卫星遥感助力农业农情监测的场景分析

农情监测是指农业生产的状况，通过与农业资源、环境和生产过程相关的一系列数据来反映。传统农业监测手段具有局限性，靠人力外业勘察不仅耗时、耗力、耗财，而且易受外界因素干扰而降低准确率； 农情遥感监测系列产品融合遥感卫星、低空无人机等多种监测方式，利用图像处理、数据分析和机器学习等技术，可以快速、准确、大范围的获取与农业有关的全要素信息，通过多期遥感影像数据叠加对比实现监测区域农业全要素动态监测，从而为农业生产辅助决策提供有力数据服务支撑。

应用场景一：农作物识别和面积遥感监测

通过高分辨率遥感卫星获取农田图像数据，对影像数据进行大气校正、几何校正、裁剪等预处理，选择明显区别作物的波段组合，根据光谱信息、纹理信息、几何特征和作物的物候信息，通过训练分类模型，将提取的特征与已知的农作物类别进行关联，进而实现农作物识别，根据识别结果统计每种农作物的像素点数量，并将其转换为实际种植面积，从而实现对农田作物种植结构的监测和评估。

应用场景二：农作物长势监测

通过获取高分辨率的遥感影像数据，利用农作物及其背景地物反射或发射的电磁波，构造出与农作物生长情况密切相关的指标，包括叶面积指数、植被覆盖度、生物量、生物学特征等以反映作物的生长发育状况，实现对农作物长势的连续监测，能够准确地评估农作物长势，为农业生产管理和决策提供科学依据。

应用场景三：农作物灾害监测

利用遥感影像高精度、大范围的优势，可以对如旱灾、洪涝等重大农业自然灾害进行动态监测和灾情评估，监测其发生情况、影响范围、受灾面积、受灾程度，通过对作物长势情况、灾害损失情况，灾害类型、灾害数据等综合分析，形成科学、合理、准确灾害鉴定报告，在最大程度上减少损失，指导农民进行灾后恢复生产和灾区重建，帮助保险公司快速理赔。

应用场景四：农作物产量评估

基于多源数据构建估产模型（模型建立精度高于85%），利用影像的光谱信息可以反演农作物的生长信息，通过建立生长信息与产量间的关联模型，实时监测作物的生长情况，包括叶面积指数、植被覆盖度、生物量等指标，从而提前预测农作物的产量，根据模型输出结果生成详细的产量评估报告，进而为农业生产调整、粮食管理提供决策。

应用场景五：高标准农田监管

通过多期高分辨率遥感影像数据处理，自动化分类和解译，以及叠加对比分析，动态监测高标准农田建设过程，并通过变化图斑与规划图/竣工图的套合对比分析，生成监测分析报告，实现对高标准农田建设工程的完成情况进行动态监测，提升高标准农田建设综合监管效能。

应用场景六：耕地“非农化”“非粮化”

以序列高分辨率卫星影像为核心数据源，利用AI智能识别技术对耕地利用变化图斑提取和分析，并与永久基本农田矢量数据进行套合分析，输出监测成果，分析变化原因，有效辅助违规改变耕地用途、“荒田”、“毁田”、“占田”等违规占用永久基本农田等行为的监管和治理。利用卫星遥感对植被的波谱特征进行解译，获取农作物分类信息，构建粮食作物（水稻、大豆、小麦、玉米等）、非粮食作物（棉、油、糖、蔬菜等）监测模型，利用面向对象/像元方法提取粮食、非粮分布。

典型案例：某市玉米验标及长势监测项目

【星图云开放平台】以精准承保快速理赔为农险业务的基本核心目标，解决传统定损监测人工核算成本高，定标验标速度慢的痛点难点，利用遥感技术获得大范围玉米分布和长势信息，实现保险标的长势监测，完成到户信息、虚假承保、理赔纠偏的遥感纠正工作，为承保和理赔工作提供空间数据和分析管理。