农情遥感检测系统

农情遥感检测系统（通用6篇）

农情遥感检测系统 篇1

遥感农情监测系统国内外技术发展现状

1.1.1 国外行业发展状况

(一)美国“大面积农作物估产实验”计划(LACIE)从1974～1977年，美国农业部(USDA)、国家海洋大气管理局(NQAA)、宇航局(NASA)和商业部合作主持了“大面积农作物估产实验(Large Area Crop Inventory andExperiment)”项目12J№Ju8|。该项目分三个阶段进行，第一阶段对美国大平原9个小麦生产州的小麦种植面积、单产和产量作出估算；第二阶段，对包括美国本土、加拿大和前苏联部分地区小麦种植面积、单产和产量作出估算；第三阶段是对世界其它地区小麦种植面积、总产量进行估算，估产精度达到90％以上。这是最早的农情遥感监测工作，成为农情遥感监测的里程碑。

(二)美国“农业和资源的空间遥感调查”计划(AGRISTARS)在LACIE计划以后，从1986年开始，美国农业部、宇航局、商业部、国家海洋大气管理局和内政部又开展了农业和资源的空间遥感调查计划(AGRISTARS，1980～1986)。这是一个研究、发展、评价和应用空间遥感技术以满足农业部各种需要的计划。它主要包括灾害早期预警、作物状况评价、国外8种农产品产量预报、作物单产模型发展、作物波谱特性及技术手段支持研究、土壤湿度测量、本国作物和土壤覆盖分类与面积估算、再生资源清查以及水土保持与污染影响评价等内容。此计划成功地将面积抽样框架技术(Area Sampling Frame)和遥感技术引入农作物种植面积估测中。随后，将这种成熟的技术方法分别由不同的部门应用到农作物估产实践当中，如美国农业统计局(NASSAJSDA)负责将遥感技术应用于美国国内的主要农作物估产；农业部外国农业局(FASAJSDA，Foreign Agricultural Service)负责美国以外的国家的农作物估产。由于估产区域大小不同，所要求的精度不同，因此在方法上也有相应的差别。美国是一个农业大国，为了在世界粮食市场占据主动地位，专门在农业部设立了外国农业局，其主要任务是监测全球其他国家的农作物长势，估计其单产潜力，而对作物种植面积主要靠各国政府的报告和统计资料。

目前，FAS的工作重点范围是前苏联、中国、印度、澳大利亚、美国、巴西、阿根廷、墨西哥、中东地区、阿尔及利亚旧J。FAS通过监测全球农业产量和农产品供需信息为市场提供指导, 并为本国提供早期预警信息。FAS的监测与分析依赖于气象数据、田间报告和高分辨率遥感数据等所获取信息的整合,其中遥感数据主要提供长势、生长阶段和产量信息。这些信息一方面用于对作物产量信息进行验证, 另一方面用于识别一些没有被报告上来但会对农业生产产生明显影响的事件。FAS的全球监测结果以“世界农业产量”(World Agricultural Production)月度报告和“产量、供给与分布”(Production Supply and Distribution，PSD)数据库的形式进行发布, 是USDA全球经济信息系统的基础组成部分。

在本土监测上, 农业部下属的NASS负责为美国农业部提供及时、准确和有效的统计数据。NASS每隔 5年做一次全国农业普查, 以提供美国农业的全面状况信息。遥感数据及遥感技术在提高其统计数据准确性方面发挥了一定的作用, 包括:NASS使用遥感数据来建立农业统计的采样框架、估算作物种植面积、为分析系统提供面向作物的土地覆盖数据等。在遥感的应用上，首先，NASS的有相关的遥感面积估算项目；其次，NASS与 USDA农业研究局(Agricultural Research Service，ARS)建立了长期的合作关系，以 NASA MODIS为数据源在中部和西部的几个州开展了早期的小范围单产预测；此外，NASS还在作物生育期内基于 NOAA-AVHRR获取的归一化植被指数数据(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)进行作物长势的监测, 为农业部相关决策者提供独立的全国尺度作物生长信息。

除美国农业部外, 美国国际发展管理委员会(U.S.Agency for International Development,USA ID)还建立了预警系统网络(Famine Early Warning Systems Network，FEWS NET),与国际上不同国家及不同地区的机构、政府与组织开展合作, 针对粮食安全, 提供及时、准确的早期预警和脆弱性评价信息。该系统将基于遥感和地面观测获取的早期预警数据进行整理、分析与融合, 提供预警信息。

(三)欧盟农业遥感监测计划(MARS)欧盟MARS计划是遥感技术应用于农业统计的10年研究项目，由欧盟第六司(负责欧盟农业)于1987年提出，1988年与欧盟委员会统计办公室合作开展，它通常被称作为MARS项目(Monitoring Agri—culture with Remote Sensing)。该项目中的优先研究内容是：农作物种植面积清查，农作物总产量清查，农作物总产量预报。MARS项目研究的农作物类型是那些产品具有较大市场的农作物，不包括农场内部消耗其产品的农作物类型，如饲料作物。监测和预报的代表性将分别具有3个水平，或者说是3个不同的尺度，即共同体水平、区域级水平和国家级水平。为了达到这一要求，该试验项目被组织成7个行动。行动1是区域面积清查，行动2是植被状况监测和单产参数确定，行动3是单产预报模型，行动4是欧洲农作物种植面积和潜力单产快速估测，行动5是高级农业信息系统的建立，行动6是面积抽样及其测量，行动7是长期研究计划。从行动1到行动5的每一个行动均对应一个运行目标，行动6是其它各行动的支持项目，可直接向其它各行动提供地面测量结果。行动7是不具有任何特定运行目标的长期研究内容，主要目的是研究解决其它行动遇到的基本方法问题。MARS计划实施的目的有两个：一是在欧盟范围内对农作物申报结果的核查；二是利用遥感技术常年监测农作物并进行估产。

