農(nóng)業(yè)遙感研究進展與展望

唐華俊

（中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院，北京100081）

0 引言

中國農(nóng)業(yè)遙感經(jīng)歷了20世紀70年代的引進學(xué)習(xí)階段[1]，80—90年代中期的技術(shù)攻關(guān)階段[2]，90年代后期—2010年監(jiān)測應(yīng)用階段以及2010年至今全面深化研究與應(yīng)用階段[3]。40余年來，國內(nèi)農(nóng)業(yè)遙感科學(xué)家緊密結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實際需求，不斷攻克技術(shù)難關(guān)，使得農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)研究和應(yīng)用從深度和廣度上都得到長足發(fā)展，取得眾多成果。筆者旨在回顧農(nóng)業(yè)遙感研究的百年發(fā)展歷程，分析農(nóng)業(yè)遙感發(fā)展不同階段的特點，歸納總結(jié)一批近年來國內(nèi)農(nóng)業(yè)遙感研究取得的成就及重要成果、重要人物以及農(nóng)業(yè)遙感發(fā)展的國際前沿情況，展望未來發(fā)展前景和趨勢。

1 回顧農(nóng)業(yè)遙感研究的發(fā)展歷程

現(xiàn)代遙感技術(shù)可以從1915年世界上第一臺航空攝影相機的出現(xiàn)作為開始。第二次世界大戰(zhàn)期間，彩色攝影、紅外攝影、雷達技術(shù)、多光譜攝影、掃描技術(shù)，以及運載工具和判讀成圖設(shè)備等被廣泛應(yīng)用于軍事目標(biāo)探測，隨后逐步擴展應(yīng)用到測繪、土地、林業(yè)和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域[4]。20世紀中期，隨著無線電電子技術(shù)、光學(xué)技術(shù)、計算機技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，遙感技術(shù)迅速發(fā)展。遙感器的搭載平臺從飛機發(fā)展為衛(wèi)星、宇宙飛船和航天飛機等，遙感從航空攝影技術(shù)為主的遙感進入到衛(wèi)星遙感時代。遙感譜段從可見光發(fā)展到紅外、微波，遙感信息的記錄和傳輸從膠片成像、圖像直接傳送發(fā)展到非圖像的無線傳輸，探測地物的能力和應(yīng)用范圍得到了極大地拓展[5-6]。遙感技術(shù)的不斷發(fā)展為其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用奠定了強大基礎(chǔ)。

作為遙感科學(xué)的重要分支，農(nóng)業(yè)遙感伴隨著遙感技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展。農(nóng)業(yè)遙感指利用裝載在航天、航空及地面等不同遙感平臺上的傳感器，獲取農(nóng)業(yè)對象目標(biāo)的電磁波波譜信號，利用計算機、地理學(xué)、農(nóng)學(xué)等多學(xué)科的理論和技術(shù)方法，揭示農(nóng)業(yè)地物、生態(tài)環(huán)境和生產(chǎn)過程的數(shù)量、屬性及其時空變化特征。1972年，美國成功發(fā)射第一顆陸地資源衛(wèi)星對農(nóng)業(yè)遙感發(fā)展意義重大，為農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用提供了持續(xù)穩(wěn)定的遙感數(shù)據(jù)源。1974年，美國開始采用衛(wèi)星遙感技術(shù)建立大范圍的農(nóng)作物面積監(jiān)測和估產(chǎn)系統(tǒng)(LACIE)，隨后開展的AgRISTARS計劃成為美國農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，不但服務(wù)于美國國內(nèi)農(nóng)業(yè)的實際生產(chǎn)，同時也開展了全球糧食生產(chǎn)信息監(jiān)測[7-8]。1988年，歐盟利用遙感技術(shù)建立了農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測系統(tǒng)MARS，監(jiān)測歐盟成員國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況，核查補貼發(fā)放。MARS系統(tǒng)的監(jiān)測范圍后來擴展到全球主要農(nóng)業(yè)區(qū)，監(jiān)測信息服務(wù)于歐盟的農(nóng)業(yè)對外援助與國際合作[9]。20世紀90年代開始，很多國家或國際組織紛紛建立農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)系統(tǒng)，服務(wù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、防災(zāi)減災(zāi)、糧食安全以及國際合作[10-11]。2011年，20國集團(G20)成員發(fā)起全球農(nóng)業(yè)監(jiān)測計劃(GeoGLAM)，整合多個國家與國際組織的區(qū)域以及全球農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)與信息共享，實現(xiàn)對全球農(nóng)業(yè)的遙感監(jiān)測。這一階段的主要發(fā)展特點是利用遙感技術(shù)監(jiān)測農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息，監(jiān)測范圍從單個國家、局部區(qū)域不斷擴展到全球范圍。

