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Generation of high spatial and temporal resolution NDVI and its application in crop biomass estimation

International Journal of Digital Earth 2013年第3期6卷 203-218页

作者： jihua meng Xin Du Bingfang Wu Institute of Remote Sensing Applications Chinese Academy of SciencesBeijingChina

While data like HJ-1 CCD images have advantageous spatial characteristics for describing crop properties,the temporal resolution of the data is rather low,which can be easily made worse by cloud *** contrast,although Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)can only achieve a spatial resolution of 250 m in its normalised difference vegetation index(NDVI)product,it has a high temporal resolution,covering the Earth up to multiple times per *** combine the high spatial resolution and high temporal resolution of different data sources,a new method(Spatial and Temporal Adaptive Vegetation index Fusion Model[STAVFM])for blending NDVI of different spatial and temporal resolutions to produce high spatialtemporal resolution NDVI datasets was developed based on Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(STARFM).STAVFM defines a time window according to the temporal variation of crops,takes crop phenophase into consideration and improves the temporal weighting *** result showed that the new method can combine the temporal information of MODIS NDVI and spatial difference information of HJ-1 CCD NDVI to generate an NDVI dataset with both high spatial and high temporal *** application of the generated NDVI dataset in crop biomass estimation was *** average absolute error of 17.2%was *** estimated winter wheat biomass correlated well with observed biomass(R^(2) of 0.876).We conclude that the new dataset will improve the application of crop biomass estimation by describing the crop biomass accumulation in *** is potential to apply the approach in many other studies,including crop production estimation,crop growth monitoring and agricultural ecosystem carbon cycle research,which will contribute to the implementation of Digital Earth by describing land surface processes in detail.

关键词： high spatial and temporal resolution NDVI crop biomass Digital Earth data fusion

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Remote sensing-based global crop monitoring: experiences with China’s CropWatch system

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International Journal of Digital Earth 2014年第2期7卷 113-137页

作者： Bingfang Wu jihua meng Qiangzi Li Nana Yan Xin Du Miao Zhang Institute of Remote Sensing and Digital Earth Chinese Academy of SciencesBeijingChina

Monitoring the production of main agricultural crops is important to predict and prepare for disruptions in food supply and fluctuations in global crop market ***’s global crop-monitoring system(CropWatch)uses remote sensing data combined with selected field data to determine key crop production indicators:crop acreage,yield and production,crop condition,cropping intensity,crop-planting proportion,total food availability,and the status and severity of *** are combined to analyze the balance between supply and demand for various food crops and if needed provide early warning about possible food *** data processing is highly automated and the resulting products provide new kinds of inputs for food security *** paper presents a comprehensive overview of CropWatch as a remote sensingbased system,describing its structure,components,and monitoring *** paper also presents examples of monitoring results and discusses the strengths and limitations of the CropWatch approach,as well as a comparison with other global crop-monitoring systems.

关键词： CropWatch crop monitoring remote sensing crop production

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基于HJ-1卫星的农田土壤有机质含量监测

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农业工程学报 2014年第8期30卷 101-108页

作者：王祥峰蒙继华辽宁工程技术大学摄影与地理科学学院辽宁123000 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100101

土壤状况是决定农田潜在生产力的主要因素,土壤性状及肥力状况信息可以为精准农田管理提供响应依据。利用遥感技术监测土壤养分含量是一种快速、准确、高效、经济的方法。以农田土壤有机质为研究对象,以HJ-1卫星数据为数据源,采用多元... 详细信息

土壤状况是决定农田潜在生产力的主要因素,土壤性状及肥力状况信息可以为精准农田管理提供响应依据。利用遥感技术监测土壤养分含量是一种快速、准确、高效、经济的方法。以农田土壤有机质为研究对象,以HJ-1卫星数据为数据源,采用多元线性回归分析方法,构建有机质含量地面监测模型,通过直方图匹配方法求地面监测模型与HJ-1卫星监测模型之间的傅里叶转换函数,将地面监测模型应用到HJ-1卫星数据,并构建有机质含量遥感监测模型。实现了利用HJ-1卫星遥感数据对试验区土壤有机质含量进行监测。该模型监测结果与地面实际养分具有良好的线性关系,其决定系数0.93,标准差0.57%。在保持了较高精度的同时,避免了其他高光谱模型数据过于昂贵的问题,实现了有机质含量快速、经济监测,易于在农业中应用。

关键词：遥感土壤有机质直方图匹配数字农业

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构建地块二维表征及CNN模型的作物遥感分类

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遥感学报 2022年第7期26卷 1437-1449页

作者：张乾坤蒙继华任超桂林理工大学测绘地理信息学院桂林541004 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100101

本文旨在研究基于地块数据约束的深度学习模型的分类特征表示方法,以识别不同作物在不同时相上光谱差异从而对作物类型进行分类。通过Google Earth Engine平台获取作物生育期内全部Landsat 8影像,利用其质量评定波段完成研究区无云时相... 详细信息

