地理信息：农作物遥感估产的基本原理和方法

　　地理信息：农作物遥感估产的基本原理和方法

　　农作物遥感估产是在分析收集农作物光谱特征的基础上,

　　通过传感器记录的地球表面信息来辨别农作物类型、监测农作物长势,

　　建立不同条件下的产最预测模型，从而在农作物收获前预测其总产量。

　　它包括农作物识别和种植面积估算，长势监测和产量估算模型的构建两项重要内容。

　　1.农作物的识别与种植面积的估算

　　根据遥感影像中农作物的色训图形结构等差异和特定地理位置等特征，

　　将待估产的农作物与其他植技区分开来。

　　大面积的农作物除了具备与一般植被相似的光谱特征外，

　　大都分布在地面较为平坦的平原、盆地、河谷内，少量分布在山坡、丘陵的顶部，

　　由于耕作的需要，田块通常县有规则的几何形状(山区零量小块耕地除外)。

　　由于北方和南方种植农作物的地形和地快不同，

　　可选用Landsat .CBERS.GF-1等不同分排率的影像，

　　采用最大似然分类和支持向鼠机等分类算法进行分类，

　　做出农作物的分布图井估算其而积。

　　2.长势监测和产量估算模型的构建

　　利用高时相分辨率的气象卫星影像对农作物生长的全过程进行动态观测，

　　对农作物的播种、返青、拔节、封行、抽德、流浆等不同阶段的苗情、长势制出分片分级图，

　　并与往年同样苗情的产量进行比较、拟合，对可能的单产做出预估。

　　在这些阶段中，如发生病虫害或其他灾害，使作物收到损伤，

　　也能及时地从卫星影像上发现，并及时地对预估的产量做出修正。



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