农业监测 课程文档总结（推荐五篇）

第一篇：农业监测 课程文档总结

农业环境监测总结

境监测的课程理论性的课程安排的较少，实验本学期也没有做成，本学期，对于环境监测重点讲解了水的污染和大气污染的内容，土壤污染的基础概念。在教学的过程中，有些内容在分析化学已经学过的就没有再做讲解。

1、环境监测内容偏多，课时偏少。只有讲较为重点的，与学生的就业较为密切的内容这样才能真正的达到一定的教学目的。另外在教学过程中针对监测方法只需要讲解一种即可，让学生能够会使用一些仪器。

2、对于一些实验可以做些演示实验或者观看实验视频也能起到一

定的效果

3、本学期主要讲解的内容如下

环境监测过程中的质量控制简单介绍

水体监测概念及内容重点进行了讲解学生掌握也较好 对于监测方法的讲解也较为明确

大气监测概念及内容简单的进行了介绍。

土壤与固体废物监测讲解了有关土壤水分的测定，对于学生的就业较有用处。

水样段界面的设置和采集

水体中硬度的测定

水体中总残渣的测定

水中Ph值的测定

水中电导率的测定

DO的测定

水中氨氮的测量

C0D的测量

酸雨的监测

土壤水分的测定

附近土壤的监测报告

以上实验对于学生的专业较为重要。所以要学生重点的联系。

第二篇：德州市农业产业化监测细则

德州市农业产业化

重点龙头企业运行监测管理细则

（讨论稿）

（2007年2月1日）第一章 总 则

为加强农业产业化重点龙头企业管理，规范运行监测程序，落实扶持重点龙头企业优惠政策，根据德州市农业产业化工作领导小组印发的《德州市农业产业化市以上重点龙头企业认定和运行监测管理暂行办法》（德农产业字[2005]2号文件）精神，制定本细则。

第一条 市级农业产业化重点龙头企业（以下简称重点龙头企业）是指以农产品加工或流通为主，通过各种利益联结机制与农户相联系，使农产品生产、加工、销售有机结合、相互促进，经营规模及带动能力等有关指标达到规定标准，经德州市农业产业化工作领导小组认定的企业。

第二条 本市行政区域内重点龙头企业的运行监测管理适用本细则。

第三条 重点龙头企业运行监测管理工作，遵循市场经济规律，引进竞争淘汰机制，发挥中介组织作用，坚持公开、公平、公正原则，不干预企业经营自主权。

第二章运行监测

第四条 对重点龙头企业资格实行动态管理和监测，通过竞争和淘汰机制，做到可进可出。

第五条 市重点龙头企业实行总量控制，数量不再增加。经监测各县（市、区）不合格企业，在本县（市、区）相应替补。

第六条 各县（市、区）等额推荐候补企业，不得多报。第七条 重点龙头企业资格监测每年进行一次监测办法如下：

（一）每年二月份提交监测申请并提交相关监测材料。

（二）市农业产业化办公室将材料汇总，组织有关专家对重点龙头企业申报材料进行评估及实地考核综合评分，得分高于60分（含60分）为合格，低于60分为不合格。将评价结果和监测意见提交市农业产业化工作领导小组研究。

（三）监测意见经市农业产业化领导小组审定后，由市农业产业化办公室发布监测结果。

第八条 监测材料

（一）监测（申报）材料编制目录，按目录顺序排列材料。

（二）监测企业介绍发展农业产业化经营的文字材料。包括基本情况，认定为市重点龙头企业后发展情况，经济效益；采取的产业化经营模式，与基地农户的利益联结方式，带动的基地和农户基本情况，农户增收情况，存在和面临的突出问题，下一步打算。

（三）重点龙头企业情况监测表一式2份（见附件）。

（四）经有资质的会计师事务所审定的上企业资产和效益情况。

（五）开户银行提供的企业近三年的资信证明；

（六）税务部门（国税和地税）提供的该企业税收数额及利税证明。

（七）县农经部门提供的企业与农户利益联结关系的证明（并在监测表6上加盖公章，跨地区基地由基地所在的农经部门出具文件证明及加盖公章）。

（八）应享受优惠政策的落实情况。

（九）企业获得的有关部门颁发的证书，证书在有效期内的复印件。企业工商营业执照、税务登记证复印件。

第九条 审计报告、银行资信证明、税务部门纳税证明等有关证明材料须提供原件。

第十条 推荐候补企业报告

内容包括推荐候补企业名单、推荐意见及《监测办法》规定的相关材料。推荐候补企业报告以农业产业化主管部门文件上报。

第十一条 更名企业报告

需变更企业名称的企业，要提出更名申请报告，并提供工商行政管理部门的营业执照复印件及向工商部门申请变更名称的材料复印件，企业资产变动情况说明。由县级农业产业化主管部门行文报市农业产业化办公室。

第十二条 综合评价办法

主要监测考核重点龙头企业的经营情况、带动生产基地（农户）情况、获得扶持情况等。

（一）企业经营指标：期末从业人数、资产总计、负债合计、产品销售收入、利润总额、税金总额、固定资产投资额、出口创汇总额、银行信用等级、总资产报酬率、资产负债率；

（二）企业带动生产基地（农户）指标：收购农产品数量（其中收购德州市内农产品数量、订单生产、合同收购农产品数量）、带动基地规模、带动农户数量、农户从事产业化经营户均增收额等；

（三）龙头企业获得扶持指标：期末银行贷款余额、财政扶持资金、税收减免额（不包括出口退税）、利用外资余额。

针对每次申报企业加工类型的不同，进行分类评价。以每次所有参评同类型企业各项指标的平均值为基准分。分数打出后，由市农业产业化办公室进行综合考评，报市农业产业化工作领导小组审定。

第十三条 监测合格的重点龙头企业继续享受有关优惠政策；检测不合格的，不再享受有关优惠政策，由市农业产业化办公室收回其重点龙头企业证书等。

第十四条 重点龙头企业资产、主营业务等发生重大变化，且已不符合实际农业产业化龙头企业标准的，市农业产业化办公室根据情况，对企业提出警告，直至按规定程序取消其重点龙头企业资格。

第五章 附 则

第十五条 企业应当如实提供申报和监测材料，不得弄虚作假。如果存在舞弊行为，一经查实，属重点龙头企业的，取消其重点龙头企业资格，收回其重点龙头企业证书等；尚未认定的，取消申报资格，三年内不得再行申报。

第十六条 企业必须每年一月份及时填报农业产业化统计调查表，未录入统计调查系统的取消其重点龙头企业资格。

第十七条 企业应当及时提出申请及监测材料，逾期不提供监测材料的取消其重点龙头企业称号。

第十八条申报省级龙头企业的必须通过市级重点龙头企业认证。

第十九条棉纺、造纸、酿酒、木材加工四行业不享受省级以上（含省级）各种优惠扶持政策，严禁各县上报。

第二十条主要指标解释

（一）期末从业人数：指在本单位工作并取得劳动报酬或经营收入的期末实有人员数。包括在单位工作的外方人员和港澳台方人员、兼职人员、再就业的离退休人员、借用的外单位人员和第二职业者。但不包括离开本单位仍保留劳动关系的职工及离休、退休人员。

（二）资产总计：指企业拥有或控制的能以货币计量的经济资源，包括各种财产、债权和其他权利。资产按其流动性(即资产的变现能力和支付能力)划分为：流动资产、长期投资、固定资产、无形资产、递延资产和其他资产。根据企业会计“资产负债表”中“资产总计”项目的期末数填写。

（三）负债合计：负债是企业承担的能以货币计量、需以资产或劳务偿付的债务。债务一般按负债偿还期的长短分为流动负债和长期负债。根据企业会计“资产负债表”中“负债总计”项目的期末数填写。

（四）产品销售收入（营业收入）：指报告期内销售产品（或半成品）的销售收入和提供劳务所取得的业务收入之和。农产品专业批发市场型公司填写年交易完成额。

（五）税金总额：指企业年上缴各类税金的总额。既包括企业的产品（商品）销售税金及附加，也包括管理费用中的税金（房产税、土地使用税、车船使用税、印花税等）、增值税和所得税等。

（六）利润总额：指销售产品或提供劳务取得的收入，扣除各种税费后的利润总额。工业企业利润总额=销售收入-销售成本-销售费用-销售税金及附加-管理费用-财务费用+营业外净收入（营业外收入-营业外支出）；贸易企业的利润总额=商品销售收入-商品销售成本-经营费用-商品销售税金及附加-管理费用-财务费用+代购代销收入+其他业务利润+营业外净收入（营业外收入-营业外支出）；农业企业的利润总额=农产品的销售收入-生产费用-各项农业税-管理费用-销售费用-财务费用+营业外净收入（营业外收入-营业外支出）。农产品专业批发市场型公司免报。

（七）固定资产投资额：指从本年一月一日至报告期末所完成的以货币表现的通过建筑工程、安装工程、设备、工具器具购置形成的固定资产的价值。

（八）出口创汇额：指通过出口产品所取得的外汇收入，包括直接出口和委托出口所取得的外汇额之和。以美元为计算单位。

（九）收购农产品数量：指为了自身加工需要或转卖需要而收购的农产品数量。从范围上讲，包括收购德州市的农产品和收购德州市以外的农产品两部分，含实物量和价值量两方面。

（十）收购德州市内农产品数量：指直接或间接收购德州市内的农产品的数量，含实物量和价值量两方面。

（十一）订单生产、合同收购农产品数量：指龙头企业与农户通过订立长期合同或根据市场情况依靠当年与农户新订立的合同或协议生产、收购的农产品的数量，包含实物量和价值量两方面。

