中国农业信息杂志 部级期刊

中国农业信息 2018年第02期杂志 文档列表

中国农业信息杂志综合研究

我国智慧农业研究和应用最新进展分析1-14

摘要：【目的】对我国智慧农业的研究和应用最新进展进行梳理和评述,并对未来智慧农业的发展方向进行展望。【方法】文章在系统总结智慧农业研究文献基础上,深入分析了农业感知、传输、分析、控制、应用等智慧农业核心领域研究进展和应用状况,并科学展望了未来智慧农业发展方向。【结果】研究认为,传感器、GPS、遥感及RFID等技术形成了农业智能感知的技术体系,传感器技术目前应用最为广泛。智慧农业中数据传输方式要包括有线通信传输、无线通信传输及无线传输与有线传输结合等3种方式,无线传输与有线传输结合的方式是目前常用的数据传输方式,ZigBee技术是应用最为广泛的无线传输方式。模拟模型、大数据技术及云计算技术是智能诊断分析的关键技术。智慧农场、智慧果园、智慧养殖、农业经营、农业管理与服务等是目前智慧农业的主要应用领域。【结论】数据安全标准、数据融合、数据挖掘、关键技术及系统集成等技术问题、围绕天地空一体化的遥感数据获取体系对智慧大田的深入研究、智慧农业发展模式及推广模式创新研究等则是未来智慧农业研究发展的方向。

信息技术在畜禽养殖中的应用进展15-23

摘要：【目的】现代集约化、规模化养殖业发展的本质在于以较少的资源投入,按照动物生长发育的需要,在可控环境条件下实现自动化、智能化和数字化的生产和管理,不断发展的信息化技术极大的促进了当前畜禽养殖业发展。【方法】文章主要从畜禽环境监测控制技术、畜禽体征信息获取与行为监测技术、畜禽疫病防控决策与预警技术、畜禽智能繁育与精准饲养管理技术4个应用层面,总结信息技术在畜禽养殖中的研究现状与应用进展。【结果】在环境监测控制方面,分析了环境监测系统的内容,列举了国内比较成熟的环境参数监控和控制系统;在体征信息监测方面,分别从机器视觉技术、声音处理技术、生物传感技术等角度,总结了对健康信息、生命体征信息、情绪信息、行为信息等的体征监测;在疫病防控决策方面,介绍了使用红外热图像处理、声音监测、专家诊断系统等进行动物疫病的监测、诊断、预测;在畜禽繁育与精准饲养方面,总结了畜禽繁育典型的信息化技术类型,分析畜禽精准饲喂模式。【结论】我国畜禽养殖逐步向标准化、规模化与智能化转变,信息化技术能有效提高畜禽生产效率、管理水平、经营决策能力和服务质量,是支撑现代畜牧业可持续发展的关键。因此,加强畜牧业“互联网+”信息化技术研究与应用至关重要。

热红外遥感及其在农业旱情监测中的应用研究进展24-41

摘要：【目的】梳理目前热红外遥感研究进展,探讨热红外遥感技术在农业旱情监测方面的应用现状,为热红外遥感技术在土壤水分反演和旱情监测方面的应用探明发展道路。【方法】文章通过系统梳理和总结国内外热红外遥感及其在农业旱情监测中的应用研究进展,分析了目前研究存在的问题,并对未来热红外遥感在农业旱灾监测中的应用进行了展望。【结果】热红外遥感已经形成多源遥感数据和多时空分辨率数据并存的局面,地表温度遥感定量反演和地表蒸散发遥感估算已经取得较大进展,但热红外遥感数据产品系统生产仍然面临许多问题,尤其是时空尺度、云影响、像元间可比性和反演精度等问题,仍然需要开展深入的研究;目前农业旱情遥感监测已经取得了较大进展,国内外学者提出了多种不同的表征指数监测方法,但由于热红外遥感存在的许多固有问题,农业旱情遥感监测仍面临许多挑战,尤其是从热红外遥感前沿问题出发开展农业旱情遥感监测模型研究。【结论】在对地观测大数据时代背景下,热红外遥感及其在农业旱情遥感监测中的应用,迫切需要进一步深入研究全天候高精度地表温度遥感反演、高精度农田蒸散遥感定量估算、时空尺度转换与多尺度监测、旱情监测机理模型构建等前沿学术问题,同时,这些问题也是农业旱情遥感监测获得突破性进展的重要方向。热红外遥感理论与方法的发展,将有力地推动我国农业旱情监测精度的提高,为现代精准农业发展保驾护航。

