国家级作物长势遥感监测业务系统设计与实现-IngentaConnect
高增长农作物遥感监测与分析系统设计
高增长农作物遥感监测与分析系统设计引言农作物是人类生活的重要组成部分，对于确保粮食安全和社会经济稳定发展至关重要。
然而，农作物种植过程中的疫病、气候变化等因素可能会对作物产量产生负面影响。
因此，针对农作物的监测与分析显得尤为重要。
本文将介绍高增长农作物遥感监测与分析系统的设计，包括系统架构、功能模块、数据源以及实施方案。
一、系统架构高增长农作物遥感监测与分析系统的设计采用了分层架构，主要包括传感器层、数据云计算层、数据存储层以及用户界面层。
1. 传感器层：通过卫星或无人机等遥感设备获取农作物的高分辨率影像数据，并进行预处理。
这些传感器能够捕捉到不同波段的光谱信息，从而实现对农作物生长情况的监测。
2. 数据云计算层：该层主要负责对原始遥感数据进行处理和分析。
通过使用机器学习和图像处理算法，对遥感图像进行分类和识别，提取有价值的农作物信息。
同时，该层还能够进行数据分析和决策支持，如预测农作物产量和疫病风险等。
3. 数据存储层：用于存储遥感数据、处理结果和历史数据。
采用分布式存储技术，确保数据的可靠性和可扩展性。
同时，该层还包括数据备份和恢复功能，以防止数据丢失和系统故障。
4. 用户界面层：作为用户与系统进行交互的接口，提供数据查询、决策分析和生成报告等功能。
用户可以通过网页、移动应用程序或API方式来访问系统，并根据实际需求进行操作。
二、功能模块高增长农作物遥感监测与分析系统设计包括以下功能模块：1. 农作物生长监测：通过遥感数据，实时监测和跟踪农作物的生长状态，包括生长速度、茎叶生长情况和植被指数等。
同时，系统还能够对减震、灌溉和施肥等措施的效果进行评估。
2. 疫病监测与预警：通过图像处理和数据分析，系统能够识别和监测农作物疫病的出现和传播。
根据历史数据和气象因素，系统还能够提供疫病的风险预警，并推荐适当的防治措施。
3. 产量预测与评估：借助机器学习算法，系统能够根据农作物生长情况和气候条件，预测农作物的产量。
农作物长势综合遥感监测方法
农作物长势综合遥感监测方法随着科技的不断进步，遥感技术已经成为现代农业中不可或缺的一部分。
农作物长势综合遥感监测方法能够快速、准确地获取农作物的生长状况，为农业生产的管理和决策提供了强有力的支持。
本文将详细介绍农作物长势综合遥感监测的原理、方法、优缺点及未来发展趋势。
遥感技术是一种利用卫星、飞机、无人机等遥感平台，通过传感器获取地球表面物体反射或辐射的电磁波信息，从而实现对物体进行远距离感知和识别的一种技术。
在农业领域中，遥感技术主要应用于土地资源调查、作物生长监测、农业灾害预警等方面。
其中，遥感图像处理技术是实现农作物长势综合遥感监测的关键手段。
农作物长势综合遥感监测需要采集多种来源的数据，包括卫星遥感数据、传统遥感数据、气象数据、土壤数据等。
其中，卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel等卫星数据的接收和处理，传统遥感数据则包括高光谱、多光谱和近红外等数据。
这些数据经过采集、预处理和标准化等步骤后，将为后续的数据分析和处理提供重要的数据支持。
对于采集到的遥感数据，需要进行一系列的处理和分析，以提取出与农作物长势相关的信息。
这些处理和分析方法包括：图像处理：对原始遥感图像进行辐射定标、大气校正、地形校正等处理，以消除图像中的噪声和误差。
归一化：将不同来源、不同波段的遥感数据进行归一化处理，以减小数据之间的差异，提高数据的质量和精度。
降噪：采用滤波算法对遥感图像进行降噪处理，以消除图像中的噪声和干扰，提高图像的清晰度和质量。
特征提取：从经过处理的遥感图像中提取出与农作物长势相关的特征信息，如叶面积指数、生物量等参数。
模式识别：利用提取的特征信息，结合机器学习和深度学习等技术，实现对农作物长势的分类和识别。
实际案例中，可以通过对农作物长势的综合遥感监测，预测作物的产量和生长状况，从而为农业管理和决策提供科学依据。
