遙感為什麼能進農作物估產呢？對廣大區域的農作物估產，當然無法去稱斤計兩。遙感農作物估產，需要知道兩個方面的資訊，一是透過對地遙感技術，根據國家農業土地利用資料庫，來測算農作物的種植面積。二是利用遙感技術監測農作物的長勢，特別是評估災害對農作物的影響。掌握以上資料後，透過經過驗證的預測模型，就可以估算農作物的單位產量，進而對一個地區或全國農作物總產量進行估算。

　　那麼，遙感器是如何感知農作物長勢的呢?以下以主要農作物小麥為例進行說明。

　　任何物質都有光譜反射或輻射特性，農作物也不例外。只要把光譜細分到能夠反映小麥長勢的三個主要因子，即葉綠素、蛋白質、水分的波段上，收集其遙感資訊，再根據葉綠素、蛋白質、水分三個主要因子對小麥長勢的貢獻大小，採用線性組合方法，就可以計算出小麥長勢函式。對小麥長勢函式進行分級評價，分出三六九等，最終就可以得到小麥長勢結果。

農作物遙感估產

crop yield estimation by remote sensing

nongzuovvu yaogan guehan 農作物遙感估產(erop yield estimation by remot。sens- ing)應用遙感資訊和遙感方法估算作物產量的過程。遙 感資訊是指在各種遙感平臺上，使用各種感測器獲取作物及其 環境背景的反射、輻射資訊的瞬時記錄。經計算機處理、識別、 分類、資訊提取等遙感方法，並結合數理統計分析和地學分析， 最後估測出農作物的最終產量。根據遙感資料來源的不同，農 作物遙感估產可分為空間遙感作物估產和地面遙感作物估產。 前者又包括以應用衛星資料為主的航天遙感作物估產和以應 用飛機航測資料為主的航空遙感作物估產，估產的範圍廣、宏 觀性強。後者是根據地面遙感平臺獲取的農作物光譜資訊進 行估產，估產範圍較小。 農作物遙感估產包括對農作物生長過程的動態監測、種植 面積測算、單位面積產量估測和總產量估測。在空間遙感估產 中，農作物生長過程的動態監測是遙感估產的重要依據之一。 極軌氣象衛星(美國的NOAA了TIROS一N系列，中國的FY一1 等)由於重複掃描週期短、經濟，是農作物長勢監測的主要工 具。長勢監測是透過分析遙感光譜植被指數隨時間變化來實 現的。測算農作物種植面積用得最早、最廣泛的遙感資訊是美 國陸地衛星(1醜ndsat)的多光譜掃描器(MSS)資料，現在多應用 較高几何解析度的專題成像掃描器(rrM)資料以及斯波特 (SRyT)的資料。根據不同生長期作物的光譜特徵和農事歷解 譯作物，建立解譯標誌，再對多光譜資料採用目測與計算機結 合的方法進行識別和分類，經地面實測資料補充修正，最後完 成種植面積測算。近年研究用NOAA的改進甚高解析度輻射 計(AVHRR)資料與陸地衛星專題成像掃描器(TM)結合測算種 植面積。單產預測是基於分析農作物產量與各種影響因素之 間關係，組建迴歸模型來完成。早期較多利用氣象衛星的天氣 資料作為農作物單產估測模型的主要輸人量。20世紀80年代 初期以後，逐步採用從遙感資料中直接提取作物資訊，在分析 遙感光譜植被指數與農作物產量或農學引數(如葉面積係數 等)關係的基礎上建立遙感估產模型或遙感引數模型來完成。 為了提高單產預報準確率，也採用多種估產模型預測結果整合 最終單產的方法。總產可由單產與種植面積相乘求得，也可在 分析總產與總光譜指數值之間關係的基礎上建立遙感估產(總 產)模型來實現。地面遙感農作物估產是透過不同生長期作物 的野外光譜測定，建立光譜資料與農作物產量間的迴歸模型來 完成。 70年代中期開始的美國“大面積作物調查實驗”(LACIE) 和隨後進行的“空間遙感監測農業資源”(純州盯ARS)，開創了 農作物遙感估產的先例。世界上很多國家普遍開展了農作物 遙感估產。中國的農作物遙感估產始於so年代初期，主要利 用美國陸地衛星開展小範圍研究;so年代中期開始，在中國氣 象局系統率先開展了利用極軌氣象衛星的11省(自治區、直轄 市)範圍的大面積冬小麥遙感監測和估產研究試驗，並於19哭) 年轉人氣象局業務。科學院系統、農業部門和高等院校亦開展 了利用多種遙感器資料的多種作物的遙感估產研究和試驗，oo 年代初期已建成重點產糧區主要農作物估產執行系統。小麥 估產精度達95%以上，玉米、水稻估產精度達85%以上。農作 物遙感估產具有快速、宏觀、經濟、客觀等特點，並可對農作物 生長過程進行動態監測，排除人為干擾的侷限性，具有非常好 的發展前景。在中國，它可為國家和各級政府進行糧食生產、 計劃等宏觀決策，為制定正確的糧食分配、供應、儲運與國內外 貿易政策等方面提供科學依據。

遙感為什麼能進農作物估產呢?對廣大區域的農作物估產，當然無法去稱斤計兩。遙感農作物估產，需要知道兩個方面的資訊，一是透過對地遙感技術，根據國家農業土地利用資料庫，來測算農作物的種植面積。二是利用遙感技術監測農作物的長勢，特別是評估災害對農作物的影響。掌握以上資料後，透過經過驗證的預測模型，就可以估算農作物的單位產量，進而對一個地區或全國農作物總產量進行估算。

任何物質都有光譜反射或輻射特性，農作物也不例外。只要把光譜細分到能夠反映小麥長勢的三個主要因子，即葉綠素、蛋白質、水分的波段上，收集其遙感資訊，再根據葉綠素、蛋白質、水分三個主要因子對小麥長勢的貢獻大小，採用線性組合方法，就可以計算出小麥長勢函式。對小麥長勢函式進行分級評價，分出三六九等，最終就可以得到小麥長勢結果。

(摘自《中國載人航天科普叢書?探秘太空》)