GIS辅助遥感进行水稻估产的流程

GIS辅助遥感进行水稻估产的流程


发布日期: 2015-11-12 更新日期: 2015-11-12 编辑:xuzhiping 浏览次数: 6842

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摘要: 农作物估产是遥感技术的重要应用领域之一。种植面积和单位面积作物产量是农作物估产的两大因素。传统的人工式农作物估产由于人为因素的干扰和受经验的影响,估计的总产量不够客观,且费时费力,贻误决策。 利用遥感进行农作物估产最初由小麦开始,以后逐步扩大到大豆、玉米和水稻...

农作物估产是遥感技术的重要应用领域之一。种植面积和单位面积作物产量是农作物估产的两大因素。传统的人工式农作物估产由于人为因素的干扰和受经验的影响,估计的总产量不够客观,且费时费力,贻误决策。

利用遥感进行农作物估产最初由小麦开始,以后逐步扩大到大豆、玉米和水稻。我国水稻的主产区在水热条件较好的南方如长江流域,有些地域由于地块破碎、自然环境复杂,应用遥感技术估测水稻产量难度较大。中科院南京地理所在20世纪90年代初结合GIS数据库和模型对太湖平原进行了水稻遥感估产的试验研究。

水稻遥感估产由六个技术模块构成:

  • 水稻遥感估产区划和多级样点布设与观测;
  • 水稻遥感估产GIS数据库的建立和应用;
  • 水稻种植面积的提取;
  • 水稻单产模型的确定和区域差异研宄;
  • 灾害对水稻产量的影响;
  • 水稻GIS与遥感的集成与运行系统。

水稻遥感与GIS集成估产作业流程如下:

1.布设样点:要根据水稻估产区的气候、水文、地貌、土壤等地理特征,耕作制度、水稻品种、物候期等水稻特性,以及陆地卫星图像,把估产区划分为若干个区域,在每个区域内布设若干个样点乡;样点乡以5~10天为一周期,观测水稻生长情况,记录叶面积、穗数、粒数、干粒重等数据,作为提取种植面积和确定单产模型的依据。

2.建立GIS背景数据库:GIS背景数据库存储基础地理信息(地形、水系、行政界线等)和土地利用图,各行政单位近五年的水稻种植面积和单产数据等。

3.计算水稻种植面积:利用陆地卫星数据和气象卫星数据,在GIS背景数据库的支持下,提取水稻的种植面积。

4.确定植被指数动态跟踪模型:具体方法是将样点乡的行政界线叠加至陆地卫星TM图像和气象卫星图像上,取出每个样点乡的 \(10 \times 10\)个气象卫星单元,把水稻不同生长期的植被指数,跟样点乡的5〜10天的观测数据比较,找出相关性最好的20~30个像元,再从中选出植被指数最大的若干像元,认定它们是水稻田集中的地方,最后用这若干像元的植被指数建立水稻单产模型。

5.确定灾害对水稻产量的影响:可以建立一个专家诊断系统,发现灾害影响水稻产量的规律,构成知识库,以诊断洪涝、干旱和台风对水稻产量的影响。

利用遥感结合GIS技术对水稻产量进行估产,能在水稻收获前几个月预报总产量,比人工统计上报早几个月,且精度在90%以上,具有省时省工等优点。

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