针对农作物核查的起因是根据1992年对共同农业政策所做的彻底修正，农民按照新的政策可以依据耕地面积申请补助金。1996年，大约1．7亿欧洲货币单位直接支付给了申请欧洲农业指导和保证金(EAGGF)的农民。共同农业政策的改革主要关注那些被称之为“可耕地的农作物”(如谷物、油菜籽和高蛋白质作物)以及一定面积的饲料作物。为了得到直接以可耕地面积为基准的补助金，农民必须保持可耕地面积所占的比例。另外，为了获得补助资格，农民需每年在一定的时间申报耕种的作物状况，为信息管理起见，对每一个申报称之为一个文档。而申报时间在欧盟各国稍有不同，主要分布在3月底至5月中旬。执行这一新政策的关键问题是如何管理由农民每年申报的300多万个地块的信息，以及如何在收割之前检验这些申报的准确性。为了能在尽可能短的时间里核查农作物申报结果，遥感卫星影像被选用并成为最有效的工具。很显然，对于农民申报结果的核查是执行新的共同农业政策的基本前提。而且这种核查的范围至少要包括申报总量的5％。在考虑采用何种技术进行这种核查时，欧盟各成员国都将以卫星影像为基础的遥感技术作为可选手段之一，而另一种可能的选择就是传统的实地检验方法。1996年欧盟成员国选定了86个地区作为以卫星影像为基础的遥感核查区，相应的数字在1992年、1993年、1994年和1995年是分别是27，44，56和72。1996年对这86个地区的核查共涉及122 000个文档。1995年平均一个文档包含13个地块，土地面积共约32平方千米。这样，在1995年，以卫星影像为基础的遥感监测共核查了1600万个地块，总土地面积为380万平方千米。

MARS计划监测农作物的目的是为了快速提供关于欧洲的农作物状况的早期统计信息。这些信息包括每年的种植面积较前一年变化的百分比，以及预计当年的农作物产量。这些信息必须动态地，在每月出版的农作物状况通报上，在欧盟范围内公开发表。如果用常规的传统的方法进行农作物估产，无论在任何地区都需要在9～10月间才能进行。但利用卫星遥感估产可以使欧盟在每年的4月开始。为了监测整个欧盟国家的农业状况，靶区的数量和分布必须能够充分代表欧洲的农业耕地。在财政费用和数据处理能力允许的条件下，应该尽可能多地选取靶区。JRC决定选取分布在15个国家的60个靶区，每个靶区为40kin×40km，靶区总面积占欧洲可耕地面积的6％。

(四)埃及农业资源监控系统(ALIS)埃及农业资源监控系统(ALIS)是由埃及农业和土地部下属的水土研究所(SOil and Water ResearchInstitute，SWRI)和法国SPOT IMAGE公司于1991年开始研制的。其目标是通过该系统的运行为埃及政府提供实时的主要作物种植面积变化情况、城市扩展占用耕地情况以及分析发展新的耕地的可能性。该系统采用SPOT图像监测了埃及耕地变化情况，监测结果表明监控城市无序扩张及控制非法占用尼罗河谷地肥沃耕地，是埃及农业通向明日发展的关键。同时利用该系统进行了埃及的农业统计及制图。研究范围为400万平方千米土地。具体做法为首先利用SPOT图像用来标识独立的土地利用单位，通过交叉相关处理，结合行政界限，产生了400块700m X700m的样本区域。然后有12人的野外调查队用一个月的时问调查了6 240块地块上的作物信息，这些数据和SPOT图像一起，便产生了最初的农业统计结果。

(五)其他及应用举例

除上述农情监测系统以外，俄罗斯、加拿大、日本、印度、阿根廷、巴西、澳大利亚、泰国等也相继开展了对小麦、水稻、玉米、大豆、棉花、甜菜等的遥感估产研究，取得了可喜的进展它们不仅发展了不同的单产模型，特别是遥感估产研究，而且还采用了不同的遥感资料估算作物的种植面积。如澳大利亚用陆地卫星MSS数据对新南威尔士的莫著毕季区双季稻种植面积的估算，精度达到98％。

全美219万个农场，农场主户户配有电子计算机。通过计算机网络，农场主不出门就可以了解诸如农产品期货价格、国内市场销量，进出口量、国内生产量和最新农业科技、气象等信息。同时还可以在网上销售农产品，购买农业生产资料，进行农业技术咨询。专业农业信息网站，是美国当今新时尚。如最近开发的一个大豆信息网络系统，一端是进行大豆研究的几十位专家，另一端是从事大豆生产的农户。该网络系统每个月平均提供50条以上的信息，内容涉及国际、国内的产供销各环节的技术和经营情况，有1万多农户可以获取信息。农民每月只需交20美元的上网费。

1.1.2 国内行业发展状况

(一)国家气象局农作物遥感监测计划

从1984年开始，国家气象局组织北方11省、市开展冬小麦气象卫星遥感综合测产技术研究，开创了国内以应用气象卫星为主的大面积遥感综合估产的先例[S-10]。该计划发展了气象卫星遥感估产信息的提取、加工和处理技术，组建了全国冬小麦遥感综合测产地面监测系统，开展了气象卫星大面积监测冬小麦长势的方法和技术研究，研制了NOAA／AVHRR数字图像解译技术、遥感估产方法和遥感辅助估产模式，建立了不同类型的气象卫星遥感面积测算与估产方法。但该计划没有进行农作物面积的遥感监测。

(二)中国科学院农作物遥感监测计划

该计划来自国家“八五”攻关项目“重点产粮区主要农作物遥感估产”，由中国科学院地理所、综考会、遥感所等单位主持，农业部、科技部、国家气象局等单位共同参加。该计划以遥感信息估测作物播种面积、长势监测、单产估算的技术流程为线索，融遥感技术、地理信息系统技术、全球定位技术为一体，结合地面采样实测和历史状况分析，研究了农作物遥感估产的基本理论和技术方法。重点研究了小麦、玉米和水稻大范围遥感估产的机理和方法，包括估产区划、地面采样点布设技术、利用TM提取面积，在GIS支持下，TM和NOAA资料结合提取面积的基本方法和流程，以及作物在一个生育期内所进行的长势动态监测及预报、墒情和苗情的监控，遥感估产综合模型的研制等。另外，该计划还研制了在GIS技术支持下的大面积多品种遥感动态监测和估产综合集成系统，包括遥感图像处理系统、估产背景数据库、估产模型系统及模型自动生成工具库系统、综合集成软件系统等，有机地将异机平台的系统综合集成一个平台上实现大面积估产运行。应该说该计划首次在国内进行了大面积、多作物的遥感估产运行系统的全面探索，为作物遥感估产业务运行打下了一个坚实的基础。但在某些估产关键技术、运行成本、时效性和监测精度方面与业务运行方面还存在一定的距离。

