• 一体化的智能感知体系

    一体化的智能感知体系

    实现高标准农田地块信息、农田设施工程信息、种植结构信息、作物长势信息及工程竣工信息的实时感知与全息融合。

  • 卫星遥感监测平台

    卫星遥感监测平台

    通过可见光、多光谱、雷达、高光谱等卫星,可为农业应用提供丰富的卫星遥感监测数据,全面应用于作物监测、农田资源监测和农业自然灾害监测。

高标准农田遥感监测平台

充分利用遥感、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术,实现“天上看、空中拍、地上查、网上管”。

“天”卫星遥感监测平台

通过可见光、多光谱、雷达、高光谱等卫星,可为农业应用提供丰富的卫星遥感监测数据,全面应用于作物监测、农田资源监测和农业自然灾害监测。

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“空”基数据采集

多型号中小型无人机平台,包括固定翼、复合翼、倾斜旋翼、电动多旋翼、长航时油动多旋翼和无人机集群。覆盖航时10min-4h、作业半径10-120km、飞行速度2-35m/s、载荷 ≤ 15kg的航测于监测作业需求。

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“地”基数据采集——实时监测

实现农业生产产前、产中、产后的全过程监控、科学管理和即时服务,进而实现种植集约、高产、高效、优质、生态、安全和可追溯的目标,促进三农产业发展

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一、农作物分类监测

利用遥感技术手段,结合不同作物的光谱、 物候和纹理等信息,以高分辨、高光谱遥感 数据为数据源,提取农作物品种(玉米、水 稻、果树、蔬菜等)的种植分布情况,每季 度监测农作物品种分布的具体位置、面积, 为农业农村局农业管理科对全市农作物品种 种植情况摸底核查节省人力、物力等方面投 入,提高科室工作效率。 监测服务内容:提取全市农作物品种(水 稻、果树、苗木、蔬菜等)分布情况,统计 其具体位置及面积;

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二、农作物长势监测

作物生态物理参数是描述作物生长状态的重要参量,这些参量与作物产量息息相关,传统的选取大范围内作物生态物理参数主要还是靠田间随机取样及实验室分析方法,随着遥感技术的发展,在不破 坏作物的情况下,利用遥感数据反演区域的作物生 态物理参数成为一种高效的手段。 监测服务内容:定量反演作物生态物理参数,提供 作物长势分析服务;

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三、农作物产量估测 

作物遥感估产主要包括三部分:(1)用遥感数据对作 物进行分层;(2)用遥感数据计算作物面积;(3)用 遥感数据监测作物长势,结合农业、天气气候等资料综合估算平均单产,由面积和单产计算出总产。在完成(1) 与(2)的基础上,借助遥感技术,以高分辨率、高光谱遥感数据为数据源,利用作物生育期内计算出的植被指 数与获取的光谱信息,联合地面实测产量数据,构建估产模型,建立指数与产量之间的关系,最终反演出 农作物单产,为农业生产管理提供数据支撑。 监测内容:定量反演作物生育期生态物理参数,构建农作物估产模型,估算总产量。

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四、土壤墒情监测

土壤水分不仅影响植物生长,还影响陆气之间物质与能量的交换,因此土壤水分监测在农业、气象和环境监测等领域具有广泛应用。相较于传统野外调查,基于遥感影像的土壤水分监测方式具有监测范围广、更新周期短和信息量大的优点,被 广泛应用于土壤水分反演研究中。

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五、高标准农田建设遥感监测

通过多期高分辨率遥感影像数据处理, 自动化分类和解译,以及叠加对比分析, 生成监测分析报告,实现对高标准农田建设工程的完成情况进行动态监测,提升高标准农田建设综合监管效能。

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六、耕地“非农化”“非粮化”遥感监测

以序列高分辨率卫星影像为核心数据,利用AI智能识别技术对耕地利用变化图斑提取和分析,并与永久基本农田矢量数据进行套合分析,输出监测成果,分析变化原因,有效辅助违规改变耕地用途、“荒田”、“毁 田”、“占田”等违规占用永久基本农田等行为的监管和治理。  利用卫星遥感对植被的波谱特征进行解译, 获取农作物分类信息,构建粮食作物(水稻、 大豆、小麦、玉米等)、非粮食作物(棉、 油、糖、蔬菜等)监测模型,利用面向对象/ 像元方法提取粮食、非粮分布。

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七、久基本农田侵占监测

基于高分遥感正射影像及永久基本农田范围, 开展耕地违法侵占遥感监测,提取疑似侵占图斑分布;

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