遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)中的應(yīng)用分析

王麗敏　李紅敏

摘要 遙感技術(shù)可以對地面景物進(jìn)行探測和識別，且受地面限制條件較少，因而可以保證應(yīng)用效果。在農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)中，遙感技術(shù)主要應(yīng)用在作物監(jiān)測、資源監(jiān)測和災(zāi)害監(jiān)測等3個方面，應(yīng)用效果良好，值得推廣應(yīng)用。基于此，重點分析論述遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)中這3個方面的應(yīng)用，為從事農(nóng)業(yè)研究者提供一些參考意見。

關(guān)鍵詞 遙感技術(shù);農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù);災(zāi)害監(jiān)測

中圖分類號：S163 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：2095–3305（2021）06–0062–02

在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)中，農(nóng)業(yè)災(zāi)害的監(jiān)測方式主要是田間定點監(jiān)測和隨機(jī)調(diào)查，雖然在小范圍操作上可以取得精準(zhǔn)效果，但在大范圍的監(jiān)測中會存在費時費力和效率低下的問題，誤差較大。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，開始廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)中，并有著非常好的應(yīng)用優(yōu)勢，如覆蓋面大、信息量豐富、實時性強(qiáng)以及獲取速度快，可以確保監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。目前，遙感技術(shù)在病蟲害、洪澇、冰雹、旱澇等災(zāi)害方面均有著廣泛的應(yīng)用。以精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測中的遙感技術(shù)為例，利用遙感技術(shù)可以提取病蟲害的光譜響應(yīng)信息，準(zhǔn)確確定病蟲害的發(fā)生范圍，以此制定出防治病蟲害的措施，保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量。與傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)災(zāi)害監(jiān)測手段相比，遙感技術(shù)優(yōu)勢十分明顯，有著非常廣闊的應(yīng)用前景[1]。但遙感技術(shù)并不能完全取代地面調(diào)查，實際應(yīng)用時要考慮與地面調(diào)查相結(jié)合，發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，提升監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，重點分析探討遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)中的作物監(jiān)測、資源監(jiān)測和災(zāi)害監(jiān)測等3個方面的應(yīng)用。

1 遙感技術(shù)在農(nóng)作物監(jiān)測中的應(yīng)用

目前，在農(nóng)作物監(jiān)測中，遙感技術(shù)主要應(yīng)用在5個方面，即農(nóng)作物種植面積監(jiān)測、農(nóng)作物長勢監(jiān)測、農(nóng)作物產(chǎn)量估算、土壤墑情監(jiān)測、病蟲害監(jiān)測。

1.1 農(nóng)作物種植面積監(jiān)測

不同的農(nóng)作物在遙感影像上會呈現(xiàn)不同的顏色、紋理、形狀，利用遙感技術(shù)的信息提取方法，可以有效提取農(nóng)作物種植區(qū)域的信息，獲取農(nóng)作物的種植區(qū)域和面積。有效掌握農(nóng)作物種植面積是非常關(guān)鍵的，可以為后續(xù)的農(nóng)作物長勢監(jiān)測、產(chǎn)量估算、災(zāi)害應(yīng)急、病蟲害防治提供依據(jù)[2]。

1.2 農(nóng)作物長勢監(jiān)測

農(nóng)作物的長勢監(jiān)測是對農(nóng)作物生長狀況和趨勢的監(jiān)測。目前，在農(nóng)作物長勢監(jiān)測中，葉面積指數(shù)LAI是與作物個體特征和群體特征有關(guān)的綜合指標(biāo)，可以將其作為農(nóng)作物長勢的參數(shù)。歸一化植被指數(shù)NDVI與LAI有著密切的關(guān)系?；诖耍梢岳眠b感技術(shù)獲取農(nóng)作物的NDVI曲線，而后反演計算農(nóng)作物的LAI，做好農(nóng)作物長勢的監(jiān)測工作。