近10年來，隨著各類高空間、時間、光譜分辨率民用衛(wèi)星的出現(xiàn)，定量遙感技術(shù)的進一步發(fā)展，農(nóng)業(yè)遙感與地理信息系統(tǒng)、全球?qū)Ш郊夹g(shù)及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)不斷融合，遙感在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用廣度和深度不斷擴展，在農(nóng)業(yè)資源調(diào)查、生物產(chǎn)量估計、農(nóng)業(yè)災(zāi)害監(jiān)測等方面發(fā)揮了重要作用。農(nóng)業(yè)遙感發(fā)展特點從獲取傳統(tǒng)的總產(chǎn)、面積、單產(chǎn)三要素向更多監(jiān)測要素深入，如土壤濕度、作物健康、作物品質(zhì)、物候、病蟲害等。在農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用的學(xué)科領(lǐng)域，也從傳統(tǒng)的資源、環(huán)境向植保、農(nóng)學(xué)等方向擴展，農(nóng)業(yè)遙感正逐步成為農(nóng)業(yè)科學(xué)的基礎(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)[3,12-13]。

2 中國農(nóng)業(yè)遙感研究取得的成就及重要成果

2.1 農(nóng)情遙感領(lǐng)域

從20世紀90年代開始，國內(nèi)農(nóng)業(yè)遙感研究優(yōu)勢單位圍繞“農(nóng)作物空間信息獲取—信息分析—信息應(yīng)用與服務(wù)”的主線，創(chuàng)建了適合于農(nóng)作物遙感監(jiān)測的理論、方法和技術(shù)體系。中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所建立的國家農(nóng)作物遙感監(jiān)測系統(tǒng)(CHARMS)穩(wěn)定運行超過10年，成為國際地球觀測組織(GEO)向全球推廣的農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測系統(tǒng)之一。中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所建立的全球農(nóng)情遙感速報系統(tǒng)(Crop Watch)在全球尺度提供農(nóng)情遙感監(jiān)測信息[14]。中國氣象局研制了氣象衛(wèi)星農(nóng)業(yè)遙感估產(chǎn)信息的提取、加工和處理技術(shù)，開創(chuàng)了國內(nèi)以應(yīng)用氣象衛(wèi)星為主的大面積遙感綜合估產(chǎn)的先例。這期間，先后涌現(xiàn)出了孫九林、童慶禧、李小文、唐華俊、郭德友、吳炳方、顧行發(fā)、李召良、王長耀、周清波、毛留喜等一批農(nóng)情遙感領(lǐng)域的著名專家。

總的來說，取得的創(chuàng)新性突破為：（1）創(chuàng)建了多源多尺度農(nóng)情遙感監(jiān)測技術(shù)體系。突破了國內(nèi)獨特復(fù)雜種植條件下農(nóng)作物精細識別、農(nóng)作物長勢和土壤墑情多源遙感協(xié)同監(jiān)測、產(chǎn)量多模型估測等技術(shù)瓶頸；建立了業(yè)務(wù)化運行的全國農(nóng)作物種植面積、長勢、土壤墑情及產(chǎn)量的遙感監(jiān)測。（2）創(chuàng)建了天（遙感）地（地面）網(wǎng)（無線傳感網(wǎng)）一體化的農(nóng)情信息獲取技術(shù)。解決了以往基于單一遙感信息的農(nóng)作物監(jiān)測數(shù)據(jù)時空不連續(xù)的關(guān)鍵難點，大范圍農(nóng)田信息獲取成本較傳統(tǒng)人工地面采集方式節(jié)約了90%以上；發(fā)展了多源遙感數(shù)據(jù)組網(wǎng)、空間尺度轉(zhuǎn)換、海量農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)，大大提高了國內(nèi)農(nóng)情信息快速、高效、經(jīng)濟獲取的能力。（3）研制了面向農(nóng)作物遙感監(jiān)測的光譜響應(yīng)診斷技術(shù)，研發(fā)了全面覆蓋農(nóng)作物和農(nóng)田環(huán)境參數(shù)的定量反演算法和模型。作物生化參數(shù)高光譜反演的研究，開辟了無損條件下獲取田間農(nóng)作物品質(zhì)及養(yǎng)分等診斷信息的新途徑；研發(fā)了作物物候期、葉面積指數(shù)、光合有效輻射等關(guān)鍵參數(shù)的遙感定量反演算法和模型，提高了區(qū)域農(nóng)作物和農(nóng)田環(huán)境參數(shù)遙感反演精度。