（十二）带动农户数量：指龙头企业通过各种利益联结方式和辐射作用，带动农民从事产业化经营的农户数。

（十三）从事产业化经营户均增收额：指在龙头企业的带动下，农户从事产业化生产经营比从事其他生产或不参加产业化生产经营当年多增加的户均收入。

（十四）期末银行贷款余额：指企业本期期末从各银行获得的各类贷款余额。包括正常利率和优惠利率贷款两部分。

（十五）财政扶持资金：指获得各级财政部门的扶持资金数量，即各级财政资金用于龙头企业的扶持总额。包括无偿拨款资金（含贴息）、有偿使用资金（如周转金等）。

（十六）税收减免额：指按照国家、省的优惠政策，农业产业化龙头企业享受的税收减免额，但不包括出口退税额。

（十七）利用外资余额：指通过各种渠道获得的国外（含港、澳、台）资金数量。从利用资金的形式上分为：对外借款、外商直接投资和商品信贷等。以美元为计算单位。（十八）收购（生产）的主要农产品名称：指本企业主要收购加工或转卖的主要农产品名称。按企业上报龙头企业认定表中的产品名称填写，根据其生产、收购、加工的数量，按从大到小的顺序填写一至两种。各数量指标均保留一位小数。

第二十一条 本细则由德州市农业产业化办公室负责解释，未尽事宜由德州市农业产业化工作领导小组研究确定。

第二十二条 本细则自发布之日起施行。

附件：重点龙头企业检测表

第三篇：县农业社会化服务体系发展情况监测调查报告

县农业社会化服务体系发展情况监测调查报告

根据农业部（农办经21号“农业部办公厅关于印发《农业社会化服务体系发展情况监测试点方案（试行）》的通知”精神，我局结合实际，制定工作方案，组建领导班子，落实专门人员，开展详实调查。现将监测调查情况简要分析报告于后：

一、基本情况

**县地处四川盆地西南边缘，距省会

成都147公里，辖15个乡镇、143个行政村、1055个村民小组；幅员1896.49平方公里，境内最低海拔417.5米、最高海拔3090米，素有“七山二水一分田”之称；冬无严寒、夏无酷暑、雨量充沛、四季分明、山川钟秀、资源丰富，森林覆盖率65.7%，享有“绿海明珠”美誉，是全国生态农业建设先进县、全国生态示范区、四川省生态县。，有农业户8.98万户（其中：家庭承包经营户8.78万户，占97.8%），有农业人口30.17万人、占总人口88%，有农村劳动力17.54万个、占农村人口的58%；有耕地面积19.54万亩（其中：田17.62万亩，地2.10万亩），有茶园20.16万亩、桑园1.72万亩、果园1.01万亩、林地200万亩，茶叶、奶牛、林业、生猪为农业支柱产业，属典型的盆周山区农业县。，全县农作物播种面积达到58.87万亩，复种指数为301%，其中：粮食作物播面为32.32万亩、占总播面的55%，粮食总产13.75万吨、农民人均456公斤；年出栏生猪42.15万头、肉牛2.51万头，年末奶牛存栏3.73万头、年产牛奶10.45万吨，年出栏肉用羊9.69万头，年出栏家禽900万头。，全县国内生产总值为45亿元，其中：农牧渔业总产值18亿元，占国内生产总值的40%；农民人均纯收入5303元。

二、发展现状

（一）公共服务机构

全县共有农业公共服务机构40个，其中：（1）县级10个、占25%，乡镇级30个、占75%；（2）种植业16个、占40%，畜牧业20个、占50%，农机化、动物疫病防控、农产品质量监管、农村经营管理各1个、占10%；（3）乡镇级机构中，除种植业、畜牧业外，均无独立机构。

末，农业公共服务机构批准编制数为351人，在编人数261人、占批准编制数的74.4%，实有人数290人、占批准编制数的82.6%；在所有机构中，除15个乡镇级畜牧业服务机构为差额拨款外，其余县、乡（镇）两级机构均为财政全额拨款机构。此外，县乡（镇）两级均配备了相应的仪器、办公用房、交通等基本办公设施，种植业系统还建立了15000亩相对固定的试验示范基地。

（二）农业龙头企业

全县有农业龙头企业6个，其中：省级1个、占16.7，市县级5个、占83.3%；有茶叶加工3个、占50%，种植业（滕椒）调料食品加工1个、占16.7%，牛奶加工1个、占16.7%，奶牛饲养1个、占16.7%。，6个龙头企业销售收入22615万元，带动农民专业合作社9个、占合作社总数的18.4%，带动农户14080户、占总农户的15.8%。

（三）农民专业合作社

全县共有各类合作社49个（其中：工商登记注册49个），其中：种植业29个、占59.2%（其中：茶叶16个、占种植业的55.2%），畜牧业11个、占22.4%，林业6个、占12.2%，渔业1个、2.1%，其它服务业2个、占4.1%；在合作社中，产加销一体化服务的36个、占73.5%，加工服务为主的9个、占18.5%，购买服务为主的2个、占4%，其他的2个、占4%；合作社有成员6500个，其中：农民成员6465个、占99.5%。，合作社经营收入16311万元、占农村经济总收入的7.1%，业务交易量14028万元、占经营收入的86%。

此外，有种植业、畜牧业等各类专业协会46个。

（四）其他农业服务组织

全县共有其他服务组织12个，其中：农业科研教育（中央农业广播电视学校）1个、占8.3%，供销合作社4个、33.4%，农业生产资料供应企业2个、占16.6%，农业信贷金融机构4个、占33.4%，农业保险机构1个、占8.3%。

三、主要工作

近年来，尤其是党的十七届三中全会以来，我县紧紧围绕十七届三中全会提出的“建立新型农业社会化服务体系。……加快构建以公共服务机构为依托、合作经济组织为基础、龙头企业为骨干、其他社会力量为补充，公益性服务和经营性服务相结合、专项服务和综合服务相协调的新型农业社会化服务体系。……”的要求，在稳定和巩固公共服务机构试验、示范、培训、推广及农产品质量安全管理等职能的前提下，主要做了以下工作：

（一）着力推进农村土地流转，促进规模经营发展

为进一步整合农村土地资源，发展现代农业(来源：

秘114">好范文 http://www.xiexiebang.com/），促进农业规模经营，实现农民增收，我县依托县农业局和乡（镇）农业技术服务中心分别于8月和3月在眉山市率先成立了县和乡（镇）两级农村土地流转服务中心，明确了工作职责和责任，配备了电脑、管理软件、室外彩色电子显示屏（县农业局）等办公设施设备，确保工作正常开展。为有效强化和规范农村土地流转管理，结合我县实际，制定下发了包括总则、资质评估及资格审查、信息收集上报及发布、委托流转及交易平台、备案登记、统计报表、档案管理在内的“农村土地承包经营权流转管理规定（暂行）”（洪府办33号），制发了“**县农村土地流转市场工作流程”、“**县土地流转程序”与服务中心职能职责及工作人员岗位职责、流转管理规定等制度规范上墙，建立了土地流转出让、受让及台帐登记“三簿”。将推进农村土地流转、促进农业规模经营作为发展现代农业的重要抓手，出台了“关于推进农村土地承包经营权流转的意见”（洪委办发10号），创新流转模式、与农业规划产业相结合、引进业主上规模，有力地推进了全县农村土地流转，促进了农业规模经营发展。截止12月底，全县采取互换、出租、转包、入股等方式，流转耕地3.13万亩、占耕地总面积的16%，比上年增加1.62万亩、增长108%；流转涉及农户0.85万户,占总农户的9.5%。流转土地中，以茶叶、蔬菜、饲草为主的规模经营达到0.94万亩，占流转总面积的30%。如：柳江镇天禾茶叶专业合作社，采取与农户入股、租赁方式，种植浙江安吉白茶余亩。

（二）着力加快农民专业合作社发展，提高农民组织化程度

为进一步提高农民的组织化程度，促进农村经济发展和农民增收，出台了“关于加快农民专业合作社发展的实施意见”（洪委办12号），明确了农民专业合作社发展的思路、目标、原则和举措。截止12月，全县共有各类合作社49个，（其中：工商登记注册49个），比上年增加37个、增长3.08倍，带动农户2.88万户、占全县总农户的32%。多数合作社均采取统一规划、统一技术、统一收购、统一生产（加工）、统一销售的合作模式，有力地提高了广大农民的组织化程度。

（三）着力引进农业龙头企业，推进农业产业化发展

农业龙头企业，是发展新型农业社会化服务体系的骨干，是农业产业化发展的主力军。为此，我县始终把发展龙头企业作为农业工作的重中之重，紧紧围绕优势产业，制定用地、信贷、税收等优惠政策，全力招商引资，加快发展。，引进蒙牛集团组建**蒙牛现代牧业有限公司，建立万头奶牛示范养殖场；引进龙都茶业集团，组建集种、产、学、研、贸为一体，年产名优茶叶2500吨、深加工产品1500余吨，可实现年产值5亿元的四川尚林生物资源开发有限公司。有力地推动了优势产业茶叶、奶牛的产业化发展，全县茶叶面积由末的13.53万亩增加到末的20.16万亩，增加6.63万亩，增长49%；奶牛由末的2.66万头发展到末的3.73万头，增加1.07万头，增长40%。

同时，积极鼓励龙头企业采取订单农业、龙头企业＋专业合作社＋农户等模式，与农户形成利益联结机制，带动发展，据统计：，全县6个龙头企业与农户订单采购量达到4万余吨，采购额达到14150万元，全县农民户均1600余元；带动农民专业合作社9个，带动农户1.41万户，占总农户的15.7%。

