【導讀】支撐計劃管理暫行辦法》規(guī)定的立項要求。發(fā)達國家加快了信息基礎設施和空間基礎設施建設的步伐，1998. 速公路”、“知識經(jīng)濟”以后的第三次信息浪潮。間信息網(wǎng)絡共享和應用的基礎，是國家信息基礎設施的重要組成部分。入網(wǎng)絡化、集成化和智能化為特點的新階段。組成部分，其發(fā)展水平直接影響一個國家的綜合國力和國家安全。知識經(jīng)濟的發(fā)展戰(zhàn)略。“十五”期間，許多地區(qū)和部門相繼制定了數(shù)字省區(qū)和覆。等規(guī)劃也在制定之中。2021年10月，繼國辦發(fā)53號文后，國家計委、國家地。經(jīng)濟和社會發(fā)展第十一個五年計劃的專項規(guī)劃序列。空間信息基礎設施的國際標準體系的加速建立健全。開發(fā)為重點，促進空間信息基礎設施的應用；加強我國自主對地觀測信息源建設，測、預測、評估和應急反應的公共地理空間信息平臺等。絡系統(tǒng)，發(fā)展綜合信息傳輸產(chǎn)業(yè)?；龠M兵團各項事業(yè)的發(fā)展。發(fā)揮地理空間信息資源在兵團國民經(jīng)濟、社會與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展中的作用。

　　

【正文】 精準農(nóng)業(yè)的核心內(nèi)容 之一是利用空間數(shù)據(jù)獲取農(nóng)作物空間差異信息驅(qū)動變量措施管理。其包括農(nóng)田信息采集、信息處理和變量措施實施三部分（圖 7）。 農(nóng) 情 歷 史 信 息 庫農(nóng) 田 氣 象 數(shù) 據(jù) 庫農(nóng) 田 基 本 信 息 庫專 家 知 識 庫農(nóng) 情 動 態(tài) 數(shù) 據(jù) 庫農(nóng) 田G I S中 心計 算 機控 制作物管理專家系統(tǒng)生 長 模 擬 系 統(tǒng)良 種 推 薦 系 統(tǒng)管 理 決 策 系 統(tǒng)平 衡 施 肥 系 統(tǒng)病 蟲 草 害 防 治節(jié) 水 灌 溉 系 統(tǒng)空間定位農(nóng)作處方GPS 定位可 變比 率發(fā) 生器耕 作 播 種 控 制 系 統(tǒng)自 動 灌 溉 控 制 系 統(tǒng)變 量 農(nóng) 藥 噴 灑 系 統(tǒng)變 量 施 肥 機 械測 產(chǎn) 評 估 系 統(tǒng)? ? .G P S 定 位信 息 采 集 系 統(tǒng) 信 息 處 理 系 統(tǒng) 實 施 系 統(tǒng) 圖 7 基于空間數(shù)據(jù)的農(nóng)作物變量管理系統(tǒng) 基于空間的農(nóng)業(yè)信息服務系統(tǒng)整合了農(nóng)田信息采集和信息處理部分，擬從以下 7 個方面開展研究。 （ 1）農(nóng)業(yè)專題數(shù)據(jù)采集與集成 29 研究采集與作物密切相關的專題數(shù)據(jù)及集成方法，是開發(fā)農(nóng)業(yè)信息服務產(chǎn)品的基礎。 圍繞農(nóng)業(yè)信息服務總體目標，根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求，采集并集成包括作物、農(nóng)田、氣象等專題數(shù)據(jù)，為生 產(chǎn)滿足農(nóng)業(yè)要求的信息服務產(chǎn)品提供數(shù)據(jù)支持（見圖 8）。 （ 2）主要農(nóng)作物空間分布與產(chǎn)量預測 研究多源遙感數(shù)據(jù)的作物精細分類與識別模型。利用獲取的多年、不同時相、覆蓋全兵團的多源、不同空間分辨率、光譜分辨率遙感數(shù)據(jù)（ TM 、CBERSII、北京 1 號衛(wèi)星數(shù)據(jù)、 SPOT 數(shù)據(jù)），以 SAIL 模型及“十五” 863 項目構(gòu)建的“我國典型地物波譜庫”中主要農(nóng)作物的冠層光譜數(shù)據(jù)為基礎，建立本地化的農(nóng)作物冠層光譜數(shù)據(jù)庫，結(jié)合先驗知識進行純像元提取、混合像元分解；將基于像元信息的作物分類算法與面向?qū)ο蟮姆诸愃惴ㄏ嘟Y(jié)合，并采用 分層分區(qū)監(jiān)督分類的方法，提高作物分類精度；根據(jù)不同的物候期，進行圖像處理與解譯；在天氣條件不穩(wěn)定區(qū)域嘗試多時相雷達遙感影像數(shù)據(jù)進行作物分類與面積提取的方法；同時在各個分區(qū)布設地面采樣點，作為遙感影像分類的補充與驗證。