农作物价值评估初探
作物田间测产估产方法
• 每亩实际穴（窝）数= 666.67平方米 /[平均行距×平均穴（窝）距]
• （2）调查每穴（窝）有效穗数：在 每个取样点上，连续调查30-50穴 （窝），调查每穴（窝）有效穗数， 统计出各点及全田的平均每穴（窝） 有效穗数。
33.9 37.29
29.73 39.29
30.31 33.80
千粒重 （克）
54.69
60.10
59.25
二类田的产量构成
田块号
1 2 3 4 5
有效穗 穗粒数 （万/亩） （粒）
31.6 29.93
25.29 38.06 26.20 39.60 25.10 37.5
25.70 38.10
千粒重 （克）
✓ 吐絮率40%-60%，折算系数用0.75；
✓ 吐絮率低于40%，折算系数用0.7；
✓ 若烂铃率超过10%,则铃重折算系数应 减0.05,每递增10%,折算系数递减0.05。
5、衣分确定：
根据本品种常年平均衣分，考虑 当时的长势和气候确定。
（六）马铃薯产量测定方法
每亩产量=每亩穴（窝）数×每穴 （窝）薯块重（克）/1000
每穴（窝）薯块重=每穴（窝）大薯 块数×大薯块平均单个重（克） /1000+每穴（窝）中薯块数×中薯块 平均单个重（克）+每穴（窝）小薯 块数×小薯块平均单个重（克）
大薯块一般指单个鲜重50克以上的薯 块；中薯块一般指单个鲜重30-50克 的薯块；小薯块一般指单个鲜重低于 30克的薯块。
实验作业
48.20 48.30 47.80 48.20 48.00
农作物种植的经济效益评估与分析
农作物种植的经济效益评估与分析农作物种植是农业生产的基础，也是农民群众的重要收入来源。
经济效益评估与分析对于农作物种植的管理与决策具有重要意义。
本文通过对农作物种植的经济效益进行评估与分析，旨在为农民朋友提供科学指导，优化农作物种植结构，增加农作物种植的经济效益。
一、农作物种植的经济效益评估方法1. 总成本法总成本法是一种常用的经济效益评估方法。
它将农作物种植的成本与产出相比较，从而计算出经济效益。
在计算过程中，需要考虑土地租金、种子费用、农药费用、肥料费用、人工费用等各项成本，以及产量、市场价格等相关因素。
2. 产出贡献法产出贡献法是另一种常用的经济效益评估方法。
它通过计算农作物的产量、市场价格和成本，得出农作物对农民收入的贡献程度。
该方法相对简单直观，能够直接判断农作物的经济效益。
二、农作物种植的经济效益分析1. 种植结构分析种植结构是指农民在种植过程中选择的作物品种和比例。
通过经济效益分析，可以评估不同作物的收益水平，从而合理调整种植结构，提高农作物的经济效益。
同时，还可以考虑市场需求、土地条件、气候环境等因素，选择适宜的作物品种。
2. 成本控制分析成本是农作物种植的重要因素之一，农民需要通过成本控制来提高经济效益。
经济效益分析可以帮助农民了解各项成本的构成和影响因素，从而有针对性地进行成本控制。
例如，可以优化施肥技术，减少农药使用量，降低劳动力成本等，以降低种植成本，提高经济效益。
3. 市场需求分析市场需求是影响农作物经济效益的重要因素之一。
通过市场需求分析，可以了解不同作物的市场行情，从而根据市场需求调整种植结构，提高经济效益。
此外，还可以通过市场需求预测，合理安排生产计划，避免过度供应或供不应求的情况发生。
三、农作物种植的经济效益评估与分析案例以水稻种植为例，进行经济效益评估与分析。
假设某地区的水稻种植成本为每亩500元，产量为每亩800斤，市场价格为每斤2元。
根据总成本法，水稻种植的总成本为500元/亩，总收益为800斤/亩×2元/斤=1600元/亩，净收益为1600元/亩-500元/亩=1100元/亩。
国内外农作物遥感估产的研究进展
引言
引言
遥感光谱技术是一种利用遥感器获取农作物光谱信息，并据此进行农作物估 产的方法。它具有快速、无损、大面积等优点，为精准农业的发展提供了重要支 持。本次演示将介绍遥感光谱技术在农作物估产中的应用研究进展，以期为相关 领域的进一步研究提供参考。
研究现状
研究现状