(三)农业部农作物遥感监测计划

从1998年开始，全国农业资源区划办公室(农业部发展计划司)为及时了解和掌握每年全国农作物实际生长情况，实施了一项“全国农作物业务遥感估产”项目。该项目以业务化农作物遥感监测为目标，利用“3S”技术，发展一套适合中国国情的农作物遥感监测系统。监测的主要对象是冬小麦、玉米和棉花，并逐步扩大到水稻和大豆等作物。其技术思路是通过采用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)手段，动态监测每年农作物生长状况；准确了解农作物播种面积变化率，并对农作物单产变化率和总产变化率进行准确估测。该项目由农业部遥感应用中心主持。参加单位有：农业部遥感应用中心太原、成都、南京、哈尔滨分中心，安徽省计委区划所、河南省农业科学院区划所，以及相关省、市区划办公室。该项目从1998年启动，经过项目设计、农作物长势和旱情遥感动态监测、农作物播种面积的遥感解译、农作物单产建模和预测、地面样点的实况调查、农作物总产估测等技术过程，对每年农作物播种面积变化(与上年相比)、农作物单产变化预测、农作物总产变化估测等有了一个准确了解和预测。为农业部及时、准确了解每年全国农作物生产状况提供一个比较准确的信息源。

(四)其他农情遥感监测计划

国内除上述农情遥感监测计划以外，许多科学家从20世纪70年代末就在不同方面和层次上开始了农情遥感监测的机理和方法研究。如中科院等单位对农作物的光谱特性、绿度指数、作物长势及其和作物产量之间的关系、热红外和微波监测土壤水分等方面进行了研究；对陆地卫星图像数据辅以航空遥感和地面采样进行大范围农田耕地面积计算的问题开展了试验研究。农业部及所属单位开展了全国300个县的农业资源动态监测及3省两市小麦估产工作。80年代末，北京大学和江苏省农科院等单位开展了气象卫星和地面调查相结合的河南省小麦和江苏省水稻等的遥感估产机理研究工作。江苏省农科院研制 成功水稻、小麦、棉花和玉米栽培计算机模拟优化决策系统等。

2.2技术趋势及产业关联度分析

（一）技术趋势

遥感农情监测速报工程项目的技术趋势主体是以系统集成、多元数据融合、大数据挖掘、数据同化，四个方面进行的。各项趋势内容如下： 1.系统集成

为了提高农业生产的决策水平，人们在加强农业生产管理领域的数学物理方法研究、遥感农情检测技术研究的同时,还利用系统工程理论方法、网络技术、多媒体技术、数据库技术和计算机技术等各种现代管理理论和信息技术，研制开发综合的遥感农情检测信息管理系统，这些技术方法的集成，对促进农业生产系统管理决策的现代化发挥了重要作用。并且对于大量的空间属性数据，结合具有空间数据管理功能的3S(GIS、RS、GPS)系统，将有助于农情监测系统充分利用各种属性和空间信息，从而进一步提高农情监测系统决策水平。通过系统集成，一方面可以统筹规划农情资源，提高资源的利用率，实现大范围的数据共享；另一方面，还能理顺农情监测管理工作及信息流程，强化各级决策环节,进而提高农情监测管理系统工作效率和综合效益。最终使本农情监测系统达到低成本的、高效率的、性能匀称的、可扩充性和可维护的目标。2.多源数据融合

此前的农情检测系统主要使用遥感影像数据，本监测系统在此基础上融入气象、水务、农业部门的监测数据，进行产品质量评价，以此提高产品精度，并且结合天气情况可以为农户提供更有针对性的耕作等的实施方案。3.大数据挖掘

本工程的遥感农情监测速报系统针对不同功能、用户对象而异，是一项复杂的系统工程。且此次系统工作过程中需结合大量多源数据，产生了大量的数据，激增的数据背后隐藏着许多重要信息。因此，要科学、合理地解决农情监测管理工作中遇到各种的实际问题，必然会涉及到一系列的理论和方法。而加强农情监测定量分析方法的研究是提高农情决策水平的一个重要方面，也是促进农情监测管理决策高效、科学的一项重要内容。故采取数据挖掘技术对农情监测、决策两个层次中的一些定量分析方法进行研究与探讨，挖掘出潜在有价值的知识以提高系统整体效率。

4.数据同化

在本示范工程中，我们根据数学模型与优化标准，将不同空间、时间、采用多种手段获得的农业观测数据资料有机结合，建立相互协调的分析或预报优化系统，确定那些不能直接观测的量，以及没有观测到的地方的相关信息，同时模式本身也可以得到优化。其本质就是观测数据和数值模拟数据通过某种方法有效地结合起来，最后得到更加客观的、接近自然的分析结果。使农情检测系统分析决策更加完善、准确。

2.2.2 产业关联度分析

遥感农情监测应用示范工程项目重点在于基于遥感技术提供多角度对农业作物长势监测、种植估产，提升农业部对粮食资源的信息化管理水平，为国家宏观决策和管理提供信息支持，同时扩大使用人群，为农户提供可靠的耕种决策，为未来的农场机械一体化操作经营提供有效依据。其中涉及到了多光谱遥感技术、中低分辨率遥感技术、海量存储技术、数据共享技术、卫星数据管理技术、地面农业数据管理技术、农业作物生长病理决策技术、GIS空间分析技术、用户端系统设计技术等。除了可以满足国家农业部门对全国粮食产量情况的掌握、作物长势监测所需技术外，还可以利用本项目的创新优势满足更大范围的农户群体对自身田地作物的监测决策，以满足更高效率的农业生产需求。从而促进国民经济发展并推动社会进步。其主要表现在以下方面：

遥感卫星研制产业链上游地面遥感接收系统与设备研制遥感专题数据产品加工产业产业链中游卫星遥感数据存储和处理产业国产遥感应用软件产业种子、化肥、农药生产产业链下游作物种植粮食农产品交易 图2-2-2 项目产业关联度分析

（1）促进遥感专题数据产品加工产业

遥感农情监测应用示范工程项目开发的遥感数据加工平台提供的相关功能，能够进行完成遥感影像数据的预处理（图像数据的几何校正、辐射校正等）并且经过不同级别的数据处理，获取多等级数据产品。经过处理的各级数据就可以用于从全国范围的作物面积统计及作物产量估计、农情长势监测（由各植被、土壤指数及其他数据分析所得）、粮食耕作规划等。项目的开展将促进遥感数据产品加工产业的发展。

