推動智慧農(nóng)業(yè)、設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展，全國各地的科研院所都投入不少人力物力，跨行業(yè)跨學(xué)科展開了研究應(yīng)用，利用物聯(lián)網(wǎng)、遙感遙測、人工智能、機器視覺、深度學(xué)習(xí)、影像采集等技術(shù)，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的數(shù)字化、智能化、自動化而努力。無數(shù)關(guān)于農(nóng)業(yè)的科研論文也陸續(xù)發(fā)表，其中，遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用已然有了一定進展。

一、 機載遙感系統(tǒng)應(yīng)用

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的有人機載成像系統(tǒng)，由安裝在農(nóng)用飛機上的消費級相機組成的系統(tǒng)，詳細(xì)描述了多光譜相機、高光譜相機和熱成像相機等部分定制，和商用機載成像系統(tǒng)。并舉例應(yīng)用實例，說明如何將不同類型的遙感圖像用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的作物生長評估和作物病蟲害管理。

二、大尺度區(qū)域水田空間格局及生態(tài)服務(wù)

基于1990—2015年土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用GIS的空間分析功能，探究長江經(jīng)濟帶水田空間格局動態(tài)變化特征。結(jié)果表明水田規(guī)模持續(xù)縮減，與經(jīng)濟建設(shè)及水產(chǎn)養(yǎng)殖的發(fā)展、其他生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)化、及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，有助于揭示長江流域水田的時空變化過程，及其對各項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響，可為區(qū)域土地利用規(guī)劃、農(nóng)業(yè)政策與生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供理論支持。

三、水稻含水量無人機遙感監(jiān)測

利用多旋翼無人機低空遙感平臺，獲取不同生育期水稻冠層的RGB圖像和多光譜圖像，通過提取植被指數(shù)和紋理特征，分析水稻的動態(tài)生長變化，并構(gòu)建了基于隨機森林回歸方法的含水量預(yù)測模型。試驗結(jié)果表明，基于無人機遙感技術(shù)監(jiān)測水稻含水量是可行的，可為農(nóng)田精準(zhǔn)灌溉、田間管理決策提供新思路。

四、植被分類中的對比分析

利用一景AVIRIS高光譜植被影像，從分類精度的角度，提取方法在高光譜影像植被分類中的性能。實驗結(jié)果為后續(xù)改進空-譜特征方法及其兩者有效結(jié)合，進一步提高植被分類正確率提供了參考。

五、寒地水稻葉片葉綠素含量遙感反演研究

通過分析寒地水稻關(guān)鍵生育期葉片高光譜反射率信息，同時結(jié)合PROSPECT模型葉綠素含量吸收系數(shù)，參考借鑒現(xiàn)有高光譜植被指數(shù)的構(gòu)造方法和形式，利用相關(guān)性分析、連續(xù)投影法、遺傳算法優(yōu)化的粗糙集屬性簡約法，進行高光譜特征選擇，結(jié)果表明;ORVI能夠作為快速反演水稻葉綠素含量的高光譜植被指數(shù)，為寒地水稻葉綠素含量高光譜遙感診斷，及管理決策提供了的客觀數(shù)據(jù)支撐和模型參考。

六、夏玉米葉面積指數(shù)估算方法

利用無人機多光譜植被指數(shù)估算夏玉米LAI的可行性，基于無人機多光譜遙感系統(tǒng)，結(jié)合同時期實地采集的夏玉米LAI。結(jié)果表明基于無人機多光譜遙感技術(shù)，使用隨機森林回歸算法，估算多種灌溉條件下的夏玉米LAI是可行的，為實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確地監(jiān)測全生育期、不同灌溉條件下的大田夏玉米LAI提供了技術(shù)和方法支持。

七、土壤有機質(zhì)含量高光譜估測模型構(gòu)建及精度對比

以山東省煙臺市棲霞市蘋果園為研究區(qū)，采集100個土壤樣本，獲取其高光譜反射率，利用定量化學(xué)方法測定土壤有機質(zhì)含量。結(jié)果表明，可以利用RF方法快速預(yù)測蘋果果園土壤有機質(zhì)含量，了解土壤養(yǎng)分分布狀況，指導(dǎo)農(nóng)民合理施肥，從而提高果園生產(chǎn)管理效率。

八、估產(chǎn)大豆區(qū)域收入保險中的應(yīng)用

以創(chuàng)新型區(qū)域收入保險缺少第三方實時客觀產(chǎn)量數(shù)據(jù)的問題，引入了衛(wèi)星遙感估產(chǎn)技術(shù)，以山東省嘉祥縣大豆區(qū)域收入保險為例，基于哨兵2號衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)提取大豆種植地塊，結(jié)合氣象衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與實地抽樣測產(chǎn)數(shù)據(jù)，建立了多參數(shù)線性回歸模型估算大豆產(chǎn)量，研究結(jié)果表明，基于哨兵2號衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確識別研究區(qū)大豆種植分布，并能在大豆收獲后最快一周完成產(chǎn)量估算，指導(dǎo)保險公司的理賠工作。