近年来，遥感光谱技术在农作物估产中得到了广泛应用，主要包括激光诱导 击穿光谱技术、成像光谱技术、无线传感器技术等。其中，激光诱导击穿光谱技 术通过分析农作物的光谱反射和吸收特征，能够准确测定农作物的化学成分，进 而估算其产量。
1.国内外研究成果对比
在国内，中国农业科学院、中国科学院等机构也在遥感估产方面进行了大量 研究，提出了多种基于遥感的农作物估产方法。例如，利用多光谱遥感影像和作 物生长模型，对北方冬小麦产量进行估算，为区域农业管理和粮食预购提供了有 效手段。
2.影响因素分析
2.影响因素分析
农作物遥感估产的影响因素主要包括气候、土壤、品种、种植制度等。这些 因素在不同地区和不同作物之间存在差异，会对遥感估产的准确性产生影响。例 如，在水稻生长季，苗期渍水、生育期高温等气候因素会对水稻的生长和产量产 生影响。另外，不同品种和种植制度的水稻对遥感信息的响应也会有所不同，从 而影响估产的准确性。因此，在农作物遥感估产研究中，需要综合考虑各种因素 的影响，提高模型的适用性和准确性。
文献综述
统计模型法是另一种常用的农作物遥感估产方法，其基本原理是将遥感影像 作为自变量，将农作物产量作为因变量，建立回归模型，然后利用模型对农作物 产量进行预测。统计模型法的优点是能够反映农作物的空间异质性和时间变化， 但需要大量的实地调查和数据处理。
文献综述
光谱指数法是基于农作物光谱特性的遥感估产方法，其基本原理是利用遥感 影像的光谱信息建立农作物估产模型。光谱指数法的优点是能够反映农作物的生 理和生化变化，但需要选择合适的光谱指数和建立准确的估产模型。
评估鉴定申请书 农作物产值
评估鉴定申请书农作物产值农作物产值是评估农田或农作物种植区域的农业生产能力和经济效益的重要指标。
评估鉴定申请书农作物产值是指向有关农业管理部门申请评估鉴定农作物产值的书面文件，下面将详细介绍如何撰写这样一份申请书。
首先，在申请书的标题处，明确标明"评估鉴定申请书农作物产值"。
接下来，正文部分应该包括以下几个内容：1. 农作物信息：首先要提供农作物的种类和品种等信息，以及所在的具体地点。
这可以帮助评估人员了解农作物的特点和生长环境，从而更好地评估其产值。
2. 评估目的：明确申请人的评估目的，即为什么需要对农作物产值进行评估鉴定。
可能的目的包括农业生产管理、投资决策、保险赔付等。
解释清楚意图可以更好地帮助评估人员理解需要提供的信息和数据，确保评估结果的准确性。
3. 评估方法：描述申请人希望采用的评估方法和技术。
评估方法可以包括统计分析、实地调研、样本抽样等。
如果有特定的评估标准或指标，也要在此处明确提供。
这样可以使评估人员了解申请人希望得到的评估结果形式，有助于双方更好地沟通和合作。
4. 评估要求：明确申请人对评估工作的具体要求。
例如，希望评估人员提供详细的数据和信息、按照一定的时间节点完成评估工作等。
这样可以避免评估工作中产生的不必要误解和纠纷。
5. 申请人信息：提供申请人的姓名、联系方式等基本信息。
同时，如果申请人代表组织或单位提交申请，还应提供相应的机构名称和联系方式。
最后，在申请书末尾，以"敬礼"或类似的方式表示对评估人员的尊重和感谢，并提供申请人的签名和日期。
在撰写评估鉴定申请书农作物产值时，需要注意以下几点：1. 清晰明了：用简洁明了的语言描述农作物的基本信息和评估目的，确保评估人员能够准确理解您的需求。
2. 数据完整性：提供尽可能多的农作物种植情况数据，如种植面积、产量、市场价等。
这些数据将有助于评估人员进行准确的农作物产值评估。
3. 相关支持材料：根据实际情况，可以在申请书中附上相关的支持材料，如土壤检测报告、气象数据等。
作物估产的方法
作物估产的方法作物估产是农业生产中非常重要的一项工作，它能够帮助农民和农业部门更好地了解作物的产量情况，从而制定出更科学、更有效的农业生产计划。
以下是几种常用的作物估产方法：一、样方调查法样方调查法是一种常用的作物估产方法，它通过对田间样方进行调查和统计，来推断整个农田的作物产量。
这种方法通常需要在田间选择一定数量的样方，并对每个样方进行详细调查，包括植株数量、株高、叶面积等指标。
