【摘 要】
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粮食安全是全世界重点关注的议题,随着时代的发展与科技的进步,现代化农业发展急需精确度高、具有准实时时效、面向农业生产基本单位的农情监测信息。农作物长势与农业灾害是农情信息中较为重要的部分,也是农业生产中较为关心的内容,其中农业灾害又以旱涝灾害最为常见,因此快速准确地监测农情信息尤为重要。遥感技术作为农情信息获取的重要技术之一,具有高时效、速度快、精确度高等优点,不仅能够满足获取农情信息的需求,更能
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粮食安全是全世界重点关注的议题,随着时代的发展与科技的进步,现代化农业发展急需精确度高、具有准实时时效、面向农业生产基本单位的农情监测信息。农作物长势与农业灾害是农情信息中较为重要的部分,也是农业生产中较为关心的内容,其中农业灾害又以旱涝灾害最为常见,因此快速准确地监测农情信息尤为重要。遥感技术作为农情信息获取的重要技术之一,具有高时效、速度快、精确度高等优点,不仅能够满足获取农情信息的需求,更能大大节省时间成本并提高工作效率。现有的农情监测方法大多采用中低空间分辨率的卫星数据,不仅监测结果精度不够高,而且时效性较差,并且监测范围过于宽泛。本文针对农情监测时效性差、监测结果精度不够高、监测区域不够精细等问题,开展了复杂背景条件下的耕地分类方法、准实时农情监测方法以及准实时农情监测平台等方面的研究,取得了主要研究成果如下:（1）针对复杂背景导致耕地分类精度下降的问题,建立了一种复杂背景的耕地面积提取方法。基于Sentinel-2卫星影像、DEM（digital elevation model,DEM）数据以及归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）构建了多源数据,并利用面向对象的分类方法消除混合像元对分类精度的影响,结合CART决策树方法对耕地信息特征的挖掘,实现对耕地信息的准确提取。采用实地调查与高分辨率影像解译获得的混合样本对该方法的精度进行评价,结果表明:本文建立的方法总体分类精度高达96.1%,Kappa系数高达0.94,对比单一的CART决策树分类法,总体分类精度提升了25%,Kappa系数提升了0.54,提高了复杂背景下的耕地分类精度。（2）针对现有的农情监测方法时效性与准确性不足的问题,建立了一种准实时农情监测方法。基于具有准实时时效的Sentinel-2卫星数据,通过计算植被状态指数（Vegetation Condition Index,VCI）,实现对农作物长势的准实时监测;通过归一化干旱指数（Normalized Difference Drought Index,NDDI）与NDVI分别获取农作物的水分胁迫程度和生长状态,实现对农作物的干旱准实时监测;分别计算灾害发生前后的归一化水体指数（Normalized Difference Water Index,NDWI）实现洪涝灾害的识别,通过对比灾害年份NDVI时序曲线的差异,描述了农作物受涝灾的准实时情况。为了验证该方法,根据实际情况将新疆博乐地区5个常年种植单一棉花作物的地块、广西武鸣与隆安县地区甘蔗种植区域的5个种植单一甘蔗作物的地块、广西武鸣与隆安县地区甘蔗种植区域的3个临近主要河流并且常年种植甘蔗的地块分别作为长势监测、干旱监测、洪涝监测的实验对象,结果表明:采用该方法获得了与实际情况相符的农作物长势结果、干旱灾害、涝灾灾害,并且验证了监测结果时效,得到最快1天的准实时监测时效结果。（3）基于遥感计算云平台GEE（Google Earth Engine）构建了准实时农情监测平台,并集成了本文建立的准实时农情监测方法,实现了对卫星数据的及时获取、有云区域的自动掩膜、各类指数的自动化计算、人机交互、可视化展示,并且可对农作物长势、干旱程度、洪涝灾害进行快速准确地监测。该平台能够为农场及农户提供及时的农作物长势信息与指导建议,在农业灾害的减灾救灾方面提供科学有效的依据和帮助。
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