本文旨在研究基于地块数据约束的深度学习模型的分类特征表示方法,以识别不同作物在不同时相上光谱差异从而对作物类型进行分类。通过Google Earth Engine平台获取作物生育期内全部Landsat 8影像,利用其质量评定波段完成研究区无云时相及区域上的地块统计,提取地块级别的各波段反射率均值按照时相顺序及波长进行排列,构建波谱、时相二维特征图作为该地块的抽象表示。通过构建相对最优的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)结构完成对特征图的分类,从而完成对地块的分类。构建CNN模型并不需要手工特征和预定义功能的需求,可完成提取特征并遵循端到端原则进行分类。将该模型的分类结果与其他最为常用机器学习分类器进行了比较,获得了优于常用遥感分类算法的分类精度。结果表明地块数据的加入可以有效的缩减计算规模并提供了准确的分类边界。所提出得方法在地块特征表示及作物分类中具有突出的应用潜力,应视为基于地块的多时相影像分类任务的优选方法。

关键词：遥感作物分类 CNN 特征图二维表征时序影像地块数据

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全国农作物叶面积指数遥感估算方法

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农业工程学报 2007年第2期23卷 160-167页

作者：蒙继华吴炳方李强子中国科学院遥感应用研究所北京100101

目前对农作物叶面积指数LAI的遥感估算研究多是针对单一作物或是作物种植结构单一的区域,该文运用大尺度农作物叶面积指数的遥感估算方法,在像元尺度上对4个代表性实验站的LAI与归一化植被指数(NDVI)的相互关系进行了回归分析后,得到4... 详细信息

目前对农作物叶面积指数LAI的遥感估算研究多是针对单一作物或是作物种植结构单一的区域,该文运用大尺度农作物叶面积指数的遥感估算方法,在像元尺度上对4个代表性实验站的LAI与归一化植被指数(NDVI)的相互关系进行了回归分析后,得到4种代表性作物种植结构的LAI估算模型,然后结合全国农作物种植结构数据对模型外推,建立了一个全国尺度的遥感模型,并估算了全国作物LAI。该文使用“863”项目山东遥感应用综合试验中的作物LAI观测数据进行了验证,结果表明该模型较其它估算模型达到了较高的精度,最大相对误差为39%,平均的相对误差为19%。该模型的计算结果已经在“中国农情遥感速报”系统中得到了广泛的应用。

关键词：遥感作物叶面积指数遥感模型归一化植被指数估算

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农作物叶绿素含量遥感估算的研究进展与展望

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遥感技术与应用 2016年第1期31卷 74-85页

作者：徐晋蒙继华中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100101

叶绿素是农作物生长过程中重要的生化参数之一,其含量对农作物长势监测、病虫害监测、成熟期预测都有重要意义。介绍了现有遥感监测农作物叶绿素含量的模型基本原理与方法,总结了国内外在该领域的主要研究成果,进一步将模型进行分类,并... 详细信息

叶绿素是农作物生长过程中重要的生化参数之一,其含量对农作物长势监测、病虫害监测、成熟期预测都有重要意义。介绍了现有遥感监测农作物叶绿素含量的模型基本原理与方法,总结了国内外在该领域的主要研究成果,进一步将模型进行分类,并分别针对经验模型、物理模型和耦合模型进行详细论述,分析了模型的优缺点及其适用范围,根据遥感估算农作物叶绿素含量的模型研究中存在的问题,对未来估算模型的发展趋势进行了展望。

关键词：遥感农作物叶绿素含量

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基于NDVI与物候修正的大豆长势评价方法

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农业工程学报 2017年第2期33卷 177-182页

作者：韩衍欣蒙继华徐晋中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100101

及时、准确的作物长势监测可以为宏观决策和农田生产提供作物生长信息,便于及时采取各种田间管理措施,达到科学管理和作物增产的目的。归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与植被的叶面积指数(leaf area index... 详细信息

及时、准确的作物长势监测可以为宏观决策和农田生产提供作物生长信息,便于及时采取各种田间管理措施,达到科学管理和作物增产的目的。归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与植被的叶面积指数(leaf area index,LAI)和叶片叶绿素含量关系极为密切,可以用来评价作物的生长状况。为了降低主观因素及物候差异对大豆长势监测的影响,该研究以黑龙江红星农场主要农作物大豆为例,基于历史NDVI数据建立了该区域大豆长势评价的标准。利用NDVI时间序列拟合法提取大豆关键物候期,结合物候监测结果对大豆长势进行修正,最后利用41个地块的单产数据对长势评价结果进行了验证。物候修正前后长势与单产的一致性分别为58.5%、75.6%,容差为1个等级时分别为87.8%、95.1%,表明历史NDVI对大豆长势评价有一定参考意义,但简单同期对比不能完全反映大豆长势真实情况,物候修正可以进一步改善长势评价效果。研究可以为利用遥感进行大豆长势评价提供参考依据。

