摘要：现代信息技术的发展使得我国农业朝着智慧农业方向蓬勃发展,显著提高了农业生产的智能化科学化水平,遥感具有远距离感知、无损监测的特点,越来越多地被用于农情监测。对遥感在智慧农业中的应用原理进行了介绍,对遥感在大尺度农情监控上的应用与方法进行了归纳总结,具体包括土地利用现状与土地资源调查、长势监测与产量预报、作物灾害损失评估与预报3个方面,并对遥感在农田尺度信息服务上的应用做了介绍,总结了遥感在智慧农业中应用的瓶颈问题以及今后的发展方向。

摘要：无人机航拍能够快速准确获取地表的高分辨率影像,已经成为遥感数据获取的重要手段之一。采用eCognition软件面向对象分类方法,对无人机影像进行地物分类研究。通过ENVI OneButton生成无人机正射镶嵌影像,选择合适的分割参数对实验区影像进行多尺度分割,找出最优的分割尺度。利用eCognition特征优化功能选择最优对象特征组合,进行最近邻分类。结果表明,分类的总体精度达到83%,Kappa达到0.8,采用eCognition面向对象的分类方法能够较为准确地得到地物覆盖信息。利用无人机技术和eCognition面向对象分类方法,可充分利用影像的光谱信息和形状、纹理等空间信息,能够实现地物信息的快速、准确提取。

摘要：氮是植物生长的基本营养元素,对氮含量的监测有助于及时了解植物的代谢过程和健康状况。高光谱技术能够对叶片氮含量进行无损快速的检测,已成为叶片氮含量检测的重要手段之一。采用高光谱技术对冷杉叶片氮含量进行估算,首先分别采用相关系数法、连续投影法、LASSO算法对4种形式的光谱变量R,R′,log(1/R),log(1/R)′进行敏感波段筛选,对筛选后的敏感波段分别采用偏最小二乘、随机森林、支持向量机进行建模反演。结果显示:两种导数形式变量的反演误差最小;且相关系数&Log(1/R)′,LASSO&Log(1/R)′能够有效筛选出叶片氮含量的敏感波段组合,无论采取何种建模方法,其估算效果在几种筛选方法组合中最好,R^(2)>0.84,RMSE在0.19~0.24,估算效果明显优于全波段建模;随机森林算法对相关系数法和LASS0算法筛选出的Log(1/R)′形式变量的反演误差最小,但对其他形式变量的反演误差变化范围较大,表现并不稳定。3种变量筛选方法筛选出的R形式的变量与前人研究相符,连续投影算法能筛选出更多与叶片其他化学含量相关的波段,证明了3种变量筛选方法的有效性。

摘要：过度放牧是贵州喀斯特人工草地退化主要人为驱动力之一。研究贵州喀斯特人工草地放牧管理策略,对贵州人工草地的可持续发展有重要指导意义。本研究结合无人机技术对草地植被盖度进行调查,比较不同放牧强度对植被盖度、地上生物量、植被地上部碳氮含量的影响和相同模拟放牧强度对不同混播草地植被盖度、生物量、植被地上部碳氮含量的影响,分析地上生物量、植被地上部碳氮含量与盖度的相关性。结果表明,轻度放牧下,植被盖度、地上生物量鲜重、地上生物量干重和植被地上部碳氮比分别比重度放牧显著升高了16.4%、302.4%、292.5%和132.1%(p0.01);在相同模拟放牧强度干扰下,混播组合对植被盖度、地上生物量(鲜重和干重)、植被地上部碳、氮含量和碳氮比的影响均不显著(p>0.01)。相比于相同植被类型模式下的混播组合,草地盖度和地上生物量等的响应更受制于放牧强度调控,这进一步揭示,目前放牧强度下,贵州本地人工草地需要采取更低放牧强度的管理策略。不同放牧强度下,地上生物量、植被地上氮含量与植被盖度的相关性较好,结合无人机航拍图片,可为家庭牧场地上生物量和氮含量的无损、快速监测提供可行的途径。