（2）带动卫星遥感数据存储和处理产业

本项目要求构建卫星遥感数据预处理的海量存储体系，建立完整的卫星遥感数据管理体系，为海量卫星遥感数据的应用提供多级高级缓存机制，要求选用高效可用的磁盘阵列作为卫星遥感数据的在线存储设备，构建一个海量数据的归档存储平台，支持海量卫星遥感数据存储所需要的数据在线及离线等存储形式相结合的多级存储体系。通过存储策略的设定，让数据自动在磁盘阵列、磁带库、磁带架等设备中进行存储归档，把符合归档策略的卫星遥感数据自动保存到下一级存储设备中；当用户调用时，数据会自动从下一级存储设备中恢复到在线盘阵中，供用户使用；从而完成卫星遥感数据存储和处理产业的发展。

（3）带动国产遥感应用软件产业发展

本项目在对遥感数据进行处理时由于其产品的针对性，无法直接从已有的国外遥感应用软件中获取合适的模型函数来计算植被等各项指数，且因融合了气象、灾害等多源数据在进行产品分析时需要综合考虑。由此，我们需要自己在已有软件基础上开发功能。为能更好的推动国产遥感软件的发展，减少国外遥感软件的大范围垄断，本项目可以在国产遥感软件的基础上开发应用。

（4）促进农业高效一体化进程

本项目最终通过带给农户实时耕种信息，并利用农学专家知识库分析作物长势、虫害病状，为广大农户提供耕种实施意见，有效避免施肥不及时、虫害施药错误的问题，为政府提供宏观性的产量、灾害估计及相应紧急方案。且对于长期发展而言，此项目的应用可以为大田全自动机械一体化操作提供有利信息，推进一体化进程，这将大大提高农业生产效率。

农情遥感检测系统 篇2

关键词：无线传感器网,遥感,农情监测

1、引言

我国是一个农业大国。农业是国民经济的重要基础。农业在遥感技术领域应用中占有很大的比例。我国农业已经进入全面现代化的进程, 如今我国农业在技术、设备以及生产服务方面都有显著提高。而遥感技术在农业中的应用, 对农业现代化技术的发展起了极大的推进作用。

基于“3S”技术的农情遥感监测, 利用了遥感技术, GIS系统以及无线通信技术对农业生产的状况等进行监测。农情遥感能对粮食作物的种植面积、粮食作物的生长情况、粮食作物的布局、粮食的产量情况等进行较全面而系统的监测。具有准确度高、时效性好、范围大的特点。

农情信息的来源主要有两类:一类是通过常规统计得来, 如由统计部门与农业部门经过网点调查;第二类是利用遥感等空间技术, 通过空间信息技术进行农情信息的获取。也可以有遥感与常规统计的结合技术, 且是为农情监测的趋势。比如1974-1977年美国“大面积农作物估产实验”计划 (LACIE) , 美国“农业和资源的空间遥感调查”计划 (AGRISTARS) , 欧盟的农业遥感监测计划 (MARS) 都属于此[1]。

我国农情遥感监测已经有20多年的历史, 1984年国家气象局的农作物遥感监测计划, 组织开展冬小麦气象卫星遥感综合测产技术研究, 农业部农作物遥感监测计划, 中国科学院农作物遥感监测计划等都为作物遥感产业运行打下了坚实的基础[2]。

本文就基于物联网的技术实现农情监测的技术与系统设计、开发思想进行研究, 提出了通过无线传感器网络实现农情信息进行自动化采集的系统设计。

2、系统设计

2.1 系统涉及到的主要技术

农田无线传感器网络的基本核心单元是无线传感器网络节点, 由控制和信息处理单元、存贮单元, 通信单元和电源供应单元所组成。本文着重研究适于农田生态环境信息监测采集的无线传感器网络监测系统的节点架构并且完成节点硬件系统的集成和测试[3]。

在无线传感器网络感测数据与农田信息数据之间的交互与接口方面, 使用遥感信息同化的WSN网络感测数据存贮及查询, 使用实现同化需求的接口、查询模型, 使用中间件实现地面无线传感器网络与遥感农田信息同化接口。

2.2 硬件系统架构

系统整体架构如图所示。数据采集装置包括:太阳能智能发电系统、数据采集板、摄像头传感器、温湿度传感器、GPS传感器、数传模块。每一个Zigbee终端连接传感器完成数据的采集, 应用层采集到的数据传输至物理层。物理层扫描出可用信道后, 射频模块将数据通过无线信道发送。协调器接收到数据后, 从物理层逐层传输至应用层, 然后数据通过串口发送到网络模块, 通过网络协议, 实现无线网络与互联网的对接[4]。

2.3 软件系统

如图所示, 前台系统由:服务器、客户端、数据文件、网页查询以及数据库查询五部分组成。服务器是整个系统的核心。在农田中, 传感器将空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、有效辐射等农业气象参数, 以及用于监控传感器网络是否正常工作的电压、电流、太阳能板电压、太阳能板电流等参数通过无线网络传送至系统。

参数通过前段采集设备采集到的参数, 通过无线资助网传给节点, 节点通过GPRS将数据传送至INTERNET, 在通过INTERNET传送至系统服务器。用户可以通过客户端程序实时查看农田参数, 监测系统运行工作状况, 并且记录在数据库文件中。且系统可以通过浏览器, 无需安装客户端程序, 也能随时通过网页查看节点的历史数据、图形图像等, 并且可以进行查询。

该系统由如下几个子系统构成:

(1) 信息采集子系统, 通过无线传感器前段采集系统, 实时采集相关数据, 并以人工检测数据为补充。

(2) 通信网络子系统, 把收集到的数据传回服务器。

(3) 数据处理子系统, 由数据库、数学模型、专家系统、GIS系统等组成。负责系统数据组织、加工、分析和处理, 产生管理所需的数字、报表和方案。

(4) 信息查询子系统, 用户可通过浏览器实时查询或按需查询农业数据。

2.4 系统软件流程

系统初始化参数后, 分别设置好数据格式及波特率。系统随之监测串口是否收到数据, 收到数据以后, 检查数据格式, 然后启动另个串口启动GPRS, 建立连接。把从串口0收到的数据信息通过串口1发送到GPRS模块上去, 然后通过GPRS网络传送到预定的IP地址。如果持续不断从串口0接收数据, 那么就不断进行转发, 如果3分钟后没有数据, 就执行断开程序, 断开GPRS连接, 进入节电模式。利用GPRS进行数据转发是软件设计的关键, GPRS完成数据传输设置过程如下:

