补充资料：农作物遥感估产

农作物遥感估产
crop yield estimation by remote sensing

nongzuovvu yaogan guehan农作物遥感估产(erop yield estimation by remot。sens-ing)应用遥感信息和遥感方法估算作物产量的过程。遥感信息是指在各种遥感平台上，使用各种传感器获取作物及其环境背景的反射、辐射信息的瞬时记录。经计算机处理、识别、分类、信息提取等遥感方法，并结合数理统计分析和地学分析，最后估测出农作物的最终产量。根据遥感资料来源的不同，农作物遥感估产可分为空间遥感作物估产和地面遥感作物估产。前者又包括以应用卫星资料为主的航天遥感作物估产和以应用飞机航测资料为主的航空遥感作物估产，估产的范围广、宏观性强。后者是根据地面遥感平台获取的农作物光谱信息进行估产，估产范围较小。 农作物遥感估产包括对农作物生长过程的动态监测、种植面积测算、单位面积产量估测和总产量估测。在空间遥感估产中，农作物生长过程的动态监测是遥感估产的重要依据之一。极轨气象卫星(美国的NOAA了TIROS一N系列，中国的FY一1等)由于重复扫描周期短、经济，是农作物长势监测的主要工具。长势监测是通过分析遥感光谱植被指数随时间变化来实现的。测算农作物种植面积用得最早、最广泛的遥感信息是美国陆地卫星(1丑ndsat)的多光谱扫描仪(MSS)资料，现在多应用较高几何分辨率的专题成像扫描仪(rrM)资料以及斯波特(SRyT)的资料。根据不同生长期作物的光谱特征和农事历解译作物，建立解译标志，再对多光谱资料采用目测与计算机结合的方法进行识别和分类，经地面实测资料补充修正，最后完成种植面积测算。近年研究用NOAA的改进甚高分辨率辐射计(AVHRR)资料与陆地卫星专题成像扫描仪(TM)结合测算种植面积。单产预测是基于分析农作物产量与各种影响因素之间关系，组建回归模型来完成。早期较多利用气象卫星的天气资料作为农作物单产估测模型的主要输人量。20世纪80年代初期以后，逐步采用从遥感数据中直接提取作物信息，在分析遥感光谱植被指数与农作物产量或农学参数(如叶面积系数等)关系的基础上建立遥感估产模型或遥感参数模型来完成。为了提高单产预报准确率，也采用多种估产模型预测结果集成最终单产的方法。总产可由单产与种植面积相乘求得，也可在分析总产与总光谱指数值之间关系的基础上建立遥感估产(总产)模型来实现。地面遥感农作物估产是通过不同生长期作物的野外光谱测定，建立光谱资料与农作物产量间的回归模型来完成。 70年代中期开始的美国“大面积作物调查实验”(LACIE)和随后进行的“空间遥感监测农业资源”(纯州盯ARS)，开创了农作物遥感估产的先例。世界上很多国家普遍开展了农作物遥感估产。

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