农业遥感
遥感技术在农业生产中的应用与挑战
遥感技术在农业生产中的应用与挑战农业作为国家经济的基础产业，对于保障粮食安全、促进农村发展和维持社会稳定具有至关重要的意义。
随着科技的不断进步，遥感技术作为一种强大的工具，正逐渐在农业生产中发挥着重要作用。
然而，如同任何新技术的应用一样，遥感技术在农业领域的推广也面临着一系列的挑战。
一、遥感技术在农业生产中的应用（一）农作物监测与估产遥感技术能够大面积、实时地获取农作物的生长信息，包括作物的种植面积、生长状况、病虫害情况等。
通过多光谱、高光谱和雷达等遥感数据，可以准确地识别不同作物的类型和分布。
同时，利用植被指数等参数，可以对作物的生长阶段进行监测，进而评估作物的产量。
这为农业部门和决策者提供了重要的参考依据，有助于合理安排农产品的市场供应和调控。
（二）土壤质量评估土壤是农业生产的基础，其质量直接影响着农作物的生长和产量。
遥感技术可以通过测量土壤的反射光谱，分析土壤的理化性质，如土壤湿度、有机质含量、酸碱度等。
这有助于农民了解土壤的肥力状况，制定合理的施肥和土壤改良方案，提高土壤的利用效率。
（三）农业灾害监测与预警自然灾害如干旱、洪涝、病虫害等对农业生产造成了巨大的损失。
遥感技术能够及时、准确地监测这些灾害的发生和发展。
例如，通过气象卫星可以获取大范围的气象数据，提前预警干旱和洪涝灾害。
利用高分辨率的遥感影像，可以监测病虫害的发生范围和程度，为及时采取防治措施提供支持。
（四）精准农业精准农业是现代农业的发展方向，其核心是根据农田内不同区域的差异，进行精准的施肥、灌溉和植保等作业。
遥感技术可以为精准农业提供高分辨率的农田空间信息，帮助划分农田管理单元，实现农业资源的精准投入，减少浪费，提高农业生产的经济效益和环境效益。
二、遥感技术在农业生产中面临的挑战（一）数据质量和分辨率虽然遥感技术能够获取大量的数据，但数据的质量和分辨率往往受到多种因素的影响。
例如，天气条件、传感器精度、数据处理方法等都可能导致数据的误差和不确定性。
遥感技术在农作物生长监测中的应用
遥感技术在农作物生长监测中的应用在当今的农业领域，随着科技的不断进步，遥感技术正逐渐成为农作物生长监测的重要手段。
这项先进的技术为农业生产带来了诸多便利和改进，有助于提高农作物的产量和质量，优化农业资源的利用，以及更好地应对气候变化等挑战。
遥感技术，简单来说，就是通过不直接接触目标物体，利用传感器从远处收集和分析物体所反射或发射的电磁波信息，从而获取有关目标物体的特征和状况的技术。
在农作物生长监测中，遥感技术主要通过卫星、飞机或无人机等平台搭载的传感器来实现。
遥感技术在农作物生长监测中的应用具有多方面的优势。
首先，它能够实现大面积的同步监测。
相比传统的地面调查方法，遥感技术可以在短时间内获取大范围的农作物信息，包括生长状况、种植面积、病虫害分布等，大大提高了监测效率。
其次，遥感技术具有非破坏性和实时性的特点。
它不会对农作物造成任何损害，而且能够及时提供农作物的最新信息，便于农民和农业管理者做出及时的决策。
此外，遥感技术还能够获取多维度的信息，例如光谱信息、空间信息和时间序列信息等，为全面了解农作物的生长过程提供了丰富的数据支持。
在具体的应用中，遥感技术可以用于监测农作物的生长阶段。
不同的生长阶段，农作物的光谱特征会有所不同。
通过分析遥感影像中农作物的光谱特征，我们可以准确判断农作物所处的生长阶段，如发芽期、生长期、成熟期等。
这有助于农民合理安排农事活动，如施肥、灌溉、病虫害防治等，确保农作物在每个生长阶段都能得到最佳的照顾。
