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2019年7月29日 星期一

How it Works: Agricultural Monitoring 
with Satellites


工業用 POE https://tw.mitscomponent.com/products_detail_240.htm





來源:新三农研究


一、什麼是遙感
遙感(Remote sensing)是指一種非接觸的、遠距離的探測技術。是透過人造地球衛星上的遙測儀器,把對地球表面實施感應遙測,和資源管理的監視(如樹木、草地、土壤、水、礦物、農家作物、魚類和野生動物等的資源管理),結合起來的一種新技術。

遙感技術具有覆蓋面積大、重訪週期短、獲取成本相對低等優勢,對大面積露天農業生產的調查、評價、監測和管理,具有獨特的作用。
  

二、農業遙感的發展
從 20 世紀 70 年代,出現民用資源衛星後,農業成為遙感技術最先投入應用和收益顯著的領域。特別是隨著高空間、高光譜和高時間分辨率遙感數據的出現,農業遙感技術在長時間序列作物長勢動態監測、農作物種類細分、田間精細農業資訊獲取等關鍵技術方面,得到了突破。

農業遙感監測主要以作物、土壤為對象,利用地物的光譜特性,被用來進行作物長勢、作物品質、作物病蟲害等方面的監測。
  
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由於遙感技術具有覆蓋面積大、重訪週期短的特點,因此主要應用於大面積農業生產的調查、評價、監測和管理,其在農業中的應用按內容歸納為下列 4 類:
  
1、農業資源調查。包括耕地資源、土壤資源等現狀資源的調查以及土地荒漠化和鹽漬、農田環境污染、水土流失等動態監測提供各類資源的數量、分布和變化情況以及基於調查的各類資源評價提出應該採取的對策用於農業生產的組織、管理和決策。
  
2、農作物估產。包括小麥、玉米、水稻、棉花等大宗農作物的長勢監測和產量預測也包括牧草地產草量估測、果樹長勢監測等。
  
3、農業災害預報。包括農作物病蟲害、冷凍害、洪澇旱災、乾熱風等動態監測以及災後農田損毀、作物減產等損失調查和評估。
  
4、精準農業。主要是利用高空間分辨率的衛星數據,進行農田面積和分布的現狀調查以及針對農田精准化施肥、施藥和灌溉進行的農田尺度的作物長勢、病蟲害和土壤水分等資訊的監測。

5、針對不同的應用,不同空間分辨率的光學遙感,與微波遙感優勢各異。如高空間分辨率的遙感數據,主要應用田間尺度的精確農業而高時間分辨率廣覆蓋遙感數據,主要應用於大面積農作物長勢監測。根據各類遙感數據的特點其主要應用領域如表 1 所示。

  

三、農業遙感技術的發展趨勢
1、新一代農業無人機技術應用
無人機( Unmanned aerial vehicle,UAV) 作為一種由動力驅動、機上無人駕駛、可重複使用的新型遙感平台,具有優於其他遙感平台的靈活性、即時性等特點。

特別是隨著可見 - 近紅外線航空成像光譜儀、航空 CCD 數位相機的小型化,使得隨時獲取釐米級空間分辨率的可見- 近紅外光圖像成為可能,所以無人機遙感系統,目前在環保、農業、救災等應用領域,得到了迅速的拓展。
  
農業衛星遙感技術受到天氣、軌道週期、空間分辨率等的影響,對田間尺度的農情監測,還存在很多不足,往往很難即時提供高品質的遙感數據,無人機遙感可以與大面積衛星遙感相互配合,形成多尺度的農情資訊監測網。

無人機遙感可以發揮在農田精細尺度,和動態連續監測的優勢,應用於農田地塊邊界和面積調查、農作物種類辨識和統計、農作物長勢分析、農作物養分和土壤水分監測等,特別在農業災後快速評估方面,無人機遙感技術將發揮獨特的作用。

  
2、農業地面傳感網與遙感技術結合
目前,基於有線和無線感測器的,各類地基觀測技術和組網建設,逐步發展和完善,為衛星遙感的地表參量反演、模型同化和耦合、精度驗證等工作,提供了重要的真實性資訊。

在農業領域,基於現代物聯網技術的農業地面感測網,在智慧溫室與大田精準作業管理方面,得到了快速應用。

特別是各類自動採集作物葉面到冠層、土壤表層到剖面理化資訊,以及農田氣溫、濕度、光照等,環境資訊的感測器不斷出現,加上無線傳輸網和智慧控制系統,使得農田資訊地面採集的便捷性、精確性、時效性,得到了顯著的提高。
  
3、農業專業模型與遙感技術的耦合
遙感技術的優勢在於多尺度、多波段、多實相地,提供大範圍的對地觀測數據,能夠即時獲取地表特徵資訊,如植被指數、亮度指數和地表輻射溫度等,並透過定量反演,進一步獲取地表特徵參數如地表反射率、葉面積指數、土壤水分含量等。

但是農業遙感,特別是農作物遙感監測,作物高度、葉面積、生物量等關鍵屬性,在生育期是連續變化的動態過程,單靠遙感數據,很難保證觀測的連續性。

因此,大量的研究是將各種農業專業模型,如作物生長模型、地表能量平衡模型等,與遙感數據進行耦合或同化,來彌補遙感觀測時間分辨率的缺陷。
新的發展趨勢,一是提高傳統農業專業模型的適用性,克服模型完全以農田小區試驗為樣本,較少考慮地物空間異質性的缺點二是發揮星地多源數據的優勢,結合地面感測網,提高資訊採集的週期性三是重視遙感數據產品的標準化和業務化,如 MODIS 系列數據產品,可以業務化提供 8d 植被指數、葉面積等數據產品,使得傳統農學家更容易將遙感數據,引入到各類農業專業模型中。

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