（四）强化农产品质量监管，提升市场竞争力

为有效提高农产品质量，确保农产品质量安全，提升市场竞争力，我县始终把农产品产地环境建设放在首位，将25度以上的27.4万亩坡耕地全部退耕还林、还竹、还茶、还草，停止审批对环境有污染的项目，关闭了小煤窑、小纸厂等“三废”污染企业近120家，先后禁用了高毒高残留农药及其复配制剂96个品种、限制使用单质化肥品种17个，建设沼气池2.2万口，加大农业行政执法力度，全县农产品产地环境整体达到了《绿色食品产地环境技术条件》（ny/t391-）标准要求。在此基础上，抓好标志农产品开发与管理，全县共开发出茶叶、牛奶等无公害农产品、绿色食品、有机食品等标志农产品35个，生产总量达到3.0万吨，其中：新希望、尚林生物、雅雨露、雅自天成等农业龙头企业开发13个，占总数的37%。有力地提升了全县农产品市场竞争力，产品销售辐射到全国主要大中城市，尤其是茶叶，浙江、江苏、上海等地客商均慕名前来采购。

四、存在问题

从监测调查情况看，我县农业社会化服务体系建设主要存在以下问题：

（一）公共服务机构由于人事体制及经费原因，人员断层现象突出，加之财政保障工作经费不足、管理体制不明，严重影响服务和管理职能发挥。

（二）农业龙头企业、农民专业合作社内部管理不规范，国家政策性支持、扶持力度不够，其服务职能、经营优势受到制约，影响其进一步发展和壮大。

（三）其他农业社会化服务组织如农业专业服务、农机专业服务、农产品销售市场、农业保险、农业信贷担保等发展严重滞后，多形式生产经营服务网络格局未形成，农产品生产保障机制不健全、市场营销不畅通。

五、几点建议

农业社会化服务体系是为农业生产提供社会化服务的成套的组织机构和方法制度的总称，包括专业经济技术部门、乡村合作经济组织和社会其他方面为农、林、牧、副、渔各业发展所提供的服务。它是运用社会各方面的力量，使经营规模相对较小的农业生产单位，适应市场经济体制的要求，克服自身规模较小的弊端，获得大规模生产效益的一种社会化的农业经济组织形式，是现代农业建设的重要组成部分，是发展现代农业的必然要求。建立和发展新型农业社会化服务体系，是一个系统工程，涉及农业产前、产中、产后全过程，针对存在问题，结合我县实际，提出以下几点建议：

（一）明确一个体制

农业社会化服务体系建设的管理体制，多年来，对于县以下基层来讲，其管理体制均不明，多头管理、各行其事、相互推诿现象时有发生。因此，应明确其管理部门及职能职责，有效防止多头管理、相互推诿现象发生。在实际工作中，应注重管理与服务并重，管理第一、服务第二，管理促进规范、服务促发展。

（二）建立一个机制

农业公共服务机构是农业社会化服务体系的依托，是农业社会化服务体系建设的排头兵，其管理、服务职能作用的发挥直接影响到农业社会化服务体系建设。因此，应当在进一步明确其在农业社会化服务体系中的职能的基础上，有效落实好人才、经费、设施设备等方面的保障机制，充分发挥其管理、服务等公共职能。

（三）推行一个政策

农业龙头企业、农民专业合作社是农业社会化服务体系建设的主体，是广大农民联系市场的桥梁和纽带。因此，应当建立和推行包括国家农业项目、国家贴息贷款、金融信贷、税收等方面的鼓励、支持、扶持政策，推进发展。

（四）落实一个保障

规避农业生产风险、保障农业生产安全，是农业社会化服务体系建设的重要内容，是保护农业龙头企业、农民专业合作社和广大农民生产积极性的重要措施。因此，应将其纳入国家强农惠农政策，给予保障。在种粮直接补贴、农资综合补贴、良种补贴、农机补贴及国家相关农业项目中，落实部份资金，专门用于因不可抗力自然灾害、突发性疫情疫病的农业保险和担保。

第四篇：农业生物技术课程论文

农业生物技术课程论文

题 目：_植物耐盐相关基因克隆与基因工程的研究进展

院（系）： 专业： 班级： 姓名： 学号： 成绩： 完成日期：

2011-6-10

农学院

植物耐盐相关基因克隆与基因工程的研究进展

摘要：随着分子生物学技术的不断发展，植物耐盐基因工程已经成为当前研究的热点．植物基因工程为耐盐新品种选育提供新的途径．很多耐盐相关基因相继被克隆和研究，包括离子调节关键基因、渗透调节物质合的关键基因、氧化胁迫调节关键基因、盐胁迫信号传导途径相关基因以及相关调控元件和因子，部分成功应用于植物育种研究．

关键词：耐盐性、基因克隆、基因工程、土壤盐渍化、耐盐基因

随着全球水资源危机以及土壤盐化问题的加剧，盐胁迫已经成为影响植物生长、导致粮食和经济作物减产的主要限制因素。目前，世界盐渍土面积约１０亿ｈｍ２；中国盐渍土面积约３４６０万ｈｍ２，盐碱化耕地７６０万ｈｍ２，其中原生、次生盐化型和各种碱化型分布分别占总面积的５２％、４０％和８％。对于盐渍化土壤的利用主要采取两种措施，一是用化学或物理方法改造土壤；二是通过生物技术培育耐盐作物品种。前者不仅耗资巨大，且随着大量化学物质的加入加重了土壤的次生盐渍化，因此培育耐盐的作物品种就日益重要。国内外学者研究了盐分对植物的伤害、植物耐盐的机理，克隆了一些耐盐相关基因，并通过耐盐相关基因转化，获得了一些耐盐性提高的转基因植物，展示了诱人的前景。本文从植物耐盐的机理、耐盐相关基因的克隆及转耐进行了展望。

1、植物耐盐的机理

盐分对植物胁迫分为渗透胁迫、离子伤害、离子不平衡或营养缺乏三类，渗透胁迫和离子伤害目前被认为是对植物危害的两个主要过程。植物的耐盐性环境下的少数耐盐植物进化出特殊器官泌盐和稀盐，如海滩的红树和碱蓬属植物。对多数植物来说，则是生理耐盐。盐胁迫下渗透机制的调节在盐胁迫下，由于外界渗透压较低，植物吸收水分困难，细胞会发生水分亏缺现象。植物为了避免这种伤害，会主动积累一些可溶性物质，降低细胞的渗透势，从而使水分顺利地进入植物体内，保证植物正常生理活动的进行。渗透调节分为无机渗透调节和有机渗透调节。参与无机渗透调节的离子主要是Ｎａ＋、Ｋ＋、ｃａ２＋和ｃｌ。赵可夫等研究发现盐生植物的无机渗透剂以Ｎａ＋、Ｋ＋和ｃｌ为主，而非盐生植物高梁、芦苇等主要以Ｋ＋和有机渗透物质为主。说明盐生植物和非盐生植物在渗透调节物质方面的不同。植物在逆境中会主动积累一些有机渗透物质，其中小分子化合物有如下几类：第一类是多元醇，如甘如蔗糖、海藻糖等；第三类是氨基酸及其衍生物，如脯氨酸、甘氨酸、甜菜碱等。这些物质对细胞无毒，对代谢过程无抑制作用，它们的积累在一定范围内可以维持盐胁迫下细胞的正常膨压和代谢功能。这些保护渗透物质在植物抗盐研究中已越来越受重视。

盐胁迫改变代谢途径在盐胁迫下，一些盐生植物能够通过改变其自身的代谢途径而适应高盐度的生存环境。一些肉质植物，如豆瓣绿属植物、马齿苋科植物以及禾本科植物冰草等，在盐渍或水分胁迫下可以改变光合碳同化途径，途径变为ＣＡＭ途径。ＣＡＭ植物在夜间开放气孔进行C0２吸收和固定，白天气孔关闭减少蒸腾量。这种转变的机理，赵可夫等认为主要是Ｃｌ活化了细胞中的ＲｕＢＰ羧化酶所导致的。并通过测量Ｃ０２固定和ＰＥＰ羧化酶活性证实光合作用转变是受盐诱导目前获得的一些转基因植物耐盐性虽有提高，但这只是相对于对照植株而言的，转入均是单个基因或相关的两个基因，并没有得到生产大田能利用的抗盐植株。目前比较一致的观点是：植物的耐盐性是多种生理性状的综合表现，是由位于不同染色体上的多个基因控制的，因此培育有实践意义的转基因植物可能需要同时转入多个基因。植物耐盐基因工程的工具基因植物作为固着生物，为了适应变化的环境就必须对胁迫产生快速应答，盐胁迫也不例外。植物耐盐应答机制主要包括生理和分子细胞两个水平，以下根据不同耐盐机制对相关基因进行分类介绍。１．１离子调节相关基因