在準確分類結(jié)果的基礎上， 制成團場當年主要農(nóng)作物種植、分布報告；由此提取并發(fā)布各團場當年主要農(nóng)作物的播種面積及收獲面積信息，同時結(jié)合各師、團的地理信息，制作基于 GIS 的兵團、師、團三種空間尺度的當年主要農(nóng)作物種植面農(nóng)業(yè)專題數(shù)據(jù)采集 農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù) 農(nóng)田檔案數(shù)據(jù) 作物 地面光譜數(shù)據(jù) 作物及品種數(shù)據(jù) 作物病蟲害數(shù)據(jù) 團場條田地形圖 作物田間管理數(shù)據(jù) 圖 8 農(nóng)業(yè)主要專題數(shù)據(jù)采集與集成 數(shù)據(jù)集成 30 積報表與分布圖。以部分地點的實地抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)為依據(jù)，對基于遙感數(shù)據(jù)所填作物空間分布圖 進行驗證與完善?？蔀楸鴪F、師及團場優(yōu)勢作物布局及優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品區(qū)劃、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整提供決策依據(jù)。 研究建立遙感數(shù)據(jù)估測主要作物產(chǎn)量的方法與模型。連續(xù)獲取兵團區(qū)域當年作物整個生長期的遙感數(shù)據(jù)，在提取的各類作物出苗及收獲面積精確的前提下，根據(jù)遙感數(shù)據(jù)計算得到多種反映作物生物產(chǎn)量的植被指數(shù)，依據(jù)研究建立的各類植被指數(shù)與對應作物產(chǎn)量的數(shù)學模型，即可獲得各類作物的單位產(chǎn)量。項目研究可以通過遙感方法獲得作物生長發(fā)育模型中的關鍵農(nóng)學參數(shù)（葉面積指數(shù)、光合有效輻射、生物量），根據(jù)主要作物的生長發(fā)育模型，預測出作物產(chǎn)量，以此對直接用植被指數(shù)預測的產(chǎn)量進行校驗，也可用各團場組織人工測定的作物產(chǎn)量對其進行驗證與參數(shù)調(diào)整，以提高產(chǎn)量預測精度。 如針對兵團主要經(jīng)濟作物棉花，開展棉花光譜特征與產(chǎn)量構(gòu)成要素關系的研究；建立棉花遙感估產(chǎn)模型及精度檢驗方法。從遙感估產(chǎn)的機理出發(fā)，通過分析研究作物光譜特征與產(chǎn)量構(gòu)成要素之間的聯(lián)系，以及作物植被指數(shù)與產(chǎn)量的關系，建立光譜模式、植被指數(shù)模式與氣象、農(nóng)學、光譜的復合模式以及遙感測產(chǎn)模型，進行產(chǎn)量估測。 根據(jù)遙感數(shù)據(jù)分析結(jié)果，結(jié)合團場 GIS，制成各團場主要作物產(chǎn)量圖，也可制成田塊產(chǎn)量分布圖，為田間變量施肥 管理提供理論依據(jù)。為兵團精準收獲合理調(diào)配收獲機械及勞動力提供依據(jù)。 （ 3）基于遙感的主要農(nóng)作物長勢分析 作物生長過程是一個動態(tài)變化過程，作物長勢是指作物苗情的生長狀況及其變化，作物長勢監(jiān)測是對其生長變化進行的持續(xù)動態(tài)監(jiān)測，跟蹤并預測作物的生長過程，基于遙感的長勢監(jiān)測是利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)動態(tài)地監(jiān)測作物生長狀況。 