摘要：粮食直接补贴政策的实施,对于促进粮食生产和农民增收、推动农业农村发展发挥了积极的作用。补贴资金发放的精准程度在一定程度上影响着财政资金的支农效率。该文拟研究基于卫星数据进行粮食直补政策落实效果评价的可行性。以安徽省濉溪县为研究区,采用GF-1卫星16 m多光谱影像,在扣除线状地物、小地物的基础上,精准核算冬小麦种植面积。以乡镇为单位,比较统计发放面积与遥感核算面积,完成基于GF-1卫星数据的粮食补贴政策落实效果评价。结果表明:1)全县范围内,冬小麦直补发放统计面积与遥感核算面积较为吻合。直补发放统计面积为1 239.17 km^2,遥感核算面积为1 227.37 km^2,相对误差仅为0.96%;2)在乡镇尺度上,11个乡镇和1个开发区中共5个乡镇直补发放统计面积与遥感核算面积的相对误差<10%,8个乡镇<13%。相对误差最大的开发区、濉溪镇2个乡镇,以工商业用地为主,冬小麦种植面积少,地块零碎,遥感解译难度大。整体上,直补发放统计面积与遥感核算面积的Nash-Sutcliffe系数(Nash-Sutcliffe coefficient,ENS)为0.90,决定系数为0.93,两者相关程度较高。研究可为改进完善粮食补贴政策提供参考提供依据。

摘要：【目的】预测冬小麦产量,提高估产精度,为国家粮食生产安全宏观调控提供重要的数据和技术支撑。【方法】以河南省为研究区,利用时间序列MODIS-NDVI数据,结合河南省17个地市的产量数据以及河南省的冬小麦遥感监测面积数据,运用实时NDVI与产量数据建立线性模型、两年差值NDVI与对应的差值产量建立线性模型两种方法对河南省冬小麦产量进行预估,比较分析两种方法的精度。【结果】(1)两年差值归一化植被指数(dNDVI)明显比实时归一化植被指数(NDVI)更好地预估冬小麦产量。(2)实时NDVI预估单产产量相对误差基本可以满足要求,大部分在0.25以下,只有少数几个市(焦作、鹤壁、新乡、安阳)相对误差较高。(3)两年差值归一化植被指数(dNDVI)预估单产的整体误差均可以满足估产的要求,均在0.1以下。【结论】两年差值归一化植被指数(dNDVI)可以有效预测冬小麦产量,有利于提高估产精度。

摘要：微波数据能有效克服云层影响,实现土壤水分的全天候遥感监测,但仅局限于土壤表层(0~5 cm),无法客观反映耕作层土壤的实际干旱程度。本研究采用区间划分方法,分析逐日风云微波遥感数据(FY-3C/MWRI)反演的表层土壤水分各区间临界值与对应区间基于MODIS数据得到的温度植被干旱指数(TVDI)最大值的关系,建立2015—2016年冬小麦生育期内月尺度的FY-3C/SM-TVDI模型,初步实现冬小麦主要种植区内微波遥感监测10~20 cm深度土层旱情模型。在此基础上,利用2014—2015年数据进行模型验证。结果表明,模型总体构建效果较好,大部分模拟值与真实值差异不显著(P>0.05),10月模拟值较真实值显著偏低(P<0.05)。