在被卫星遥感技术“捕捉”到之前，种植在密云水库库区的近6万亩玉米田一直没有被计入统计数据——因为这片区域既不属于耕地也不属于任何一个行政村。“这就是传统农业统计方法的短板。”统计局北京调查纵队农业调查处处长张群说。
农业对北京而言，不仅意味着粮食和蔬菜，还与这座城市的生态环境息息相关。因此，准确的农业统计数据至关重要。“遥感测量打破了行政界限的限制，改变了过去农业统计数据不可控的状况。”1984年就开始从事农业统计调查工作的张群说：“咱们传统的农业统计是层层上报，逐级汇总，这种方式的问题在于不够准确，不好核实，数据不可控，而遥感技术客观、、直观的优势正好弥补了这个短板，彻底改变了传统农业统计的工作方式和流程。”而北京也已经成为全实现统计遥感业务化运行的省市。
5月16日，记者跟随北京市统计局、统计局北京调查总队农业调查处的工作人员，来到通州于家务乡后伏村的麦田里，体验遥感测量这项运用于农业统计的高科技。
“天上看，地上找”，遥感影像还需实地验证
从高分辨率的卫星遥感影像图上，能够清晰地看到每一块耕地的边界，并计算出相应的面积。但是单靠遥感测量提供的数据，统计工作还远没有完成。
“遥感数据提交上来之后，我们还需要对数据精度进行外业调查，实地进行验证。”张群说：“今天咱们的工作就是进行外业调查。”
这次外业调查的目的地是通州区于家务乡后伏村。在去年11月农业调查处获得的冬小麦播种期的遥感影像图上，村里一块矩形麦田的面积是172亩；到了今年4月份，返青期的麦田变成了143亩；这个月的卫星影像显示，变成了“凹”字形的麦田只剩下93亩了。为了验证遥感影像的变化是否真实确切，记者跟随外业小组来到了后伏村。
眼前的景象证实了遥感影像的准确性：重新翻整过的褐色土地正好呈“凸”字形和深绿的麦田相间，土地边缘还留存着一簇小麦。
“小麦的数据精度外业调查我们会抽取40个左右的村，玉米也一样；有面积变化的地方，还要进行实地调查。”张群一边说一边用手遮挡阳光，因为长年野外作业，他的皮肤黑了许多。5月中旬的气温让外业小组的成员们赞不绝口，因为严冬炎夏的野外作业要辛苦得多，遇上雷雨天气，他们就不得不蹲在地上移动着完成工作。
掌上pda“自动”测距导航
“30亩”，记者手中的pda显示，但眼前这块长方形麦田在卫星遥感测量影像资料上标注的面积是34亩。“pda的定位精度，误差是5米，一般我们会用两部pda并行测量，取均值。”指导记者使用pda进行测量的郭航介绍说。有着五年统计遥感从业经历的郭航，是北京林业大学与地理信息系统的硕士研究生，去年进入农业调查处，目前负责统计遥感项目的技术保障工作。“pda是我们的二代工具，有了它以后，实地测量比以前简单多了，走到相应位置，轻点屏幕简单操作，pda系统就能利用卫星影像自动记录位置点的坐标，并根据坐标点计算出地块面积。喏，我们的一代工具是这个，”说着，郭航从包里拿出一卷皮尺，“过去用皮尺测量的时候可费劲了，大的地块儿要反复好几次，遇到不规则的地块儿必须分割成几部分测。”
装载了“农测之星”系统软件的掌上pda还能够为外业小组进行导航。“比如很多乡村道路，在一般的商用gprs上是没有的。”毕业于北京师范大学资源学院的博士孙冠楠说，他在北京天合数维科技有限公司担任遥感测量事业部经理，天合数维是北京统计局队遥感项目的承建方之一。上周五和这周一，孙冠楠都在大兴跑外业，“在识别过程进行中和数据提交后我们都要跑外业，保证数据的精度和准确性。”
遥感测量监测作物生长
郭航和孙冠楠参与这项工作后，还“恶补”了统计知识和不少农业知识。要想在遥感影像上确认作物和设施农业的具体种类，这些知识必不可少。“我们会根据作物关键期的物候特征，再结合影像的光谱特征来判断。比如，小麦的物候特征非常明显：播种期是棕灰色的裸露土地，分蘖期是淡绿色地弱植被，返青期之后就是浓绿色了。”孙冠楠说。
“即使是人眼看起来颜色相近的绿色植被，实际上它们的绿度和亮度也不同”，郭航解释了光谱特征的意义：“比如人工绿地就特别绿，大豆颜色比较亮，玉米就暗一些，这些人看不出来，但是机器能够分辨出来。设施农业也是，大棚泛白，建筑物发亮。”
从2006年开始研建的统计遥感工作到现在，已经开展了冬小麦面积、玉米测产、设施农业占地面积、植被覆盖度等九个主题的研究工作；其中，有几项已经进入业务化试运行阶段。
