遙感技術(shù)在如今生活的各個領(lǐng)域都有它的身影，然而，你們有了解過它在農(nóng)業(yè)上的哪些應(yīng)用嗎?其實遙感技術(shù)多年來一直被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中獲得田間數(shù)據(jù)的重要來源，能夠提供大量的農(nóng)田時空變化信息，是當(dāng)今世界農(nóng)業(yè)發(fā)展的潮流，對農(nóng)業(yè)社會的發(fā)展有這不可替代的作用。

一、估產(chǎn)大豆區(qū)域收入保險中的應(yīng)用

以創(chuàng)新型區(qū)域收入保險缺少第三方實時客觀產(chǎn)量數(shù)據(jù)的問題，引入了衛(wèi)星遙感估產(chǎn)技術(shù)，以山東省嘉祥縣大豆區(qū)域收入保險為例，基于哨兵2號衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)提取大豆種植地塊，結(jié)合氣象衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與實地抽樣測產(chǎn)數(shù)據(jù)，建立了多參數(shù)線性回歸模型估算大豆產(chǎn)量，研究結(jié)果表明，基于哨兵2號衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確識別研究區(qū)大豆種植分布，并能在大豆收獲后最快一周完成產(chǎn)量估算，指導(dǎo)保險公司的理賠工作。

二、大田作物株高測量中的研究現(xiàn)狀與展望

在激光雷達和可見光相機的技術(shù)基礎(chǔ)上，歸納了株高在作物生物量估算、倒伏監(jiān)測、產(chǎn)量預(yù)測和輔助育種等方面的應(yīng)用研究進展，對近地遙感技術(shù)在株高獲取上存在的問題進行討論分析，并從測高平臺和傳感器、裸土探測和插值算法、株高應(yīng)用研究及農(nóng)學(xué)與遙感測高差異四個方向進行了展望，可為今后近地遙感測高的研究與方法應(yīng)用提供參考。

三、農(nóng)業(yè)干旱衛(wèi)星遙感監(jiān)測與預(yù)測研究進展

遙感技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是目前在軌的衛(wèi)星傳感器感測的電磁波段涵蓋了可見光、近紅外、熱紅外和微波等波段，為區(qū)域尺度農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測提供了新的手段。充分利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲得的豐富地表信息進行農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測和預(yù)測具有重要的研究意義。農(nóng)業(yè)干旱預(yù)測是在干旱監(jiān)測的基礎(chǔ)上進行時間軸的預(yù)測，簡述了農(nóng)業(yè)干旱預(yù)測研究進展。

四、冬小麥主產(chǎn)區(qū)籽粒蛋白質(zhì)含量預(yù)報

以冬小麥主產(chǎn)區(qū)豫魯冀皖蘇為研究區(qū)域，構(gòu)建了冬小麥籽粒蛋白質(zhì)含量多層線性預(yù)測模型，并實現(xiàn)了2019年冬小麥蛋白質(zhì)含量預(yù)報。為后續(xù)小麥種植區(qū)劃和實現(xiàn)綠色、高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效糧食生產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支撐。

五、冬小麥澇漬脅迫識別及程度判別分析

為識別冬小麥澇漬脅迫及判別其脅迫程度，展開冬小麥澇漬脅迫梯度盆栽試驗，監(jiān)測冬小麥?zhǔn)欠裨馐軡碀n脅迫并判別其澇漬脅迫程度。試驗結(jié)果顯示，簡單比值色素指數(shù)SRPI是識別澇漬脅迫冬小麥的最優(yōu)植被指數(shù)。為澇漬脅迫監(jiān)測提供了一種新方法，在精確防控中具有應(yīng)用前景。

六、海南島橡膠林葉面積指數(shù)遙感估算模型比較研究

選取海南島橡膠樹為研究對象，構(gòu)建基于衛(wèi)星遙感植被指數(shù)的橡膠林LAI估算模型并分析其變化規(guī)律。結(jié)果表明，構(gòu)建的基于EVI指數(shù)的橡膠林LAI一元線性估算模型精度較高，克服了NDVI、GNDVI、RVI等植被指數(shù)容易出現(xiàn)指數(shù)飽和問題，具有較好的科學(xué)性和良好的推廣應(yīng)用價值。

七、東北三省地區(qū)生長季旱澇對春玉米產(chǎn)量的影響

基于1988—2017年氣象站點數(shù)據(jù)和災(zāi)情、產(chǎn)量等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以中國東北三省為研究區(qū)，通過對比多時間尺度指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)與旱澇受災(zāi)率的關(guān)系，選擇優(yōu)勢指數(shù)表征東北春玉米生長及干濕狀況，基于HP濾波構(gòu)建相對氣象產(chǎn)量，利用距離相關(guān)分析方法選取合理時間尺度和關(guān)鍵月份的指數(shù)，分析這些指數(shù)與春玉米相對氣象產(chǎn)量的關(guān)系以及不同生育階段水分條件與產(chǎn)量之間的關(guān)系。對東北三省地區(qū)預(yù)估旱澇災(zāi)害對春玉米產(chǎn)量的影響，和及時采取災(zāi)害防御措施具有一定的參考價值。

八、監(jiān)測不同生育階段玉米群體株高的精度差異分析

為明確利用無人機影像監(jiān)測玉米群體株高的精度及其影響因素，基于無人機搭載光學(xué)成像設(shè)備構(gòu)建大田玉米群體數(shù)字高程模型，研究不同生育時期下玉米群體株高監(jiān)測的精度差異。試驗結(jié)果表明，高清RGB相機和多光譜成像設(shè)備獲取的DEM均能反映玉米群體的高度差異，為該方向應(yīng)用于大田生產(chǎn)提供借鑒意義。