2.2 農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感領(lǐng)域

21世紀以來，中國農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害發(fā)生頻率加快、范圍加大、危害加重。及時、準確獲取多尺度農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害信息成為農(nóng)業(yè)主管部門的迫切需求。中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所緊扣“理論創(chuàng)新—技術(shù)突破—應(yīng)用服務(wù)”的研究主線，創(chuàng)建了國內(nèi)首個精度高、尺度大和周期短的國家農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害遙感監(jiān)測系統(tǒng)。中國科學(xué)院遙感應(yīng)用所建立了主要農(nóng)作物病蟲害遙感監(jiān)測系統(tǒng)，開展了業(yè)務(wù)化運行。這些農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感監(jiān)測系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)部、國家防汛抗旱總指揮部、中國氣象局和國家減災(zāi)中心等部門的全國農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)工作。先后涌現(xiàn)出了陳述彭、徐冠華、徐希孺、周成虎、唐華俊、李召良、黃詩峰、趙春江、黃文江、黃敬峰等一批農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感領(lǐng)域做出突出貢獻的專家。

取得的創(chuàng)新性突破為：（1）創(chuàng)新了面向農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害遙感監(jiān)測的理論體系。構(gòu)建了以地表蒸散發(fā)參數(shù)為核心的農(nóng)業(yè)干旱遙感定量反演理論和農(nóng)業(yè)干旱參數(shù)遙感反演的空間尺度效應(yīng)解析理論體系，實現(xiàn)了全國尺度地表蒸散發(fā)等干旱核心參數(shù)的全遙感反演。提出農(nóng)業(yè)洪澇災(zāi)害全過程數(shù)值解析理論，精確解析了農(nóng)業(yè)洪澇災(zāi)害發(fā)生的全過程及其對作物生長過程的影響機理，奠定洪澇災(zāi)害作物災(zāi)損定量評估的理論基礎(chǔ)。（2）突破了農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害遙感監(jiān)測精度低、時效差的技術(shù)難題，實現(xiàn)了高精度、短周期和多尺度的農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害遙感監(jiān)測信息服務(wù)與決策支持。建立了“星—機—地”多平臺一體化的農(nóng)業(yè)災(zāi)害信息快速獲取技術(shù)，實現(xiàn)不同尺度旱澇災(zāi)情信息獲取時間縮短到24 h以內(nèi)。創(chuàng)建了多模型整合的土壤墑情監(jiān)測技術(shù)，建立了全波段和主被動遙感協(xié)同的微波全天候水體識別技術(shù)，實現(xiàn)區(qū)域洪澇災(zāi)害監(jiān)測保證率90%以上。研制了面向作物全生育期的旱澇災(zāi)害損失遙感評估技術(shù)，實現(xiàn)了針對不同農(nóng)作物和發(fā)育期的受損面積和受損程度快速評估。實現(xiàn)了信息采集、數(shù)據(jù)處理、災(zāi)情解析、災(zāi)損評估和信息發(fā)布等農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害遙感監(jiān)測規(guī)范化和流程化。（3）建立了全國尺度作物病蟲害遙感監(jiān)測和預(yù)測系統(tǒng)。明確了小麥、水稻、玉米等主要作物病蟲害光譜特征和敏感波段，實現(xiàn)了不同病蟲害脅迫類型及病蟲害脅迫與養(yǎng)分、水分等脅迫的區(qū)分；建立了“作物病蟲害遙感監(jiān)測與預(yù)測系統(tǒng)”，實現(xiàn)了作物長勢及生境參量反演、病蟲害發(fā)生發(fā)展?fàn)顩r的高效遙感監(jiān)測與預(yù)測。