遥感技术还能对农作物的生长状况进行评估。
通过获取农作物的植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等，可以定量地反映农作物的生长状况，包括植被覆盖度、生物量等。
例如，NDVI 值较高通常表示农作物生长旺盛，而 NDVI 值较低则可能暗示农作物存在生长不良或受到胁迫的情况。
此外，结合温度、降水等气象数据，还可以进一步分析影响农作物生长的环境因素，为优化农业生产提供科学依据。
农业信息技术PPT课件第六讲 农业遥感技术
辐射照度
辐射亮度 (辐射率)
辐射测量
定义
符号
以电磁波形式传送的能量
Ｑe
单位时间内传送的辐射能量 Φ
点辐射源在单位立体角中、单 Ｉe
位时间内所发出的辐射能量
在单位时间内、从单位面积上 Ｍe
辐射出的辐射能量
在单位时间内、单位面积 Ｅe 上接受的能量
在单位立体角、单位时间内， Ｌe
扩展源表面法线方向上单位
遥感中测量的是从目标物反射或辐射的电磁波能量，根据其 测定波长范围不同可分为辐射测量(Radiometry)和光度测量 (Photometry)两种方式，前者是以从γ射线到无线电波的整个 波长范围为对象的物理辐射量的测定，而光度测量是对由人类 具有视觉感应的波段－可见光，所引起的知觉的量的测定，它 们使用的术语和单位不同。
➢大气窗口
大气对电磁波衰减较小，透射率较高的波段叫“大气窗口”。因
此要从空中遥感地面目标，传感器的工作波段应在大气窗口处,才能接 收到地面目标的电磁波信息。目前已知的主要大气窗口分布范围如下 图：
(１)可摄影窗口
波长范围为0.3～1.3微米，通过这个窗口的电磁波信息皆属 地面目标的反射光谱，可以用摄影的方法来获取和记录地物的 电磁波信息。这个窗口包括全部可见光（0.38～0.76微米）和 部分紫外线（波长0.3～0.38微米）以及部分近红外波段 （0.76～1.3微米），其短波一端由于臭氧的强烈吸收而截止 于0.3微米，长波一端则终止于感光胶片最大感光波长1.3微米 处。这个窗口对电磁波的透射率在90％以上，仅次于微波窗口， 是目前遥感上应用最广的窗口，被气象卫星、陆地卫星及其它 遥感探测所使用。除了摄影方法外，还可以用扫描仪、光谱仪、 射线仪等来探测记录地物的电磁波信息。
农业遥感技术在智慧农业中的应用有哪些
农业遥感技术在智慧农业中的应用有哪些随着科技的飞速发展，农业领域也迎来了智能化的变革，农业遥感技术作为其中的重要手段，正发挥着越来越关键的作用。
农业遥感技术是指利用卫星、飞机、无人机等平台搭载的传感器，获取农田的多光谱、高光谱、雷达等数据，通过对这些数据的分析和处理，为农业生产提供精准的信息支持。
那么，农业遥感技术在智慧农业中究竟有哪些具体的应用呢？首先，农业遥感技术在农作物监测方面表现出色。
它可以实现对农作物种植面积的精确估算。
通过遥感影像的解译和分析，能够快速、准确地获取不同农作物的分布范围和面积信息，这对于农业政策的制定、农产品市场的预测以及农业资源的合理配置都具有重要意义。
遥感技术还能对农作物的生长状况进行动态监测。
通过定期获取的遥感数据，可以了解农作物的生长阶段、植株高度、叶面积指数、生物量等生长参数。
例如，利用多光谱影像中的植被指数，如归一化植被指数（NDVI），可以反映农作物的叶绿素含量和光合作用强度，从而评估其生长状况和健康程度。
如果发现某一区域的农作物生长出现异常，农民可以及时采取相应的管理措施，如施肥、灌溉、病虫害防治等，以保障农作物的产量和质量。
