“ 遥感（RS）是20世纪60年代发展起来的对地观测综合性技术。遥感一词源于英语 Remote Sensing，即“遥远的感知”，是应用探测器，不与探测目标相接触而从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。目前遥感技术已越来越广泛地应用在农业、地理、地质、海洋、水文、气象环境监测、地球资源勘探、军事侦察等多个方面。我国是农业大国，遥感技术在作物监测、农业环境监测以及农业灾害监测领域的应用对提高农业管理水平，合理配置农业资源，提高作物产量具有重要意义。”

农作物种植面积监测

       作物种植类型识别及种植面积估算对国家政府相关部门及时掌握相关作物的生产情况有重要意义，并可以依据生产面积对市场情况进行预测；为国民经济宏观调控政策制定提供一定的科学支撑。传统的作物面积监测是采用统计方法进行，该方法不仅费时费力，而且由于统计数据的滞后性致使面积监测的精度受到一定的影响。遥感信息由于具有覆盖面积大、探测周期短、资料丰富、费用低等特点，为快速准确进行作物面积监测提供了的监测技术手段。

       不同作物在特定遥感图像上表现出不同的颜色、纹理、形状等特征信息，这是遥感识别不同作物（植被）的物理基础。在计算机软硬件等条件支持下，利用人工目视解译、计算机监督、非监督分类等信息提取方法可以将目标作物种植区域提取出来，从而得到作物的种植空间分布数据和面积数据，为农业决策提供服务，同时，这也是利用遥感技术对作物进行后续长势监测、产量估算、灾害监测等应用的前提条件。

农作物长势与估产

       作物长势是作物生育状况总体评价的综合参数。农作物长势监测指对作物的苗情、生长状况及其变化的宏观监测。作物长势可以用个体和群体特征来描述，目前获取作物长势的传统方法是地面调查，该方法费时、费力，且精度难以保证。现代农业生产中则主要利用遥感技术监测作物生长状况与趋势。

       在特定时期遥感图像上不同作物的发育期不同、长势不同，它们的光谱反射率因而也有差异，根据前人研究，在红波段和近红外波段，作物的反射特征与作物长势和产量具有明显的正相关关系。因此，基于两个波段计算得到的植被指数，包括归一化植被指数NDVI、差值植被指数DVI、比值植被指数RVI和增强植被指数EVI等遥感植被指数能够直接反映作物生长过程、覆盖度和季相变化，被广泛应用于农作物长势监测，其中 NDVI 是最常用的指标。

      遥感估产是利用农作物的光谱反射特征，对作物产量进行预报的技术手段，其基本方法是在获取作物长势信息的基础上，建立长势信息与地面实测产量信息间的耦合模型，通过模型计算得到作物的产量信息，同时为了使模型结果更加准确，也可以考虑加入相关气象、农学参数对模型进行修正。

农业灾害遥感监测

      农业灾害主要有病虫害和旱灾、冰雹等自然灾害。对农业灾害进行动态监测和灾情评估，是遥感技术应用的重要领域。农业灾害遥感监测的物理基础是基于植被的光谱反射曲线，当农作物受到灾害侵袭时，其叶片的结构、叶绿素以及冠层结构等生物物理参数会发生变化，由此导致植被光谱反射曲线发生相应变化。可以选择对受灾叶片中某种特征较为敏感的波段，如叶绿素等，实地测量叶片中的叶绿素含量，建立健康作物、受灾作物叶绿素含量的估算模型，通过模型反演获取受灾作物的面积和空间分布数据，监测和定量评估作物受灾害程度，然后针对具体受灾情况，进行补种、浇水、施肥或喷药等抗灾措施。

     人类正在迈进信息社会，作为获取大范围信息源重要手段的卫星遥感技术进一步应用于农业，并以其为基础建立起农情监测网与信息管理系统，将对我国农业现代化的实现起积极的促进作用。