遥感估产技术研究现状与展望

1、遥感估产技术研究现状与展望摘要遥感技术估产快速,减少了传统估产方式的繁重工作,且增加了精准性。阐述了遥感估产的原理与建模根底及模型类型,对将来遥感估产技术进展了展望。关键词遥感估产;类型;现状;展望遥感起源于20世纪60年代,这是一种在一定间隔 上,应用探测仪器不直接接触目的物体,从远处把目的的电磁波特性记录下来,通过分析,提醒出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术1。随着遥感技术的开展,宏观大尺度的估产越来越多地使用遥感方法,并结合地理信息系统和全球定位系统等技术,可以构建出不同条件下植被的生长模型和估产模型2。遥感技术估产与传统的估产方式相比,前者的工作量少,精准性更强,在实际应用中显示

2、出了独有的优越性。前人做了大量有关运用遥感技术对作物、草地、森林及海洋生态系统的植被估产的研究。遥感估产已从试验研究阶段逐步进入到实际业务使用阶段。现讨论有关遥感估产的原理及估产模型的根本类型。1遥感估产的原理及建模根底任何物体都具有吸收和反射不同波长电磁波的特性,这是物体的根本特性。一样的物体具有一样的波谱特征,不同的物体,其波谱特征也不同,遥感技术就是基于该原理,利用搭载在各种遥感平台上的传感器接收电磁波,根据地面上物体的波谱反射和辐射特性,识别地物的类型和状态1。卫星遥感数据具有高度的概括性,卫星获取的光谱植被指数反映了植物叶绿素和形体的变化3。大量的研究也说明,植物的叶面积系数、生物量

3、、干物重与光谱植被指数间存在着较好的相关关系4。因此,利用从卫星获取的植被光谱信息估测产量成为了可能。用于区域植物生物量估测的遥感模型根底是从光合作用即植被消费力形成的生理过程出发,在建立模型的过程中,根据植物对太阳辐射的吸收、反射、透射及其辐射在植被冠层内及大气中的传输,结合植被消费力的生态影响因子,最后在卫星接收到的信息之间建立完好的数学模型及其解析式5。2遥感估产模型的类型20世纪70年代后期估产模型将遥感信息作为变量参加到模型中,建立了大量的遥感估产模型。理论上讨论植物光合作用与植物光谱特征间的内在联络以及植物的生物学特性与产量形成的复杂关系等,方法上从单纯建立光谱参数与产量间的统计关

4、系,开展到考虑植物生长的全过程,将光谱的遥感物理机理与植物生理过程统一起来,建立基于成分分析的遥感估测模型,使估算精度不断进步6。由于研究对象的不同,选用的估产参数也不尽一样,模型种类也较多,根本上可以分为2类7-8,即统计模型和综合模型。2.1遥感统计模型目前,基于统计的遥感估产有3种技术道路:一是遥感光谱绿度值(植被指数)-生物量关系形式。在对作物、草原、森林的估产中,这是一种常用的思路,但是该方法得到的遥感估产等级图只反映卫星摄影时的植物长势和生物量的空间分布状况;二是遥感光谱绿度值-地物光谱绿度值-生物量关系形式,即先分析实测地物光谱绿度值与生物量之间的关系,建立相应模型,再分析卫星遥

5、感植被指数与地物光谱绿度值的关系,建立卫星遥感植被指数与生物量之间的关系模型,最后利用光谱监测模型和卫星遥感监测模型进展监测与估产;三是遥感-地学综合形式。该方法将气温、降水等环境因子引入模型,与遥感-生物量模型互相补充,克制各自存在的缺陷,可进一步进步估产精度。建立的统计模型有线性、幂函数、指数、对数等,回归的方法也有一元回归、多元回归、逐步回归等,得到的系数差异较大,并且应用也局限于建模的时间和地点,在很多情况下地面资料的数也影响模型的精度。2.2遥感综合模型综合模型借助遥感信息和植被信息、气象因子等来建立,其包含了更多的信息量,可以更加准确地反映植被的生物物理参数。尽管这类方法前景广阔,

6、但受到模型中大量的参数和变量获取的限制(例如呼吸、衰老、光合作用、碳分配、凋落物的分解等),以及当物种的组成在时空上变化较大时出现复杂的、异质性的、冠层的描绘问题的影响,局部模型只适用于当时的研究区域,如何通过“尺度扩大来改良形式中的区域限制,更好地适应遥感信息的同化需要,也是亟需解决的一个关键问题。3展望遥感技术经过几十年的开展,已经日趋成熟,遥感估产的优点是可以得到长时间尺度和大空间尺度的消费力资料,因此它仍是将来消费力探测方法的开展方向。目前国际上对各类生态系统的估产模型有很多,建立的模型和所选择的数据源并不是任何时期、任何区域都适用,应该根据研究区域的实际情况来改良生物量模型和选择适宜

7、的遥感数据源。基于遥感技术的生物量估算需要运用多种技术,综合多种方法,使估算模型到达最优。新的数学方法的不断探究和试验是充分发挥遥感信息作用的前提和途径,数量化理论、神经网络方法、si理论、灰色系统理论、数值模拟等理论的尝试将可能实现高精度定量估测。4参考文献1梅安新,彭望琭,秦其明,等.遥感导论.北京:高等教育出版社,2001.2李海亮,赵军.草地遥感估产的原理与方法j.草业科学,2022,26(3):34-38.3冯奇,吴胜辉.我国农作物遥感估产研究进展j.世界科技研究与开展,2022,28(3):32-36,6.4申广荣,王人潮.植被光遥感数据的研究现状及其展望j.浙江大学学报,2001,27(6):682-690.5张佳华.生物量估测模型中遥感信息与植被光合参数的关系研究j.测绘学报,1999,28(2):128-132.6赵英时.遥感应用分析原理与方法.北京:科学出版社,2022.7陶伟国,徐斌,杨秀春.草原产草量遥感估算方法开展趋势及