在农业资源调查方面，农业遥感技术也大有用武之地。
它可以对土地利用类型进行分类和制图，包括耕地、林地、草地、水域等，为土地规划和管理提供基础数据。
同时，还能够评估土壤肥力和土壤质地，为合理施肥和土壤改良提供依据。
此外，遥感技术还可以监测水资源的分布和变化情况，包括河流、湖泊、水库的水位和水量，以及地下水的埋深和储量，有助于水资源的合理开发和利用。
在农业灾害监测与预警方面，农业遥感技术更是发挥着不可或缺的作用。
例如，在干旱监测中，通过遥感影像可以获取地表温度、植被指数等信息，结合气象数据，能够评估干旱的程度和范围，为抗旱决策提供支持。
在洪涝灾害监测中，遥感技术可以快速获取淹没范围和水深等信息，为灾害评估和救援工作提供重要依据。
对于病虫害的监测，遥感技术可以通过分析农作物的光谱特征变化，及时发现病虫害的发生和蔓延情况，以便采取有效的防治措施，减少损失。
遥感在农业上的应用
遥感在农业上的应用
遥感技术在农业领域有广泛的应用，以下是一些常见的应用：
1. 作物监测：利用遥感技术可以实时监测作物的生长状况，包括作物面积、长势、产量等。
例如，通过卫星或无人机获取的遥感影像可以监测作物的生长状况、病虫害情况、水分状况等，从而及时采取措施，保证作物的正常生长和高产。
2. 农业资源管理：遥感技术可以用于农业资源管理，如土地利用、水资源管理、农业气象监测等。
例如，利用遥感技术可以获取土地利用类型、土地覆盖状况等信息，从而进行土地规划和管理；利用遥感技术可以获取水资源分布情况，从而进行水资源管理和调度。
3. 农业灾害监测：遥感技术可以用于农业灾害监测，如旱灾、洪涝、病虫害等。
例如，利用遥感技术可以实时监测旱情，从而及时采取措施，保证作物的正常生长；利用遥感技术可以监测洪涝灾害，从而及时采取措施，减少灾害损失。
4. 农业生产决策支持：利用遥感技术可以为农业生产决策提供支持，如农业生产规划、作物种植结构调整、农业生产管理等。
例如，利用遥感技术可以获取作物种植结构、种植面积等信息，从而制定合理的农业生产规划；利用遥感技
术可以获取作物生长状况、病虫害情况等信息，从而进行农业生产管理。
总之，遥感技术在农业领域具有广泛的应用前景，可以为农业生产提供有力的技术支持，提高农业生产效益和质量。
农业遥感内容及技术
农业遥感内容及技术一、农业遥感内容农业遥感技术是集空间信息技术、计算机技术、数据库、网络技术于一体，通过地理信息系统技术和全球定位系统技术的支持，在农业资源调整、农作物种植结构、农作物估产、生态环境监测等方面进行全方位的数据管理。
数据分析和成果的生成与可视化输出，是目前一种较有效的对地观测技术和信息获取手段。
20多年来，遥感技术在农业部门的应用也越来越广泛，完成了大量的基础性工作，取得了很大的进展，在农业资源调查与动态监测、生物产量估计、农业灾害预报与灾后评估等方面取得了丰硕的成果。
农业遥感关键技术主要包括基于GIS 的农业机械导航定位技术、田块尺度农作物遥感动态监测技术、作物水分胁迫信息的遥感定量反演与同化技术、作物生长发育理化参量和农田信息遥感反演理论方法体系等。
二、农业遥感技术遥感是以航空摄影技术为基础，在20世纪60年代初发展起来的一门新兴技术。
开始为航空遥感，自1972年美国发射了第一颗陆地卫星后，这就标志着航天遥感时代的开始。
经过几十年的迅速发展，目前遥感技术已广泛应用于资源环境、水文、气象、地质地理等领域，成为一门实用的、先进的空间探测技术。
目前遥感技术在农业中的应用主要包括农业估产、资源调查、气象灾害预测和评估，以及生态环境监测。