例如，美国农业部利用卫星遥感数据成功预测了玉米、大豆等作物的产量，为农业生产提供了重要的参考。
农作物长势的定义与遥感监测
农作物长势的定义与遥感监测一、本文概述随着遥感技术的快速发展，其在农业领域的应用越来越广泛，尤其是在农作物长势监测方面发挥着重要作用。
本文旨在探讨农作物长势的定义及其遥感监测方法。
我们将明确农作物长势的定义，阐述其重要性及影响因素。
接着，我们将详细介绍遥感监测在农作物长势评估中的应用，包括遥感数据的获取、处理与分析方法，以及长势监测的具体流程。
文章还将探讨遥感监测的优势与局限性，并对未来发展趋势进行展望。
通过本文的阐述，读者将能够更深入地了解农作物长势遥感监测的基本原理和实践应用，为农业生产的精准管理和决策提供有力支持。
二、农作物长势定义农作物长势是指农作物在生长发育过程中，其生理状态、生长速度和生物量的累积情况。
农作物长势的好坏直接反映了农作物的健康状况和产量潜力，是农业生产中重要的监测指标。
农作物长势的评估通常包括株高、叶面积、叶绿素含量、生物量等多个方面。
株高是农作物长势的直观表现，反映了作物地上部分的生长情况。
叶面积则反映了作物叶片的数量和大小，是评估作物光合能力和光能利用效率的重要指标。
叶绿素含量是评估作物叶片绿色程度和光合能力的关键参数，叶绿素含量越高，说明作物叶片的光合作用能力越强。
生物量则是指作物地上部分和地下部分的总重量，是评估作物生长速度和产量的重要依据。
农作物长势的监测对于农业生产具有重要意义。
通过对农作物长势的监测，可以及时发现作物生长过程中的问题，采取相应的管理措施，促进作物健康生长，提高产量和品质。
长势监测还可以为农业生产的决策提供支持，如调整种植密度、施肥量、灌溉量等，实现科学种植和精准管理。
随着遥感技术的发展，遥感监测已成为农作物长势监测的重要手段。
遥感技术具有覆盖范围广、监测效率高、数据连续性强等优点，可以实现对农作物长势的快速、准确监测。
通过遥感技术，可以获取作物生长过程中的多源遥感数据，结合地面观测数据，对作物长势进行综合评价和分析，为农业生产提供更加全面、准确的信息支持。
作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践
作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践在农业科技的广阔领域中，作物种植面积遥感提取就像是一艘航行的帆船，承载着农民的希望和梦想。
而实验设计与教学实践，则是这艘帆船的导航系统，为农业科技的创新发展指明了方向。
本文将探讨作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践，揭示农业科技奥秘。
首先，让我们来看看作物种植面积遥感提取的重要性。
遥感技术，作为一种先进的科技手段，它能够通过卫星遥感数据获取作物的种植面积和分布情况，为农业科技的发展提供了有力的支持。
在农业科技的广阔领域中，作物种植面积遥感提取需要根据作物的特点和遥感数据的特点，制定相应的实验设计和教学实践策略，为农业科技的发展提供有力的支持。
这就好比是在帆船的航行中，导航系统能够帮助船只避开暗礁和风暴，确保航行的安全和效率。
因此，作物种植面积遥感提取对于农业科技的发展具有重要意义。
然而，作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践并非一帆风顺。
在实际操作中，可能会遇到各种挑战和困难，如遥感数据的获取、实验设计的复杂性等。
这就好比是在帆船的航行中，需要应对风浪的侵袭，保持航行的稳定性。
因此，我们需要在作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践中，注重遥感数据的获取和实验设计的优化，确保实践的实效性和适应性。
其次，作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践需要注重实验设计的创新。
