遙感技術為農情監測裝上“天”眼。 中國農科院供圖
7月26日，長江2020年第3號洪水形成。今年汛期以來，我國洪澇災害較往年更加嚴重，全國數百條河流發生了超警戒線洪水，南方多省份受災嚴重。
農業生產受氣象條件影響很大，農業遙感監測技術因其宏觀性、經濟性、動態性、時效性等特征，正逐漸成為我國農業災害監測的重要手段。通過這一有力工具及時、準確、客觀獲取的農業災害發展動態信息，成為決策部門制定防災減災方案的重要依據。
遙感技術應用猶如為農業災情監控裝上了“天”眼，不過還有待繼續修煉，方能成就辨“妖”識“魔”的“火眼金睛”。
監測災情開“天”眼
嚴重的農業災害會造成農作物大幅減產，給農業生產、經濟運行帶來較大壓力。近年來，遙感技術高空間、高時間、高光譜分辨能力的提升，為科學家利用其獲取農情信息、農業災害信息，加快發展智慧農業提供了機遇。
中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所（以下簡稱資劃所）研究員王利民長期從事農情遙感研究。他告訴《中國科學報》，遙感技術的特點在于能夠獲取精細化的格網數據，即能夠以空間上連續的方法監測單位面積內農作物的種類、面積、長勢、單產狀況，并估算耕地土壤墑情、病蟲害等作物生長狀態和生長環境信息，滿足指導農業生產及時性的需求。
農業旱災實為我國最常見、影響最大的氣候災害，粗略估計，因干旱造成糧食減產和經濟損失約占氣象災害造成經濟總損失的一半以上。“旱災最主要的體現，就是農作物長勢差了。”王利民表示，通過與歷史生長數據比對，就可以判斷出旱情的總體趨勢。
在各類農業災害中，洪澇災害突發性強、危害性大、時空分布廣。王利民介紹，洪災的遙感監測主要通過淹沒面積、淹沒時間來評估受災程度。
病蟲害也是影響我國農業生產的主要災害之一，病蟲害的發生會導致特定波段反射率明顯升高。這是遙感技術能夠快速、準確、盡早地對病蟲害的發生范圍和程度進行監測的基礎。
王利民介紹，衛星空間分辨率可以分為高、中、低空間分辨率，目前使用較多的是10~30米之間的中分辨率可見光數據。
“隨著高分專項的發展，我國農業遙感監測使用的衛星數據空間分辨率可以達到米級，中國區域農業主產區的回訪周期達到5天左右。這個時空分辨率水平基本滿足了大范圍農業資源遙感監測估算的需求，并且也兼顧了一定的經濟成本。”資劃所研究員吳文斌告訴《中國科學報》。
高品質衛星平臺的重要作用
目前，遙感技術在我國農業資源、農情遙感監測中的應用廣泛且深入，在我國東北地區、新疆維吾爾自治區等典型規模化種植區域的應用上更具優勢。
近日，東北農業大學教授劉煥軍談到黑龍江在農業遙感中的優勢。他認為，一方面是黑龍江可耕地田塊大，相對規整，種植情況相對簡單；另一方面是當地云霧少，可獲取的衛星影像就會相對較多。
但在我國系列遙感衛星，尤其是高分系列衛星升空之前，農業遙感數據主要依靠國外數據源。不同單位的科研人員合買國外衛星的遙感數據，是農業科研圈每年要經歷的一件大事。
“隨著搭載農業需求的高分系列衛星發射成功，國外衛星數據的售價大幅度降低，幾種常用的遙感數據目前都直接免費開放了。”王利民表示。
高品質衛星平臺的研制對我國農業遙感乃至農業領域研究水平提升，發揮著重要作用。
2019年，我國首顆實現農業精準觀測的高分六號遙感衛星正式投入使用。它首次增加了能有效反映作物特有光譜特性的“紅邊”波段，能夠實現對玉米、大豆、棉花等同期生長的大宗作物，以及其他大面積種植的經濟作物的有效識別。
在國家相關課題的資助下，針對高分六號衛星農業應用，農業科研與業務部門開展了系統全面的研究，取得了一些進展。
“雖然我們現在依然需要依靠國外數據，但以國產衛星為主體的數據體系逐步形成，保障能力得到顯著改善。”吳文斌說。
尚存差距，繼續“修煉”
我國農業生產的空間多樣性、季節多變性和種植復雜性，對遙感衛星的空間分辨率、時效性、譜段載荷等都提出了很高的要求。受訪者向《中國科學報》強調，高分六號衛星與高分一號衛星組網運行，以此大幅提高對農業、林業、草原等資源的監測能力，并非農業專用衛星。
相較之下，歐美日等國家和地區，已有多顆/組農業遙感衛星和星座相繼發射、在軌組網應用。
王利民說，與國家農業資源遙感監測的需求相比，當前用于農業資源遙感監測的衛星資源仍然不足。積極尋找農作物敏感波段，有針對性地開展農業資源衛星建設，無論是多行業共用衛星，還是農業專屬衛星，都是我國航天強國建設的組成部分。
從空間分辨率的滿足程度看，高分六號衛星16米空間分辨率的載荷，對于大范圍、大宗農作物趨勢性的監測是適用的也是高效的。但隨著我國農業現代化的發展，更高分辨率的衛星數據才能滿足不斷提升的精準農業需求，以及耕地地塊較為破碎區域的監測需求。
除衛星技術本身外，吳文斌認為，衛星產業化應用發展仍不足，致使遙感數據未能走進千家萬戶和田間地頭，這是我國農業遙感產業與農業科技發達國家的另一差距。
“美國、歐盟等發達國家在衛星應用核心技術研發上起步早，在對地觀測數據獲取、數據診斷與挖掘、數據共享與決策支撐系統研發等方面處于領先地位，衛星觀測技術已經廣泛應用于本國或全球農業監測。我國衛星應用用戶多為政府，以服務政策決策管理為主，產業化發展仍不足，衛星應用在很多地方仍是‘盆景’。”吳文斌說。
他認為，問題的核心在于：第一，我國農業總體上處于小農種植模式，農業規模化經營不足，經營主體對遙感應用的需求動力不足；第二，衛星應用具有技術密集型和資金密集型特點，衛星數據的獲取、處理與分析等門檻比較高，面向應用的核心關鍵技術研發不足，科技供給落后于產業需求，使得遙感應用還沒有大眾化。
目前也有農業保險公司將遙感數據納入理賠依據，以提高農業承保和理賠精度與效率，也為農民盡快獲得保險定損賠償提供幫助。
不過，吳文斌指出，農業遙感數據處理的專業性強，要與農學知識模型深度融合，與計算機視覺、深度學習等人工智能方法集成，構建動植物生產監測、識別、診斷、模擬與調控的專有模型和算法進行分析，一般的商業公司并不具備這些能力。
“能做出科學診斷才能體現遙感數據的價值。”因此，吳文斌認為，如何調動多方主體積極性是迫切需要解決的關鍵問題。
目前，政產學研一體化發展模式、創新鏈和創業鏈雙向融合模式尚未有效建立，支撐衛星產業化應用的“技術+商業模式+金融服務”的數字化生態尚未形成。這使得衛星應用集成化不夠、經濟效益不高，阻礙了衛星應用技術的更新迭代和良性發展。
