农业遥感的应用

近10年来，随着各类高空间、时间、光谱分辨率民用卫星的出现，农业遥感与地理信息系统、全球导航技术及物联网等技术不断融合，遥感在农业领域的应用广度和深度不断扩展，被广泛应用于作物产量估算、土地资源调查、作物种植面积监测、作物长势监测、土壤墒情监测、农业灾害预测和评估农作物生态环境监测农业环境保护等领域。

（1）作物种植面积监测：不同作物在遥感影像上呈现不同的颜色、纹理、形状等特征信息，利用信息提取的方法，可以将作物种植区域提取出来，从而得到作物种植面积和种植区域。获取作物种植面积是长势监测、产量估算、病虫害、灾害应急、动态变化等监测的前提。

（2）作物长势监测：主要指对作物的苗情、生长状况及其变化的宏观监测，即对作物生长状况及趋势的监测。作物长势包括个体和群体两方面的特征，叶面积指数LAI是与作物个体特征和群体特征有关的综合指标，可以作为表征作物长势的参数。归一化植被指数NDVI与LAI有很好的关系，可以用遥感图像获取作物的NDVI曲线反演计算作物的LAI，进行作物长势监测。

（3）作物产量估算：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。利用影像的光谱信息可以反演作物的生长信息(如LAl、生物量)，通过建立生长信息与产量问的关联模型(可结合一些农学模型和气象模型)，便可获得作物产量信息。在实际工作中，常用植被指数(由多光谱数据经线性或非线性组合而成的能反映作物生长信息的数学指数)作为评价作物生长状况的标准。

（4）土壤墒情监测：墒情也就是土壤含水量，土壤在不同含水量下的光谱特征不同。土壤水分的遥感监测主要从可见光-近红外、热红外及微波波段进行，利用光学-热红外数据，选择参数建立模型进行含水量的反演。此外，也可以进行土壤肥力监测、土壤结构信息的提取等。

（5）作物病虫害监测与预报：植被对诸如病虫害、肥料缺乏等胁迫的反应随胁迫的类型和程度的不同而变化，包括生物化学变化（纤维素、叶片等）和生物物理变化（冠层结构、覆盖、LAI等），相应的，植物特征吸收曲线特别是红色区和红外区的光谱特性就会发生相应变化，所以在病害早期就可通过遥感探测到。可选择病害叶片中对叶绿素敏感的波段，结合实测叶绿素含量，建立叶片叶绿素含量的估算模型，提取病虫害信息。可周期性提取病虫害作物面积、空间分布等。