实验设计，就像是帆船的引擎，为遥感提取注入了强大的动力。
在作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践中，我们需要运用现代化的实验设计理念，如项目式教学、探究式教学等，提高实验的效率和质量。
这就好比是在帆船的航行中，引擎需要不断升级和创新，以提高船只的航行速度和稳定性。
因此，我们需要在作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践中，注重实验设计的创新，提高实验的全面性和系统性。
此外，作物种植面积遥感提取的实验设计与教学实践还需要注重教学实践的多样性。
教学实践，就像是帆船的船员，需要紧密协作，才能确保船只的顺利航行。
面向智慧农业的作物生长监测系统设计与实现
面向智慧农业的作物生长监测系统设计与实现随着人口的不断增加，粮食的需求也越来越大，如何提高粮食产量成为了当今社会所关心的重大问题。
而智慧农业的兴起，为解决这一问题提供了新的思路。
作为智慧农业中的一个重要组成部分，作物生长监测系统的设计与实现将对提高农业生产效率和质量，实现农业可持续发展产生极其积极的影响。
一、作物生长监测系统的意义随着现代化技术的进步，农业也向着精细化、智能化的方向发展。
而作物生长监测系统正是智慧农业的重要组成部分之一，可以对农作物进行精准监测，帮助农民及时发现各种异常情况，提高农业生产效率和质量。
作物生长监测系统的意义在于：1. 帮助农民准确监测作物生长情况，实现精准施肥和灌溉，提高农作物的产量和品质。
2. 实现作物生长的全程自动化监测，降低劳动力成本，提高农民收益。
3. 可以根据监测结果制定相应的农业政策，适应不同的农业区域和作物特点，以达到最大化的效益。
二、作物生长监测系统的组成部分作物生长监测系统是一个由多种硬件和软件组成的系统。
硬件方面，包括监测设备、传感器、电源系统等；软件方面，包括数据分析系统、报警系统、监测平台等。
这些设备和系统共同协作、实时监测，为农民提供实时的生产指导，让农业生产更加高效、精确。
1. 监测设备：包括机甲式无人机、地面监测站等，用于收集作物生长情况的数据。
2. 传感器：用于感知农场环境和作物生长情况，如土壤湿度传感器、气象传感器等。
3. 电源系统：用于提供监测设备和传感器的电力来源。
4. 数据分析系统：用于对监测到的数据进行处理和分析，提供科学的决策依据。
5. 报警系统：通过监测数据，提醒农民注意各种异常情况，如病虫害、干旱等。
6. 监测平台：将各种监测数据综合起来，为农民提供实时监测和决策支持。
三、作物生长监测系统的实现作物生长监测系统的实现需要从多个方面来考虑，如数据采集、数据处理、报警系统等。
1. 数据采集数据采集是实现作物生长监测系统的第一步，其中包括数据采集设备的选择和布置。
作物长势监测仪数据采集与分析系统设计及应用
作物长势监测仪数据采集与分析系统设计及应用作者：王娇娇徐波王聪聪杨贵军杨忠梅新杨小冬来源：《智慧农业》2019年第04期摘要：针对中小农场对作物长势快速监测与精确诊断的需求，本研究设计了作物长势监测仪（CropSense）数据采集与分析系统，该系统实现了数据采集、处理、分析和管理的一体化集成。
系统通过蓝牙技术连接智能手机和作物长势监测仪获取作物采样数据，经服务器中内置光谱模型计算得到地块的作物生长参数分布专题图。
依据地块预期产量指标，可提供可视化的专家决策处方。
用户只需点击一次按钮，即可实时获取田间作物的监测诊断信息和专业的田间管理指导方案。
目前系统已在多个研究机构实验农场试用，其中在小汤山基地的应用示例结果顯示：在玉米大喇叭口期使用该系统进行作物诊断和指导施肥，比传统的施肥方案减少约16.67%施肥量。
该系统具有采集分析数据高效便利、推荐施肥方案优化合理等特点，在中国家庭农场快速增长的背景下，具有广阔的应用前景。