2.3 農(nóng)業(yè)資源環(huán)境遙感領(lǐng)域

先后搭建了農(nóng)業(yè)環(huán)境要素監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，形成了耕地、草原、漁業(yè)等農(nóng)業(yè)資源遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)體系，突破了信息提取、參數(shù)反演、模型構(gòu)建和精度檢驗等一系列技術(shù)難題。取得的重要成果包括：（1）中國1:100000比例尺耕地資源現(xiàn)狀遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)庫及基于國產(chǎn)高分數(shù)據(jù)的作物一張圖數(shù)據(jù)。以遙感影像為主要數(shù)據(jù)源，經(jīng)過多年的積累建立了從20世紀80年代末期開始，每5年一期的覆蓋全國陸地區(qū)域的多時相1:100000比例尺土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫。其中的耕地資源包括熟耕地、新開荒地、休閑地、輪歇地、草田輪作物地，種植農(nóng)作物為主的農(nóng)果、農(nóng)桑、農(nóng)林用地，及耕種3年以上的灘地和海涂等[15]。近年來，攻克了基于國產(chǎn)高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)的冬小麥自動識別的技術(shù)瓶頸，獲得了全國第一張16 m空間分辨率冬小麥種植區(qū)空間分布圖[16]。葉嘉安、楊士中、劉紀遠、劉明亮、張增祥、莊大方等在耕地資源遙感監(jiān)測領(lǐng)域貢獻突出。（2）創(chuàng)建了草原產(chǎn)草量、草畜平衡狀況遙感監(jiān)測的新方法和模型庫，實現(xiàn)了全國天然草原產(chǎn)草量的動態(tài)定量監(jiān)測。提出了像元尺度閾值參數(shù)和判定準則，實現(xiàn)了對中國牧區(qū)和半牧區(qū)268個縣（旗）草畜平衡的每年定期監(jiān)測和優(yōu)化管理，建成了高效穩(wěn)定的草原植被遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)化信息系統(tǒng)，實現(xiàn)了中國草原植被快速遙感監(jiān)測、草畜平衡動態(tài)評估和草原資源數(shù)字化的高效管理。李博、史培軍、李建龍、方精云、辛?xí)云?、徐斌、陶偉國等科學(xué)家在中國北方草地資源遙感監(jiān)測及草畜平衡評估遙感監(jiān)測方面貢獻突出。（3）構(gòu)建了水產(chǎn)養(yǎng)殖遙感監(jiān)測及漁場漁情分析預(yù)報業(yè)務(wù)化應(yīng)用體系。遙感在漁場漁情信息服務(wù)、水產(chǎn)養(yǎng)殖規(guī)劃及評估、漁業(yè)資源管理、漁船監(jiān)控與管理等方面形成特色[17]，開發(fā)了一系列具有自主知識產(chǎn)權(quán)的海洋漁業(yè)應(yīng)用軟件系統(tǒng)（北太平洋魷魚漁場漁情預(yù)測系統(tǒng)、大洋金槍魚漁場漁情分析速預(yù)報系統(tǒng)等），能為國內(nèi)遠洋主要作業(yè)漁場提供海洋遙感環(huán)境參數(shù)信息、歷史作業(yè)漁場查詢和漁場預(yù)報等信息。潘德爐、陳雪忠、陳新軍、程家驊等在漁業(yè)遙感領(lǐng)域貢獻突出。

3 農(nóng)業(yè)遙感研究發(fā)展的國際前沿

3.1 農(nóng)業(yè)定量遙感

農(nóng)業(yè)定量遙感是農(nóng)業(yè)遙感的理論基礎(chǔ)。過去由于數(shù)據(jù)和技術(shù)的限制，遙感和農(nóng)業(yè)遙感的定量化程度不高，以類型判別（如作物遙感識別與分類、土地利用與覆蓋變化遙感監(jiān)測）或指數(shù)分析占主導(dǎo)，限制了遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)科研與生產(chǎn)上發(fā)揮更大作用。近年來由于傳感器技術(shù)不斷提升，越來越多高質(zhì)量的遙感數(shù)據(jù)獲取成為可能，如高光譜遙感、多角度遙感、微波遙感、熱紅外遙感、激光雷達遙感等[18]，同時定量遙感理論也不斷進步，遙感反演模型精度不斷提高，遙感獲取參數(shù)種類也不斷增加。特別是人工智能與數(shù)據(jù)同化技術(shù)的發(fā)展[19-20]，也為農(nóng)業(yè)定量遙感技術(shù)發(fā)展提供了新的生長點[21-22]。