1.农业估产我国农业遥感技术最早就是用于估产领域。
早在“六五”时期，我国就已经开始运用卫星技术尝试对局部农产品产量进行预估，在随后的发展中，中国气象局、中国科学院以及许多大学、研究所都对农业遥感估产技术起到了实践和创新推动作用。
2008年12月1日我国“遥感卫星4号”发射成功，其主要作用之一就是负责我国农作物的品质与产量监测数据的采集。
2.农业资源调查我国是一个资源大国，但是人均资源占有率却很低，特别是在耕地方面，由于缺乏保护意识，许多人着重于眼前利益，导致我国耕地数量和质量不断下降。
遥感技术的运用能使我们及时掌握大量的信息，这对我国农业资源的保护和管理起到了很大的作用。
遥感农业的概念
遥感农业的概念遥感农业是一种将遥感技术与农业相结合的学科和实践。
遥感技术利用卫星、飞机、无人机等远距离的感知设备，获取地球表面的各种数据，包括光谱、热量、高度等。
通过对这些数据的处理和分析，可以获取有关农作物生长、土地利用、水资源管理等农业信息，从而为农业生产、资源管理和决策提供科学依据。
遥感农业的发展可以追溯到上世纪60年代，当时美国和苏联开始利用遥感技术进行农业监测和评估。
随着遥感技术的快速发展，尤其是高分辨率遥感技术的出现，遥感农业在全球范围内得到了广泛应用。
当前，遥感农业已经成为现代农业的重要组成部分，它能够提供大量精准的农业信息，帮助农业生产者提高农作物的产量和品质，降低农业生产的风险，保护农业资源和环境。
在遥感农业中，遥感数据是关键。
遥感数据可以分为光学数据和雷达数据两大类。
光学数据主要是通过接收地球表面散射或反射的电磁波来获取信息，其中包括可见光、红外线和微波等波段的数据。
而雷达数据则利用高频无线电波穿透云层和植被，获取地表的形状、粗糙度和电导率等信息。
遥感农业主要应用于以下几个方面：1. 农作物生长监测和评估：利用遥感技术可以获取大范围的农作物生长状态和生物量等信息。
通过监测农作物的生长情况，可以及时调整农业管理措施，提高农作物的产量和品质。
2. 土地利用与覆被变化：遥感技术可以对土地利用和覆被进行动态监测和变化分析。
通过对土地利用的评估，可以合理规划土地资源，提高土地利用效率，保护农业生态环境。
3. 水资源管理：遥感技术可以监测水体的分布、面积和水量等信息。
通过对水资源的监测，可以合理配置水资源，提高灌溉效率，防止水资源的过度开发和污染。
4. 病虫害监测与防控：遥感技术可以监测农作物的病虫害发生情况。
通过及时监测和预警，可以采取有效措施，减少病虫害的危害，保护农作物的健康生长。
5. 精准农业：遥感技术可以提供农地的空间分布信息，通过与其他农业技术的结合，可以实现农田的精准管理和农机的精确作业，提高农业生产的效率和质量。
农业领域中的遥感技术及数据处理方法
农业领域中的遥感技术及数据处理方法遥感技术是一种通过在地球轨道上的卫星、飞机或其他传感器收集数据来获取地球表面信息的技术。
在农业领域中，遥感技术可以提供大规模、实时和非破坏性的监测手段，对农作物生长、土壤状况、水资源利用等方面进行监测和评估，辅助农业决策和管理。
本文将介绍农业领域中常用的遥感技术和数据处理方法。
首先，遥感技术主要包括主动和被动两种类型。
主动遥感技术是指通过向地面发射能量，利用接收的反射或散射信号来获取信息。
常见的主动遥感技术包括雷达遥感和激光雷达遥感。
雷达遥感利用发射出的雷达波束与地面目标返回的信号之间的时间和频率变化，来获取地面特征的信息。
激光雷达遥感则通过发射激光束，并测量激光束与地面的时间差，来获取地形和地物高程的信息。
被动遥感技术是指通过接收地面反射或辐射的能量来获取信息。
