了75%以上;开发了GF-1卫星数据预处理系统,日数据处理量超过1TB,为冬小麦面积遥感监测提供数据保障。   2.首次提出了冬小麦种植面积遥感指数,攻克了GF-1卫星数据冬小麦种植区自动识别的技术瓶颈,完善了面向作物种植特征的自适应分类方法和验证技术,实现了冬小麦面积自动提取,为国产高分数据农情遥感监测业务化应用奠定了基础。针对样本选择复杂、专家知识依赖性高、过程难于复核等限制传统分类方法监测效率的技术瓶颈,构建了基于WFV时间序列NDVI的冬小麦面积指数(WWAI),扩大了冬小麦与其他地物的差异;采用自适应方法自动设定WWAI分割阈值,减少了人工干预,保证了阈值及分类结果的一致性和稳定性,最大程度地实现了冬小麦种植区提取的自动化,为大范围冬小麦面积监测业务化运行提供了可靠的技术方法。   3.创建了基于标准分类单元的大范围冬小麦种植面积监测业务化技术流程,获得了全国第一张16米空间分辨率的全国主产区冬小麦种植区空间分布图,是国家农业发展决策的科学依据。监测时效性显著提高,在国家和省级农业遥感监测业务及其他行业中得到广泛应用。全国主产区冬小麦种植区空间分布制图完全采用国产卫星数据,监测结果具备丰富的空间结构信息。项目成果已在农业部“国家农情遥感监测业务运行系统”,以及河南省、山西省、新疆维吾尔族自治区、民政部卫星减灾中心等农情遥感监测业务中得到应用,监测效率提高30%以上。   
 

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研发单位:黑龙江省农业科学院遥感技术中心  发布时间:2018-01-06 22:59:36   更新时间:2018-01-06 22:59:36

成果简介:   本项目采用国产高分卫星数据,在黑龙江省范围内宾县、肇东市、绥滨县、兰西县和富裕县等区域进行先行试点,选取水稻、玉米、大豆主要农作物,利用面向对象及专家知识检核的方法,提取省内三大农作物的种植面积;利用空地协同的方法对试验区内农作物进行长势动态实时监测,将获得的主要技术推广至全省应用,得到了2013-2016年近4年全省农作物种植面积及农作物长势情况,科学指导农业生产。   国产高分卫星数据农业遥感监测关键技术研制及应用项目,通过对高分数据预处理技术、面向对象分类和专家知识检核相结合的农作物种植面积提取技术、基于国产高分数据的空地协同的黑龙江省水稻、玉米、大豆主要农作物长势监测技术主要关键技术的攻关;通过对试验监测样点内农作物种植分布及农作物的生长情况进行调查;及时对农作物的生长状况与其时间相匹配的高分遥感数据研究结果进行分析,获得适合黑龙江省高分卫星数据的数据预处理技术、农作物面积监测技术和农作物长势监测技术,为各级政府、农业管理部门和农业生产者提供及时、准确的信息数据,为调整农业布局,指挥农业生产具有重要意义。突破了传统的农业普查技术,节省了人力、物力、财力,实现用数据解决生产中存在的问题,发挥超前指导农业生产作用,丰富生产经验,充实高分卫星数据在黑龙江省农业遥感监测应用的内容,为农业相关部门科学正确的决策提供充分的理论依据。   本项目填补了国产高分卫星数据在黑龙江省农业遥感监测应用的空白,提出了适用于本省的相关关键技术,其技术可操作性强,地面验证数据详实、布局合理,利用本项目卫星遥感技术监测农作物种植面积及其长势情况,有利于建立合理的估产方案和科学的预警方案,控制减产,减少经济损失,在黑龙江省应用本项目技术,进行农作物的面积调查及农作物长势监测工作,推广应用前景良好。   
 

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