通过对样方数据的统计分析，可以得出整个农田的作物产量估计。
二、遥感技术遥感技术可以通过卫星或无人机获取作物生长状态的图像数据，并通过对图像的分析来估计作物的产量。
这种方法可以实现对大范围的农田进行快速、准确的估产。
遥感技术可以通过对图像中作物的光谱特征、植被指数等进行分析，来推断作物的生长状况和产量水平。
三、数学模型法数学模型法是利用数学模型对作物生长和产量进行模拟和预测的一种方法。
这种方法通常需要收集大量的作物生长、气象、土壤等数据，然后建立相应的数学模型进行模拟和预测。
数学模型法可以通过对不同因素的敏感性分析，来评估不同因素对作物产量的影响程度，从而指导农业生产。
四、统计学方法统计学方法是通过对历史数据的统计分析，来估计作物的产量。
这种方法通常需要收集多年的作物产量数据，并通过统计学方法对数据进行分析，包括平均值、方差、回归分析等。
通过对历史数据的分析，可以得出作物产量的趋势和变化规律，从而对未来的产量进行估计。
五、专家经验法专家经验法是依靠专家的经验和判断来估计作物的产量。
这种方法通常需要依托专家的知识和经验，结合实地调查和观察，来进行作物产量的估计。
专家经验法在农业生产中具有一定的实用价值，但也存在主观性较强的问题，需要结合其他方法进行验证。
作物估产是农业生产中非常重要的一项工作，它可以通过样方调查法、遥感技术、数学模型法、统计学方法和专家经验法等多种方法来进行。
这些方法各有优劣，可以根据具体情况选择合适的方法进行作物估产。
田间作物品种适应性与产量评估
田间作物品种适应性与产量评估田间作物品种适应性与产量评估是农业科学的重要研究内容，旨在评价不同作物品种对不同环境条件的适应能力以及其潜在产量。
该评估能够为农业生产提供科学依据，引导农民选择适宜的作物品种，提高农作物产量和农产品质量。
本文将探讨田间作物品种适应性与产量评估的方法及其在农业生产中的应用。
一、适应性评估方法1. 田间试验法田间试验法是目前常用的评估作物品种适应性与产量的方法之一。
通过在不同地点、不同季节和不同种植条件下的试验田中种植不同品种的作物，观察并记录它们的生长状况、产量表现以及耐逆性等指标。
根据试验结果，可以评估不同作物品种在不同环境条件下的适应性，并选取适宜的品种进行推广种植。
2. 模型预测法模型预测法利用数学和统计模型，结合历史气象数据、土壤特性和作物生长规律等因素，预测不同作物品种在特定环境条件下的适应性和产量水平。
根据模型的计算结果，可以科学地评估各品种在不同地理区域和生态环境下的适应能力，并根据预测结果指导农作物种植管理。
二、产量评估方法1. 样方调查法样方调查法是一种常见的评估作物产量的方法。
通过在试验田或实际农田中设置样方，并对样方内的作物进行抽样调查，获得作物的实际产量数据。
根据样方调查结果，可以推算出整个田地或农场的作物产量水平，并进行品种适应性和产量评估。
2. 系统观察法系统观察法是另一种评估作物产量的方法。
在作物生长过程中，对于同一品种的不同样本进行连续观察，记录其生长、发育和产量表现等指标。
通过对多个样本的观察与分析，得出作物品种适应性和产量水平的评估结果。
三、田间作物品种适应性与产量评估的应用1. 品种选育田间作物品种适应性与产量评估的结果可以为作物品种的选育提供重要依据。
通过评估不同品种在不同环境条件下的适应能力和产量表现，可以筛选出适宜的品种进行后续选育工作，例如提高抗病虫害能力、耐旱性和抗逆性等特性。
2. 种植管理指导根据作物品种适应性与产量评估的结果，可以为农民提供种植管理指导。
农作物评估方法分析
农作物评估方法分析农作物评估方法是指通过对农作物的生长状况、产量、品质等进行测定和分析，从而评估农作物的生产潜力和发展趋势。
农作物评估方法的选择对于制定科学合理的种植策略和农作物品种改良具有重要意义。
本文将从生长状况评估、产量评估和品质评估三个方面探讨农作物评估方法的分析和选择。
生长状况评估是农作物评估的第一步，其目的是了解作物的生长状况、发育阶段和生长幅度。