常见的被动遥感技术包括光学遥感和热红外遥感。
光学遥感利用接收到的可见光和红外辐射来获取地表特征的信息，可以分析植被指数、地表温度等；热红外遥感则利用接收到的地面热红外辐射，可以提供土壤湿度、作物蒸腾等信息。
在农业领域，常用的遥感数据来自于搭载光学传感器的卫星，如Landsat、MODIS和Sentinel-2等。
在农业领域中，遥感技术可以用于土地利用和土地覆盖变化监测、农作物生长监测和评估、水资源利用监测等。
首先，利用遥感技术可以监测和分析农田的土地利用和土地覆盖类型。
通过获取土地覆盖的信息，可以分析不同区域的农业发展水平，为合理的土地规划和资源配置提供科学依据。
其次，遥感技术可以对农作物的生长状态进行监测和评估。
通过获取农田的植被指数、叶面积指数等遥感数据，可以分析农作物的生长状况、病虫害的发生和发展情况，提前预警并采取相应的措施，从而提高农作物的产量和品质。
此外，遥感技术还可以用于监测农田的水资源利用情况。
通过获取农田的地表温度、蒸散发等遥感数据，可以分析土壤湿度、蒸腾量等水资源利用的情况，为科学合理的灌溉和水资源管理提供参考。
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会同国家测绘局、林业部、农牧渔业部及有关的46个单位298名科技 人员，“利用MSS卫片进行全国土地资源概查”。第一次利用美国 陆地卫星MSS数据进行了全国范围15个地类的土地利用现状调查， 并按1∶50万比例尺成图，宏观地反映了我国土地资源的基本状况， 填补了我国土地资源不清的空白。
中国北方草原草畜动态平衡监测研究。1989-1993年，在国家航 天办的资助下，全国农业区划办公室组织有关单位，利用遥感 技术建立了我国北方草原草畜动态平衡监测业务化运行系统。
5 农业遥感实现
农业动态监测流程图
农业动态监测是根据 概率统计原理结合林 业系统网公里布点调 查方法形成的一种对 农业自然资源的水资 源状况、土壤变化、 气候变化、生物资源 、农业生产经营进行 调查监测的方法
5 农业遥感实现
(1) 组织各级网络监测队伍 为了完成监测任务，应相应 地组织各级监测队伍。国家和 省级监测管理队伍，由具有较 高组织管理经验和专业技术知 识水平的人才组成。 (3) 根据业务开展监测 农业动态监测采用的是监测员深入预先 选定的监测点位进行实地调查监测的抽样 调查方法。抽样调查是在总网点样本中， 按照调查任务和精确要求，遵循随机原理 抽取一定数量的单元组成样本进行监测和 调查，并用样本指标值去推判总体相应指 标。
(2)动态监测网络建设 动态监测网络建设主要有两个部分组成，一 是农业动态监测流程图，根据动态监测网络布 设规程要求,在开展农业动态监测区域的一定比 例尺的地形图上绘制出动态监测网络点阵图形 成网络布点系统。二是根据网络布点点阵图提 供的点位经纬坐标及点位编号进行实地埋设点 位标识物—磁铁及进行点位特性标属、附属 性登记。
农业遥感 技术应用
时间:2017.10.23
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主要关键波段
遥感影像的 红波段 和 近红外 波段的反射 率及其组合与作物的叶面积指数、太阳光合有 效辐射、生物量具有较好的相关性。通过卫星 传感器记录的地球表面信息，辨别作物类型， 建立不同条件下的产量预报模型，集成农学知 识和遥感观测数据，实现作物产量的遥感监测 预报。我们可从遥感集市下载获取影像数据， 通过各大终端产品定期获取专题信息产品监测 与服务报告，同时又避免手工方法收集数据费 时费力且具有某种破坏性的缺陷。