关键词：数据采集;长势分析;实时诊断;专家决策中图分类号： TP391 文献标志码： A 文章编号： 201910-SA002引文格式：王娇娇，徐 ;波，王聪聪，杨贵军，杨 ;忠，梅 ;新，杨小冬. 作物长势监测仪数据采集与分析系统设计及应用[J]. 智慧农业， 2019，1（4）： 91-104.1 引言作物生长状况，如叶绿素含量、氮素含量、叶面积指数等直接影响作物的生长发育、品质、产量，是作物长势监测的重要指标，是评价作物长势的重要数据来源，也是作物生产精确管理调控的重要依据[1-4]。
实时获取作物生长参数可以让农户及时了解作物生长状况、制定相应施肥施药计划，从而保证作物健康生长。
传统获取大田作物生长状态指标的方法以田间采样、室内测量分析等为主，结果虽然相对准确，但是时效性差、记录不便、具有破坏性、费时费力且无法实现区域范围的监测[5]。
遥感技术监测作物性状可以弥补传统手段中存在的破坏性、滞后性、不能获取大范围作物长势参数[6]等不足，并且可通过分析提供专家决策方案，是当前研究的热点之一[7-9]，但是对于小尺度地块，卫星遥感的监测精度较差[10]。
基于遥感的农作物生长监测方法
基于遥感的农作物生长监测方法在当今农业领域，精准高效地监测农作物生长状况对于保障粮食安全、优化农业生产管理以及实现可持续农业发展具有至关重要的意义。
遥感技术的出现为农作物生长监测带来了全新的视角和强大的工具，使得我们能够从宏观角度全面、实时地了解农作物的生长态势。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物体，而是通过传感器接收来自目标物体反射或发射的电磁波信息，进而对其进行分析和处理的技术。
在农作物生长监测中，常用的遥感平台包括卫星、飞机和无人机等。
卫星遥感具有覆盖范围广、周期性强等优点。
通过不同波段的卫星影像，我们可以获取大面积农作物的生长信息。
例如，可见光波段能够反映农作物的颜色和形态特征，近红外波段则对农作物的叶绿素含量和叶面积指数较为敏感。
利用这些波段的组合和分析，可以初步判断农作物的生长阶段、健康状况以及种植面积等。
飞机遥感在精度和灵活性方面具有一定优势。
它可以根据需要在特定区域进行飞行监测，获取高分辨率的影像数据。
对于一些大型农场或者农业示范区，飞机遥感能够提供更为详细的农作物生长信息，帮助管理者精准制定施肥、灌溉和病虫害防治等措施。
近年来，无人机遥感在农业中的应用日益广泛。
无人机可以在低空飞行，获取厘米级甚至毫米级分辨率的影像。
这使得我们能够清晰地观察到农作物的个体特征，如叶片的形态、颜色变化，甚至是病虫害的早期迹象。
同时，无人机操作灵活，可以根据农作物的生长阶段和监测需求进行多次飞行，及时跟踪农作物的生长动态。
在遥感数据的处理和分析方面，有多种方法和技术可供选择。
首先是光谱分析，通过比较不同波段的反射率值，计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
这些植被指数与农作物的生长参数，如生物量、叶面积指数等存在着密切的关系，可以作为评估农作物生长状况的重要指标。
除了光谱信息，纹理特征分析也在农作物生长监测中发挥着重要作用。
纹理反映了影像中像素灰度值的空间分布规律，不同生长状况的农作物在纹理上会表现出差异。
基于远程感知技术的农作物生长监测与管理系统设计
基于远程感知技术的农作物生长监测与管理系统设计随着科技的快速发展和农业需求的增长，农作物生长监测与管理系统的设计成为农业领域中的重要课题之一。
为了提高农作物产量和质量，并有效管理农田资源，基于远程感知技术的农作物生长监测与管理系统应运而生。
远程感知技术（Remote Sensing）是指通过非接触的方法获取地球表面及其大气的信息，并进行测量、解译和分析的科学与技术。
它可以利用航空、卫星等平台上的传感器获取农田各项参数的数据，包括植被指数、温度、湿度、光照等信息，从而实现对农作物生长情况的远程监测与管理。
农作物生长监测与管理系统的设计需要结合远程感知技术和数据分析技术。
首先，系统需要安装传感器设备，通过测量光照、温度、湿度等参数来获取农田的实时数据。