可以通过测量和观测农作物的植株高度、叶片颜色、根系发育等指标来评估作物的生长状况。
采用这种方法有以下优点：简单易行、效果明显、能够迅速反映作物的生长状况。
但也存在一些不足之处：观测结果主观性较大、只能反映当前生长状态、难以量化。
产量评估是农作物评估的重要内容之一，其目的是对作物的产量进行准确预测，为农民提供科学的种植策略。
产量评估的方法主要有：调查法、统计法和模型法。
调查法是通过调查农户种植的田块面积和产量数据，以及对农田的土壤、水分和气候等环境因素的观测，来预测作物产量。
统计法是通过对历史产量数据和环境因素数据的统计分析，建立产量预测模型，预测作物产量。
模型法是通过建立农作物生长模型，以环境因素作为输入，预测作物的生长和产量。
这些方法各有优缺点，选择合适的方法需要综合考虑农作物种类、地区环境和数据条件等因素。
品质评估是对农作物产品质量的评价，是综合农作物产量和品质的重要指标。
品质评估的方法主要有：物理性状评估、化学性状评估和感官性状评估。
物理性状评估是通过测量农作物的大小、形状、重量等物理性状指标来评估作物品质。
化学性状评估是通过测量农作物的含水量、营养成分、有害物质等化学性状指标来评估作物品质。
感官性状评估是通过人的感官器官对农作物的味道、色泽、香气等感官特征进行评估。
这些方法各具特点，综合使用可以更全面地评估作物的品质。
综上所述，农作物评估方法的选择应综合考虑作物种类、地区环境和数据条件等因素。
对于生长状况评估，可以采用简单易行的测量和观测方法；对于产量评估，可以选择调查法、统计法或模型法；对于品质评估，可以综合运用物理性状、化学性状和感官性状评估方法。
利用遥感数据进行农作物产量估测的步骤与技巧
利用遥感数据进行农作物产量估测的步骤与技巧农作物产量估测是农业生产管理中非常重要的一环，它可以帮助农民和农业决策者了解农田的生产状况，提前做出农业资源的合理配置。
近年来，随着遥感技术的发展和应用，利用遥感数据进行农作物产量估测已经成为一种常用的方法。
本文将介绍利用遥感数据进行农作物产量估测的步骤和技巧。
第一步是收集和准备遥感数据。
遥感数据包括不同波段的遥感图像、气象数据和农田调查数据等。
在选择遥感数据时，需要根据农作物的特性选择适当的波段和时间范围。
同时，还需要对数据进行校正和预处理，以纠正遥感图像的大气影响和减少噪声。
第二步是提取农田特征信息。
通过遥感图像处理和分析技术，可以提取出与农作物生长状态相关的特征信息。
例如，通过植被指数可以反映植被的覆盖程度，通过土壤湿度指数可以反映土壤的湿度状况。
这些特征信息可以帮助我们了解农田的生长状况，进而进行产量估测。
第三步是建立农作物生长模型。
通过采集和分析实地的农作物生长动态数据，可以建立起与农作物生长状态相关的模型。
这些模型可以基于遥感数据和气象数据，将观测到的特征信息与农作物产量进行关联。
例如，可以利用线性回归模型、贝叶斯网络或人工神经网络等方法进行模型建立和拟合。
第四步是进行农作物产量估测。
基于已建立的农作物生长模型，可以利用遥感数据和气象数据进行农作物产量的估测。
通过将遥感特征数据输入到模型中，可以得到相应的农作物产量估计值。
需要注意的是，由于模型的不确定性和遥感数据的局限性，得到的产量估计结果仅供参考。
在利用遥感数据进行农作物产量估测时，还需要注意一些技巧和注意事项。
首先，选择合适的遥感数据和时间范围非常重要。
不同农作物对光照、气温和湿度等环境条件的要求不同，因此需要根据农作物的特性和生长周期选择适当的遥感数据和时间范围。
其次，需要进行高质量的遥感图像预处理，以减少数据的干扰和噪声。
此外，对于大范围的农田，还需要考虑不同区域之间的差异，例如土壤类型和气候条件等，以确保产量估测的准确性。
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资产评估已涉及到生产、生活的方方面面，而当农作物还未转化为农产品的情况下，也往往需要进行价值评估。
本人拟对农作物的价值评估提出一些观点。
农作物是人类所栽培的农艺作物。
