地理信息：農作物遙感估產的基本原理和方法

　　農作物遙感估產是在分析收集農作物光譜特征的基礎上,

　　通過傳感器記錄的地球表面信息來辨別農作物類型、監測農作物長勢,

　　建立不同條件下的產最預測模型，從而在農作物收獲前預測其總產量。

　　它包括農作物識別和種植面積估算，長勢監測和產量估算模型的構建兩項重要內容。

　　1.農作物的識別與種植面積的估算

　　根據遙感影像中農作物的色訓圖形結構等差異和特定地理位置等特征，

　　將待估產的農作物與其他植技區分開來。

　　大面積的農作物除了具備與一般植被相似的光譜特征外，

　　大都分布在地面較為平坦的平原、盆地、河谷內，少量分布在山坡、丘陵的頂部，

　　由于耕作的需要，田塊通常縣有規則的幾何形狀(山區零量小塊耕地除外)。

　　由于北方和南方種植農作物的地形和地快不同，

　　可選用Landsat .CBERS.GF-1等不同分排率的影像，

　　采用最大似然分類和支持向鼠機等分類算法進行分類，

　　做出農作物的分布圖井估算其而積。

　　2.長勢監測和產量估算模型的構建

　　利用高時相分辨率的氣象衛星影像對農作物生長的全過程進行動態觀測，

　　對農作物的播種、返青、拔節、封行、抽德、流漿等不同階段的苗情、長勢制出分片分級圖，

　　并與往年同樣苗情的產量進行比較、擬合，對可能的單產做出預估。

　　在這些階段中，如發生病蟲害或其他災害，使作物收到損傷，

　　也能及時地從衛星影像上發現，并及時地對預估的產量做出修正。



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