1.3 農(nóng)作物產(chǎn)量估算

遙感技術(shù)在農(nóng)作物產(chǎn)量估算中有著很高的技術(shù)優(yōu)勢，主要是基于農(nóng)作物特有的波譜放射特征完成估算。具體來說，在利用遙感影像的光譜信息時，可以精準(zhǔn)地推算出農(nóng)作物生長信息，而后建立農(nóng)作物生長信息與產(chǎn)量之間的關(guān)聯(lián)模型，最終計算出農(nóng)作物產(chǎn)量信息。目前，遙感技術(shù)在農(nóng)作物產(chǎn)量估算中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟。

1.4 土壤墑情監(jiān)測

土壤墑情是指土壤的含水量情況。土壤在不同含水量下的光譜特征有所不同，可以借助遙感技術(shù)加以監(jiān)測。目前，在土壤水分監(jiān)測中，遙感技術(shù)主要是從可見光遙感、紅外線遙感、微波遙感等方面進(jìn)行。以微波遙感為例，其有著精確度高、不受天氣影響的顯著優(yōu)勢，但在應(yīng)用時耗資較大，且成圖的分辨率較低，無法廣泛使用?，F(xiàn)階段，應(yīng)用遙感技術(shù)監(jiān)測土壤水分的方法主要有基于植被指數(shù)類的遙感干旱監(jiān)測方法、基于紅外的遙感干旱監(jiān)測方法、基于地表溫度（LST）的遙感干旱監(jiān)測方法、基于植被指數(shù)和溫度的遙感干旱監(jiān)測方法、基于植被與土壤的遙感監(jiān)測方法。比如在基于LST的遙感干旱監(jiān)測方法中，可以使用的方法主要有歸一化差值溫度指數(shù)、熱慣量法、條件溫度指數(shù)。又如基于紅外的遙感干旱監(jiān)測方法中，可以使用的監(jiān)測方法有修正的垂直干旱指數(shù)法、垂直干旱指數(shù)法。此外，可以使用遙感技術(shù)來提取土壤結(jié)構(gòu)信息和進(jìn)行肥力監(jiān)測。

1.5 病蟲害監(jiān)測

農(nóng)作物在受到不同病蟲害侵害時，會在遙感影像上呈現(xiàn)不同的特征，包括生物化學(xué)變化和生物物理變化，因此，通過遙感技術(shù)可以監(jiān)測早期病蟲害。在獲取病蟲害的初步信息后，工作人員可以選擇病蟲害葉片中一些對葉綠素敏感的波段，并結(jié)合實測的葉綠素含量，建立葉片葉綠素含量的估算模型，從而得到最終的病蟲害信息，為后續(xù)的病蟲害防治提供參考信息[3]。

2 遙感技術(shù)在資源監(jiān)測中的應(yīng)用

在農(nóng)作物的資源監(jiān)測中，遙感技術(shù)也有著十分顯著的效果。利用遙感技術(shù)可以快速且精準(zhǔn)地獲取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的宏觀信息，比如能夠?qū)Ω?、草地、水等農(nóng)業(yè)資源進(jìn)行監(jiān)測和評價，監(jiān)測內(nèi)容可涉及數(shù)量、質(zhì)量和空間分布。借助這些資源監(jiān)測信息，可以為后續(xù)農(nóng)業(yè)資源的開發(fā)、利用、保護(hù)與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)[4]。

3 遙感技術(shù)在農(nóng)作物災(zāi)害監(jiān)測中的應(yīng)用

遙感技術(shù)是農(nóng)作物災(zāi)害監(jiān)測中的一項重要技術(shù)，在洪澇、干旱等大型自然災(zāi)害監(jiān)測中發(fā)揮著重要作用。具體來說，在利用遙感技術(shù)時，可以精準(zhǔn)確定受災(zāi)面積、受災(zāi)程度，并及時進(jìn)行災(zāi)害預(yù)警和災(zāi)后補(bǔ)救，能夠最大限度地降低災(zāi)害對農(nóng)作物的影響。鑒于我國家近年來自然災(zāi)害頻發(fā)，使用遙感技術(shù)進(jìn)行災(zāi)害監(jiān)測是十分必要的。

3.1 旱澇災(zāi)害監(jiān)測

在旱澇災(zāi)害監(jiān)測中，可以將衛(wèi)星遙感影像和氣象數(shù)據(jù)相結(jié)合，共同對農(nóng)作物的旱澇災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測評估。