这些数据可以通过物联网技术传输到云平台，进行实时监测和记录。
其次，系统需要开发相应的数据分析算法，对采集到的数据进行处理和分析。
例如，通过植被指数的计算，可以判断农作物的生长状态和健康程度。
同时，还可以通过对土壤湿度的监测，调节灌溉系统的水量，提高水资源的利用效率。
此外，农作物生长监测与管理系统还可以结合现代农业技术，如无人机、机器人等，实现自动化农场管理。
无人机可以搭载传感器设备，通过航拍农田，获取更精确的数据。
机器人可以根据所获取的数据，实现对农田的精确管理，如施肥、病虫害防治等。
在系统设计过程中，安全性也是一个重要的考虑因素。
农作物生长监测与管理系统需要保护农田数据的隐私和安全。
因此，系统需要采取相应的措施，如数据加密、权限管理等，确保数据的安全性和机密性。
此外，为了提高系统的易用性和普及度，界面设计也是一个重要的方面。
系统应该具备用户友好的界面，以便用户能够方便地查看农田的监测数据，进行决策和管理。
基于远程感知技术的农作物生长监测与管理系统的设计，为农业生产提供了实时、精确、高效的手段。
它能够帮助农民合理利用农田资源，提高农作物的产量和质量，降低因管理不善而导致的损失。
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第25卷第8期农业工程学报V ol.25 No.8152 2009年8月 Transactions of the CSAE Aug. 2009 国家级作物长势遥感监测业务系统设计与实现裴志远，郭 琳，汪庆发（农业部规划设计研究院，北京 100125）摘要：作物长势监测是农情遥感监测的重要组成部分。
为了建立稳定的作物长势监测业务系统，该文一方面选取NDVI 时间序列提取的时空参数从不同侧面描述作物长势，建立作物长势监测的综合性模型，另一方面建立了一个覆盖全国主要农区、由200个县组成的地面调查网络，采集地面实况信息，并采用客户端/服务器（C/S）和浏览器/服务器（B/S）的混合结构开展系统设计，基于遥感和地面调查两个角度设计实现了国家级作物长势遥感监测业务系统，同时对由于作物种类和监测区域不同引起的长势评价标准不一致、模型定量化和业务系统架构仍需根据应用进一步分解完善等问题进行了讨论。
以中国冬小麦主产区为例，进行了作物长势监测试验，取得较好的监测结果。
目前该系统已在大尺度作物遥感监测中得到应用。
关键词：监测，遥感，业务系统，系统架构doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2009.08.028中图分类号：S127，TP79 文献标识码：A 文章编号：1002-6819(2009)-8-0152-05裴志远，郭 琳，汪庆发. 国家级作物长势遥感监测业务系统设计与实现[J]. 农业工程学报，2009，25(8)：152－156.Pei Zhiyuan, Guo Lin, Wang Qingfa. Design and implementation of operational system for national crop growth condition monitoring with remote sensing[J]. Transactions of the CSAE, 2009,25(8)：152－156.(in Chinese with English abstract)0 引 言作物长势监测是农情遥感监测的重要内容，可以为宏观生产管理、早期产量估计等提供快速、宏观的信息，具有十分重要的意义。
欧美等发达国家对作物长势遥感监测非常重视，已经建立了业务运行系统，实现了区域、全球的作物长势监测，在农业生产管理及农产品贸易中发挥了重要作用。
国内从20世纪70年代开始农业遥感监测的研究与应用，早期以作物种植面积和产量的监测为主。
进入20世纪90年代，作物长势遥感监测逐渐引起重视，国内从事农业遥感的相关单位开始了一系列的研究与应用[1-3]。