3.2 無人機遙感

農(nóng)業(yè)由于較強的季節(jié)性、地域性特征，對遙感數(shù)據(jù)的時效要求較高。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)受天氣、軌道周期、分辨率等的影響，往往很難及時獲取滿足監(jiān)測條件的高質(zhì)量衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，無人機航空遙感正在成為農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)獲取的重要組成部分，目前國內(nèi)外無人機遙感呈現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展，在農(nóng)田地塊邊界和作物面積等農(nóng)情遙感，在農(nóng)業(yè)災(zāi)害的動態(tài)連續(xù)監(jiān)測及農(nóng)業(yè)災(zāi)后快速評估方面，在土壤污染、農(nóng)業(yè)設(shè)施、漁場漁情資源調(diào)查方面正發(fā)揮其獨特的優(yōu)勢。

3.3 作物表型遙感

作物表型遙感是近年來農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)與作物遺傳育種學(xué)科交叉產(chǎn)生的新興研究領(lǐng)域。在作物遺傳育種作物表型傳統(tǒng)研究中一般采用人工取樣，費時費力，且對樣品具有損傷。近年來農(nóng)業(yè)遙感傳感技術(shù)與數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，可以使用搭載在近地平臺或低空遙感平臺的遙感器快速準確獲取與分析作物表型參數(shù)、測試環(huán)境參數(shù)，大大提高了效率。作物表型遙感是農(nóng)業(yè)遙感的研究熱點，具有旺盛的生命力和良好的發(fā)展前景[23-24]。

4 未來發(fā)展前景與趨勢

“十三五”及未來10年，隨著“高分辨率對地觀測系統(tǒng)”重大專項的進一步深入實施以及國家空間基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的推進，中國將擁有更多的國產(chǎn)衛(wèi)星。隨著傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，以及現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求，國內(nèi)農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)的研究與應(yīng)用將進一步深入發(fā)展。

4.1 天空地一體化的農(nóng)業(yè)遙感大數(shù)據(jù)獲取

目前天空地協(xié)同觀測對農(nóng)業(yè)資源環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用的滿足度還不高，衛(wèi)星和傳感器參數(shù)設(shè)計沒有充分體現(xiàn)農(nóng)業(yè)特有需求。關(guān)鍵作物生長期與關(guān)鍵農(nóng)事管理節(jié)點需要微波遙感全天候遙感觀測數(shù)據(jù)的獲?。煌寥蓝窟b感、作物品種與品質(zhì)監(jiān)測、病蟲害遙感監(jiān)測等需要高光譜遙感數(shù)據(jù)；作物生理與生長狀態(tài)監(jiān)測需要熒光遙感、偏振遙感等新型遙感器應(yīng)用；天空地多源觀測數(shù)據(jù)的融合與同化理論和技術(shù)方法需要加強[24]。

4.2 人工智能與大數(shù)據(jù)等的信息智能提取和挖掘技術(shù)應(yīng)用

無論是土地利用類型、作物種類的分類識別，還是作物生長狀態(tài)和環(huán)境要素的定量遙感，都是非常復(fù)雜的認知過程。由于遙感數(shù)據(jù)本身波段間的相關(guān)性，遙感器設(shè)計波段的有限性，以及地物同物異譜、異物同譜的光譜復(fù)雜性，遙感信息提取和智能挖掘具有病態(tài)問題，存在很多不確定性。人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，為農(nóng)業(yè)資源環(huán)境信息反演、提取與應(yīng)用提供了嶄新的技術(shù)途徑。

4.3 農(nóng)業(yè)遙感的應(yīng)用范圍和應(yīng)用領(lǐng)域的拓寬

遙感觀測與導(dǎo)航定位、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的融合，與農(nóng)學(xué)領(lǐng)域的其他學(xué)科交叉結(jié)合，可以從方法學(xué)上推動自身學(xué)科發(fā)展，同時跨學(xué)科應(yīng)用也將拓展應(yīng)用領(lǐng)域。需要進一步建立天空地一體化的農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)，推進天空地協(xié)同遙感觀測在精準/智慧農(nóng)業(yè)、作物育種表型、農(nóng)業(yè)保險監(jiān)測與評估、農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展、農(nóng)業(yè)政策效果評估等方面的應(yīng)用深度發(fā)展。

[1]張宏名.農(nóng)業(yè)遙感的發(fā)展[J].世界農(nóng)業(yè),1982(11):47-48.