益达20亿元。
全国性的卫星评估
在灾害监测与评估方面将建成 综合监测与评估业务化运行系统， 使之具备定期发布灾情、随时监测 评估洪涝灾害和重大自然灾害的应 急反应能力。可以预料，21世纪初 随着高中低轨道结合、大小微型卫 星协同、高低精度分辨率互补的全 球对地观测网的形成，地理信息产 业的进一步成熟和空间定位精度的 提高，遥感技术将在农业资源环境 调查和动态监测、土地退化、节水 农业、精准农业、农业可持续发展、 全国主要农作物及牧草的遥感长势 监测与估产、重大自然灾害监测和 损失评估、遥感对象的识别和信息 提取等方面应用更加广泛。
草地遥感监测和预警系统建设。该项目是农业部遥感应用中心于2000年设立并开展工作。该 项目是利用遥感技术、地理信息系统和全球定位系统等现代空间信息技术手段，建立技术先 进、快速准确的中国草地退化和草畜动态平衡遥感监测系统。
农业资源调查及动态监测
1980年6月～1983年12月，在全国农业区划委员会办公室的组织下，
5 农业遥感实现
应用遥感信息进行农作物 估产，可按以下步骤进行 1、分析作物冠层及其背景 的放射光谱特征，引入和 计算植被指数； 2、分析作物冠层放射光谱 特征和冠层状态参数之间 的关系，并进一步确定植 被指数与叶面指数LAI之间 的关系，以及与作物产量 的关系； 3、确定植土比，并根据植 土比分析遥感植被数与作 物面积的关系； 4、分析遥感植被指数与植 土比和叶面指数的综合关 系； 5 、建立估产模型。
(4) 汇总调查监测数据、资 料、编制报告，根据监测 员实地调查监测的第一手 资料汇总分析整理出各级 数据报表。
农作物遥感估产
从“六五”开始，我国试用卫星遥感
进行农作物产量预报的研究，并在局部地 区开展产量估算试验。“七五”期间，国 家气象局于1987年开展了北方11省市小麦
“八五”期间，国家将遥感估产列为攻关
课题，由中国科学院主持，联合农业部等40 个单位，开展了对小麦、玉米和水稻大面积 遥感估产试验研究，建成了大面积“遥感估
4 主要使用卫星
2007年11月12日，中国在 太原卫星发射中心用" 长征四号丙"运载火箭 成功将"遥感卫星三号" 送入太空。
“遥感卫星三号”由
此次发射是长征系列运 载火箭的第104次飞行。 美国把"遥感卫星三号" 称为"尖兵7号"。
中国航天科技集团公司 研制，主要用于科学试 验、国土资源普查、农 作物估产和防灾减灾等 领域。
的遥感参数-作物产量的一阶回归模型。
1985～1989年，此项目为中央和地方提 供了165次不同时空尺度的产量预报，为国 家减少粮食损失达33万t以上，累计经济效
湖北、江苏和上海市的水稻;吉林省的玉米种
植面积、长势和产量的监测和预报,在指导农 业生产及农业决策中发挥了重要作用。特别 是解决了一些关键技术问题，为进一步开展
4 主要使用卫星
高分一号卫星：2m全色、8m多 光谱、16m宽幅多光谱 。 “高分一号”的全色分辨率是 2米，多光谱分辨率为8米。它的 特点是增加了高分辨率多光谱相 机，该相机的性能在国内投入运 行的对地观测卫星中最强。此外， “高分一号”的宽幅多光谱相机 幅宽达到了800公里，而法国发射 的SPOT6卫星幅宽仅有60公里。 “高分一号”在具有类似空间分 辨率的同时，可以在更短的时间 内对一个地区重复拍照，其重复 周期只有4天。