(1) 与GPRS网络连接, 进入GPRS模式。

(2) 设置网络接入点AP。

(3) 输入AP用户名和密码。

(4) 设置TCP连接服务器IP和端口号。

(5) 打开TCP连接。

(6) 传输数据。

(7) 断开GPRS连接。

系统设计中另一个关键问题是差错控制, 差错控制的设计如下:

(1) 监听串口1, 如果有数据传送, 说明异常发生。

(2) 请求中断处理程序。

(3) 对数据进行检测。

(4) 如检测到差错, 暂存串口0数据。

(5) 重新进行GPRS连接, 完成连接, 续传。

系统除具有连续传送数据的功能外, 还具有超时自动断开程序, 进入节电模式的功能, 能充分降低功率损耗。并能在节点模式下监测到数据时继续传送数据。

3、系统的特点

3.1 具有农田遥感信息的时空转换技术

本系统能在高空间分辨率的遥感数据的支持下, 把地面上离散的点的连续观测到的数据转换为面上的分布信息, 能实现地面监测对的验证[5]。在时间维度上卫星进行遥测是瞬间观测, 地面传感器能进行连续观测。系统能从地面连续数据中提取农作物基本参数, 农产品环境数据对于时间的变化规律。从而达到时间统一的目的。

3.2 地面观测参数与卫星遥感参数的时间与空间的同化方法

系统通过无线传感器网络, 可以从两个时间尺度:日变化和生长周期内的变化上研究农作物的生长参数随着时间连续变化的规律, 从而能建立典型农作物的生长参数及周遭环境参数的时间数据库。实现时间维度上的同化。农田的地面观测数据在空间维上表现为离散的数据, 而遥感数据在空间上则是连续的。系统可以通过高分辨率的遥感图像, 获取试验区地表覆被类型、农田分布的均匀程度以及农田其他基本参数的空间分布规律, 把离散的观测值扩展为面上的分布图, 实现地面观测与遥感观测的空间维度的同化。

4、系统应用的范围

该基于无线传感器网络的遥感农情监测系统的架构模型, 除应用于农田土壤、植物生长环境的信息监测之外, 还可以广泛应用于粮食储备, 大面积农产品如蔬菜、水果、肉类仓库存储的温度湿度与环境监测等方面。

5、结论

本文主要提出一种基于无线传感器网络的遥感农情分析监测系统, 该系统能摆脱传统农业的生产监测方式, 使农业产业工作者能够足不出户可以进行实时的监测与农作物生产规律数据的统计。物联网在农业方面的应用, 有利于全面实现国家的全面农业现代化, 发展数字农业, 无线城市等。

如何更好的降低成本, 提高系统性能, 有效达到更少的人力消耗, 提高系统的可靠性, 获取更精确的农作物信息, 以及恶劣环境下数据的采集, 是以后农情遥感领域的重要研究方向。

参考文献

[1]周清波。国内外农情遥感现状与发展趋势[J].中国农业资源与规划.2004, 25 (5) :9-14

[2]陈仲新, 刘海启.全国冬小麦面积变化遥感监测抽样外推方法的研究[J].农业工程学报, 2000, 16 (5) :126-129

[3]宫鹏.遥感科学与技术中的一些前沿问题[J].遥感学报, 2009, 13 (1) :13-23.

[4]王志宇, 车承钧, 王阳.基于物联网的区域农田土壤墒情监测系统研究.[J].自动化技术与应用, 2010, 29 (12) :39-41.

农情遥感检测系统 篇3

摘要：农业面临的主要风险是自然风险与市场风险，这些都受气候条件的影响。近年来，我国逐步建立完善了全球农情遥感速报系统（Crop Watch），可在不同的精度上对全球及我国典型作物产量监测和农业生产趋势进行分析。充分利用有关方面的监测数据，实时掌握农牧业生产状况，有利于提升“三农”金融服务的前瞻性和针对性。

关键词：农情遥感；“三农”金融；农产品价格

影响农业生产和农民收入的主要因素是农产品单产、种植面积和价格。对涉农金融机构而言，构建气候信息的收集和应用体系，能够有效预测产量及价格走势，对深化三农金融服务具有重要意义。和传统农情信息收集渠道相比，日益成熟的农情遥感技术具有成本低、覆盖面高等优点，在农业生产、涉农金融服务等方面具有广阔的应用前景。本文拟分析农情遥感技术在“三农”金融服务中的应用，并提出若干对策建议。

一、 气候信息是搞好农业相关金融服务的重点

农作物生长的气候条件（主要是温度、降雨、光合作用等）、种植面积等决定了农产品的产量，进而影响农产品价格走势。前瞻性地监测粮食主产区的气候信息，能够有效把握市场动向。在这方面，全球主要涉农企业（包括粮商、大型农场等）以及金融机构（农产品期货交易商、涉农金融机构等）都进行了积极探索，并建立了系统的农业气象及种植情报收集、农产品产量和价格分析预测体系。

美欧主要粮商建立了遍布世界的农业信息网络。通过系统地收集和分析世界各地气候、农作物生长情况、消费和经济形势等信息，先于市场掌握主要农产品生产、收成和消费全貌，并通过全产业链经营、粮食衍生品交易等策略，将自身经营风险控制到最低。例如美国嘉吉公司（Cargill）通过实时收集各地温度、降雨量、极端天气、降雪量、日照等检测指标，借助评估模型来预估天气因素对产量、收入和利润的综合影响，并开展相关风险管理（陈佳，2015）。

除粮商外，主要涉农金融机构也重视气候信息在金融服务中的应用。国际金融机构先于市场掌握农产品市场信息，推动农产品相关的投资、交易和避险等业务运作，并以此获取超额收益。2012年，高盛在粮食投资中赚取了4亿多美元。为数众多的农产品对冲基金通过聘请气象专家，或通过商业气象咨询机构获取气象信息，作为预判市场走势的重要依据。据统计，美国已有数百家商业气象资讯提供商；AccuWeather作为其中的佼佼者，已成为多家涉农金融机构的气象信息提供商。美国芝加哥商品交易所等机构积极培育气候衍生产品市场，推出标的涵盖降雨量、降雪量、温度、湿度等气候相关期货、期权和互换等产品，为气候风险敏感企业和居民提供避险选择。

