《粮食生产风险遥感动态评估关键技术与应用》

及时准确掌握大宗农作物农情信息,监测农作物生长各环节的生理状况,动态评估粮食生产过程中生产潜力和潜在风险,对国家农业政策的制定、农产品供需平衡分析以及农业供给侧结构改革具有重要意义。通常的农业遥感研究多从单一的维度对农作物生长进行监测或评估,忽视农作物生长过程的各个环节的变化,以及与气象环境要素的变化不匹配导致的潜在风险。监测作物生长各环节的状况需要精确的技术手段,而传统的监测和评估方法技术落后、效率低、成本高、周期长,越来越不适应市场经济体制和党政各级部门的宏观决策与管理要求,已经成为制约中国农业信息化,以及保障粮食安全与农业可持续发展的关键问题之一,更是关系到河南的粮食生产,农业和农村经济的兴衰的重要问题。

2010年以来,河南大学与中国科学院遥感与数字地球研究所、北京师范大学经过多年的合作研究,在遥感数据处理、大宗粮食作物精细化识别、长势监测、关键物候信息提取、生物量和产量预测以及在此基础上的粮食生产风险评估等方面取得了一系列创新性成果,实现了农业遥感技术的更新换代,主要包括:(1)集成多尺度遥感数据,综合季相节律和特征光谱信息,创新发展了作物种植区空间分布遥感精细化监测以及种植面积统计方法,实现了作物类型识别遥感监测技术的更新换代。(2)攻克了在开展农情遥感监测中数据缺失的难题,提出了创新性解决方案,构建了针对时相错位遥感监测参数的拟合方法和缺失气温数据的重建方法,显著提高了开展作物监测的便利性。(3)解决了基于遥感的大区域作物长势监测中由于物候差异带来的影响,提出了个体与群体相结合的长势评价方法,综合时序遥感数据和农学指标参数,研制了消除物候空间差异的作物长势监测方法,增强了遥感监测的区域适应性。(4)提出了利用作物模型与时间序列遥感数据相结合实现耕层土壤速效养分反演的新思路,以养分缺失引起的作物长势参数的变化为切入点,在数据同化算法设计和养分模块优化改造的基础上,利用作物长势参数遥感监测结果与模型模拟结果的差异设计实现速效养分含量信息的有效获取。(5)利用长时间序列遥感、气象、以及环境要素数据,完成农作物生长要素长时间序列反演与波动分析,并建立了典型环境要素与作物单产敏感性知识库,实现了粮食生产风险的定量评价。

项目主要成果包括国家发明专利8项,软件著作权8项,学术论文85篇(SCI检索36篇,其中一区2篇,二区12篇,三区6篇)。项目成果得到了该领域知名专家的高度评价。

2012年开始在河南、河北、山东等多省进行推广应用。先后为各地农业相关单位,如农业推广站、植保植检站、农业合作社等,提供作物农情监测与预警技术;从2012年开始为河南省农业科学院开展全省农情遥感监测和农业信息分析提供基础数据;2014年开始为中国科学院开展全球粮食数量安全早期预警研究提供标定和验证数据;2015年粮食生产风险评估护具被国家自然资源和地理空间基础信息库采用;2016年开始基于中科院科技成果转化产业基地“中科赛诺”科技有限公司将多项技术在河南、河北、吉林、湖北等多省开展推广应用;2017年为河南省时空大数据应用产业技术研究院(有限公司)提供两项专利技术,助力其开展农业大数据工作。综上,该项目自应用以来产生了广泛的社会经济效益。

成果说明

(1)《粮食生产风险评估简报》提供的全球主要小麦、玉米、水稻、大豆产区的环境风险分析和风险损失产量估算信息,被国家自然资源和地理空间基础信息库采用,同时发布于国家发展改革委内部信息网及信息库政务外网门户网站。 (2)《粮食生产风险评估简报》关于全球主要小麦产区的环境风险分析和风险损失产量估算信息被郑州华粮科技股份有限公司用作参考验证。 (3)本项目的作物类型遥感监测技术、作物长势监测技术、作物物候期监测技术、土壤养分反演方法、作物产量估算方法等多项技术成果,通过中国科学院科技成果转化产业基地“中科赛诺

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