为推动智慧农业和设施农业发展，全国科研院所投入大量人力、物力，利用物联网、遥感遥测、人工智能等技术，开展跨行业、跨学科的研究与应用、机器视觉、深度学习、图像采集等技术，努力实现农业生产管理数字化、智能化、自动化。 还发表了无数农业科研论文。 其中，遥感技术在农业中的应用取得了一定进展。

农业遥感

1.机载遥感系统应用

用于精准农业的载人机载成像系统是由安装在农用飞机上的消费级相机组成的系统，详细介绍了一些定制功能，例如多光谱相机、高光谱相机和热成像相机以及商用机载成像系统。 还给出了应用实例，说明了如何使用不同类型的遥感图像进行精准农业应用中的作物生长评估和作物病虫害管理。

2 大尺度区域水田空间格局与生态服务

基于1990—2015年土地利用遥感监测数据，利用GIS的空间分析功能，探究长江经济带水田空间格局的动态变化特征。 研究结果表明，水田规模持续萎缩，与经济建设、养殖业、其他生态系统改造和生态系统服务的发展相结合，有助于揭示长江流域水田时空变化过程及其影响。对各种生态系统服务的影响。 为区域土地利用规划、农业政策和生态可持续发展提供理论支撑。

稻田

3、无人机遥感监测水稻水分含量

利用多旋翼无人机低空遥感平台获取水稻冠层不同生育阶段的RGB图像和多光谱图像。 通过提取植被指数和纹理特征，分析水稻动态生长变化，构建基于随机森林回归方法的模型。 水量预测模型。 测试结果表明，基于无人机遥感技术监测水稻水分含量是可行的，可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。

4 植被分类对比分析

以AVIRIS高光谱植被图像场景为对象，从分类精度的角度分析了该提取方法在高光谱图像植被分类中的性能。 测试结果为后续空间-光谱特征方法的改进及其有效组合，进一步提高植被分类的精度提供参考。

植被光谱

5. 寒地水稻叶片叶绿素含量遥感反演研究

通过分析寒地水稻关键生育期叶片的高光谱反射率信息，结合PROSPECT模型的叶绿素含量吸收系数，并参考现有高光谱植被指数的构建方法和形式，进行相关分析，连续采用投影法、遗传算法优化、粗糙集属性约简法选择高光谱特征。 结果表明，ORVI可作为高光谱植被指数快速反演水稻叶绿素含量，为寒冷地区水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断和管理决策提供客观数据。 支持和模型参考。

6 夏玉米叶面积指数估算方法

基于无人机多光谱遥感系统，结合同期田间采集的夏玉米LAI，探讨利用无人机多光谱植被指数估算夏玉米LAI的可行性。 结果表明，基于无人机多光谱遥感技术并利用随机森林回归算法估算不同灌溉条件下夏玉米LAI是可行的。 为了实现大田夏玉米全生育期不同灌溉条件下的快速、准确监测，LAI提供了技术和方法支持。

玉米叶

7 土壤有机质含量高光谱估算模型构建及精度对比

以山东省烟台市栖霞市苹果园为研究区，采集100份土壤样品，获取其高光谱反射率，采用定量化学方法测定土壤有机质含量。 结果表明，RF方法可快速预测苹果园土壤有机质含量，了解土壤养分分布情况，指导农民合理施肥，从而提高果园生产管理效率。

8、区域收入保险在大豆测产中的应用

针对创新区域收益保险缺乏第三方实时客观收益数据的情况，引入卫星遥感收益估算技术。 以山东省嘉祥县大豆区域收益保险为例，基于哨兵二号卫星遥感数据提取大豆种植地块，结合气象卫星遥感数据和田间采样测产数据，建立了多套大豆区域收益保险制度。参数线性回归模型来估计大豆产量。 研究结果表明，基于Sentinel-2卫星遥感数据，可以准确识别研究区的大豆种植分布，并且可以准确识别大豆收获后的大豆种植分布。 一周内完成产量预估并指导保险公司理赔工作。

大豆

9. 大田作物株高测量研究现状与展望

本文基于激光雷达和可见光相机技术，综述了株高在作物生物量估算、倒伏监测、产量预测和辅助育种等方面的研究进展，并分析了近邻株高获取中存在的问题。 -地面遥感技术。 进行讨论分析，并从高度测量平台与传感器、裸土检测与插值算法、株高应用研究、农学与遥感高度测量的差异等四个方向进行展望，为未来的研究和方法应用提供参考。用于近地遥感高度测量。 参考。

10.农业干旱卫星遥感监测与预测研究进展

遥感技术的快速发展，特别是目前在轨卫星传感器感知的电磁波段涵盖了可见光、近红外、热红外和微波波段，为区域规模的农业干旱监测提供了新的手段。 充分利用卫星遥感数据获得的丰富地表信息对农业干旱监测和预测具有重要的研究意义。 农业干旱预测是基于干旱监测的时间线预测。 本文简要介绍了农业干旱预测的研究进展。

农业干旱

11、冬小麦主产区籽粒蛋白质含量预测

以河南、山东、河北、安徽、江苏等冬小麦主产区为研究区，构建了冬小麦籽粒蛋白质含量多层线性预测模型，实现了2019年冬小麦蛋白质含量预测。 为后续小麦种植区划和实现粮食绿色高产优质高效提供数据支撑。

12 冬小麦涝害胁迫识别及程度判别分析

为了识别冬小麦涝害胁迫并确定其胁迫程度，开展了冬小麦涝害胁迫梯度盆栽试验，监测冬小麦是否遭受涝害胁迫，并确定其胁迫程度。 试验结果表明，简单比色素指数SRPI是识别涝害胁迫下冬小麦的最佳植被指数。 为涝害胁迫监测提供了新方法，在精准防治方面具有应用前景。

冬小麦

13. 海南岛橡胶林叶面积指数遥感估算模型对比研究

以海南岛橡胶树为研究对象，构建基于卫星遥感植被指数的橡胶林LAI估算模型，并分析其变化规律。 结果表明，基于EVI指数的橡胶林LAI一变量线性估计模型精度较高，克服了NDVI、GNDVI、RVI等植被指数容易出现的指数饱和问题，具有良好的预测效果。具有科学依据和良好的推广应用价值。

14 生长季旱涝对东北三省春玉米产量的影响

基于1988—2017年气象站数据和灾害、产量等统计数据，以东北三省为研究区，通过比较多时间尺度指标和标准化降水蒸散指数与旱涝灾害的关系率方面，选取优势指数来表征东北春玉米。 针对生长季的干湿情况，基于HP滤波构建相对气象产量，并利用距离相关分析方法选取合理的时间尺度和关键月份指标。 分析了这些指标与春玉米相对气象产量的关系，以及不同生育时期水分条件与产量的关系。 关系。 对于估算东北三省旱涝灾害对春玉米产量的影响以及及时采取防灾措施具有一定的参考价值。

玉米

15、不同生育阶段玉米群体株高监测精度差异分析

为了明确利用无人机影像监测玉米种群株高的精度及影响因素，基于无人机携带的光学成像设备构建了田间玉米种群数字高程模型，分析了不同条件下玉米种群株高监测的精度差异。研究了不同的生长期。 测试结果表明，高清RGB相机和多光谱成像设备获取的DEM能够反映玉米种群的高度差异，为该方向在田间生产中的应用提供参考。