基于MODIS时序影像的水稻信息提取方法研究文献综述

 2022-03-14 20:59:41

文献综述

1 引言

作物物候期是农作物生长的关键时期,其反映出气温降水等因素对农作物生长条件的影响,是对农作物进行动态管理的重要依据。现如今,随着遥感技术在农业领域的大范围应用,基于遥感数据对作物物候期、种植面积、病虫害等进行预测分析已经成为一项重要的技术手段。遥感技术以其获取资料的速度快、受地面条件限制少等特点能够在较短的时间周期和较大的空间尺度上通过传感器接收各种地物反射、辐射波的信息,从而应用于对地物的现状分析、评价与未来预测等方面。由于农作物的大面积种植和农业自动化的日趋普及,作物信息的提取方法将越来越自动化、智能化,因此,遥感技术应用的重要性不言而喻。

2 研究背景及意义

作物生长受许多因素的影响,例如光合作用、气温条件、土壤成分以及病虫害侵袭等,作物生长作为一种复杂的生态变化过程,其中包含了多种因素的综合作用。而农作物的长势信息不仅反映了作物的生长现状,也是农情信息收集研究的主要来源之一[1]

实时无损地监测作物生长和对生产力进行准确预测有利于提高传统作物种植技术水平和苗木管理水平,同时也为农业贸易和决策提供依据,有效保障粮食安全,促进农业可持续发展[2]。目前,由于不同区域存在不同的地形地貌特征以及气候条件,该研究领域有很多方法来提取和检测农作物生长情况,单一的检测方法并不完全适用[3]

因此,需要根据不同地区、不同农作物的生长情况确定使用的方法。传统的调查方法基于地面调查和统计数据,费时费力,周期较长;而遥感技术具有快速、准确、及时的特点,为大面积农业信息提取和监测提供了有力手段。单一时相的遥感影像只能反映农作物某一时刻的光谱特征,容易导致同谱异物现象,而多时相遥感数据能够描述作物在不同的生长发育阶段表现出的光谱差异性,另外,时间序列遥感影像在作物种植信息提取、产量预测、农情监测等方面具有巨大的应用潜力。而植被指数能够有效反映不同植被类型的物候差异和光谱特征,从而提高分类精度,因而在作物信息的提取研究中受到了广泛应用。其中,归一化植被指数(NDVI)是农作物监测中应用最为广泛的光谱参数之一,在农作物生产与管理中具有重要的指导意义[4]

3 国内外研究现状

国内外学者对于农作物信息的提取作了相应的研究和应用,主要方法有单一时相影像法、多时相影像法、时间序列影像法、多源影像融合法等方法。

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