Ｎａ＋是盐渍土壤中主要的有害离子，在植物体中过量积累会破坏细胞膜结构、使膜选择性丧失、降低胞质酶活性、阻碍光合作用和代谢过程，引发离子胁迫。植物要在高盐环境下维持正常生长发育．降低胞质Ｎａ＋浓度是关键，为此植物细胞采取了限制Ｎａ＋内流、增加Ｎａ＋外排、Ｎａ＋区隔化等策略。高等植物中Ｎａ＋外排主要依赖于质膜Ｎａ＋／Ｈ＋反向转运蛋白，而植物囊泡中Ｎａ＋区隔化则通过液泡膜Ｎａ＋／Ｈ＋反向转运蛋白来实现。ＧａｘｉｏｌａＲＡ等人首先在拟南芥中克隆了编码液泡膜Ｎａ＋／Ｈ＋反向转运蛋白的ＡｔＮＨＸｌ基因。Ａｐｓｅ等人在拟南芥中超量表达ＡｔＮＨＸｌ基因提高了植株的耐盐性，并对番茄和油菜进行转化，得到了可在２００ｍＭＮａＣｌ条件下正常生长结实的转基因植株，获得了世界第一批真正意义上的耐盐作物。此后又分离了多种高等植物ＮＨＸｌ基因．ＣｈｅｎＬ Ｈ等人将ＡtＮＨＸｌ基因导人养麦，获得了可在２００ｍＭＮａＣＩ条件下生长开花且主要营养成分未受影响的转基因植株，此时野生型植株已无法正常生长。Ｎａ＋大量涌人还会破坏细胞内离子平衡，引发营养胁迫。但是质膜上没有Ｎａ＋特异转运蛋白，认为Ｎａ＋吸收是通过高亲和性及低亲和性Ｋ＋转运系统完成的，而Ｋ＋又在酶活性调节、蛋白质合成、渗透调节等生理过程中具有重要作用，可见保持胞质Ｋ＋浓度、维持Ｎａ＋／Ｚ＋比率不仅是植物生长也是抗盐的关键。ＨＫＴ类蛋白既可作为高亲和Ｋ＋转运体，又可作为Ｎａ＋转运体，也可能具有双重功能但选择性不同，认为ＨＫＴ蛋白在植物抗盐过程中发挥作用。ＳｃｈａｃｈｔｍａｎＤＰ等人率先克隆了小麦ＨＫＴＩ基因。此后克隆了多个植物ＨＫＴ蛋白同源基因。Ｒｅｎ等人从水稻中分离的编码ＨＫＴ型转运蛋白的ＳＫＣｌ基因，具有选择性转运Ｎａ＋的功能，有助于维持高盐条件下枝条中高Ｋ＋含量，促进植物生长。

ｌ.2 高盐环境下，外界渗透势较低会导致植物细胞水分亏缺，即产生渗透胁迫。为了抵御渗透胁迫，植物将积累小分子（糖醇、氨基酸、胺类化合物等）和大分子（水通道蛋白、保护性蛋白、渗调蛋白等）渗透保护物质，认为利用合成渗透保护物质的基因转化植物可以提高耐盐性。甘露糖醇一１一磷酸脱氢酶是甘露糖醇代谢途径中的关键酶，催化果糖合成甘露糖醇的反应。用大肠杆菌中编码甘露糖醇一卜磷酸脱氢酶的ｍｔｌＤ基因转化毛白杨得到的转化株可在７５ｍＭＮａＣＩ条件下生长，而野生株生长受到抑制。甘氨酸甜菜碱在植物细胞中积累可以增强植物耐盐性。其合成过程涉及胆碱单加氧酶和甜菜碱醛脱氢酶两个关键酶。目前大麦、水稻、菠菜、山菠菜和甜菜中的甜菜碱醛脱氢酶基因都已经被克隆。ＳｈｉｒａｓａｗａＫ等人使水稻超量表达菠菜ＣＭＯ基因，转化株甘氨酸甜菜碱含量较野生型提高９倍，可在１５０ｍＭＮａＣＩ条件下生长。ＫｕｍａｒＳ等人通过质体转化法使甜菜碱醛脱氢酶基因在胡萝卜中表达获得了可在４００ｍＭＮａＣｌ条件下生长的转基因植株，此时野生型植株已经无法存活，这是目前已知转基因植物所能耐受的最高盐浓度。ＬＥＡ蛋白能够在种子成熟干燥过程或渗透胁迫条件下保护细胞免受低水势损伤，ＬＥＡ基因是第一个鉴定到的在种子成熟和发育阶段表达的基因。ＨａｎＬＭ等人利用小麦ＬＥＡ蛋白编码基因Ｔ４——ＬＥＡｌ转化得到的丹参能够在１％ＮａＣｌ胁迫条件下生长。１．３氧化调节相关基因

离子胁迫和渗透胁迫是高盐毒害的两个主要方面，它们还会诱发次级氧化胁迫，即产生活性氧自由基、破坏膜和酶系统。过氧化物酶、超氧化物歧化酶、过氧化氢酶、维生素Ｅ、还原型谷胱甘肽、抗坏血酸还原酶等可作为植物体内保护酶系统协调作用清除膜脂过氧化产生的活性氧类物质，保护膜及细胞内酶系统不受破坏，利用相应编码基因对植物进行转化使抗氧化剂高水平积累可以有效提高耐盐性。ＧａｏＸ等人用２００ｍＭＮａＣｌ处理超量表达ｓＤＤ２基因的转基因和野生型拟南芥，二者发芽率均下降，但转化株发芽率下降水平仅为野生株的１／１０～１／３。表达水稻脱氢抗坏血酸还原酶基因的拟南芥能够在１００ｍＭＮａＣＩ条件下发芽，而此时野生株萌发受到抑制，证实增强植物脱氢抗坏血酸还原酶活性、提高总抗坏血酸盐含量可显著增强植物耐盐性。

１．4调控耐盐基因表达的转录因子

乙烯应答元件是植物中重要的特异转录因子，可以与乙烯应答ＧＣＣ盒和干旱应答元件发生互作。用编码乙烯应答因子型转录因子的大麦根富集因子基因转化拟南芥，对转化植株进行高盐处理后种子和根仍可正常萌发生长，表明大麦根富集因子基因对植物盐胁迫应答具有调控作用Ｃ２Ｈｚ型锌指蛋白是真核生物基因组中最丰富的锌指蛋白，其ＥＡＲ阻遏物结构域在植物非生物胁迫应答调节中具有重要作用。Ｃｉｆｔｃｉ ＹｉｌｍａｚＳ等人用Ｚａｔ７转化拟南芥，得到了可在１５０ｍＭＮａＣＩ条件下生长的转化植株，ＮａＣｌ浓度为１００ｍＭ时，野生型植株和ＥＡＲ结构域缺失或发生改变的突变植株就已经无法存活。近几年来，科学家们研究发现了一系列逆境胁迫相关基因，目前多个植物耐盐相关基因已被克隆而且这些基因与植物耐盐性状的关系也得到初步确认。小分子渗透调节物质合成相关基因克隆及基因工程

在盐胁迫下，由于外界渗透势较低，植物细胞会发生水分亏缺现象，即渗透胁迫。植物为了避免这种伤害，在逆境情况下必须产生一种适应机制，多数植物能够通过积累大量的代谢物质如糖类（果糖、蔗糖、海藻糖等）、氨基酸（脯氨酸）等来调节植物细胞内渗透压与外界平衡，降低体细胞水势，保持膨压。维持高的细胞质渗透压，保证细胞的正常生理功能。Ｂｒａｙ认为脯氨酸、甜菜碱等小分子有机物的大量积累不会破坏其它生物大分子的结构和功能，同时表现出良好的亲和性，也具有较强的渗透调节作用，是理想的渗透物质。

2．1 甜菜碱

甜菜碱是一类铵化合物，化学名称为Ｎ一甲基代氨基酸。植物中的甜菜碱有１２种，最简单的、研究最多的甘氨酸甜菜碱。许多高等植物，尤其是藜科和禾本科穰物，在受到盐胁迫时积累大量甜菜碱，其积累水平与植物抗胁迫能力成正比。其生物合成是从胆碱开始经２步氧化生成的。首先在胆碱加单氧酶的催化下，胆碱合成甜菜碱醛，然后，甜菜碱醛在甜菜碱醛脱氲酶催化下形成甜菜碱。胆碱单加氧酶、甜菜碱醛脱氲酶两种酶都存在于叶绿体基质中，其活性受盐胁迫诱导。盐碱胁迫能使甜菜碱醛脱氲酶活性显著增加，并且与甜菜碱的积累具有相关性，但这方面的研究多限于幼苗或成熟植株以及胁迫诱导下植物体内甜菜碱含量及甜菜碱醛脱氲酶活性的动态变化。Ｍｅｎｇ等从苋中，克隆了胆碱单加氧酶基因全长ｃＤＮＡ，为一个编码４４２个氨基酸的多肽，通过ＤＮＡ印迹分柝该基因在基因组中为单拷贝，受予旱和盐胁迫诱导。甜菜碱醛脱氲酶是一个６０ｋＤ的多肽二聚体，主要集中在菠菜和甜菜叶绿体基质中。ＭｃＣｕｅ等在对甜菜进行的研究中克隆了３个负责编码甜菜碱醛脱氲酶的ｅＤＮＡ，发现三者的核酸序列差异较小。肖岗等从耐胁追很强的藜科植物山菠菜中克隆了甜菜碱醛脱氲酶的ｅＤＮＡ。Ｉｓｈｉｔａｎｉ等从大麦中克隆到了甜菜碱醛脱氲酶基因的ｅＤＮＡ，通过分析发现其与大肠杆菌中的胆碱单加氧酶基因有高度的同源性，同时发现该基因受干旱和盐胁迫诱导。目前甜菜碱醛脱氲酶的编码基因已经被应用到抗逆性基因工程当中：梁峥等将菠菜中的甜菜碱醛脱氢酶基因转入到烟草中，结果发现获得转基因植株中甜菜碱积累量显著增加，植株的抗旱以及耐盐牲均获得提高。郭北海等采爆基因枪法将由菠菜甜菜碱醛残氢酶基因导入小麦品种，并且得以表达。在盐胁迫条件下，多数转基因植株叶片的甜菜碱醛脱氲酶活性比受体亲本提高ｌ～３倍，部分植株相对电导率比亲本明显低，表明转基因植株的细胞膜在胁迫时有受损较轻倾向。孙仲序等将其成功地转入葡萄。

