目标：瞄准现代农业气象发展
“国内外针对农作物生长发育的监测主要有地面观测、遥感监测、模型模拟等技术和方法。地面人工或仪器观测是最直接和最基本的方法，但是农作物生长发育的地面现代化观测需要投入大量人力物力，且只能获取有限点或局地的结果，难以实现区域或大范围宏观监测。 ”该项目负责人河南省气象科学研究所所长陈怀亮博士说，及时准确、宏观、动态的农作物生长监测和长势定量评价技术可以为各级政府部门和广大农民提供重要的科学决策依据，促进农业生产科学管理，确保农作物增产丰收，而卫星遥感具有实时、宏观、动态等优点，正是进行大范围作物长势监测和产量预测的有效手段。
据了解，本项目以我国小麦、水稻和玉米等主要作物为研究对象，将作物生长模拟和遥感、地理信息系统(GIS)等技术相结合，辅以地面农业气象观测与调查，在我国主要农作物生长参数和环境参数遥感定量反演优化技术研究基础上，开展作物长势精细化遥感监测和评价技术研究，进行主要农作物种植区识别、种植面积估算方法研究，进而研究遥感技术和作物生长模型相结合的区域化应用技术方法，建立气象条件对作物生长发育和产量形成影响的定量评价和预评估方法。最终实现对农作物生长全过程的多时效、多目标、定量化动态监测和评价。
陈怀亮说，该项目的创新点在于将建立融合地面气象条件、作物生长模拟和遥感信息的主要农作物长势综合监测评价指标与模型，有效解决长期以来农作物生长监测精细化程度不高、产量预测机理性不强、气象条件评价定量程度不够等农业气象业务中急需解决的实际问题，初步实现农作物生长的全过程、多时效、定量化的监测评价与产量估算，提升作物生长动态监测的定量化和精细化水平，为现代农业气象的可持续发展提供有力技术支撑。
亮点：多领域实现关键突破
2010年，河南省冬小麦生育期间遭遇晚霜冻。该课题研究人员利用地面观测、调查与卫星遥感结合的方法，分析了长时间低温对冬小麦生长发育的影响，并制作了专题服务材料，这份翔实的分析报告得到了刘满仓副省长的表扬和肯定。而这，仅仅是该课题应用到实际业务工作中的一个缩影。
“该项目利用风云-3A、MODIS等极轨卫星250米分辨率遥感资料，开展小麦、水稻、玉米等主要农作物生长动态精细化监测和定量评价研究，提高区域精细化农作物生长发育动态监测的实时性、动态性和机理性，增强作物生长定量评价的客观性和准确性，提高农业气象业务服务能力和水平。”陈怀亮说，自2009年始，科研人员开始收集整理基础数据;制定观测、调查方案，完成了观测样区、样点布设;并在中国农业大学北京上庄实验站、河南周口黄泛区农场农科所等进行了小麦观测;以江苏省为例，结合水稻生长发育规律，利用基于MODIS影像的时间序列植被指数，积极开展水稻面积遥感监测技术研究;还完成安徽省一季稻气候适宜度模型建立、时空变化规律以及和产量关系的分析。
“目前，课题组已经取得了对项目整体具有关键推动作用的一些重要研究成果。”陈怀亮介绍，取得的成果包括：一是初步建立了基于我国新型遥感器的叶面积指数 (LAI)和净初级生产力(NPP)估算方法，并获得初步模拟结果。二是初步确定基于多时相遥感资料的作物种植区遥感识别和面积估算方法。科技人员利用EOS/MODIS卫星资料和作物冠层光谱数据，根据小麦、玉米、水稻生育期植被指的变化特点，采用SVM方法、生长曲线特征统计、监督分类和亚像元分解等方法，初步确定了基于多时相遥感资料的作物种植区遥感识别和面积估算方法和业务应用。三是初步建立了小麦、水稻长势遥感判定指标和监测模型，实现了小麦长势精细化遥感监测。四是初步实现了WOFOST模型的本地化及作物模拟软件的设计。利用华北地区多年的气象、土壤以及夏玉米观测数据，初步实现了WOFOST模型在华北地区的本地化和适合我国小麦生产特点的作物模型软件的设计。五是初步实现了气象条件对作物生长影响的定量评价，制作发布晚霜冻评估、气象条件评价、遥感监测等决策服务材料，得到了地方政府肯定。六是设计了较完善的田间试验方案和田间观测办法，获取作物生长基础数据，为作物模型参数校正、生长评价奠定了数据基础。
“主要农作物生长动态监测与定量评价技术研究对于提高我国在国际粮食期货贸易中的竞争能力和保障国家粮食安全也具有重要意义!”陈怀亮介绍，通过科研人员的努力，力争2012年年底课题结题时能在研发精细化作物长势遥感动态监测技术、建立遥感-作物生长模型等方面取得重要突破。(王建忠 徐爱东)
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