二、 农情遥感监测技术在农情信息收集方面具有显著优势

20世纪70年代以来，主要国家和国际组织利用遥感技术具有监测面积大、探测周期短、获取信息丰富、费用低廉以及可以实现宏观、动态、快速、实时、准确的作物长势监测和估产等特点，积极推进农情遥感技术，目前已形成了科学完备的体系。我国逐步建立完善了全球农情遥感速报系统（Crop Watch），该系统以遥感数据为主要数据源，以遥感农情指标监测为技术核心，仅结合有限的地面观测数据，构建了全新的不同时空尺度农情遥感监测多层次技术体系，具备全球典型作物产量监测和农业生产趋势分析功能，并定期公布《全球农情遥感速报》、《全球生态环境遥感监测年度报告（大宗粮油作物生产形势）》，为众多依赖粮食进口、没有能力开发与运行先进的农情监测系统的贫困国家提供了农情监测服务，为国际社会提供了另一个独立的信息获取途径，对提高透明度，维护国家粮食安全，加强我国在全球范围内的粮食安全合作具有重要意义。

总体看，农情遥感监测有以下突出优势：

1. 科学性较高。决定农产品产量关键数据如作物种植面积、单产、长势等，吴炳方等（2010）通过气象及遥感数据，结合多组方法集得到，形成了独立的农情遥感信息源。一是作物种植面积。一种方法是通过计算作物种植成数（总播种面积/耕地面积）和作物种植结构（某种作物播种面积/总播种面积），利用耕地面积乘以作物种植成数和作物种植结构就可以得到不同作物的播种面积。另一种方法采用高、低分辨率数据结合的作物面积提取方法，基于时间序列归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）数据提取不同作物的特征曲线进行面积估算。二是单产。有的基于遥感信息同化生长模型的作物单产模型估算；有的采用农业环境指标、农情遥感指标和地面农业气象因子观测数据，通过农业气象模型、遥感模型和作物生长模型，采用多种单产预测结果融合计算。三是长势。Crop Watch主要使用了两种指标对不同空间单元的作物长势进行分析，一个是农业环境指标，通过潜在生物量（温度、光照、湿度等天气因素对作物生长的潜在影响）来反映；另一個是农情遥感指标，通过植被健康指数，耕地种植比率和最佳植被状态指数等评估作物长势。作物长势监测技术日益成熟，使农情遥感具备了短期预测功能，提前预测粮食生产形势，这也是农情遥感的最大优势。此外，利用农情遥感监测长势的另一个优势是其基于卫星遥感数据监测结果，可以与往年的作物播种情况和生长形势进行对比，人为干扰因素较小，可实现全球全覆盖、多时相的观测，具有全局性，有效克服地面调查以点带面、以偏概全等问题，相比统计抽查更全面。

2. 能够实现不同的广度和精度要求。以Crop Watch为例，郭华东等（2014）利用不同的环境因子及农业监测指标能够实现四个范围尺度的作物长势、产量和农业变化趋势，兼顾了预测广度与预测精度。一是在全球尺度上，利用三个农业环境指标（降水、光合有效辐射和气温）以及潜在生物量对全球农业环境进行评估，重点评估全球农业生产形势和预警风险区域。二是在区域尺度上，综合利用农业气象条件指标和农情遥感指标（主要是植被健康指数、复种指数、最佳植被状况指数和耕地种植比例等），主要实现全球七个洲际主产区的农作物长势及农田利用强度监测分析。三是在国家尺度上，对总产量占全球80%以上的30个主产国，通过NDV1、作物种植面积、时间序列聚类指标等信息，对玉米、小麦、水稻和大豆四种大宗粮油作物进行生产分析和供应形势预测。四是在省/州尺度上，加入种植结构和耕地比例指标。我国的作物种植结构主要通过GVG系统由田间采样获取，美国和加拿大等国的作物种植结构由主产区线采样抽样统计获取。由此可精确到省级玉米、水稻、小麦和大豆等作物相关信息，具有较高的预测精度。

3. 预测结果较好。主要体现在两个方面：一是预测指标实行全球验证。Crop Watch利用全球28个研究区的地面观测点及中国2000多个样方的作物单产调查数据，对各农情遥感指标及产量预测进行验证，及时纠偏。二是产量预测结论清晰、准确性较高。从近几年的监测报告提供的预测与事后的真实产量验证看，Crop Watch的预测结果具有较高的可信度。根据Crop Watch2015年5月的预测，全球玉米、大豆全年产量同比分别下降1.3%与1.1%，水稻与小麦产量同比增加1.0%与0.9%（吴炳方等，2015）。

4. 边际成本较低。传统农情信息获取是以农业生产经营户和农业生产经营单位为对象，采用统计抽样方法，依赖庞大的调查队伍、选取观测点以及购置监测设备等支出，信息获取成本高、时效性差、覆盖范围小。普通企业很难有足够的人力、物力和财力构建农情信息网络。借助现有的气象观测网、遥感监测体系，只要长期监测和统计预测，农情遥感监测系统可以与往年的作物播种情况和生长形势的监测结果进行对比，准确反映粮食生产形势，能够以较低的边际成本为包括金融机构在内的企业提供农情信息服务。

5. 灾情监测方面优势明显。在全球气候变化背景下，全球极端气象灾害仍可能延续多发、频发、重发等趋势，农业生产可能出现大幅波动。20世纪90年代全球极端气象灾害比20世纪50年代高出5倍以上。遥感技术是目前多尺度旱涝监测最有效的手段，能够及时获取旱涝灾害的强度、影响区域等信息，并结合作物生长不同阶段评估灾情对产量的影响。比如厄尔尼诺（El Ni？觡o）和拉尼娜（La Ni？觡a）现象，目前主要通过监测相关观测区域海温和南方涛动指数（Southern Oscillation Index，SOI）进行预警，但无法实时跟踪其影响范围、持续时间、作用强度等。相对来讲，农情遥感能够密切跟踪监测其发展态势，并及时修正对农业产出的预期。

三、 加强农情遥感技术应用，提高"三农"金融服务质量

气候不仅是气象领域的研究内容，也是影响经济的重要因素。1998年美国前商务部长William Michael Daley在美国国会作证时指出，美国经济中至少有1万亿美元与天气密切相关。农业受气候的影响最为直接，包括涉农金融机构在内的相关部门都应该重视气候问题。借助最新农情遥感技术，能够不断提高对全球主要农产品产量和价格的研究和分析能力。