[2]郭德友,呂耀昌,彭德福,等.農(nóng)業(yè)遙感:農(nóng)作物估產(chǎn)的理論與方法[M].北京:科學(xué)出版社,1986:100-200.

[3]陳仲新,任建強,唐華俊,等.中國農(nóng)業(yè)遙感研究應(yīng)用進展與展望[J].遙感學(xué)報,2016,20(5):748-765.

[4]彭望琭,白振平,劉湘南,等.遙感概論[M].北京:高等教育出版社,2002:9-15.

[5]孫家抦.遙感原理與應(yīng)用[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2013:24-52.

[6]王紀華,趙春江,黃文江,等.農(nóng)業(yè)定量遙感基礎(chǔ)與應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2008:259-276.

[7]Boryan C,Yang Z,Di L,et al.A new automatic stratification method for U.S.agricultural area sampling frame construction based on the cropland data layer[J].IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,2014,7(11):4317-4327.

[8]周清波.國內(nèi)外農(nóng)情遙感現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2004,25(5):9-14

[9]林文鵬,王長耀.大尺度作物遙感監(jiān)測方法與應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2010:7-19.

[10]Atzberger C.Advances in remote sensing of agriculture:context description,existing operational monitoring systems and major information needs[J].Remote Sensing,2013,5:949-981.

[11]Thenkabail Prasad S.Global Croplands and their Importance for Water and Food Security in the Twenty-first Century:Towards an Ever Green Revolution that Combines a Second Green Revolution with a Blue Revolution[J].Remote Sensing,2010,2(9):2305-2312.

[12]唐華俊,吳文斌,楊鵬,等.農(nóng)作物空間格局遙感監(jiān)測研究進展[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,43(14):2879-2888.

[13]史舟,梁宗正,楊媛媛,等.農(nóng)業(yè)遙感研究現(xiàn)狀與展望[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2015,45(2):247-260.

[14]蒙繼華,吳炳方,李強子,等.農(nóng)田農(nóng)情參數(shù)遙感監(jiān)測進展及應(yīng)用展望[J].遙感信息,2010(3):122-127.

[15]劉紀遠,匡文慧,張增祥,等.20世紀80年代末以來中國土地利用變化的基本特征與空間格局[J].地理學(xué)報,2014,69(1):3-13.

[16]唐華俊,周清波,劉佳,等.中國農(nóng)作物空間分布遙感制圖——小麥篇[M].北京:科學(xué)出版社,2015:10-50.

[17]劉婷,蘇偉,王成,等.基于機載LiDAR數(shù)據(jù)的玉米葉面積指數(shù)反演[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2016,21:104-111.

[18]陳雪忠.漁業(yè)遙感應(yīng)用理論與技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社,2015:10-27.

[19]楊鵬,吳文斌,周清波,等.基于作物模型與葉面積指數(shù)遙感同化的區(qū)域單產(chǎn)估測研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2007,23(9):130-136.

[20]Jiang Z,Chen Z,Chen J,et al.The Estimation of Regional Crop Yield Using Ensemble-Based Four-Dimensional Variational Data Assimilation[J].Remote Sensing,2014,6(4):2664-2681.

[21]Tang H,Li Z.Quantitative Remote Sensing in Thermal Infrared:Theory andApplications[J].Springer Berlin Heidelberg,2014.

[22]Deery D,Jimenez-Berni J,Jones H,et al.Proximal Remote Sensing Buggies and Potential Applications for Field-Based Phenotyping[J].Agronomy,2014,4(3):349-379.

[23]劉建剛,趙春江,楊貴軍,等.無人機遙感解析田間作物表型信息研究進展[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2016,43(24):98-106.

[24]朱建章,石強,陳鳳娥,等.遙感大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].中國圖像圖形學(xué)報,2016,21(11):1425-1439.