遥感技术在农业中应用的几个实例 遥感技术在人们的生活中应用越来越多，发展迅猛，与许多学科有联系，在许多领域得到应用并且取得了非常好的效果，本文将讨论遥感在农业中的应用，及其对农业的发展起到的作用进行报告。 农业是遥感应用中最重要和最广泛的领域之一。20世纪20年代航空遥感刚一转入民用，便被用于农业土地调查。尤其是20世纪60年代将多光谱原理应用于遥感后，人们根据各种植物和土壤的光谱反射时特性，建立了丰富的地物波谱与遥感图像解译标志，在农业资源调查与动态监测、生物产量估计、农业灾害预报与灾后评估等方面，开展了大量的和成功的应用。 遥感技术在农业中的应用可归结为以下三个大的方面 图1：遥感在农业中的应用 1、作物监测 利用遥感对作物进行监测包括农作物面积、长势情况、产量估算、土壤墒情、病虫害等作物信息监测。 （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：通常的农作物长势监测指对作物的苗情、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。杨邦杰等将作物长势定义为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。 图 2：不同麦苗情况在遥感图像上表现的特征 图 3：2008年山东-河南冬小麦长势分布图(5月中旬) （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：土壤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（如右图）。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。微波遥感，精度高，具有一定的地表穿透性，不受天气影响，但是成本高，成图的...