关键词：遥感作物时间序列分析物候长势 NDVI 大豆

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Google Earth Engine在农业管理中的研究现状与展望

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地球信息科学学报 2024年第4期26卷 1002-1018页

作者：蒙继华何荣鹏林圳鑫中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 可持续发展大数据国际研究中心北京100094 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100094

农业作为中国国民经济的战略性产业,在粮食生产和可持续发展目标方面起着举足轻重的作用。为了满足农业管理中大空间尺度、长时间序列遥感数据的存储、组织和处理,节省用户计算资源,提高农业生产管理专题的时效性和普适性,地理空间数据... 详细信息

农业作为中国国民经济的战略性产业,在粮食生产和可持续发展目标方面起着举足轻重的作用。为了满足农业管理中大空间尺度、长时间序列遥感数据的存储、组织和处理,节省用户计算资源,提高农业生产管理专题的时效性和普适性,地理空间数据处理云平台备受关注。谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)作为一款集数据获取、数据运算、模型建立、精度验证以及可视化分析于一体的地理空间分析开源智能云平台,极大地扩展了农业领域研究的广度和深度,为精准农业领域的发展带来了新的机遇。本文从GEE平台、农业应用数据、作物种植支撑管理和农田管理工具等角度出发,分析了基于GEE平台的农业管理研究最新研究进展,以“平台-数据-农业管理-工具”为大框架,强调了多源协同的有效数据信息支撑农业监测管理决策的制定,高效易扩展的农田种植管理和作物生长监测工具可以辅助提高农业生产效率,农情数据信息和农业管理工具在全球背景下共同促进农业可持续发展。文章对GEE在农业应用数据支撑、农业监测管理和农田管理工具等方面的研究现状进行分析总结,突出了GEE云平台相比于传统的桌面端地理空间数据处理平台分别在数据、工具和应用3个方面给农业管理带来的创新性变革,凸显了GEE在破碎化农田区域和病虫害监测领域等方面的发展潜力,讨论了GEE在全球背景下辅助农业可持续发展方面的研究趋势。随着GEE在数据质量、数据处理功能和农情参数信息利用等方面的有效改进,展望了其在精准农业管理、农情监测和预测、移动端智能农业决策支持系统开发以及生态系统管理等农业管理领域的应用前景。以期为平台使用者提供参考并为我国农业领域的云计算平台的建设和应用提供借鉴。

关键词：谷歌地球引擎农业管理卫星遥感农田管理工具研究现状展望

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遥感数据时空融合研究进展及展望

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国土资源遥感 2018年第2期30卷 1-11页

作者：董文全蒙继华中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

遥感数据在空间分辨率和时间分辨率上相互制约,单一的卫星传感器不能获得既具有高空间分辨率又具有高时间分辨率的数据,遥感数据时空融合技术是目前解决此问题的重要方法之一。对此介绍了国内外在遥感数据时空融合领域的主要研究成果,... 详细信息

遥感数据在空间分辨率和时间分辨率上相互制约,单一的卫星传感器不能获得既具有高空间分辨率又具有高时间分辨率的数据,遥感数据时空融合技术是目前解决此问题的重要方法之一。对此介绍了国内外在遥感数据时空融合领域的主要研究成果,通过对当前主流融合模型构建理论进行对比分析,将时空融合模型分为基于变换的模型和基于像元重构的模型,并且进一步将基于像元重构的模型分为了基于线性混合模型和时空自适应融合模型2类,分别介绍了各类模型的基本原理与方法,并对模型的优缺点进行了对比分析。最后,对时空融合模型的发展趋势从数据、应用和尺度3个方面进行了展望。

关键词：遥感数据时空融合模型对比分析展望

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运行化的农作物长势遥感监测系统

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高技术通讯 2007年第1期17卷 94-99页

作者：蒙继华吴炳方李强子张磊中国科学院遥感应用研究所北京100101

详细介绍了全国农作物长势遥感监测系统的设计、实现及运行。系统的设计以运行化为目标，即多方法监测、多尺度监测、多指数监测和系统化。系统建成后使用实时处理的气象卫星数据，实现了全国范围不同尺度的作物长势监测，经2005年一年... 详细信息

详细介绍了全国农作物长势遥感监测系统的设计、实现及运行。系统的设计以运行化为目标，即多方法监测、多尺度监测、多指数监测和系统化。系统建成后使用实时处理的气象卫星数据，实现了全国范围不同尺度的作物长势监测，经2005年一年的运行，达到了运行化的要求，为相关部门提供了及时的决策依据。

关键词：农作物长势监测遥感运行化系统

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