根據(jù)作物自身生長發(fā)育的規(guī)律及遙感獲取信息的特點，研究確立基于遙感的作物長勢指標量化體系；研究建立通過衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對主要農(nóng)作物從出苗到收獲進行全生育期長勢監(jiān)測與分析的方法，選擇不同時期的遙感影像，由衛(wèi)星、飛機 、地面三個平臺在時空和光譜分辨率上相互補充，獲取作物生長和營養(yǎng)狀況信息的模型，實現(xiàn)對作物長勢的精準監(jiān)測，為科學合理地制定栽培管理措施提供實時的信息依據(jù)，并可對實施的主要栽培技術進行效果跟蹤與評價，以便及時總結(jié)并推 31 廣好的技術，盡早調(diào)整不合理的措施并彌補其帶來的不利影響。 如在棉花生長階段，研究通過 MODIS 等高時間分辨率的遙感數(shù)據(jù)進行作物生長動態(tài)的實時監(jiān)測方法，為兵團、師及團場不同決策層提供具體到田塊的作物長勢信息。為科學合理地制定施肥、灌水及化學調(diào)控措施提供量化依據(jù)。 研究建立利用遙感數(shù)據(jù)進行多年同期長勢分 析與評價系統(tǒng)，實現(xiàn)對作物不同年度、不同生長發(fā)育階段的比較分析及長勢預測與評價，為生產(chǎn)決策和技術管理部門提供可靠的決策信息；并為產(chǎn)量預測提供依據(jù)。 （ 4）主要農(nóng)作物旱情分析及土壤墑情監(jiān)測 研究利用植被溫度反演模型、遙感蒸散和旱情監(jiān)測模型監(jiān)測作物旱情與土壤墑情的方法與流程。 研究使用 MODIS 數(shù)據(jù)進行農(nóng)作物旱情監(jiān)測，用其熱紅外通道的數(shù)據(jù)進行植被表面溫度反演，并進行精度與可信度評價。用分裂窗算法進行 陸地表面溫度反演。 結(jié)合地面實測數(shù)據(jù)、大氣廓線數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)以及 MODIS 發(fā)布的地表溫度產(chǎn)品進行溫度反演可信度與精度評 價。 在棉花種植上，將多年來對棉花水分生理與農(nóng)田灌溉應用的研究成果與基于空間數(shù)據(jù)的作物旱情與土壤墑情監(jiān)測技術集成，計算地表蒸散和干旱等級（作物缺水指數(shù) CWSI），為基于決策支持系統(tǒng)的棉花水分管理提供信息服務，將極大提高養(yǎng)分、水分利用效率和棉花產(chǎn)量，顯著增加經(jīng)濟效益。 （ 5）主要農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測 運用已建立的植被指數(shù)與棉花主要病蟲害（枯黃病、葉螨及蚜蟲）之間的關系模型，研究建立遙感監(jiān)測棉花病蟲害的方法。利用綠度指數(shù)、黃度指數(shù)等進行作物病蟲害的定性及半定量監(jiān)測；研究建立利用高光譜分辨率遙感數(shù)據(jù)診斷棉花主要病蟲害 （枯黃萎病、葉螨及蚜蟲）的模型，同時，根據(jù)建立的光譜指數(shù)與病害病情指數(shù)模型可量化作物病害程度并進行病情分級，實現(xiàn)作物病蟲害的實時有效監(jiān)測，為及時采取有效防治措施提供精確的地理位置信息及時間信息，同時可對防治效果進行監(jiān)測與評價，并為合理安排作物抗病、抗蟲品種的種植提供理論依據(jù)。 （ 6）農(nóng)田土壤肥力監(jiān)測 研究利用遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測土壤肥力的指標及方法。通過遙感數(shù)據(jù)反演土壤有機 32 質(zhì)等指標的方法直接監(jiān)測土壤肥力；通過遙感數(shù)據(jù)得到的作物產(chǎn)量信息間接反映土壤肥力。利用遙感數(shù)據(jù)計算作物碳氮比判斷土地肥力。 