中国农业信息杂志农业遥感

松嫩平原中部农作物空间格局时空变化分析42-52

摘要：【目的】在国家“玉米调减”、“粮豆轮作”、“大豆目标价格”等种植结构调整政策背景下,分析2011~2016年松嫩平原中部地区农作物空间格局变化,为黑龙江省西部地区种植结构调整提供数据参考和科学基础。【方法】选择克山县为研究区域,利用2016年黑龙江省主要农作物一张图、2011年黑龙江省水稻、玉米本底数据,采取遥感手段提取2011年大豆分布,生成2011和2016年作物空间分布图;选取水稻、玉米、大豆和其他作物为研究对象,分别对农场和县域进行5年内种植结构变化、耕地内部4类作物面积转换分析和景观格局指数评价。【结果】①克山县种植结构发生了巨大的改变,55%左右的耕地种植作物发生变化,目前均以玉米、大豆为主,主要变化方向为大豆改种玉米。②克山县县域总体景观MPS变大,CI减小,机械化和规模化程度总体提升,AWMSI降低,斑块形状更加规则。【结论】①克山县种植结构的发展趋势由相对效益较低的大豆向着相对效益较高的玉米、水稻方向发展,种植结构由2011年的大豆为主要作物,转变为玉米和大豆为主要种植作物,且2016年玉米种植规模超过大豆,成为种植规模最大的作物;水稻受到自然地理条件的制约较大,面积扩张集中在县域的流域附近。②大豆、玉米和水稻的规模化、机械化和破碎化程度正逐渐趋于一致,其他作物规模化和机械化程度明显低于3种作物,破碎化程度高于3种作物;大豆、水稻和其他作物分布逐渐离散,玉米区域集中且优势度明显高于其他3种作物。③利用景观格局指数,可以很好地量化反映作物种植格局空间分布变化情况,包括规模、空间分布、形状、异质性和相关性情况。

基于GIS技术与层次分析法的耕地适宜性评价研究53-62

摘要：【目的】耕地适宜性评价是研究耕地合理利用的核心内容之一,是对影响耕地质量的各种条件的综合评估,是土地利用规划的基础,为合理保护耕地资源提供重要依据。【方法】文章在研究区内基于土壤养分、立地条件、理化性状、土壤管理四个方面,选取12个评价因子构建耕地适宜性指标评价体系,以16m×16m栅格为评价单元,选用层次分析法确定评价指标权重,运用遥感和地理信息系统技术(GIS)建立模型进行综合评价,将研究区耕地适宜性划分为10个等级。【结果】研究区耕地整体适宜性良好,其中一到六级耕地占全区耕地总面积的81.07%,同时也有相当面积的耕地评价等级较低,处于勉强宜耕或不适宜耕作的状况。【结论】通过模糊数学和专家打分获得的耕地评价值,在AHP模型中将各指标分4类赋权重,最后得到相互关联的耕地指标体系,且利用GIS技术处理栅格数据对表现耕地适宜性具有良好的作用,研究成果对研究区耕地资源合理保护及促进耕地可持续发展有重要的意义。