2．2 胃溶性糖

盐胁迫除了诱导一些小分子溶质外，还可诱导可溶性糖的变化，这蝗糖类有果聚糖、海藻糖等。这些可溶性糖类在植物体内也起到了重要的渗透压调节作用。果聚糖广泛存在于植物和微生物的细胞液泡中，而某些植物还能以果聚糖的形式储存光合作用固定的能量。果聚糖在细胞内是可溶的，在植物遭遇到盐胁迫能够降低细胞的水势，参与细胞的渗透调节。Ｐｉｌｏｎ Ｓｍｉｔｓ克隆到了枯草杆菌枯草杆菌果聚糖蔗糖转移酶基因，并将枯草杆苏打中枯草杆菌果聚糖蔗糖转移酶基因与液泡定位信号连接，启动子为组成型后，然后转入烟草。外源基因得到表达，转基因植株的非机构性糖类明显高于对照，在转基因甜菜植物中表达枯草杆菌果聚糖蔗糖转移酶基因，在胁迫条件下，能够积累暴聚糖，增强抗旱性。枯草杆菌果聚糖蔗糖转移酶基因基因对植物抗盐性的提高也有帮助，张慧等将枯草杆菌果聚糖蔗糖转移酶基因，与克隆自酵母的羧肽酶Ａ的液泡引导信号序列连接得到嵌合基因构建双元表达载体，经农杆菌介导转化烟草。获得的抗性芽能在含１％ＮａＣｌ的ＭＳ培养基上正常生根，转基因小苗浇灌含１％ＮａＣｌ的ｈｏａｌａｎｄ，Ｓ营养液转基因烟草植株生长良好，而未转化苗出现明显萎蔫，结果显示枯草杆菌果聚糖蔗糖转移酶基因基因的植物基因工程可提高烟草植株的耐盐性。海藻糖是一种还原性双糖，一般存在于低等生物（如酵母、细菌等）中，其化学结构和在维管植物中普遍存在的蔗糖的化学结构很相似，在胁迫环境下，海藻糖能够阻止细胞磷脂双分子膜由液晶态向固态转变，能够稳定蛋白质等高分子物质，从而增加细胞对盐胁迫的抵抗力。另外，在一些极端耐旱的复苏植物含有大量海藻糖，对其抵御干旱胁迫起到了至关重要的作用，可以使其桔死后得以复活。在酵母中，海藻糖的合成由海藻糖一６一磷酸合酶和海藻糖一６一磷酸磷酸酶共同完成。通过转基因，使植物产生和积累海藻糖，提高植物抗旱性的工作已经有报道，Ｈｏｌｍｓｔｒｍ等将海藻糖一６一磷酸合酶基因转入烟草，转基因植株胁迫后复水可恢复生长，而对照则枯萎了。表现出海藻糖一６一磷酸合酶基因能够提高植物的耐脱水能力。赵恢武的结果证实海藻糖一６一磷酸合酶基因能够提高烟草抗旱性，但发现烟草的正常生长受到影响。王自章等利用农杆菌介导法将海藻糖合酶基因转入甘蔗，获得抗渗透胁迫能力增强植株。酵母的羧肽酶Ａ的液泡引导信号序列连接得到嵌合基因构建双元表达载体，经农杆菌介导转化烟草。获得的抗性芽能在含１％ＮａＣｌ的ＭＳ培养基上正常生根，转基因小苗浇灌含１％ＮａＣｌ的ｈｏａｌａｎｄ，Ｓ营养液转基因烟草植株生长良好，而未转化苗出现明显萎蔫，结果显示枯草杆菌果聚糖蔗糖转移酶基因基因的植物基因工程可提高烟草植株的耐盐性。海藻糖是一种还原性双糖，一般存在于低等生物（如酵母、细菌等）中，其化学结构和在维管植物中普遍存在的蔗糖的化学结构很相似，在胁迫环境下，海藻糖能够阻止细胞磷脂双分子膜由液晶态向固态转变，能够稳定蛋白质等高分子物质，从而增加细胞对盐胁迫的抵抗力。另外，在一些极端耐旱的复苏植物含有大量海藻糖，对其抵御干旱胁迫起到了至关重要的作用，可以使其桔死后得以复活。在酵母中，海藻糖的合成由海藻糖一６一磷酸合酶和海藻糖一６一磷酸磷酸酶共同完成。通过转基因，使植物产生和积累海藻糖，提高植物抗旱性的工作已经有报道，Ｈｏｌｍｓｔｒ６ｍ等将海藻糖一６一磷酸合酶基因转入烟草，转基因植株胁迫后复水可恢复生长，而对照则枯萎了。表现出海藻糖一６一磷酸合酶基因能够提高植物的耐脱水能力。赵恢武的结果证实海藻糖一６一磷酸合酶基因能够提高烟草抗旱性，但发现烟草的正常生长受到影响。王自章等利用农杆菌介导法将海藻糖合酶基因转入甘蔗，获得抗渗透胁迫能力增强植株。３与耐盐性相关的调控元件和因子

植物在生长过程中，对各种环境胁迫会做出一系列反应，特异表达一些基因，以适应不利的环境条件。这就要求对各种功能的基因进行精确的调控。透过研究这些基因的表达，发现很多基因的表达受到其启动子附近的顺式作用元件以及与之相结合的反式作用因子的调控。在拟南芥中，Ｐｉｌｏｎ Ｓｍｉｔｓ等报道了一批受脱水诱导的基因Ｒｄ，其中一个受脱水和低温诱导基因ｒｄ２９Ａ的启动子中的一个９ ｂｐ的脱水响应元件，碱基序列为ＴＡＣＣＧＡＣＡＴ，是一种典型的顺式作用元件。刘强等通过对比其它受干旱、高盐以及低温诱导的基因，发现这些基因的启动子都有ＤＲＥ核心序列。可以认为ＤＲＥ核心对这些基因在逆境下表达起着调控作用。反式作用因子的编码基因能够促进相应基因的表达。Ｌｉｕ等发现属于一个基因家族的两个转录因子基因ＤＲＥＢＩＡ和ＤＲＥＢ２Ａ，表达产物为ＤＲＥ结合因子，结合在ｒｄ２９Ａ基因的启动子区域，分析认为ＤＲＥＢｌＡ和ＤＲＥＢ２Ａ是相互独立的、在分属不同的干旱和盐胁迫信号传导途径中起着反式作用因子的作用。并发现转整合了组成型启动子３５Ｓ后的ＤＲＥＢＩＡ和ＤＲＥＢ２Ａ基因的拟南芥能够显著提高抗胁迫能力，但ＤＲＥＢＩＡ过量表达，对其的正常生长产生不良影响。当在干旱诱导型启动子ｒｄ２９Ａ的启动子驱动下，这种负面影响降到最低限度，仍然能观测到增强的抗胁迫能力。

４展望

土壤盐渍化是影响农业生产和生态环境的一个重要的非生物胁迫因素。通过基因工程来培育耐盐的农作物新品种为有效解决这个问题提供了一个薪的思路。对予植物耐盐基因工程来讲，获得关键耐盐基因尤为重要，随着功能基因组学的开展，以及表达序列标签及ｃＤＮＡ微阵列、基于转座子标签和Ｔ—ＤＮＡ标签的反求遗传学技术等新技术的应用，使得关键的耐盐基因的分离及其功能鉴定变得更容易了。相信随着分子生物学技术和方法的不断发展和完善，植物耐盐性的分子机理将逐步被了解，进而使通过基因工程方法提高植农作物耐盐性成为可能。

参考文献

[1]王宝山．植物液泡膜质子泵的研究[J]．植物学通报，2006(2)25-30 [2]杨平，蔡小宁等．拟南芥athx1基因克隆和ere(10x)植物表达载体的构建[J]．江苏农业科学，2007(6)：348—350．

[3]FLOWERS T J．TROKE P F，YEO A R．Themechanism of salttolerancein halophytes[J]．Annum Review of Plant Physiology，2007，28：89一121． [4]GRFENWAY H，MUNNS R．Mechanism of．salt tolerance in nonhalophytes[J]．Annum Review of Plant，2005，31：149—190． [5]WAINwYdm S J．Plants in relation to salinity[J]．Advances in Botanical Research，2008：221—259．

[6]仲崇斌，刘长江 碱蓬CMO eDNA基因克隆、测序及重组植物表达载体的构建[J]．中国生物工程杂志，2006，26(7)：80—83．

[7]伺晓兰，侯喜林．吴纪中，等 甜菜碱脱氢酶(BADH)基因的克隆及序列分析[J]．南京农业大学学报，2004，27(1)：15—19．

[8]E红，陶建敏，张红梅，等．盐地碱蓬甜菜碱合成酶基因的克隆及植物共表达载体的构建[J]．西北植物学报．2007，27(2)：215—222．

[9]张雨良，罗淑萍，杨峰等．新疆盐生植物猪毛菜逆向运输蛋白基因SaNttXI RACE的克隆及序列分析[J]．新疆农业科学，2008，45(3)：5ll一516．

[10]蔡伦，张富春，马纪等．新疆3种黎科盐生植物NHX基因的克隆与序列分析比较[J]．植物生理学通讯，2005，41(3)：383—387．

[11]蔡小宁，杨平，责爱玲等．盐芥ThHKTI基因的克隆．江苏农业科学，2006(6)：2l——24．

[12]李艳艳，李平华，王宝山．盐胁追下盐地碱蓬叶片液泡膜H+．ATPaseH亚基的克隆与表达分析[J]．西北植物学报，2006，26(1)：63—67．

第五篇：农业信息化课程论文(DOC)

