摘要：[目的]粮食生产功能区和重要农产品生产保护区(以下简称“两区”)划定是确保国家粮食安全和保障重要农产品有效供给的重要举措。文章调查“两区”内作物实际种植情况,探索遥感技术在“两区”作物种植结构监测和“两区”数据更新中的应用方法。[方法]以黑龙江省富锦市为研究区,以Landsat8多光谱影像为数据源,采用遥感监测技术,对研究区范围内2020年水稻、玉米和大豆3种作物种植情况进行监测,识别3种作物并提取地块边界,形成作物空间分布矢量图,与“两区”划定成果图叠加对比,分析“两区”划定情况与实际种植情况的一致性。[结果](1)富锦市水稻生产功能区内水稻实际种植面积占比88.2%,玉米生产功能区内玉米实际种植面积比例为17.8%,大豆实际种植面积占大豆生产功能区的68.8%。(2)富锦市实际种植情况与“两区”划定成果要求种植面积存在明显差异,差异大小因作物不同而不同,主要受当地自然条件、国家政策和农民种植意愿的影响。[结论]鉴于遥感技术可以在“两区”作物种植监测中发挥特殊作用,建议农业农村部门采用遥感技术对“两区”范围内作物种品种和种植面积等情况进行动态监测,及时掌握实际种植情况并更新“两区”数据库,实现精细化管理,进而为决策部门优化农业种植结构,保障国家粮食安全。

摘要：基于近红外-红波段特征空间的垂直干旱指数(PDI)在表征土壤水分时精度还有待于提高。为提高PDI对土壤水分的敏感性,基于短波红外和红边波段对作物水分胁迫响应更为敏感这一事实,考虑Sentinel 2卫星数据的短波红外、红边1、红边2和红边3波段,分别与红波段构建特征空间,提出新的土壤水分监测指数(分别记为SPDI、R1PDI、R2PDI和R3PDI),改进PDI,并基于冬小麦全生育期的土壤湿度实测数据评价构建的指数。结果表明,与PDI相比,新建立的指数在表征土壤墒情方面表现良好,与实测土壤湿度的负相关性更强。冬小麦播种、越冬、拔节和灌浆期的土壤墒情最优表征指数分别是SPDI、R1PDI、R2PDI和R2PDI,这些指数与实测数据的相关系数绝对值|r|分别为0.79、0.74、0.70和0.61,相关性极显著,均强于PDI与冬小麦播种、越冬、拔节和灌浆期实测数据的相关性。Sentinel 2数据的短波红外、红边1和红边2波段更适合构建水分响应指数,与红波段构建的新型指数在土壤墒情监测方面具有潜力。

摘要：中国是一个农业生产和消费大国,同时也面临着投入产出比率相对较低、环境污染等一系列问题,尤其在国际形势变化、自然灾害频发的背景下,中国传统农业生产方式亟需转型升级。在人工智能、物联网、云平台等新兴技术的带动下,精准农业孕育而生,成为了全球农业实现绿色、高产的有效途径。该文瞄准世界精准农业发展较好的发达国家和地区,通过文献梳理和总结,凝练出政府引导、信息化建设、科技支撑、新型农民培育等发达国家和地区发展精准农业的成功经验。在此基础上,着眼于中国大田种植,分析中国发展精准农业的基础,从农田配套设施及信息化建设、农业信息获取、自动变量作业系统及装备等方面充分认识中国发展精准农业的薄弱环节。该文旨在厘清中国精准农业的发展方向,借鉴国际经验,提出中国精准农业今后的发展建议,如强化政府组织领导作用、加强基础设施和信息化建设、聚焦核心技术研发、培养新型农业人才、分区域试点示范。