王晗 何佳樂

摘? 要：精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是通過3S技術(shù)與自動(dòng)化技術(shù)的綜合應(yīng)用，文章簡單介紹了3S技術(shù)即RS、GIS、GNSS的概念，并概述分析了3S技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域如作物長勢監(jiān)測與作物估產(chǎn)、農(nóng)業(yè)災(zāi)害、精準(zhǔn)化施肥與灌溉、農(nóng)業(yè)資源管理、智能農(nóng)業(yè)機(jī)械、農(nóng)田信息等方面的具體應(yīng)用，明確了3S技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的重要地位。

關(guān)鍵詞：RS;GIS;GNSS;精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)

中圖分類號：S127 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）16-0045-02

Abstract： Precision Agriculture is a comprehensive application of 3S technologies and automation technology. This paper briefly introduces the 3S technologies namely RS， GIS， GNSS， summarizes and analyzes the specific applications of 3S technology in the field of precision agriculture， such as crop growth monitoring and crop yield estimation， agricultural disasters， precision fertilization and irrigation， agricultural resource management， intelligent agricultural machinery， and farmland information， thus making clear about the important position in the field of 3S technologies in agriculture.

Keywords： RS; GIS; GNSS; Precision Agriculture

1 3S技術(shù)簡述

3S技術(shù)是遙感技術(shù)RS、地理信息系統(tǒng)GIS和全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)GNSS的集成。3S技術(shù)是結(jié)合空間、傳感器、衛(wèi)星定位與導(dǎo)航、計(jì)算機(jī)等多學(xué)科技術(shù)集成的對地球表面的空間信息進(jìn)行采集、處理、管理、分析、表達(dá)、傳播和應(yīng)用的現(xiàn)代信息技術(shù)[1]。

在現(xiàn)今科技水平飛躍發(fā)展的時(shí)代，我國的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的弊端已經(jīng)顯露，人均占有耕地面積減少、水土流失嚴(yán)重、水體污染等問題制約著我國農(nóng)業(yè)及其經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展[1]。而結(jié)合3S技術(shù)的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)廣泛地運(yùn)用到現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。本文將概述分析目前關(guān)于3S技術(shù)在精細(xì)農(nóng)業(yè)的具體應(yīng)用。

2 遙感（RS）在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的應(yīng)用

2.1 RS

遙感（RS）。即遙遠(yuǎn)的感知，是運(yùn)用在不同平臺(tái)上的傳感器對遠(yuǎn)距離目標(biāo)或自然現(xiàn)象進(jìn)行探測，利用不同地物的反射率不同的特性來獲取地表信息[2]。

2.2 RS在作物長勢監(jiān)測與作物估產(chǎn)中的應(yīng)用

作物長勢監(jiān)測與作物估產(chǎn)即利用遙感技術(shù)對作物生長情況、趨勢進(jìn)行觀測，以此估計(jì)作物產(chǎn)量與品質(zhì)[2]。目前作物長勢監(jiān)測最常見的就是運(yùn)用NDVI、新發(fā)展的EVI指數(shù)等來估算生物量、作物產(chǎn)量等反映作物生長特征因子的直接觀測法。如劉新杰等反演冬小麥葉綠素密度、葉面積指數(shù)，監(jiān)測指數(shù)時(shí)序變化規(guī)律，分析不同品種冬小麥的長勢情況，并建立安徽龍亢農(nóng)場基于NDVI的冬小麥估產(chǎn)模型[3];與此同時(shí)，同期對比法即利用NDVI值的時(shí)序變化來反映年間作物生長狀況的差異也是重要運(yùn)用。如黃青等利用NDVI，監(jiān)測巴西2017年大豆長勢，并采用差值模型，對比研究2016年同期大豆長勢的平均狀況，獲得巴西大豆2017年產(chǎn)量變化趨勢[4]。

2.3 RS在農(nóng)業(yè)災(zāi)害中的應(yīng)用

在干旱監(jiān)測中，針對遙感數(shù)據(jù)不同波段構(gòu)建土壤水分指數(shù)運(yùn)用廣泛。如高雅通過地表溫度LST和NDVI指數(shù)之間的關(guān)系，建立溫度植被干旱指數(shù)TVDI干旱監(jiān)測模型，并且進(jìn)行干旱等級劃分，并對內(nèi)蒙古地區(qū)進(jìn)行旱情監(jiān)測[5]。在農(nóng)作物的病蟲災(zāi)害遙感監(jiān)測中，不同類型的遙感數(shù)據(jù)成為了開展病害敏感指數(shù)的比較研究，構(gòu)建病害敏感指數(shù)的關(guān)鍵[6]。如劉創(chuàng)優(yōu)選了基于葉片高光譜數(shù)據(jù)和衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)的小麥白粉病嚴(yán)重度估測敏感光譜特征，并以Landsat-8和MODIS反演的地表溫度作為關(guān)鍵生境特征，輔以篩選出的植被指數(shù)作為長勢因子區(qū)域尺度上對小麥白粉病嚴(yán)重度分級并進(jìn)行了評估[7]。

上述兩種應(yīng)用為較為典型的兩種農(nóng)業(yè)災(zāi)害應(yīng)用，除此以外在應(yīng)對洪澇、冷凍等災(zāi)害也常利用遙感技術(shù)監(jiān)測。光學(xué)遙感數(shù)據(jù)如TM和SPOT等，一般可對農(nóng)業(yè)受損進(jìn)行評估[6]。陳穎姝等利用作物關(guān)鍵生育時(shí)期的Landsat8 OLI高清影像進(jìn)行監(jiān)督分類，提取作物種植面積分布。利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與資源三號衛(wèi)星數(shù)據(jù)對提取結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，平均精度達(dá)到88%，此結(jié)果較準(zhǔn)確地反映洪澇季節(jié)作物的分布情況，從而進(jìn)行洪澇災(zāi)害損失估算[8]。

2.4 遙感技術(shù)在精準(zhǔn)化施肥與灌溉的應(yīng)用

精準(zhǔn)化施肥與灌溉是可以幫助農(nóng)業(yè)技術(shù)人員精準(zhǔn)施肥、灌溉，獲取最大收益。如張秋陽等將GeoEye-1高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)與氮肥優(yōu)化算法（NFOA）相結(jié)合，開展了冬小麥氮肥推薦應(yīng)用研究[9]。宋文龍等基于GF-1較高空間分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)，通過光譜匹配方法像元尺度應(yīng)用，并引入OTSU自適應(yīng)閾值算法，構(gòu)建了高分辨率灌溉面積遙感監(jiān)測新方法[10]。

3 地理信息系統(tǒng)（GIS）在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的應(yīng)用

3.1 GIS

GIS是在計(jì)算機(jī)硬件與軟件的支持下，運(yùn)用系統(tǒng)工程和信息科學(xué)的理論，科學(xué)管理和綜合分析具有空間內(nèi)涵的地理數(shù)據(jù)，以提供對規(guī)劃、管理、決策和研究所需信息的空間系統(tǒng)[11]。