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10 遥感技术在农作物估产中的应用

摘要：遥感估产是基于作物特有的波谱反射特征，利用遥感手段对作物产量进行监测预报的一种技术，在农业发展中具有传统的统计方法不可比拟的优势，能客观、动态、快速、精准地获得农作物长势、产量等信息。遥感技术必须与其它工具相结合，才能更好地估产。本文主要研究了遥感技术在农作物估产中的应用，先介绍了遥感估产的基本原理和方法，分析了几种与遥感技术结合的估产模型的优劣；然后以冬小麦和玉米为例，介绍了两种遥感估产模型；最后，分析了现有遥感估产存在的问题和遥感估产的发展方向，为遥感估产的进一步研究提供了方向和思路。

关键字：遥感技术，农业，估产

The Application of Remote Sensing Technology

in Estimating Crop Yield Abstract Estimating crop yield by remote sensing is a technology monitoring and forecasting crop yield by remote sensing based on specific spectrum characteristics of crop.It has incomparable advantages compared with traditional statistical methods in the development of agriculture and it can acquire growing and yield information of crops in a object,dynamic,fast and accurate way.To estimating crop yield better, remote sensing technology must be combined with other technologies.In this paper, the application of remote sensing technology in estimating crop yield is introduced.To begin with, the basic theory and method of estimating crop yield by remote sensing are mentioned, then the merits and demerits of the estimating models integrated into remote sensing are analyzed.Finally, the existing problems and prospect are statemented, which proposed direction and thoughts for next researches.Key words Remote Sensing Technology,Agriculture,Yield Estimation

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10

目 录

1引言3 2遥感估产的原理和方法---------------3 2.1基本原理和方法-----------------3 2.2遥感估产方法评价---------------3 2.3作物估产模型比较---------------4 3主要粮食作物估产模型---------------5 3.1冬小麦产量分阶段预测模型-------5 3.1.1技术流程-------------------5 3.1.2合理取样数估计和样方布设方法------------------------------6 3.1.3估产方法-------------------6 3.1.4模型分析-------------------7 3.2玉米产量估算模型---------------8 3.2.1模型中应用的技术介绍-------8 3.2.2处理方法-------------------8 3.2.3信息提取-------------------9 3.2.4模型与优化算法-------------9 4现有遥感估产方法存在的问题和发展方向-----------------------------11 4.1遥感估产方法存在的问题--------11 4.2遥感估产的发展方向------------11 5结束语----------------------------12 参考文献----------------------------13

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10 1引言

作物产量预测是农业生产管理的重要内容，也是国家制定农业政策所不可缺少的重要农业情报。对于农户及企业来说，在农业生产各阶段中能正确预测收成也是非常重要的，因此世界各国均投入了较大的人力、物力和财力，进行作物产量预测试验研究，取得了较好的预测效果。

在众多农作物估产的技术中，遥感技术具有宏观、动态、快速、准确等优点，可以在短时间内连续获取大范围农作物产量信息，是最有前景的农作物估产方法之一。

民以食为天。随着人口的增加、气候的波动和可利用资源的减少，粮食安全问题一直备受关注。及时、准确地了解一个国家或一个地区的粮食产量和年际变化，对于在国际粮食市场中占有主动权和管理者采取有效管理措施至关重要。遥感技术可以快速、准确、动态获取农业所需空间信息差异参数，大大提高了统计业务工作效率和科技水平，无疑地对实现国家及时、准确地掌握粮食生产状况、粮食宏观调控和在国际农产品贸易中争取到主动权具有重要意义。

2遥感估产的原理和方法

2.1基本原理和方法

作物遥感估产是通过装置于卫星上的多波段地物光谱扫描仪，去获取作物各生育期的光谱数据，并依此推断作物产量，因此确定作物光谱特征与产量之间的数量关系，是作物遥感估产的基础。作物遥感估产主要包括 3个部分，第一，用遥感数据对作物进行分层；第二，用遥感数据计算作物面积；第三，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。

2.2遥感估产方法评价

作物遥感估产具有快速、宏观、经济和客观等优点，因此日益被各国所重视。目前，遥感估产已从试验研究阶段逐步进入实际业务使用阶段。国内外遥感估产的方法很多，基本可分为利用空间遥感资料（航天、航空资料）的作物估产和利用地面遥感资料（地面野外光谱测定）的作物估产，但不论哪一种方法，仍然存在以下问题：

第一，遥感不能直接感知作物产量，只能通过测定作物光谱反射率来感知叶面积指数，但各种作物叶，面积指数与其经济产量之间并不一定都有直接的联系。从 1977年以来，美国开始寻找反射率与产量的定量关系，尽管采用了多种方法探索这种关系，但一直收获很小。国内外进行了许多植被指数与产量之间关系的研究，多集中于牧草及禾本科等作物上，而那些叶面积与产量相关较差的作物，农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10 就很难直接用遥感方法来估产。因此遥感技术必须与其它工具相结合，才能更好地估产。

第二，纯粹用遥感数据来估产，也只能称为监测产量，更确切地说是监测作物叶面积或长势，因此大多数遥感估产方法是把植被指数与天气气候条件相结合，利用统计方法建立一个综合的估产模型。在一个农业气象产量数值模拟模式中所能考虑的影响作物产量的因素是很多的，如光合作用、呼吸作用、蒸腾作用等等，但其中最主要的因素是光合作用。一般表示作物光合作用能力大小主要有叶面积指数 LAI和光合有效辐射吸收量APAR等。因此，通过遥感资料来导出 LAI和APAR，并将它们输入模拟模式，是卫星遥感预测产量的方法途径之一。本文第二章第三节中对各种作物估产的指标模型进行了探讨，认为通过计算农作物的净第一性生产力，实现大范围农作物产量估算和预报较为合适。

2.3作物估产模型比较

目前，作物估产的方法有抽样调查、气象模型、遥感估产、作物生长模拟模型等多种。其中抽样调查与气象模型估产，方法相对成熟、稳定，已业务应用多年，由于是统计模型，估产结果仍有相当的不确定性。人类的认识不会永远停留在一个水平上，总是要不断创新，做到有所发展，有所前进，因此机理性大面积估产模型应运而生。

由于农作物的叶面积指数（LAI，leaf area index）是决定作物光合作用速率的重要因子，LAI 越高，单位面积的作物穗数就越多作物截获的光合有效辐射就越大[1]，因此，很多学者利用各种植被指数，例如 SR（simple ratio）、NDVI（normalized difference vegetation index）、TCI（temperature condition index）、VCI（vegetation condition index）等，与作物的LAI和生物量的正相关关系，建立植被指数与作物产量的线性或非线性估算模型[2-3]，从而实现对农作物产量的估算和预报。然而，这种建立在植被指数与作物生物量关系基础上的统计模型，当研究区改变时，模型的形式也会随之改变，模型的适用性就要重新被检验。随着人们对农作物产量遥感估算认识的不断深入，众多学者又采用作物的净第一性生产力（NPP，net primary productivity）来估算农作物的产量。在对 NPP 进行模拟时，大多采用光能利用率模型。然而，这类方法仍然不能跳出统计模型的框架，并没有从机理上解释植被生产力的变化机制。因此，近年来一些学者试图从机理上研究农作物的生产力。邬定荣、马玉平、谢文霞等利用荷兰瓦赫宁根大学开发的WOFOST模型对华北平原冬小麦和浙江水稻的生长过程进行适用性研究，并对模拟结果进行了验证，认为经过区域化后的WOFOST 模型能够很好地模拟作物的生长过程；但是该模型在对农作物的光合作用过程进行模拟时，模型的侧重点在于对作物生长过程的模拟，对作物产量的估算没有做详尽的讨论；冯险峰利用北部生态系统生产力模拟（BEPS，boreal ecosystem

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10 productivity simulator）模型模拟得到了全国陆地生态系统的NPP，并分析了不同土地覆被类型之间NNP的差异，但是模拟得到的农田生态系统的 NPP 还是建立在森林生态系统的基础之上，而且也没有把NNP进一步推算到农作物的产量上；于强等将作物冠层按 LAI 划分为若干层次，该模型对冠层光合作用的理论研究、作物生长的数学模拟等有一定的意义，但是该方法仅是停留在理论模拟阶段，还没有将其付诸于大范围的应用。并且，该方法也没有进一步发展，以最终得到作物的产量。因此，从理论上寻求一种基于作物光合作用机理的农作物产量估算模型，走出各式各样统计模型的框架[4]，成为农业估产领域的研究焦点。

随着人们对作物产量形成机理探讨的深入，将农作物光合和呼吸作用的过程模型和卫星遥感相结合，通过计算农作物的净第一性生产力，实现大范围农作物产量估算和预报，已经成为一种可能。

3主要粮食作物估产模型

3.1冬小麦产量分阶段预测模型

关于作物产量遥感监测预报，早期的研究大多是在分析光谱信息与作物长势或产量形成关系的基础上通过统计预报等途径建立回归模型而进行的。但由于作物每一生长时段内周围环境的可变性，只通过作物某一生长阶段的瞬时信息预测成熟期产量会出现很大偏差，因此综合作物生长过程的估产算法应运而生。