其中，农业部规划设计研究院在自然科学基金、农业部高新技术重点项目和农业遥感业务化运行项目的支持下，以建立稳定的业务运行系统为目标，进行了大尺度作物遥感监测技术方法和业务系统的研究。
经过长期的积累，目前已建立了国家级作物长势遥感监测系统，并实现了稳定的业务运行。
1 监测方法作物长势监测包括遥感监测和地面监测两个方面，通过面上遥感监测信息与点上地面实测信息的复合分析，可建立作物长势遥感监测业务系统，实现大尺度的作物长势遥感监测。
收稿日期：2009-05-27 修订日期：2009-08-06基金项目：国家自然科学基金（39870444）；农业信息预警财政专项（2130111）作者简介：裴志远（1968－），男，安徽人，高级工程师，主要从事农业遥感应用与研究工作。
北京市朝阳区麦子店街41号农业部规划设计研究院，100125。
Email: peizhiyuan@ 1.1 遥感监测作物长势监测是对作物生长状况及趋势的监测。
杨邦杰等[4]将作物长势定义为包括个体和群体两方面的特征，叶面积指数LAI是与作物个体特征和群体特征有关的综合指标，可以作为表征作物长势的参数。
归一化差值植被指数NDVI与LAI有很好的相关关系，江东等[5]以河北省石家庄地区为例，研究了冬小麦平均生长率与NDVI之间的相关关系，指出用NDVI曲线模拟的冬小麦长势，完全符合冬小麦的干物质积累过程。
同时，NDVI 是目前通用的植被指数，形成了标准的算法和数据产品，能满足业务系统对数据标准化的要求，所以，在作物长势遥感监测业务系统中采用NDVI作为作物长势监测与评价的指标。
大尺度的作物长势是时空变化的过程，其监测的核心是反映作物长势的时空差异，即同一时相的作物长势在空间地域上和同一空间地域的作物长势在不同时相上存在的差异。
在建立NDVI时空数据库的基础上，通过提取多时相NDVI时空特征参数，可以构建作物长势遥感监测模型。
裴志远等[6]将用于作物长势监测的多时相NDVI时空特征v ijk定义为(,,)ijk i j kv v v v=（1）式中：v i——不同生长季同一生育期的NDVI时间特征参数，反映不同年份作物长势的对比；v j——同一生长季不同生育期的NDVI时间特征参数，反映不同生育期作物长势的变化；v k——空间特征参数，反映作物长势在区域上的差异。
通过相关参数的组合可以建立作物长势监测的模型体系，从不同侧面进行作物长势监测。
如作物生长实时监测与趋势分析[7]；单一生长季内的变化监测和不同生长季之间的变化监测[8]。
第8期裴志远等：国家级作物长势遥感监测业务系统设计与实现 1531.2 地面监测业务化作物长势遥感监测的关键之一是如何建立遥感模型结果与地面实况之间的对应，即如何在遥感监测模型结果的基础上，划分作物长势分等定级及其阈值，这是目前研究与应用中存在的主要问题之一。
在国家级作物长势遥感监测业务系统中，通过地面调查，获取土壤墒情与作物长势等实测信息，为遥感监测提供地面实测数据支持。
从2005年开始，农业部遥感应用中心在全国系统布设地面监测网络，实地监测土壤墒情与作物长势，为遥感监测提供地面实测数据[9]。
地面网络布设主要考虑了气候类型、地形地貌、种植制度等，使其具有较好的区域代表性，以满足国家级监测的需要。
通过设立的地面监测样方，在作物生育期，根据监测日历，定期实地采集土壤墒情、作物长势、灾害等信息，并通过基于互联网的数据传输系统进行数据汇总与统计。
2 业务系统的功能2.1 数据接收和预处理主要包括遥感数据与地面监测数据两部分。
遥感数据的数据接收和预处理主要采用数字视频广播系统DVBS（digital video broadcasting system）。
利用该系统接收逐日的极轨气象卫星和环境监测卫星数据，包括NOAA l6、17、18，FY-lD和MODIS/TERRA等，接收资料的范围可以覆盖整个中国和东亚地区。
通过预处理生成标准化的遥感数据集。
地面监测数据接收主要采用基于互联网的数据采集系统，通过预处理生成标准化的地面监测数据集。