3.2 病蟲災(zāi)害

病蟲害的發(fā)生有著一定的規(guī)律性，早期可以通過遙感技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測評估，及時干預(yù)。在應(yīng)用遙感影像時，影像的顏色越紅表明病蟲害發(fā)生的風(fēng)險越高。以小麥條銹病發(fā)病為例，光譜特征會發(fā)生明顯變化，借助遙感技術(shù)可以精準(zhǔn)確定條銹病的發(fā)病范圍。

3.3 臺風(fēng)災(zāi)害

以玉米為例，當(dāng)發(fā)生臺風(fēng)災(zāi)害后，玉米會出現(xiàn)不同程度的倒伏或莖折斷，若玉米此時處于拔節(jié)期和開花期，會嚴(yán)重影響其生長發(fā)育。因此，可以利用遙感技術(shù)進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測，將玉米受災(zāi)區(qū)劃分為嚴(yán)重受災(zāi)區(qū)、次嚴(yán)重受災(zāi)區(qū)、未受災(zāi)區(qū)3種類型。對嚴(yán)重受災(zāi)區(qū)、次嚴(yán)重受災(zāi)區(qū)來說，可以使用遙感技術(shù)進(jìn)一步量化分析，開展精細(xì)化管理，最大限度地降低玉米產(chǎn)量損失。

3.4 冷凍災(zāi)害監(jiān)測

在冷凍災(zāi)害監(jiān)測中，常規(guī)監(jiān)測方法耗時長，若是由人工來完成，在量化災(zāi)損情況時，主觀誤差比較大，會影響后續(xù)的災(zāi)害防治。因此，可以優(yōu)先使用遙感技術(shù)開展冷凍災(zāi)害監(jiān)測，在短時間內(nèi)出具農(nóng)作物定損分析報告，最大限度地降低核損成本[5]。

3.5 冰雹災(zāi)害監(jiān)測

冰雹災(zāi)害會危害小麥、玉米、棉花等農(nóng)作物的健康生長。在冰雹災(zāi)害發(fā)生前，可以使用高分辨率衛(wèi)星影像和遙感技術(shù)，及時跟蹤監(jiān)測受災(zāi)情況，幫助農(nóng)業(yè)管理部門和保險機(jī)構(gòu)統(tǒng)計受災(zāi)面積，這對落實農(nóng)作物恢復(fù)生產(chǎn)、保險理賠均有重要意義。

4 結(jié)語

遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)中的優(yōu)勢是非常顯著的，值得推廣應(yīng)用。目前在遙感技術(shù)研究方面取得了很好的成效，但具體使用時難免會受外界因素限制，對遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性有一定的影響。因此，后續(xù)仍要加大遙感技術(shù)的研究力度，掌握更多遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)中的知識，以便更好地保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全與質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)

[1] 宿雅芳.氣象服務(wù)在農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)中的應(yīng)用研究[J].農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究， 2021， 11（1）： 61-62.

[2] 閆巖.生態(tài)農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)的需求與對策[J]. 農(nóng)村實用技術(shù)， 2020（10）： 173-174.

[3] 劉璞.網(wǎng)絡(luò)化背景下農(nóng)業(yè)氣象預(yù)警服務(wù)需求及對策[J]. 農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究， 2020， 10（1）： 82-83.

[4] 楊勁波.淺析提高農(nóng)業(yè)氣象精準(zhǔn)服務(wù)對保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全的重要作用[J]. 農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究， 2020， 10（9）： 59-60.

[5] 馬士欽，馬志強(qiáng).衛(wèi)星遙感技術(shù)在氣象為農(nóng)服務(wù)中的應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)工程， 2020， 10（1）： 26-30.

責(zé)任編輯：黃艷飛

Abstract Remote sensing technology can detect and recognize the ground scenery， and it is limited by less ground conditions， so it can ensure the application effect. In agrometeorological service， remote sensing technology is mainly applied in three aspects， namely crop monitoring， resource monitoring and disaster monitoring， which has good application effect and is very worthy of popularization and application. Based on this， focuses on the application of remote sensing technology in agriculture， hoping to provide some reference opinions for agricultural researchers.

Key words Remote sensing technology; Agrometeorological service; Disaster monit-oring