农业部遥感应用中心建立的全国农作物遥感监测业务化运行系统中，作物产量预测采用的农业遥感估产法主要是以作物面积提取和单产模型预测为基础，结合土壤水分状况评价和作物长势分析，进而对作物产量进行综合预测和预报。其对农作物单产预测的时效性和精确度要求较高，需要在作物生长的不同阶段及时获得作物生长动态及产量信息，从而实时调整作物生产预报情报，以便更好地为上级管理部门提供决策支持信息，进而为我国农业遥感监测产量提供预警服务。3.1.1技术流程

农作物产量由农作物生长状况决定，农作物生长状况主要受到其内在遗传因子和外在环境条件的双重影响。其中遗传因子的影响作用主要通过其产量构成因子即穗数、粒数和粒质量进行外部表达，同时受到外在环境条件如土壤状况、气象条件和管理措施的综合作用。很早就有研究人员提出可以利用产量构成因子来解释遗传和环境因子如何在作物发育的不同阶段影响作物收获产量，随着对生殖生长量化理解的深入，发现利用三因子模型来模拟和预测籽粒产量及其构成方面是有用的。因此，在对传统农学产量测定方法改进的基础上，根据农业部冬小麦遥感监测时间表，分别在冬小麦生长的抽穗期(前期)、灌浆期(中期)、收获期(后期)进行数据的取样和测定，以满足农作物遥感监测不同时效的预警需求，流程如下图所示：

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10

3.1.2合理取样数估计和样方布设方法

采用常用的Cochran针对区域纯随机取样而构造的合理取样数量计算公式：

n(tRstd)2d2 式中n:最佳取样数量

t:与显著性水平相对应的标准正态偏差 Rstd :样本标准差

d:样本平均值与相对误差的乘积，％

由于随机变量总体标准差未知，只能用样本方差来代替。根据产量调查资料，计算得到该县冬小麦产量估测的合理取样数量。

由于产量的区域平均变化率常小于田块尺度的变化率，所以为了减小误差，要求所有样方点尽量均匀分布，并且在同一田块内采用3点斜线取样法进行重复取样，每个样方点都用GPS逐一定位。

在冬小麦生长的3个主要阶段即抽穗期、灌浆期和收获期，对冬小麦的平均行距及1m2样方内的有效穗数、穗粒数和千粒质量进行实地调查，同时记录农户联系信息和相关管理信息。根据实际抽测产量值划分产量水平等级，确定权重，求得估测产量；待完全收获后，调查农户收获产量，以便验证。3.1.3估产方法

以玉冬小麦为试验材料，以冬小麦产量构成三因子即单位面积有效穗数(以下简称穗数)、穗粒数、千粒质量为研究对象，采用随机抽样和重复抽样的方法进行样点布设。传统农学产量预测模型为：

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10 Yx1x2x3f

式中Y：理论单产值，ks／hm2 x1：穗数 x2：穗粒数 x3千粒质量，g f:去除收获和晾晒损耗的实收产量系数，一般取0.85 由于产量构成因子之一的亩穗数在作物生育中期就可获得，那么在假设后期作物不会受到明显的气象灾害或病虫害的影响下，利用单因子预产模型可以提前预测冬小麦产量。给出单因子预产模型的定义：利用实测作物的单位面积(666.7 m)茎数结合作物管理水平、叶面积系数和当年的气象条件，按茎数的80％一95％成穗(根据经验和当地生产条件，若作物种植密度过大，单位面积穗数超过60万以上，需要考虑穗粒数和千粒质量的递减因素，结合品种特性做系数调整)，进行量纲换算后，得到估测产量值的一种方法。关于土、气、肥、水的配合说明如下：一般的地力要求，土壤有机质含量在1％以上，全氮0 1％，有效磷2.5-4.9 g／m2，酌施钾肥和微肥。叶面积系数要求苗期为0.8～1.2，拔节期为3.0左右，抽穗期5.0～6.0；土壤含水率保持在田间持水率的60％左右为宜。将传统的作物单产预测模型改造为单因子预产模型: 2Yafx11000 式中a:经验系数

同理，双因子预产模型是指在冬小麦生长中期(灌浆期～乳熟期)，假设当年冬小麦千粒质量为常年千粒质量，只需实地测定冬小麦的穗数和穗粒数，再与常年千粒质量相乘。经过系数订正后即可得到冬小麦的双因子预产值。双因子预测模型为: Ybfx1x2

式中b——常年千粒质量，g 双因子预产模型是在假设冬小麦千粒质量与常年千粒质量相同的条件下进行的。千粒质量作为常数值出现，考虑到多种因素会对常年千粒质量产生影响，此处建议采用近5年调查千粒质量的平均值作为常年千粒质量。3.1.4模型分析

单因子预产模型的应用最好选择在作物单位面积穗数基本稳定不变的时期进行。所以利用单因子预产模型，适宜在农户对冬小麦进行水肥管理措施实施后进行，根据试验经验，一般选择在抽穗中后期为宜，从而可以将产量预报的时间提前。

双因子预产模型适合在作物穗粒数基本稳定的阶段进行，穗粒数主要由小穗

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10(码)数和小穗粒数决定。因此，最佳应用双因子预产模型的时间应该在灌浆期后期，此时籽粒退化数基本稳定，有利于穗粒数的测量。

应用上述方法时，要结合当地作物的实际农时历进行，同时需要提前对作物的生长特性、作物管理水平、常年产量状况以及当年的气象状况有适度的了解，在作物生长不同阶段的气象灾害或病虫害均可能对产量产生影响，应密切关注。

3.2玉米产量估算模型

3.2.1模型中应用的技术介绍

目前，作物生长模型，如CERES-Maize（crop environment resource synthesis-Maize）模型，已经在农作物生长评估、精准农业、农田管理决策、气候变化影响等领域得到了广泛地应用。

遥感信息与作物生长模型集成的方法分为驱动法和同化法。其中，同化法受到了更多的关注。在同化过程中可以同化遥感反演值，也可以直接同化光谱反射率，而在同化后者时，植被冠层反射率模型，如SAIL模型（scattering by arbitrarily inclined leaves），需要与作物生长模型相耦合。目前，中分辨率成像光谱仪（moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS）数据作为主要的遥感数据源被广泛应用于区域农作物长势监测和产量估算研究。不过在农田地块较小、分布较为零散、破碎化程度较高的区域，很难保证 MODIS 像元是纯像元，此时需要结合更高空间分辨率的遥感影像进行数据同化研究。以往的同化估产研究往往只针对某一年的遥感数据估算农作物的单位产量，缺乏分析遥感数据和同化算法在年内作物产量及年际间产量差估测中的作用。3.2.2处理方法

以 2013、2014和2015年3个玉米生长季为研究时段，提出了基于多时相 MODIS和TM观测数据的区域玉米产量同化估算方案。

将TM、MODIS和土地利用图进行空间配准，对土地利用图与MODIS数据进行叠加，判断MODIS像元中旱地作物所占的比例。利用MODIS数据分别在像元和亚像元尺度提取玉米作物种植面积和空间分布，结合可用的TM遥感观测，提取 MODIS 像元和亚像元尺度的玉米冠层反射率信息，构成时间序列遥感观测数据集。

将气象数据、土壤数据、田间观测和玉米品种遗传参数作为模型输入参数，驱动 CERES-Maize 模型，模拟玉米的生长发育进程。为了将遥感观测到的玉米生长期间作物冠层方向反射波谱的时间序列变化信息用于区域玉米产量估算，采用遥感数据和作物生长模型同化的方法，通过叶面积指数（leaf area index，LAI）将作物生长模型CERES-Maize与冠层反射率模型 SAIL 相耦合，利用耦合模型模拟得到遥感观测时的冠层反射率。通过对CERES-Maize 和 SAIL 模型参数的敏感性分析确定待优化参数。针对玉米作物所在的 MODIS 像元和亚像元，利用时间序列遥感观测反射率和 SCE-UA 算法（shuffled complex evolution

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10 method developed at the University of Arizona）优化模型的待优化参数，得到参数的最优估计值，进而估算 2013、2014 和 2015 年玉米产量，结合玉米产量统计数据对同化估产结果进行验证。在此基础上，通过比较年际间及年内产量的时空变化，进一步探讨利用时间序列遥感信息与同化方法估算作物产量的能力，分析时间序列遥感数据在年内产量及年际间产量差估测过程中的作用。3.2.3信息提取

随着玉米作物的生长，LAI 逐渐增大，且在玉米吐丝期达到最大，随后LAI呈逐渐减小的趋势。提取 2013、2014和2015年 DOY169、177、185、193、201、209、217、225、233、241共10次旱地作物覆盖的NBAR（nadir BRDF-adjusted reflectance）像元及亚像元的红光和近红外波段反射率，计算比值植被指数（ratio vegetation index，RVI）。RVI的计算公式为：

RVINIR/R

式中：NIR代表遥感近红外波段反射率，R代表红光波段反射率。

考虑到某些日期受天气等因素影响，难免存在质量不好的像元，导致时间序列 RVI 存在波动现象，利用S-G滤波（Savitzky-Golay）[9]对 RVI 进行平滑，得到 RVI 时间序列变化廓线。对玉米作物覆盖的像元（或亚像元）而言，时间序列 RVI 应该遵循玉米 LAI 的变化规律。旱地作物中玉米占相当大的比例，其吐丝期一般在 7 月下旬左右，因此，玉米作物覆盖的像元（或亚像元）RVI 应该也在 7 月下旬左右达到最大。如果旱地纯像元（或亚像元）RVI 遵从这一规律，则视为玉米覆盖的像元（或亚像元）。统计三年玉米覆盖的 MODIS 像元数、含有玉米信息的 MODIS 混合像元。利用MODIS数据估算的三年玉米种植面积和统计面积之间的相对误差，若其误差在 10%以内，说明了利用本文建议的方法估算玉米种植面积是可行的。3.2.4模型与优化算法