其中，种植面积极大的有粮食作物、经济作物、牧草等，因此称为大田农作物（field crops）。
种植面积相对较小的有蔬菜、花卉、药材，果树等。
我国的农作物可以分为粮、棉、油、麻、烟、糖、茶、桑、蔬、果、药和菜十二类。
我国领土幅员辽阔，有五个温度带，加上地形复杂，这给我国农作物生产的多样性创造了条件。
目前，世界上人类栽培的植物达到2000多种。
其中，主要栽培植物有100多种，其中一半以上是粮食作物。
我国栽培的主要农作物有50多种。
一、农作物价值评估时应考虑的因素
1.农作物品种与品质的差异
在同一种类不同品种的农作物中，存在着产量与品质的差异。
而单位面积产量高的农作物的价值，并不一定比产量虽低但品质优的农作物的价值高。
2、地域对评估价值的影响
农作物受气候，土壤肥沃程度，海拔与地势等多种因素的影响。
这些因素影响着农作物的产量与品质，从而影响农作物的价值。
二、农作物产量和价格的预测
由于农作物价值评估是对尚在生长中、未成熟的农作物进行价值评估，因此农作物的预计产量和预计价格往往是农作物价值评估的关键。
（一）农作物产量的预测
1.平均产量法：是根据相同区域同一品种农作物的历史产量（一般三至五年）的平均值来确定农作物的预计产量。
2.实际测量法：是根据农作物单位面积产出的器官数量计算农作物的预计产量。
这里的器官是指农作物中能成为最终产品的果实、种子或根、茎、叶、花等部分。
在这一方法中，需要确定农作物单位面积产量的构成要素。
农作物单位面积产量= 单位面积农作物产品器官数量（重量）
作物不同，产量的构成器官也不同，部分农作物的单位面积产量构成为：
禾谷类= 穗数×每穗实粒数×粒重
豆类= 株数×每株有效荚数×每荚的实粒数
×粒重
薯类= 株数×每株块数×单薯重量
甘蔗= 有效茎数×单茎重
烟草= 株数×每株叶数×单叶重
实际测量法一般用于已经成熟但尚未收获的农作物的产量预测。
（二）农作物价格的预测
农作物的最终产品受市场供求关系的影响，且农作物价值评估时农作物最终产品尚未形成，离上市交易还存在一定的时间差，因此农作物价格预测需要综合考虑相关的因素。
三、农作物评估方法分析
1.现行市价比较法：市价比较法是农作物评估中运用的主要方法，适用于当年能收获的农作物，例如
粮、棉、油、烟、糖等，其计算公式为：
E = W×P×Kb
式中：E——农作物的评估值
W——预计农作物种植面积
P——评估基准日农作物的单位面积的价格
Kb——价格调整系数
2.市场价倒算法
市场价倒算法又叫剩余价格法，它是将农作物收获所得销售收入扣除评估基准日至出售这一时期内还将投入的生产成本与销售成本后，得出农作物的评估值。
这种方法适用于多年生长一次性即将收获的农作物（例如多年生药材）。
其计算公式为：
E = W－C
式中：E——评估值
W——农作物总收入
C——农作物评估基准日至出售这一时期
内还将投入的生产成本与销售成本
3.重置成本法
重置成本法是指按现有的农业生产力水平，种植同品种、同面积被评估农作物所投入的成本费用作为农作物评估值的一种方法。
农作物的生长周期不同。
有的农作物在某些地区是一年一熟，在某些地区是一年两熟甚至三熟，有的农作物需生长多年才能收获。
因此重置成本应采用相同生长期农作物所投入的成本。
同时投资间隔时间过长的，重置成本应计算复利。
4.收益净现值法
收益净现值法是通过估算被评估农作物在未来经营期内各年的预期收益，然后按一定的折现率折算成现值，并累计求和得出被估农作物评估值的一种方法。
这种方法适用于具有多年生长期的农作物的价值评估，如果树、茶树，其计算公式为：
n
E＝∑( Ai-Ci)/(1+p)i
i=1
式中；E——农作物的评估值
Ai——第i年的收入
Ci——第i年的年成本支出
P——折现率
n——农作物经济寿命
使用收益净现值法必须注意以下问题：
1.农作物各年度收入和支出的正确预测是使用收益净现值法的基础，应采用科学可行的预测方法来进行预测。
2.要考虑通货膨胀因素对农作物未来收入与折现率的影响。
当所预测的农作物未来收入中涉及通货膨胀，则折现率也要考虑该因素。
（作者单位：大庆和平资产评估事务所）。