智慧农业与遥感能力如何实现1+1＞2

智能化科技在飞速发展，农业领域也经历着深刻变革，遥感技术作为一种强大的空间信息获取手段，能不能助力农业生产效率与资源利用效率的稳步提高呢？如何实现智慧农业与遥感能力的互补协作和深度融合呢？遥感解译究竟如何在智慧农业场景中进行实际应用的呢？本文为你详细解读。

农业遥感监测核心技术原理↓↓

通俗来说，农业遥感监测就是通过遥感技术获取农田信息，并结合数据处理和分析手段，实现对农作物生长状况、环境因素及灾害影响的动态监测。其技术原理主要基于以下几个方面：

1、电磁波谱特性：

不同地物在电磁波谱的不同波段具有不同的反射、发射和吸收特性。例如，绿色植物在可见光波段有独特的反射光谱，在近红外波段有高反射率，而土壤、水体等其他地物的光谱特性则与植被不同。通过分析这些光谱差异，可以区分不同的地物类型，识别农作物、农田边界以及其他农业相关要素。

2、植被指数计算：

基于植被在不同波段的光谱特性，科学家们开发了多种植被指数来定量描述植被的生长状况和特征。常见的植被指数如归一化植被指数（NDVI），它是通过近红外波段与红光波段反射率的差值与两者之和的比值来计算。NDVI 值越高，通常表示植被生长越茂盛，生物量越大。通过计算和分析植被指数，可以监测农作物的长势、叶面积指数、生物量等参数，进而评估农作物的生长状况和产量潜力。

3、多时相遥感：

农业生产是一个动态的过程，农作物在不同的生长阶段具有不同的光谱特征和形态结构。通过获取同一地区不同时期的遥感影像，即多时相遥感数据，可以分析农作物的生长发育过程，监测其物候变化，如播种期、出苗期、花期、成熟期等。同时，多时相遥感还可以用于监测农田的灌溉状况、土地利用变化以及病虫害和自然灾害对农作物的影响等。例如，当农作物遭受病虫害侵袭时，其光谱特征会在一定时间后发生变化，通过对比不同时期的遥感影像可以及时发现病虫害的发生和蔓延情况。

4、遥感图像解译与分析：

利用计算机图像处理技术和人工目视解译方法，对遥感影像进行分析和处理。计算机图像处理技术可以进行图像增强、分类、目标识别等操作，提高遥感影像的质量和可判读性。人工目视解译则凭借解译人员的经验和专业知识，对遥感影像中的地物特征、纹理、色调等进行分析和判断，识别出不同的农业地物和现象。此外，还可以结合地理信息系统（GIS）技术，将遥感数据与地形、土壤、气象等其他地理信息进行融合分析，更全面地了解农业生产的环境和条件，为农业决策提供更准确的依据。

农业遥感监测的关键环节↓↓

一般来说要进行农业遥感监测需要涉及以下4个关键环节：

1. 数据获取

• 多源遥感数据：

①光学遥感（如Landsat、Sentinel-2）：通过植被指数（如NDVI、EVI）反映作物光谱特征，区分作物类型和生长状态。

②雷达遥感（如Sentinel-1）：穿透云层监测土壤湿度、作物结构，适用于多云地区。

③高分辨率影像（如无人机、GF系列）：识别田间细节（如病虫害、缺苗）。

④热红外遥感：监测地表温度，评估干旱胁迫。

• 辅助数据：气象数据、土壤数据、历史种植记录等。

当前，农业遥感监测已经进入空天地一体化立体监测，基于多源数据融合分析的时代，在卫星遥感方面，亚米级数据及更高分辨率的商业卫星数据正在成为农业遥感监测的优先数据选择。

2. 特征提取与选择

• 光谱特征：不同作物或生长阶段的光谱反射率差异（如健康植被在近红外波段高反射）。

• 时序特征：利用多时相数据捕捉作物物候变化（如播种、抽穗、成熟）。

• 空间特征：纹理（如GLCM）、形状（如地块边界）、空间上下文关系（如邻域作物分布）。

• 指数特征：NDVI（植被覆盖度）、LSWI（水分胁迫指数）等。

在实际应用场景中，通过遥感能力对耕地类型、作物类型、分布面积、长势分析等进行持续监测，正在为农业发展、决策提供强力技术支撑。

3. 智能解译算法

• 传统机器学习：

①监督分类：如随机森林（RF）、支持向量机（SVM）需标注样本训练。

②非监督分类：如K-means聚类，适用于未知作物分布场景。

• 深度学习方法：

①卷积神经网络（CNN）：提取影像空间特征，用于作物分类（如ResNet、U-Net）。

②时序模型：LSTM、Transformer处理多时相数据，预测长势趋势。

③目标检测：YOLO、Faster R-CNN识别病虫害或倒伏区域。

• 混合模型：结合CNN（空间特征）和LSTM（时序特征）提升精度。

无论是基于传统机器学习、深度学习方法还是混合模型训练生成的智能解译算法，在农业遥感监测中有越来越多的应用。

4. 应用场景与输出

• 农作物识别与面积监测

对农田中作物种类的准确识别及其种植面积的有效测量。

• 农作物长势监测

对作物的实时苗情、生长状况及其变化进行宏观、适时和动态的估测。

• 农作物灾害监测

监测农作物遭受的旱灾、洪涝、病虫害及低温冷害等多种灾害。

• 农作物产量预估

利用遥感手段辨别作物类型，监测作物长势，并在作物收获前预测产量。

• 高标准农田监管遥感监测

实现农田环境、作物生长及灾害预警的实时监测与精准管理，保障农业高效可持续发展。

• 耕地“非农化””非粮化”遥感监测

有效监控耕地“非农化"、“非粮化"现象，确保耕地合理利用，保障粮食生产安全。

"从‘看天吃饭’到‘知天而作’，遥感技术不仅重塑千年农耕文明，也将深耕千行百业，赋能千家万户，让人类更加了解强大的地球地表信息。