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农业遥感研究及应用进展小组成员:20世纪以来，遥感技术作为一门先进的实用技术，被广泛应用于多个领域，农业是遥感技术应用最重要和广泛的领域之一。随着我国农业生产向集约化方向转变，作物生产过程中对空间信息，特别是对动态、大范围、快速及时的遥感信息需求非常迫切。遥感技术具有快速、无损获取地物信息的特点，其迅猛发展能够为农业生产过程管理提供必要的信息遥感技术在农业中应用的6个方面•1农田辐射传输机理及作物参量遥感反演•2作物遥感分类与识别•3农田养分遥感与变量施肥决策•4作物产量与品质预测•5农情遥感监测与预报•6农业遥感监测空间决策支持系统1农田辐射传输机理及作物参量遥感反演(1)农田辐射传输机理•不同地物对电磁波的反射、吸收、透射和发射特性不同，这些特性通常称为地物的光谱特征。遥感技术即是依据地物的电磁波光谱特征进行目标探测。因此，深入理解农田土壤-叶片-冠层之间的辐射传输过程及机理对于开展定量遥感作物监测评具有非常重要的作用，后建立了农田-大气-传感器一体化的辐射传输模拟系统，实现了多时相、多角度、高光谱及高分辨率遥感数据模拟，为农业定量遥感研究奠定了模型基础.•(2)作物参量遥感反演目前遥感技术已广泛用于提取作物关键生物理化参数信息，如叶面积指数、叶绿素含量、地上生物量、水分含量、作物株型等，其根本依据是作物特性(冠层几何结构、叶片生化组分及内部组织结构等)与冠层光谱反射特征(尤其是可见光、近红外和中红外波段)的内在联系。目前通常采用的方法有2种，一是基于作物参数与敏感波段反射率或其数学组合(即光谱植被指数)的经验统计关系法;二是基于物理过程的辐射传输模型反演方法，该方法常用3种算法(数值优化、查找表、人工神经网络等)来简化推导过程、提高反演效率经验统计法具有结构简单、便于应用等优点，但建立的经验关系模型多依赖于特定的传感器、地点和取样条件，其普适性较弱，且存在饱和效应等问题。针对上述问题，Hunt等构建了三角绿度指数(TGI)，其对于叶面积指数较大的密闭冠层的叶绿素含量仍具有较强的敏感性，有效减弱了叶面积指数的影响，可用来精确估算作物叶绿素含量.作物叶面积指数、叶角、叶绿素、水分含量、干物质含量等参数在冠层内的垂直分布存在较大差异，其对冠层光谱反射特性存在不可忽视的影响，在作物参数遥感估算研究中应给予充分关注，但目前相关研究还比较有限。赵春江等基于多角度冠层反射光谱构建了冬小麦上、中、下层叶绿素浓度反演指数，取得了较好的精度。Yang等建立了考虑冠层垂直结构特点的多尺度辐射传输模型，并通过挖掘多源遥感数据形成的多角度、多波段数据集，充分利用不同观测角度下冠层立体结构信息，有效提高了叶面积指数反演精度2作物遥感分类与识别作物遥感分类与识别是农情遥感监测的重要内容，是提取农作物种植面积、长势、产量、品质、灾害等监测的基础。利用作物生长与多源遥感之间的光谱特征、纹理特征、物候特征以及农学机理解析等信息，可以快速、高效、大范围地监测主要农作物的种植面积与空间分布。可用遥感技术直接划分植物类在农作物变量施肥技术方面，多依赖遥感反演出的氮/叶绿素浓度、氮/叶绿素累计量、叶面积指数、生物量、密度等参数中的某一种判定作物的氮素营养状况，根据农田土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾等监测结果判定土壤养分状况，进而进行施肥决策与管理。在地面平台，基于田间作业机械、观测塔及人工携带的传感器来获取作物光学信息，如通过SPAD、GreenSeeker、YaraN-sensor、ASDFＲ2500等光谱仪，可以很好地无损检测植株含氮状况，进而指导合理施氮和氮素调控，避免盲目施肥，以达到提高氮肥利用效率的目标。4作物产量与品质预测遥感作为一种对地信息的探测手段，用于作物产量监测，其本质过程仍然是遥感信息作为输入变量或参数，直接或间接表达作物生长发育和产量形成过程中的影响因素，单独或与其他非遥感信息相结合，依据一定的原理和方法构建产量模型，进而驱动模型运行的过程基于遥感数据信息的作物产量估算方法，可大致分为3种:经验统计方法、半经验半机理方法以及机理方法。5农情遥感监测与预报作物病虫害遥感...