隨著經(jīng)濟、科技的高速發(fā)展，農(nóng)業(yè)也發(fā)生著前所未有的變化。使先進科技參與到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，是農(nóng)業(yè)發(fā)展必然的趨勢。衛(wèi)星遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用，一直是世界各國遙感應(yīng)用研究的首選課題之一。國內(nèi)外已有研究表明：衛(wèi)星遙感技術(shù)可對農(nóng)作物實施快速、客觀、全面地監(jiān)測，并能直觀地顯示其變化的空間分布。
本文以新疆農(nóng)八師石河子總場農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)監(jiān)測產(chǎn)品為例，著眼于遙感技術(shù)的信息提取，介紹遙感在農(nóng)業(yè)農(nóng)作物空間分布信息中的應(yīng)用。
遙感信息提取
常見的遙感信息提取的方法有兩大類：一是目視解譯，二是計算機信息提取。
目視解譯
利用圖像的影像特征（色調(diào)或色彩，即波譜特征）和空間特征（形狀、大小、陰影、紋理、圖形、位置和布局），與多種非遙感信息資料（如地形圖、各種專題圖）組合，運用其相關(guān)規(guī)律，進行由此及彼、由表及里、去偽存真的綜合分析和邏輯推理的思維過程。早期的目視解譯多是純?nèi)斯ぴ谙嗥辖庾g，后來發(fā)展為人機交互方式，并應(yīng)用一系列圖像處理方法進行影像的增強，提高影像的視覺效果后在計算機屏幕上解譯。
計算機信息提取
利用計算機進行遙感信息的自動提取必須使用數(shù)字圖像，由于同一地物在同一波段，同一地物在不同波段都具有不同的波譜特征，通過對某種地物在各波段的波譜曲線進行分析，根據(jù)其特點進行相應(yīng)的增強處理后，可以在遙感影像上識別并提取同類目標(biāo)物。早期的自動分類和圖像分割主要是基于光譜特征，后來發(fā)展為結(jié)合光譜特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系特征等綜合因素的計算機信息提取。
本例以中高分辨率結(jié)合的遙感影像為基礎(chǔ)，根據(jù)豐富的作物光譜特性、空間異質(zhì)性信息以及作物物候特征對主要農(nóng)作物空間分布信息進行提取，最終形成下面的產(chǎn)品專題圖。
2017年5月農(nóng)八師石河子總場主要農(nóng)作物空間分布圖
可以看出，該地區(qū)在農(nóng)作物分布上的主要特征為：棉花種植量最大，其次為林地、葡萄、小麥。農(nóng)作物的分布規(guī)律符合當(dāng)?shù)貧夂驐l件。比如棉花，新疆棉花多為早中熟、早熟及特早熟品種，是喜光作物，適宜在較充足的光照條件下生長，新疆地區(qū)光照十分充足，因此該地區(qū)棉花種植量最多。對于小麥和葡萄而言，從圖中可以看出，二者呈間隔分布，這是因為二者生長需要的土壤和水質(zhì)因素不同，也是為了將二者的根系生長空間分隔開，阻斷兩者根系間的水養(yǎng)分競爭。而林地則較零散的分布在各個地區(qū)，主要集中在水域附近。