在自然灾害监测方面，开展 了北方地区土地沙漠化监测、黄 淮海平原盐碱地调查及监测、北 方冬小麦旱情监测等。草原火灾、 雪灾等监测系统已投入运行。从 1995年开始，开展了利用NOAA卫 星等资料进行黄淮海平原地区旱 灾监测的业务化运行工作，经过 几年的努力，1999年在全国农业 资源区划办公室的领导和组织下， 旱灾监测也由仅监测黄淮海平原 地区扩展到全国冬小麦主产区。
遥感卫星能够快速 准确地获取地面信息， 结合地理信息系统(GIS） 和全球定位系统（GPS） 等其他现代高新技术， 可以实现农情信息收 集和分析的定时、定 量、定位，客观性强， 不受人为干扰，方便 农事决策，使发展精 准农业成为可能。
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农业资源调查 及动态监测
农业资源调查及动态监测
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土壤侵蚀遥感调查。八十年代中期，主要利用美国陆地卫星资料进行了土壤侵蚀分区、分类、 分级制图。各区制图比例尺不小于1∶50万，全国拼图后缩成1∶100万、1∶200万、1∶250万成 果图，并制成1∶400万土壤侵蚀区划图。
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农业遥感基本原理
是将遥感技术与 农学各学科及其技术 结合起来，为农业发 展服务的一门综合性 很强的技术。主要包 括利用遥感技术进行 土地资源的调查，土 地利用现状的调查与 分析，农作物长势的 监测与分析，病虫害 的预测，以及农作物 的估产等。是当前遥 感应用的最大用户之 一
利用遥感技术监测 农作物种植面积、农 作物长势信息，快速 监测和评估农业干旱 和病虫害等灾害信息， 估算全球范围、全国 和区域范围的农作物 产量，为粮食供应数 量分析与预测预警提 供信息。
4 主要使用卫星
2008年12月1日12点40分，中 国在酒泉卫星发射中心用"长征 二号丁"运载火箭成功将"遥感 卫星四号"送入太空。"遥感卫 星四号"由中国航天科技集团公 司研制，主要用于科学试验、 国土资源普查、农作物估产和 防灾减灾等领域。此次发射是 长征系列运载火箭的第113次飞 行。美国把"遥感卫星四号"称 为"尖兵8号"。 遥感卫星二十六号、二十 七号、二十八号、二十九号主 要用于科学试验、国土资源普 查、农作物估产及防灾减灾等 领域。
气象卫星综合测产，探索运用周期短、价
格低的卫星进行农作物估产的新方法。该 项目中，主要是以长期的气象资料为基础， 以遥感信息为检验手段，建立了不同地区
产试验运行系统”，并完成了全国范围的遥
感估产的部分基础工作。通过1993～1996 年4年试验运行,分别对四省两市(河北、山东、 河南、安徽北部和北京市、天津市)的小麦,
农 作 物 估 产
主要的估产模型有 目前，基于统计的遥感估产有 三种技术路线：一是遥感光谱绿度 值（植被指数）——生物量关系模 式。在对作物、草原、森林的估产 中这是常用的思路，但是该方法得 到的遥感估产等级图只反映卫星摄 影时的植物长势和生物量的空间分 布状况：二是遥感光谱绿度值-地 物光谱绿度值-生物量关系模式， 即先分析实测地物光谱绿度值与生 物量之间的关系，建立相应模型， 再分析卫星遥感植被指数与地物光 谱绿度值的关系，建立卫星遥感植 被指数与与生物量之间的关系模型， 最后利用光谱检测模型进行检测与 估产；三是遥感-地学综合模式。 该方法将气温、降水等环境因子引 入模式，与遥感-生物量模型互相 补充，克服各自存在的缺陷，可进 一步提高估产精度。