CERES-Maize模型源自农业技术推广决策支持系统，是经过大量试验资料验证过的、动态的、机理性强的玉米作物生长模型，可以模拟土壤水分平衡、氮素平衡、物候发育和作物生长过程等。驱动CERES-Maize模型需要气象数据、土壤数据、作物管理数据和品种遗传参数。模型中气象数据包括日太阳辐射、日最高气温、日最低气温和日降水量，其中温度和降水数据来自于气象站点，太阳辐射由日照时数通过埃斯屈朗公式转换得到；土壤性质数据包括田间持水量、土壤容重、有机碳含量、土壤粒径百分比等描述土壤水文和化学的参数，将CERES-Maize 模型应用到区域尺度，需要对其进行区域校准，即对特定地区确定代表性品种的过程。目前大多数研究主要基于大量的地面观测数据，利用试错法校准作物生长模型。在区域尺度且地面观测数据较少的情况下，不适于应用试错法。考虑到一定地理范围内，受温度和日照条件影响，同种作物的种植习惯及生长发育过程均固定在一定时间段内。在CERES-Maize模型中，品种遗传参数幼苗期生长特性参数、光周期敏感参数、灌浆期特性参数和出叶间隔特性参数决定了玉米的生育时

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10 期，单株最大籽粒数和潜在灌浆速率参数仅影响作物产量。选择某年为基准年，将种植日期、幼苗期生长特性参数、光周期敏感参数、灌浆期特性参数和出叶间隔特性参数分别在各自取值区间内均匀采样10000次，然后将不同的参数采样组合代入CERES-Maize模型进行模拟，判断落入到玉米合理生育时期的采样组合，经过反复试验，确定出满足榆树市玉米生育时期的遗传参数取值范围。将主推玉米品种最大籽粒数的平均值作为CERES-Maize 模型中单株最大籽粒数的取值，结合该年地面实测产量数据，在幼苗期生长特性参数、光周期敏感参数、灌浆期特性参数和PHINT取区间中值、单株最大籽粒数固定的情况下，模拟玉米产量，然后和地面实测产量相比较，当模拟和实测产量基本吻合时，潜在灌浆速率参数的取值作为该参数的校准值[8]。

SCE-UA 算法是在控制随机搜索方法和遗传算法基础上发展起来的，此外还引入了复杂形分割与混合的思想，通过采用竞争演化和复合型混合的概念，继承了全局搜索和复合型演化的特性。SCE-UA 算法灵活、应用面广泛，不拘泥于具体问题，对非线性优化问题能够获得准确的优化结果。代价函数的表达式如下：

J(x)(xxb)B(xxb)(yiH(LAIi))TRi1(yiH(LAIi))T1i1n 式中，J(x)为要求解的代价函数，向量x代表待优化参数的取值；向量xb代表待优化参数的数学期望值；B为向量x的误差协方差矩阵；i为遥感观测的次数；n为经质量控制后的总遥感观测次数；向量yi 为第i次遥感观测红光和近红外反射率数据，无量纲；Ri为向量yi的误差协方差矩阵；LAIi为CERES-Maize 模型模拟的第i次遥感观测时刻的LAI,m 2 /m 2；H(·)为SAIL模型；上标T表示矩阵的转置。

待优化参数包括种植日期、种植密度、光周期敏感参数、叶片红光和近红外波段反射率。其中，种植日期和种植密度的标准差根据当地玉米种植情况及实地调查情况确定；光周期敏感参数的标准差根据CERES-Maize模型区域校准及模拟情况给定；叶片红光和近红外波段反射率的标准差主要参考实地测量及中国典型地物波谱数据库中玉米组分波谱设定；遥感观测反射率的误差主要根据文献[9-10]设定；B和Ri均设为对角阵。选用SCE-UA优化算法求解式，优化成功后与最小代价函数值对应的种植日期、种植密度、光周期敏感参数、叶片红光和近红外波段反射率等 5 个参数取值称为“最优值”。将种植日期、种植密度和光周期敏感参数的“最优值”，连同其他输入参数一起输入到CERES-Maize模型，模拟得到数据同化后的产量结果。

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10 4现有遥感估产方法存在的问题和发展方向

4.1遥感估产方法存在的问题

在政府部门的大力支持和众多学者的努力下，我国的作物遥感估产方法虽然建立了较好的理论与技术体系，取得了一定的研究与应用成果,但与发达国家相比,在应用的深度与广度上仍存在很大差距。

首先是遥感数据源的选取和精度的控制方面。现在用来进行估产的遥感影像主要有:NOAA/AVHRR、EOS/MODIS以及Landsat/TM影像等。高的遥感估产精度需要有高的空间分辨率，时间分辨率和光谱分辨率信息源的保障。由于受估产成本的限制，一般大范围农作物遥感估产多采用廉价的卫星数据，如NOAA/AVHRR、EOS/MODIS等资料。时间分辨率虽然很高，但相对的空间分辨率比较差,很难准确提取农作物的分布和面积信息。小范围的农作物遥感估产若采用价格较昂贵的卫星资料，如SPOT影像，空间上精度提高了，时间分辨率却降低了，不能对小麦等作物进行连续的观测监测，最终还是会影响估产精度。

其次，绝大部分作物遥感估产模型在小区试验中都能取得较高的精度，但其大面积估产时不能满足专业化要求。究其原因，这些遥感估产模型多是依据植被指数与农学参数间的相关性而建立的回归模型，具有很强的经验性，普适性较差。今后在作物遥感估产模型构建中，应考虑模型的机理性与普适性，以增强估产模型在区域间或年份间的通用性。

另外，缺乏可面向实际应用的遥感估产信息系统。遥感估产信息系统是对作物的整个生长过程进行系统监测和管理，利用程序语言工具，将遥感数据、地形数据、气象数据、品种资源数据和社会经济数据进行综合集成，可以实现数据管理、信息查询、长势分析、产量估测以及决策服务等功能的计算机信息管理系统。近年来，在作物遥感监测信息系统研制与开发方面取得一些进展，但不太成熟。

4.2遥感估产的发展方向

准确、迅速、全面的信息交流将是数字农业发展的必然趋势。将遥感技术和其他信息技术集成，建立面向农业生产的农作物估产信息系统，可以为粮食部门或农业生产管理者提供信息化、智能化的农情决策服务。

针对农作物遥感估产的研究现状和存在的一些问题，在遥感技术和相关信息技术的发展基础上，应加快农作物感估产的信息化集成应用的步伐，在以下几个方面开展研究：第一，利用现有的数据源提高估产精度；第二，利用数据反演综合气候环境因子进行农作物遥感估产；第三，极端气候条件下的产量评估；第四，开展遥感估产技术的信息化集成研究，提供专业化服务。

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10 5结束语

遥感估产模型的构建是农作物遥感估产的核心问题。构建农作物遥感估产模型时，获取遥感信息作为输入变量，直接或者间接表达作物生长发育形成过程的影响因素或者参数，单独或者与其他非遥感信息结合，依据一定的原理和方法建立模型。

通过此次课程论文研究过程，我更加深刻地理解了这一过程。首先我理解了作物遥感估产的基本原理和方法，知道了遥感技术必须与其他技术结合才能更好地进行农业估产，我还了解到一些传统的遥感估产模型的优劣。在研究过程中，有很多参数和指标是我这个非专业学生所不知道的，导致模型看着非常复杂，无法理解，后期涉及到的优化算法更加令人费解，我已经尽力去理解了。通过此次结课论文的写作，我经历了了解一项技术的一般过程，能够比较清晰地理解和讲述这个技术。

在以后的学习中，这样的经历能让我更加容易地接受新的技术，新的事物，让我更有创新和探索精神。感谢老师给我这样的机会，感谢室友解答我的疑问。

农业信息化课程论文-计科1201班-刘怡然-10

参考文献

[1]Carlson T N,Ripley D A.On the Relationship between NDVI,Fractional Vegetation Cover,and Leaf Area Index[J].Remote Sensing of Environment,1997,62:241-252．

[2]Benedetti R, Rossini P.On the use of NDVI profiles as a tool for agricultural statistics: The case study of wheat yield estimate and forecast in Emilia Romagna[J].Remote Sensing of Environment, 1993,45:311-326.[3]焦险峰,杨邦杰,裴志远,等．基于植被指数的作物产量检测方法研究[J].农业工程学报,2005,21(4):104-108.[4]王培娟,谢东辉,张佳华,孙睿,等.BEPS模型在华北平原冬小麦估产中的应用[J].农业工程报,2009,25(10):148-153.[5]张建华.作物估产的遥感——数值模拟方法[J].干旱区资源与环境,2000,14(6):82-86.[6]张东霞、张继贤，等.遥感技术在主要粮食作物估产中的应用[J].测绘科学,2014,39(11):95-103.[7]何亚娟,汪庆发,裴志远,王连林,等.冬小麦产量分阶段预测模型[J].农业机械学报,2012,43(1):89-93.[8]靳华安,王锦地,柏延臣,等.基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算[J].农业工程学报,2012,28(6):163-173.[9]李卫国,李正金,申双和.小麦遥感估产研究现状及趋势分析[J].江苏农业科学,2009(2):6-8.[10]王东伟,王锦地,梁顺林.作物生长模型同化 MODIS 反射率方法提取作物叶面积指数[J].中国科学：地球科学，2010，40(1)：73－83.[11]王东伟.遥感数据与作物生长模型同化方法及其应用研究[D].北京：北京师范大学地理学与遥感科学学院，2008.