2.2 数据库管理作物长势遥感监测数据来源多、数据类型复杂，包括遥感图像数据、地理信息数据、统计数据、地面实测数据等。
从数据处理流程看，包括原始数据、过程数据、结果数据等。
除存储备份、查询检索等一般功能外，数据库管理的核心是数据重组，包括数据编码、参数提取与合成等。
通过数据重组，形成具有统一时空基础和标准的时间序列数据集，如通过最大值迭代，形成以旬为单位NDVI时间序列数据集。
2.3 模型与分析目前，在作物长势遥感监测业务系统中，主要采用生育期比较模型，包括逐年比较、距平比较和极值比较3种算法，分别用于当年与上年同期、与多年平均及极端年份对比的作物长势特征参数提取。
在此基础上，通过与地面实测数据的复合分析，确定长势等级划分的阈值，结合以行政单元为单位的空间统计分析，进行作物长势综合分析与评价。
2.4 结果输出作物长势遥感监测业务系统的输出功能主要是长势监测结果的显示与输出，包括作物长势等级分布图、区域作物长势统计报表、监测报告等。
3 业务系统架构作物长势遥感监测具有数据量大、数据种类多、数据处理任务繁多的特点。
在以前的研究和应用中，运行化的系统采用基于局域网环境下的客户机／服务器模式（Client／Server）进行设计[10]。
本项研究中，地面监测是业务化系统的重要组成部分，作物长势遥感监测业务系统总体上由遥感监测和地面监测两大部分构成。
遥感监测部分数据量大，包括通过DVBS接收的MODIS数据、风云卫星数据、SPOT VEGETATION数据等。
处理分析复杂，包括遥感图像预处理、数据存储与备份、数据重组、模型运算、统计分析等。
地面监测部分由分布全国的地面监测网络构成，地域分布广阔，对数据传输系统的简洁与可靠性要求高。
作物长势遥感监测业务系统是集遥感、地理信息系统、数据库系统、专业应用模型于一体的综合信息采集、处理、分析信息系统，集成化和网络化程度很高。
系统运行效率要求高，要在尽可能短的时间内完成数据采集、处理与分析，以提高作物长势监测的时效性。
图1 业务系统架构Fig.1 Framework of the operational system154 农业工程学报 2009年根据以上系统构成特点，业务系统设计采用了基于局域网和互连联网的C/S（Client／Server）和B/S（Browser ／Server）混合结构，以满足系统集成性、稳定性、安全性和维护的需要[11]。
C/S架构数据传输速度快、信息安全程度高，可以满足大数据量存储、传输、分析处理和维护等方面的需求，主要用于遥感监测业务的处理及监测结果的综合分析。
B/S架构具有强大的信息发布能力，对浏览器端的用户数目没有限制，客户端只需要普通的浏览器即可，不需要其他任何特殊软件，满足分散的地面监测数据传输与处理需要。
其中，1个无缝集成的系统后台数据库位于系统最下层，对应C/S系统的服务器端和B/S系统的数据层，作为各子系统的数据源。
在C/S模式下，客户端主要是一些功能模块与应用，包括遥感数据接收与预处理、数据库管理、空间统计分析、长势监测模型、监测结果综合分析与输出等，通过多客户端的并行，提高系统运行效率。
在B/S的模式下，从逻辑上将系统分为数据层、处理层和应用层，其中，处理层提供数据汇总和统计功能，并响应用户端的请求；应用层是面向各地面监测网点的数据传输及信息发布系统。
4 系统实现与运行作物长势遥感监测业务系统中，后台数据库构建采用Oracle 10g，ArcSDE作为空间数据引擎，形成业务系统统一的数据平台。
遥感监测处理与分析的客户端，通过ERDAS、PCI、ARCGIS、SPSS等专业软件的功能集成，分别实现数据重组、参数提取、模型运算、统计分析、结果输出等对应的功能，形成完整的数据处理与分析流程。
4.1 系统开发环境主要采用微软.NET框架+ESRI ArcGIS实现系统的主要功能。
系统开发语言采用基于工业标准.NET平台下的Visual C#语言，利用可视化编程技术开发简单、功能强大、类型安全、完全面向对象等特点，实现应用程序的快速开发，减少开发周期。