前言：應(yīng)用微波衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以更好的監(jiān)測全球范圍內(nèi)作物長勢，該技術(shù)可用于作物產(chǎn)量預(yù)測，農(nóng)業(yè)保險公司理賠、農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理等領(lǐng)域，現(xiàn)被各國 *** 廣泛采用。

微波成像預(yù)測產(chǎn)量

你想比美國農(nóng)業(yè)部更好、更快的預(yù)測作物的生長情況嗎？你想在全球范圍內(nèi)，對主要農(nóng)作物的生長情況變化做出及時、客觀的監(jiān)測嗎？正國華宇能夠幫你做到。正國華宇以 衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)為基礎(chǔ)，利用微波衛(wèi)星遙感技術(shù)（S *** I）對災(zāi)害天氣做出評估，進而對農(nóng)作物長勢、產(chǎn)量、病蟲害做出預(yù)測。

該預(yù)測模型的參數(shù)，是利用了地表溫度與地表濕度的統(tǒng)計變化與該地區(qū)以往農(nóng)作物的產(chǎn)量數(shù)據(jù)的關(guān)系。采用S *** I的實時數(shù)據(jù)計算出的產(chǎn)量與美國農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計服務(wù)中心提 供（NASS）的數(shù)據(jù)高度一致，該服務(wù)中心是世界范圍內(nèi)作物數(shù)據(jù)的權(quán)威來源。而且，S *** I獲取產(chǎn)量數(shù)據(jù)的同時，不需要費時、費力、花費高昂的實地勘察。

對用戶來說好處是顯而易見的：更快，更準(zhǔn)確，更經(jīng)濟的 *** 。該 *** 使用微波衛(wèi)星取得的精確結(jié)果可以為農(nóng)產(chǎn)品交易提供準(zhǔn)確、直觀、有效的參考。

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衛(wèi)星遙感技術(shù)

該技術(shù)用微波輻射確定地表的溫度和濕度的變化，然后把這些變化值代入作物模型，其結(jié)果就能解釋美國的大豆，玉米，小麥和棉花的產(chǎn)量變動情況。而傳統(tǒng)的實地勘察是片面、隨機的觀測。

S *** I最初發(fā)展是通過地表發(fā)射的微波能量來反應(yīng)溫度和濕度。S *** I能夠在任何天氣情況下監(jiān)測地表狀況。由于云層會隨時覆蓋大部分的地表，這樣S *** I就能比 基于光學(xué)影像衛(wèi)星模型提供更有效的監(jiān)測范圍。溫度的度量是經(jīng)過大量地表基站進行校準(zhǔn)，濕度的度量包括地表附近的任何濕氣來源。正國華宇作物模型有效融入這兩種數(shù)據(jù)從而 創(chuàng)建了玉米，大豆和棉花產(chǎn)量指數(shù)。

衛(wèi)星傳感能夠監(jiān)測真實地表的溫度和濕度，而偏離正常值的差值數(shù)更具有廣泛的用途。從1988年到2008年，衛(wèi)星每月不間斷進行分辨率為30KM觀測。實時監(jiān)測 地表溫度與多年平均值進行對比，數(shù)據(jù)差值就可以表明這段時間該地區(qū)是高于還是低于往常了，用累積概率的程度來表示從極度干旱到極度潮濕的范圍。

由2005年7月18-24全球地表溫度圖，表明美國大部分地區(qū)、巴西和俄羅斯東部溫度高于往年平均，加拿大，阿根廷及中國的部分地區(qū)溫度低于往年平均。下圖顯 示是同一星期相對應(yīng)地表濕度的差值。如圖表明，中國的大部分地區(qū)相對常年來說要潮濕一些，而澳大利亞東北部和印度一部分地區(qū)濕度較大。我們在作物生長時期把溫度與濕度 變化代入作物模型上，然后在作物生長期內(nèi)可以通過對地表溫度與濕度變化值對其產(chǎn)量進行估測。

結(jié)果及驗證

為了驗證S *** I的數(shù)據(jù)領(lǐng)先NASS的報告，利用中介機構(gòu)的7月份的調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，可以分別拿S *** I和NASS的八月份報告做比較。用S *** I的7月份數(shù)據(jù) 和NASS的八月底的數(shù)據(jù)（在九月報告）相比較，按次序的，用S *** I的8月份數(shù)據(jù)和NASS的九月份數(shù)據(jù)（在十月份報告）作比較。由于NASS是在下個中旬發(fā)表上個 月的月底報告的，所以S *** I的數(shù)據(jù)要比NASS的數(shù)據(jù)早了5個星期。

在此項研究中表明，作物生長期內(nèi)產(chǎn)量的變化是與田間的情況變化是高度相關(guān)的，基于S *** I的作物產(chǎn)量預(yù)測模型與NASS在報告最終產(chǎn)量趨于一致。該模型在6月份底就能精確估測作物產(chǎn)量上的變化，而NASS直到8月中旬才所反應(yīng)。

我們通過依荷華州玉米生生長過程的前期的預(yù)測產(chǎn)量，來繼續(xù)驗證模型，NASS最早可用的數(shù)據(jù)7月份監(jiān)測要在8月份報告發(fā)布，可與S *** I基于6月份報告的產(chǎn)量相 比較。100代表是在最終產(chǎn)量方面是吻合更好的.（S *** I是在6月底，而NASS是在8月中旬），看下面的“產(chǎn)量預(yù)測”，在絕大多數(shù)年分看來，S *** I的6月份確定 的產(chǎn)量好于NASS的7月份產(chǎn)量。

下個問題是，基于S *** I的預(yù)測在產(chǎn)量變化方面是優(yōu)于NASS不受作物生長期變化影響，為了證實這一點，選用三種作物：玉米，大豆和小麥，該項研究采用北達科達 州的春小麥和堪薩斯州的冬小麥，采用來自伊利諾伊和內(nèi)布拉斯州大豆，小麥來自依荷華州和俄亥俄州。最初的成果是基于S *** I最終產(chǎn)量（9月底）和每年1月份發(fā)表的美國 農(nóng)業(yè)部的NASS最終產(chǎn)量之間的關(guān)系，在不同的州每種作物的相關(guān)度達到96％。

另外，為了增加測試的可用數(shù)據(jù)，我們每個州每個作物的四個不同的生長階段，這個能更好的測試S *** I的數(shù)據(jù)會隨著生長期不斷增加，領(lǐng)先于NASS。綜上所述，是 采用S *** I的6月份數(shù)據(jù)和NASS的7月底數(shù)據(jù)相比較的，在整個作物整個生長周期內(nèi)領(lǐng)先一個月的時間。

所有這些的檢驗表明以下三點：首先，NASS通常是保守的，慢慢的接近最終的正確產(chǎn)量。第二，它需要花時間去完成實地調(diào)查和分析結(jié)果。最后，及時，適時和客觀的 數(shù)據(jù)能夠提供寶貴的信息及縮短分析最終產(chǎn)量數(shù)據(jù)的時間。

由于S *** I的數(shù)據(jù)組的客觀，全球和科學(xué)，被廣泛的應(yīng)用于許多 *** 和商業(yè)組織，為他們提供農(nóng)產(chǎn)品更精確的評估。這個 *** 迅速的成為科學(xué)、及時的預(yù)測全球產(chǎn)量更佳 選擇?，F(xiàn)在一些大企業(yè)爭相采用該技術(shù)，收益得到擴大和穩(wěn)定。

來源：開源地理空間基金會中文分會

來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/243gg

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