研究以地理信息系統(tǒng) (GIS)、全球定位系統(tǒng)（ GPS）、遙感（ RS）為基本手段和方法 ,集成土壤類型、土壤肥力、肥料使用、作物類型及產(chǎn)量等農(nóng)業(yè)專題數(shù)據(jù)，建立土壤綜合肥力的多變量、多因子評價模型 ,對土壤肥力進行綜合評價，建立施肥決策與診斷評價體系，并作為施肥決策的核心技術，應用土壤肥力狀況的評價與施肥診斷推薦決策支持系統(tǒng)，制訂施肥推薦的方案，實現(xiàn)土壤肥力信息管理和施肥決策精確化。如可 根據(jù)不同的情況和條件 提供包括 產(chǎn)量目標 ， 針對不同的肥水條件和播種時間，推薦相應的優(yōu)良品種；針對土壤肥力基礎、目標產(chǎn)量和作物的生長發(fā)育狀況，確定施肥數(shù)量、元素 配比和施肥方法；確定因地制宜的優(yōu)化組合、因苗管理的最佳方案、分類指導的應變決策 等在內(nèi)的信息服務 。 可實現(xiàn)示范區(qū)土壤肥力的動態(tài)管理與監(jiān)測 ,探索 信息農(nóng)業(yè)的發(fā)展模式及降低成本， 提高產(chǎn)量水平的途徑 ，為農(nóng)業(yè)決策服務。 （ 7）主要農(nóng)作物災情監(jiān)測 研究遙感監(jiān)測作物霜凍、災害性干旱、冰雹等災情的技術與方法。通過災后作物光譜變化，比較災前災后遙感影像變化，通過差值影像的方法，對作物災情進行定性分析；研究災前災后植被指數(shù)變化率與災情程度的相關模型，對作物災情進行定量分析，為作物減災防災提供信息服務。 考核的主要 指標 圍繞農(nóng)業(yè)信息服務總體目標，根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求，采集并集成包括作物、農(nóng)田、氣象等專題數(shù)據(jù)，經(jīng)分析處理后以預測、分析報告、簡報或?qū)ｎ}圖等形式提供數(shù)據(jù)與信息服務。 包括 ： （ 1）農(nóng)作物種植種類空間分布圖、各類作物播種、收獲面積估算報告 （ 2）作物長勢監(jiān)測與分析報告（每旬） （ 3）作物病蟲害監(jiān)測報告（每半個月） （ 4）土壤墑情監(jiān)測報告（每周） （ 5）自然災害評估報告（災后一周） （ 6）農(nóng)田肥力監(jiān)測報告（每年） 33 （ 7）作物產(chǎn)量估測報告及示范區(qū)作物產(chǎn)量圖（收獲前一周） 主要的技術指標包括： （ 1）實現(xiàn)對兵團種植的主要 作物（棉花、小麥、玉米、水稻）進行準確識別與分類，精度在 90%以上；各類作物種植面積提取精度與 GVG 系統(tǒng)采樣的總體精度在 90%以上，棉花面積的精度在 95%以上。收獲面積在收獲前 15 天完成。 （ 2）作物產(chǎn)量遙感估測的精度在 85%以上，通過遙感估產(chǎn)模型與作物生長模型和氣象同化后可將精度提高至 90%以上。棉花產(chǎn)量預測數(shù)據(jù)應在 8 月中旬報出，小麥、油菜產(chǎn)量應在 6 月中旬報出。 （ 3）作物長勢監(jiān)測以旬報形式提供給各級農(nóng)業(yè)行政與技術部門，土壤墑情與作物旱情監(jiān)測報告根據(jù)需要進行周報及旬報。監(jiān)測精度在 90%以上。 （ 4）霜凍、 冰雹災后一周內(nèi)提交災害評估報告；作物生長期內(nèi)以師、團場為單位每旬提交作物病蟲害分布圖及發(fā)生發(fā)展報告。 水資源與水災害空間信息服務系統(tǒng) 研究重點 在數(shù)字水利建設的框架體系下，構(gòu)建集水利信息采集、傳輸、儲存、處理到水資源預測、洪災監(jiān)測與洪災損失評估、土壤墑情監(jiān)測與旱情預警等專業(yè)應用系統(tǒng)為一體的兵團水利信息服務系統(tǒng)。 主要研究內(nèi)容 以遙感、地理信息系統(tǒng)、全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)、海量存儲、系統(tǒng)模擬和專家系統(tǒng)等技術為手段，研究建立水利基礎信息系統(tǒng)（主要包括基于遙感和 GIS 的數(shù)據(jù)采 集、傳輸、存儲與管理系統(tǒng)）、信息處理系統(tǒng)（主要包括流域大尺度徑流模擬、洪水災情遙感信息處理、土壤墑情信息處理）、信息服務系統(tǒng)（主要由流域水資源預測系統(tǒng)、洪災損失評估系統(tǒng)、旱情預警系統(tǒng)）。 