1982—2013年内蒙古植被返青期动态监测及其对气候变化的响应63-75

摘要：【目的】研究内蒙古植被返青期对气候变化的敏感性。【方法】基于1982—2013年GIMMSNDVI3g数据,使用累积NDVI的Logistic曲线曲率极值法,线性趋势分析方法,对内蒙古地区(除去荒漠植被稀少区)32年间植被返青期进行识别和提取,分析内蒙古植被返青期的时空变化规律,以及不同植被类型的返青期对气温、降水变化的响应。【结果】(1)内蒙古植被返青期开始在4月26日至5月23日之间。(2)在1982—2013年间内蒙古植被返青期总体呈现推迟趋势,以2010年为转折点,转折点之前返青期没有明显的提前或推迟的现象;转折点之后,返青期呈现逐年推迟趋势。(3)内蒙古植被返青期与气象因子的关系:4月植被返青期与温度呈现负相关的面积占72.5%,4月植被返青期和降水呈现负相关的面积占55.9%,由此得出4月温度升高和降水增加都会促进返青期提前。与降水相比,返青期与温度的相关程度更高。(4)不同植被类型的返青期与温度、降水的相关关系:森林区的返青期与4月温度的相关性最为显著,通过了0.01显著性检验水平。草地区的返青期与4月降水增加的相关性通过0.01显著性检验水平。【结论】通过研究内蒙古植被返青期的时空变化规律,探索植被返青期与气象因子的关系,为增强对气候变化的应对能力、指导当地的农牧业生产具有重要的理论和实际价值。

最大似然分类的训练样本敏感度研究76-85

摘要：【目的】遥感影像监督分类能够快速获取土地利用和地表覆盖的信息,分类样本的选取对分类精度具有决定性的作用。以最大似然分类方法为例,研究样本数量、均值和标准差对分类精度的影响。【方法】基于地表覆盖产品GlobeLand30分层随机选取不同数量的训练样本,采用最大似然法对研究区域的Landsat8遥感影像进行分类。通过谷歌地球高分影像选取一定数量的检验样本,对影像分类结果进行精度评价,并研究样本数量、均值和标准差对分类结果的影响。【结果】不同数量的训练样本得到的分类精度不同,分类精度随着样本数量的增加先增加后下降,然后渐趋于稳定;在样本质量特征方面,当训练样本的均值和标准差越接近检验样本的均值和标准差时,分类结果的精度越高,反之则分类精度较低。【结论】在最大似然分类过程中,训练样本数量的选取存在临界值,当达到临界值时即可获得较高分类精度,随后即使增加样本的数量也无法显著提高分类结果的精度。在样本质量方面,要尽量选取能够反映地物真实特征的训练样本进行分类。

持续受涝对冬小麦高光谱特征参数的影响分析86-94

摘要：【目的】高光谱特征参数能够突出原始光谱的感兴趣信息,分析冬小麦的高光谱特征参数随受涝时间的变化特征,提出一种快速识别冬小麦受涝的方法,可为冬小麦涝害监测提供理论支撑。【方法】文章在冬小麦灌浆期设置持续淹水8天的处理,采集涝害处理当天、第3d、第5d、第7d的反射光谱特征,以高光谱位置参数、振幅参数、面积参数和反射率参数为研究指标,对比分析了健康和受涝冬小麦18个高光谱特征参数的变化特征,并根据高光谱特征参数的差异性指数随受涝时间的变化特征判断冬小麦的受涝程度。【结果】(1)受涝冬小麦的红边位置发生“蓝移”,红谷、绿峰和黄边位置发生“红移”;4个振幅参数值均减小;近红外面积和绿峰面积增大,红边、黄边和蓝边面积减小;绿峰反射率Rg和红谷反射率Ro增大,两者的比值Rg/Ro和归一化值(Rg-Ro)/(Rg+Ro)则减小;(2)根据不同高光谱特征参数差异性指数的大小及变化特征,提取出红边位置、最小振幅、近红外面积和红谷反射率为判断冬小麦受涝与否的最佳参数;高光谱反射率参数和面积参数可在受涝前期快速识别冬小麦受涝与否,高光谱振幅参数能够在受涝后期判断受涝程度。(3)不同高光谱特征参数识别冬小麦受涝的优劣能力从强到弱依次为:高光谱振幅参数>高光谱面积参数>高光谱反射率参数>高光谱位置参数。【结论】高光谱特征参数的变化特征能够用来判断冬小麦受涝与否以及受涝程度,可为冬小麦涝害遥感监测提供理论支撑。