1. 高度重视农情信息工作。金融机构普遍认为气象方面的研究预测是气象部门的事，与金融的关系不大。2014年以来的厄尔尼诺事件，正在对全球农业生产造成巨大影响，但涉农金融机构并未充分考量这一事件冲击。从某种程度上说，金融领域仍将气候因素视为外生变量，缺乏对农业气象灾害风险和经济影响的定量分析和动态评估的意识和能力。

近年来，我国大力推进现代农业发展，种养大户、新型农业经营主体快速培育，农业逐步成为高投入、高产出、高风险的行业。调查发现，种粮大户因不掌握气候信息而导致巨亏的例子比比皆是。客户对金融服务的需求已不仅局限于信贷、结算等传统领域，对气候信息支持、农产品价格预测、农业风险整体解决方案等智力密集型服务的要求日益增长。金融机构应及时挖掘客户需求，持续加强气象相关研究并提供相应服务。培养一批既精通农业气象又懂农村金融的复合型人才，能够深入研究气候与收成、产量与价格等变量的关系，以及农业灾害的影响程度与涉农贷款不良率的关系，并开发相应的产品和服务，满足客户的需求。

2. 推动金融机构与气象、遥感等相关部门合作。目前国内提供农业气象服务的机构主要有中国气象局等。中国气象局提供的农业气象产品涵盖大气监测与预报、气候监测与评估、生态与农业气象等领域。其农情信息来源既有气象和遥感卫星，也有完备的本土地面观测网络，农情数据可靠，但缺乏对全球范围的作物长势监测产品和基于遥感的作物产量预测。Crop Watch系统自1998年建立以来，经过不断改进和提高，并大量融合了大气科学、农业气象学等相关成果，监测精度和范围大幅改善，建成了系统的农情分析体系。目前，我国是国际上少数几个开展全球农情遥感监测的国家。Crop Watch已与欧盟的MARS、美国的Crop Explorer系统并列为全球三大农情遥感监测系统，成为地球观测组织/全球农业监测计划（GeoGLAM）的主要组成部分，并为联合国粮农组织农业市场信息系统（AMIS）提供粮油生产信息。建议涉农金融机构加强与中国气象局和国家遥感中心合作，争取人员和技术支持，在Crop Watch的技术框架和分析方法基础上构建适合自身的农业产量分析和预测架构。

3. 加强农情信息在风险管理中的应用。长期以来，“三农”金融风险管理主要侧重客户和行业等纬度分析客户的财务能力和风险状况，并作为信贷投放和风险管理的主要依据，对气候信息的分析应用较为薄弱。这种只见树木不见森林的分析体系，难免影响风险管理效果。有必要加强大气候、大环境的研究和运用，在客户分析、信贷决策中适当提高气候信息的权重。可以考虑根据农情预测有选择地投放信贷资源，将更多涉农资金投向气候条件好、收成理想的区域和经营主体。尽快建立基于厄尔您诺和拉尼娜等全球气候周期及暴雨等重大灾害性天气过程和干旱、洪涝等重大天气灾害的预警体系，实时跟踪监测受灾程度和范围，并采取应对措施，提高农业抗风险能力，保障银行涉农贷款安全。

此外，农业保险作为一种风险管理工具和国家农业支持保护体系的组成部分，面临严重的道德风险，灾害损失难以评估，保险责任难以确定，理赔工作难度大、成本高等技术性难题，金融机构在涉农保险创新、气候金融产品开发等方面积极性不高，甚至有畏难情绪。利用农情遥感监测技术“快速、独立、直观、客观”的特点，可以迅速、准确的估算灾情面积，确保保险业务管理的科学性和高效性，提升农业风险管理能力，防灾减灾能力，提高农业保险承保理赔核。

4. 提高全球农产品市场的话语权。美国前国务卿基辛格博士曾深刻指出，控制了粮食，就控制了世界上所有的人。近年来，农产品金融化的趋势日益明显，农产品价格已不简单受供求规律的影响，相关金融机构已成为国际农产品市场的主要参与者和定价者。华尔街的投资银行、对冲基金以及其他金融机构大肆投机粮食市场，开发复杂的金融衍生品（如温度指数期货、霜冻指数期货等）并影响价格走势；四大粮商等控制全球粮食产业链的传统力量在现货和期货交易市场两边下注，有的粮商直接成立对冲基金，专门从事粮食炒作。影响粮食供求的气候信息，大到厄尔尼诺、拉尼娜等全球性气候现象，小到粮食主产区的局部气候灾害，都可能成为粮价涨跌的推手，小事件引发粮价大波动的蝴蝶效应屡见不鲜。我国涉农金融机构，应在及时获取全球农情信息的基础上，加强国内主要粮食企业合作，提高在全球粮食市场的影响力。一是积极争取全球粮食定价权。作为全球重要的农产品净进口国，中国需求已成为部分农产品价格波动的重要因素。根据农业部的数据，2014年我国粮食进口总量约1亿吨，其中大豆进口达到了7 140万吨。国际粮价波动已成为中国粮食安全的重要影响因素。可考虑推动有关方面密切合作，通过适当的策略、产品和渠道，降低农产品进口的价格风险。在能力和条件具备的前提下，国内金融机构可与国内粮食巨头（中粮集团、中储粮等）及气象服务机构合作成立农产品交易机构，适当参与粮食衍生品交易。二是吃透全球粮食金融化问题。有必要深入研究西方涉粮金融机构的操作手法和运作模式，评估农产品产量预期、能源价格、天气变化、气候灾害、运输风险等對价格走势的影响路径，并采取适当的应对策略。三是及时发布农产品相关报告。农行等主要涉农金融机构应借鉴全球先进同业的做法，加强气候和农产品市场研究，定期或不定期面向全球发布水稻、小麦、玉米、大豆、棉花等主要农产品分析报告，提高市场影响力。

参考文献：

[1] 陈佳.四大粮商之嘉吉：打造“农业一体化+物流+金融风险管理”的纵横全产业模式.长江证券， 2015-03-18.

[2] 吴炳方，蒙继华，李强子，等.“全球农情遥感速报系统（Crop Watch）”新进展[J].地球科学进展，2010，（10）：1014-1022.