水資源與水災害空間信息服務子系統(tǒng)主要研究內(nèi)容包括以下幾方面： （ 1）水資源與水災害空間專題數(shù)據(jù)采集 34 水資源與水災害空間 專題數(shù)據(jù)采集的主要任務是為 水資源與水災害空間 專題數(shù)據(jù)庫提供基礎數(shù)據(jù)，同時為 水資源與水災害空間 信息服務系統(tǒng)建模提供參數(shù)。主要包括遙感圖像數(shù)據(jù)、專題圖形數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、水文水環(huán)境遙測監(jiān)測數(shù)據(jù)庫、社會經(jīng)濟、用水信 息以及多媒體數(shù)據(jù)庫等。 ? 集成兵團師局現(xiàn)有水文數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 通過集成兵團各師局已建立的水文、水質(zhì)、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，完成兵團各師局所轄流域的水文、水質(zhì)、生態(tài)環(huán)境等信息的采集。 ? 遙感圖像數(shù)據(jù)采集 利用衛(wèi)星遙感、航空遙感和地面遙感等監(jiān)測手段，采集與水利信息服務有關的資源、生態(tài)環(huán)境、洪水狀況等各方面的數(shù)據(jù)，獲取專題圖件，為兵團水利管理和生態(tài)保護決策服務。數(shù)據(jù)采集主要包括：中高分辨率的 ETM 衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)和中巴地球資源衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)，主要用于流域山區(qū)的雪被、植被及土壤鹽漬化的本底調(diào)查；中分辨率、多 光譜的 MODIS 衛(wèi)星數(shù)據(jù)，用于實時動態(tài)監(jiān)測流域雪被、植被、洪水和土壤水分變化；高分辨率的 SPOT 衛(wèi)星圖像和航空攝影數(shù)據(jù)及地面近景數(shù)字測量，用于流域內(nèi)河流、湖泊、大型水庫的水質(zhì)以及土壤環(huán)境的實時監(jiān)測。 ? 水文專題數(shù)據(jù)采集 圖形數(shù)據(jù)主要指流域自然信息、水利信息和社會信息的各種專題圖，包括地形圖、數(shù)字地面模型、遙感動態(tài)監(jiān)測所產(chǎn)生的各種專題圖件。 ? 基礎統(tǒng)計數(shù)據(jù)采集 通過集成各師局流域范圍內(nèi)已有的水文、水情、水質(zhì)、工情、泥沙、氣象、地下水、生態(tài)、社會經(jīng)濟用水等數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，完成基礎統(tǒng)計數(shù)據(jù)的采集。 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 結(jié)構(gòu)見圖 9 35 （ 2）基于遙感的流域水資源動態(tài)監(jiān)測 以遙感技術為手段，結(jié)合傳統(tǒng)方法，對山區(qū)積雪分布、地表水體、以及氣候氣象因子進行現(xiàn)狀調(diào)查，在此基礎上通過一定重復周期遙感數(shù)據(jù)的更新，提供專題信息，更新水文、氣象等因子的本底數(shù)據(jù)庫，建立遙感動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。遙感監(jiān)測內(nèi)容主要包括：①積雪的遙感監(jiān)測（主要利用 MODIS 數(shù)據(jù)），制作積雪分布圖，利用積雪圖估算積雪覆蓋面積和深度；②利用遙感手段，進行中高山區(qū)大尺度范圍的降水監(jiān)測；③中高山區(qū)太陽輻射的遙感監(jiān)測；④中高山區(qū) 蒸散發(fā)量的遙感監(jiān)測。 以遙感監(jiān)測提取的冰雪信息為依據(jù)，