河南省冬小麦产量遥感监测精度比较研究95-102

摘要：【目的】预测冬小麦产量,提高估产精度,为国家粮食生产安全宏观调控提供重要的数据和技术支撑。【方法】以河南省为研究区,利用时间序列MODIS-NDVI数据,结合河南省17个地市的产量数据以及河南省的冬小麦遥感监测面积数据,运用实时NDVI与产量数据建立线性模型、两年差值NDVI与对应的差值产量建立线性模型两种方法对河南省冬小麦产量进行预估,比较分析两种方法的精度。【结果】(1)两年差值归一化植被指数(dNDVI)明显比实时归一化植被指数(NDVI)更好地预估冬小麦产量。(2)实时NDVI预估单产产量相对误差基本可以满足要求,大部分在0.25以下,只有少数几个市(焦作、鹤壁、新乡、安阳)相对误差较高。(3)两年差值归一化植被指数(dNDVI)预估单产的整体误差均可以满足估产的要求,均在0.1以下。【结论】两年差值归一化植被指数(dNDVI)可以有效预测冬小麦产量,有利于提高估产精度。

中国农业信息杂志专题报道

2007—2017年美国大豆产量时空变化与分析103-114

摘要：【目的】掌握美国大豆种植状况及产量时间空间动态,辅助制定我国大豆生产政策、调整大豆种植结构以及确定大豆国际贸易数量。【方法】基于2007—2017年美国大豆产量县域统计数据并协同运用地理信息技术,采用变化率法、空间自相关分析法、重心迁移法分析了近10年美国大豆产量年际变化、波动趋势及空间变化特征。【结果】美国大豆产量高值区域,仍是传统的主产区,主要分布于中部平原的密西西比河流域和密苏里河流域。近10年间大豆产量呈增加态势,且近5年增长迅速,其中2009、2014年增速较快;大豆产量全局空间自相关Moran′sI指数介于0.669~0.726之间,存在显著的集聚效应。局域空间自相关Moran′sIi指数聚集图中高—高(HH)聚集区和低—低(LL)聚集区占比最大且有不断扩张的趋势;大豆产量空间重心先南移后北移再向西南方向迁移,向西南方向迁移明显,总体位移87.71km。【结论】近10年美国大豆产量总体呈现波动上升的趋势,集聚效应明显,产量重心显著向西南方向迁移,其是自然因素和人为原因综合共同驱动的结果。文章为分析全球大豆运行态势、预测国际大豆价格以及我国农业相关政策制定等提供有益的参考。

CropSyst模型在区域冬小麦产量模拟中的应用115-122

摘要：【目的】CropSyst是国际先进的作物生长模拟模型,文章应用欧盟最新开发的基于生物物理过程的作物模拟平台BioMa(Biophysicalmodelapplication)中嵌入的改进型作物模型CropSyst,进行CropSyst模型中国北方冬小麦模拟适用性评价。【方法】CropSyst模型初始参数不适合中国冬小麦作物模拟,该研究基于冬小麦主产区河北省衡水市11个县(市)的实测作物、物候、生物量及产量等数据,对CropSyst模型在中国华北地区的使用进行了一系列参数的调试、修正和验证,获得了一套CropSyst模型中适合中国华北小区域范围内冬小麦生长过程模拟的模型参数,并运用调试的作物参数对2012—2014年衡水地区冬小麦产量进行了模型模拟。【结果】冬小麦模拟产量和实测产量线性回归的相关系数平均达到0.97,模拟性能指数(EF)为0.94,一致性系数(IOA)为0.98。【结论】改进的CropSyst模型对中国华北黄淮海平原区冬小麦产量模拟总体效果较好。