遙感數據具有信息豐富、覆蓋面大、實時性強、獲取速度快的特點。目前，遙感技術廣泛應用于旱災、洪水災害、病蟲害災害、冰雹災害、雪災、火災和沙塵暴災害。然而，遙感監測并不能完全取代地面調查。它們可以在實際操作中相互補充和論證，使監測結果更加準確。

1. 冰雹災害

2019年5月初，新疆大部分氣溫較低，受對流云團發展強烈影響，降水過多，冰雹天氣較多。由于冰雹持續時間長，很容易引起冰雹災害。冰雹會對作物的枝葉和莖造成機械損傷，嚴重影響當地小麥、玉米、棉花等作物。

利用冰雹災害前后的高分辨率衛星圖像和遙感技術，如1號衛星、Planet衛星、哨兵2號衛星等，及時跟蹤和監測棉苗災害。下圖顯示了2019年5月初新疆某團局部區域棉花冰雹災害前后衛星遙感監測結果，可見棉田災害程度不同。據監測統計，該團棉苗面積17.2萬畝，受災面積約占全團棉苗種植面積的61%，輕災46%，重災15%。衛星監測結果有助于當地農業管理部門和保險機構統計受災面積，做好農業保險理賠服務，加快恢復生產。

2.冷凍災害。

2018年，內蒙古某地大豆和玉米遭受霜凍災害，災區約4000~5000km2。當地農業企業和保險公司需要在最短的時間內監測災害，并根據災害程度制定相應的操作計劃和賠償計劃。根據傳統的人計算，平均每月30人的地面調查只能覆蓋災區的1%，人工量化災害的主觀誤差很大。下表是當地大豆霜凍災后的現場拍攝地圖和遙感圖像的特征截圖。沒有災難的大豆的顏色特征是粉紅色，災難后顏色變綠。顏色越綠，災難就越嚴重。

3.風災

2019年臺風災害后，山東某地玉米受強降雨和臺風影響，出現不同程度的倒伏或莖斷裂，當地玉米處于拔節和開花期，臺風嚴重影響玉米的生長發育和后期結果。災前災后玉米遙感監測結果對比顯示，未受災玉米為紅色，災后玉米為青白色。

下圖為臺風過境后放大的局部玉米災害程度分布圖。參照承保協議和現場抽樣調查數據，將玉米土地分為三類：嚴重災害、嚴重災害和非災害。在開展實際業務工作時，對每一塊土地進行量化分析，實現精細化損失固定。

4.病蟲害。

病蟲害的發生有一定的規律性，可以利用遙感技術在早期進行監測和評估，及時掌握病蟲害的風險，并提前進行干預。在下圖中，圖(a)是2019年湖北省漢川市冬小麥種植區生產的2019年小麥關鍵物候期條銹病指數分布圖。圖中顏色越紅，發病風險越高。

小麥銹病發生后，光譜特征發生改變，利用遙感技術監測條銹病的發病范圍。通過比較，可以發現小麥銹病的分布與早期預警基本相同。不同的地方主要是由于一些地區風險相對較高，但人工干預較好，小麥銹病不是很嚴重。

5.旱澇災害。

遙感技術也廣泛應用于農作物干旱和洪水災害中。2018年6月至8月，湖北某地區持續高溫少雨。受高溫天氣影響，該地區種植2萬多畝夏季玉米的生長狀況和產量受到一定程度的損害。通過衛星遙感圖像和氣象數據，對該地區夏季玉米干旱災害進行了監測和評估。下圖顯示了該地區玉米災害的局部圖像。結果顯示，該地區玉米災害程度約為58%，災害面積超過6900畝。