九、大田作物株高測量中的研究現(xiàn)狀與展望

在激光雷達和可見光相機的技術(shù)基礎(chǔ)上，歸納了株高在作物生物量估算、倒伏監(jiān)測、產(chǎn)量預(yù)測和輔助育種等方面的應(yīng)用研究進展，對近地遙感技術(shù)在株高獲取上存在的問題進行討論分析，并從測高平臺和傳感器、裸土探測和插值算法、株高應(yīng)用研究及農(nóng)學(xué)與遙感測高差異四個方向進行了展望，可為今后近地遙感測高的研究與方法應(yīng)用提供參考。

十、農(nóng)業(yè)干旱衛(wèi)星遙感監(jiān)測與預(yù)測研究進展

遙感技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是目前在軌的衛(wèi)星傳感器感測的電磁波段涵蓋了可見光、近紅外、熱紅外和微波等波段，為區(qū)域尺度農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測提供了新的手段。充分利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲得的豐富地表信息進行農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測和預(yù)測具有重要的研究意義。農(nóng)業(yè)干旱預(yù)測是在干旱監(jiān)測的基礎(chǔ)上進行時間軸的預(yù)測，簡述了農(nóng)業(yè)干旱預(yù)測研究進展。

十一、冬小麥主產(chǎn)區(qū)籽粒蛋白質(zhì)含量預(yù)報

以冬小麥主產(chǎn)區(qū)豫魯冀皖蘇為研究區(qū)域，構(gòu)建了冬小麥籽粒蛋白質(zhì)含量多層線性預(yù)測模型，并實現(xiàn)了2019年冬小麥蛋白質(zhì)含量預(yù)報。為后續(xù)小麥種植區(qū)劃和實現(xiàn)綠色、高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效糧食生產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支撐。

十二、冬小麥澇漬脅迫識別及程度判別分析

為識別冬小麥澇漬脅迫及判別其脅迫程度，展開冬小麥澇漬脅迫梯度盆栽試驗，監(jiān)測冬小麥?zhǔn)欠裨馐軡碀n脅迫并判別其澇漬脅迫程度。試驗結(jié)果顯示，簡單比值色素指數(shù)SRPI是識別澇漬脅迫冬小麥的最優(yōu)植被指數(shù)。為澇漬脅迫監(jiān)測提供了一種新方法，在精確防控中具有應(yīng)用前景。

十三、海南島橡膠林葉面積指數(shù)遙感估算模型比較研究

選取海南島橡膠樹為研究對象，構(gòu)建基于衛(wèi)星遙感植被指數(shù)的橡膠林LAI估算模型并分析其變化規(guī)律。結(jié)果表明，構(gòu)建的基于EVI指數(shù)的橡膠林LAI一元線性估算模型精度較高，克服了NDVI、GNDVI、RVI等植被指數(shù)容易出現(xiàn)指數(shù)飽和問題，具有較好的科學(xué)性和良好的推廣應(yīng)用價值。

十四、東北三省地區(qū)生長季旱澇對春玉米產(chǎn)量的影響

基于1988—2017年氣象站點數(shù)據(jù)和災(zāi)情、產(chǎn)量等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以中國東北三省為研究區(qū)，通過對比多時間尺度指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)與旱澇受災(zāi)率的關(guān)系，選擇優(yōu)勢指數(shù)表征東北春玉米生長及干濕狀況，基于HP濾波構(gòu)建相對氣象產(chǎn)量，利用距離相關(guān)分析方法選取合理時間尺度和關(guān)鍵月份的指數(shù)，分析這些指數(shù)與春玉米相對氣象產(chǎn)量的關(guān)系以及不同生育階段水分條件與產(chǎn)量之間的關(guān)系。對東北三省地區(qū)預(yù)估旱澇災(zāi)害對春玉米產(chǎn)量影響，和及時采取災(zāi)害防御措施具有一定的參考價值。

十五、監(jiān)測不同生育階段玉米群體株高的精度差異分析

為明確利用無人機影像監(jiān)測玉米群體株高的精度及其影響因素，基于無人機搭載光學(xué)成像設(shè)備構(gòu)建大田玉米群體數(shù)字高程模型，研究不同生育時期下玉米群體株高監(jiān)測的精度差異。試驗結(jié)果表明，高清RGB相機和多光譜成像設(shè)備獲取的DEM均能反映玉米群體的高度差異，為該方向應(yīng)用于大田生產(chǎn)提供借鑒意義。

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