[3] 郭华东，吴炳方，曾红伟.全球生态环境遥感监2014K2

年度报告[R].中国科学技术部国家遥感中心，2014.

[4] 吴炳方，常胜，陈波，等.全球农情遥感速报[R].中国科学院遥感与数字地球研究所，2015，（2）.

[5] 齐江涛.玉米果穗产量实时监测方法及其应用研究[D].长春：吉林大学学位论文，2011.

[6] 刘云.基于NOAA卫星的冬小麦冠层表面温度估算及初步应用的研究[D].北京：中国农业大学学位论文，2003.

[7] 蒋桂英.新疆棉花主要栽培生理指标的高光谱定量提取与应用研究[D].长沙：湖南农业大学学位论文，2004.

[8] 陈水森.基于波谱库的作物纯像元识别与种植面积遥感估算[D].北京：中国科学院研究生院（遥感应用研究所）学位论文，2005.

[9] 蒙继华.农作物长势遥感监测指标研究[D].北京：中国科学院研究生院（遥感应用研究所）学位论文，2006.

[10] 张明伟.基于MODIS数据的作物物候期监测及作物类型识别模式研究[D].武汉：华中农业大学学位论文，2006.

基金项目：中国博士后科学基金（项目号：2015T80160；2014M550912）。

作者简介：刘迁迁（1985-），女，汉族，宁夏回族自治区中卫市人，中国农业银行博士后科研工作站博士后，北京大学博士后科研流动站博士后，研究方向为金融衍生品定价、风险管理；张景（1985-），女，汉族，宁夏回族自治区银川市人，中国科学院大学理学硕士，国家遥感中心地球观测与导航技术领域科技计划项目主管，研究方向为生态环境遥感与气候变化。

乡镇春季农情调查报告 篇4

一、农情调查工作开展情况：

抽调19名精干力量，此次调查在服务中心的统一布署下。从3月初至3月28日止，对全镇14个村作了全面的农情调查，主要涉及大春生产进展情况、小春生产情况、生猪鸡鸭喂养及防疫情况、重专大户、农田水利基本建设等9个方面的内容。

二、农情调查结果：

玉米播种面积8250亩，1大春生产进展情况：水稻播种面积12880亩。红苕播种面积8630亩，合计28760亩，已全面完成上级下达的计划。全镇有撂荒地379亩.

无病虫害成灾，2小春生产情况：小春作物小麦长势良好。预计比年增产10%左右。

鸡鸭喂养量70000余只，3生猪、鸡鸭喂养量及防疫情况：全镇生猪存栏量约11800头。生猪防疫达98%以上，鸡鸭防疫60%左右，圈舍消毒达100%

其中养殖专业户103户，种植专业户93户。4重专大户调查情况：对全镇重专大户进行了全面摸底归类、建档,全镇重专大户共196户。

修路17000米，5农田水利基本建设情况：整修渠堰22500米。新修水池13口，整修塘12口，目前塘、水池蓄水管约55%左右。

十字文光柑桔标准示范园2500管理较好，6柑桔生产情况：全镇现有柑桔8650亩。苗木长势良好，其它管理相对粗放，有待进一步加强管理。

宣传到位，7森林防火：村级防火组织健全。责任落实，但野外用火行为时有发生，火灾隐患仍然存在极大地改善了农村生产生活条件，8农户对沼气建设的.意愿及思想动态：镇年新修沼气300口。给农民带来了实惠，此带动下，很大一部分农户对修沼气池有强烈的愿望，有近400多户农民有修建沼气的意愿和想法。

现已进入审查阶段。9农村劳动力转移摸底调查情况：对村劳动力转移就业的摸底调查已全面结束。

三、及时调整工作布署,未雨绸缪。

确保粮食稳产、增收。1加强大春作物施肥、病虫害防治的技术指导的服务工作。

4月中旬前，2加快动物防疫进度。全镇春季防疫率达100%确保无重大疫病发生。

做好蓄水，3加快塘堰的整修。确保春耕农田灌溉，并提早做好防汛抗旱应对措施。

做好新建柑桔园的规划和动员、组织工作。4加强现有柑桔园的技术服务和管理.

提高规模化种、养殖水平，5大力发展重专户。加强科技配套服务。

海洋水色遥感元数据及其系统设计 篇5

海洋水色遥感元数据及其系统设计

在参考国内外元数据标准的基础上,提出了一个海洋水色遥感元数据框架,可以用来对海洋水色遥感数据进行描述、组织、存储和管理;在此基础上,利用XML Schema对此元数据框架进行描述,从而可以用于规范海洋水色遥感元数据.其次,从元数据的访问接口、存储系统及其安全体系结构方面设计元数据系统,实现对海洋水色遥感元数据的有效存储和管理.最后,对海洋水色遥感元数据系统进行功能和性能评价.

作 者：李学荣 李莎 LI Xue-rong LI Sha 作者单位：中国科学院南海海洋研究所,广东,广州,510301刊 名：热带海洋学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF TROPICAL OCEANOGRAPHY年，卷(期)：26(1)分类号：P7关键词：水色遥感 元数据 元数据框架 XML 系统

农情遥感检测系统 篇6

为了拓展无人机在民用遥感领域的.应用,形成对卫星遥感和有人机航空遥感有益的补充,本文首先介绍了集航迹规划、空中遥感控制、数据获取、数据压缩解压缩、数据传输、快视图实时显示等功能为一体的无人机遥感系统.然后对该系统的多次遥感飞行试验进行了介绍.最后根据所获取的遥感影像和飞行辅助数据对飞行试验进行了质量评价.

作 者：吕书强 晏磊 张兵 杨绍文 焦健 赵红颖 秦其明 曾琪明 LU Shu-qiang YAN Lei ZHANG Bing YANG Shao-wen JIAO Jian ZHAO Hong-ying QIN QI-ming ZENG Qi-ming  作者单位：吕书强,晏磊,焦健,赵红颖,秦其明,曾琪明,LU Shu-qiang,YAN Lei,JIAO Jian,ZHAO Hong-ying,QIN QI-ming,ZENG Qi-ming(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京市空间信息集成与3S工程应用重点实验室,北京,100871)

张兵,ZHANG Bing(中国科学院遥感应用研究所,北京,100101)

杨绍文,YANG Shao-wen(中国贵州航空工业总公司无人机研究开发中心,贵阳,550009)