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農(nóng)業(yè)定量遙感是從對地觀測電磁波信號中定量分析和提取農(nóng)作物參數(shù)的技術(shù)和方法。農(nóng)業(yè)定量遙感通過研究和改進(jìn)經(jīng)驗?zāi)Ｐ秃洼椛鋫鬏斈Ｐ偷?，著重建立農(nóng)作物與農(nóng)田環(huán)境參數(shù)的遙感定量反演技術(shù)，從而實現(xiàn)利用遙感數(shù)據(jù)定量獲取有關(guān)農(nóng)作物生長的關(guān)鍵生物理化參數(shù)，為作物生長模型、作物估產(chǎn)等研究提供可靠的輸入?yún)?shù)，并且能夠為實際的田間農(nóng)業(yè)管理提供有價值的參考信息。當(dāng)前，遙感技術(shù)在農(nóng)作物種植面積提取、作物物候監(jiān)測、大面積長勢監(jiān)測以及產(chǎn)量估算等方面展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用成效，已成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中不可或缺的技術(shù)支撐，但仍存在著以下問題。

1）遙感觀測與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的耦合復(fù)雜性。從可見光波段至紅外波段，從多光譜遙感到高光譜遙感，遙感技術(shù)呈現(xiàn)出多樣化的特點(diǎn)。針對不同作物種類、不同生長階段、不同地理環(huán)境以及不同參數(shù)需求，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)展現(xiàn)出高度的復(fù)雜性。如何讓遙感觀測與農(nóng)業(yè)需求實現(xiàn)深度精準(zhǔn)結(jié)合，是亟待解決的核心問題。

2）遙感農(nóng)業(yè)觀測的信息可靠性。帶有農(nóng)作物信息的光譜信號進(jìn)入傳感器，中間有著復(fù)雜的輻射傳輸過程，需要考慮幾何變形因素、作物光譜方向性等問題，如何讓遙感影像還原地表真實信息，是遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中應(yīng)用需要開展的第一步工作。

3）農(nóng)業(yè)定量遙感模型尺度多樣性。在農(nóng)業(yè)定量遙感領(lǐng)域，不同觀測平臺如衛(wèi)星、無人機(jī)以及近地平臺的尺度多樣性導(dǎo)致了模型的通用性受限。目前，水分反演模型、葉面積指數(shù)（LAI）反演模型以及作物估產(chǎn)模型等，均面臨著從葉片尺度到冠層尺度結(jié)果獲取的尺度效應(yīng)問題，最優(yōu)尺度的確定仍存在不確定性。如何開展多種尺度和平臺的協(xié)同觀測，是遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究中實現(xiàn)廣泛優(yōu)質(zhì)應(yīng)用的關(guān)鍵所在。

4）精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和遙感數(shù)據(jù)的分析智能化。在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實施過程中，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的進(jìn)一步利用，涉及光譜信息、理化參數(shù)、基因信息以及田間信息等海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的處理需要借助深度學(xué)習(xí)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合以及對地觀測腦等先進(jìn)方法。如何借助遙感地理信息科學(xué)推動農(nóng)業(yè)智能化，是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實現(xiàn)過程中的關(guān)鍵一環(huán)。

針對前述四個核心問題，我們開展了一些系統(tǒng)性的研究工作，包括精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)遙感機(jī)理、多源農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)的綜合處理、作物參量的遙感反演、農(nóng)作物覆蓋信息提取、作物總初級生產(chǎn)力（GPP）與作物產(chǎn)量遙感估算、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)挖掘以及農(nóng)作物遙感表型信息學(xué)等七個研究領(lǐng)域。這些研究為上述關(guān)鍵問題提供了一些解決方案，同時也為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

1．精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的遙感機(jī)理研究

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)依賴于高效、實時的作物生長監(jiān)測，而遙感技術(shù)在這一過程中發(fā)揮了重要作用。遙感機(jī)理研究的核心目標(biāo)是通過理解遙感數(shù)據(jù)與作物生長之間的關(guān)系，以實現(xiàn)更精準(zhǔn)的產(chǎn)量估算和農(nóng)業(yè)管理。近年來，隨著無人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，結(jié)合多時相遙感數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究逐漸成為熱點(diǎn)，如從油菜的生長機(jī)理出發(fā)，提出基于多時相歸一化植被指數(shù)（NDVI）和豐度數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測方法。通過無人機(jī)獲取不同生長階段的多時相遙感數(shù)據(jù)，根據(jù)油菜冠層結(jié)構(gòu)與田間特征確定不同生長期端元組合，并通過線性解混模型獲取豐度（見圖1）。與傳統(tǒng)的植被指數(shù)（VI，如NDVI）相比，豐度數(shù)據(jù)能夠提供更深入的作物生物學(xué)信息，尤其是從亞像元層次反映了植株器官的發(fā)育情況。研究結(jié)果表明，選取合適的豐度組合數(shù)據(jù)結(jié)合NDVI進(jìn)行多時相估產(chǎn)具有更好的效果，且不同種植方式下的最優(yōu)豐度組合相同，適用于產(chǎn)量的提前預(yù)測。通過不斷探索遙感機(jī)理和遙感數(shù)據(jù)中包含的信息，農(nóng)民和農(nóng)業(yè)管理者可以更精確地監(jiān)測作物生長動態(tài)，實現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供了新的技術(shù)路徑，展示了遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用潛力。

圖1  油菜角果期移栽部分區(qū)域豐度圖

2．多源農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)的綜合處理

多源農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)的綜合處理是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。遙感數(shù)據(jù)通常來自不同的傳感器和平臺，這些數(shù)據(jù)在空間分辨率、光譜范圍以及定標(biāo)精度等方面存在著差異。為了提高農(nóng)業(yè)監(jiān)測的準(zhǔn)確性和可靠性，必須對這些遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，以確保其在應(yīng)用中的一致性和有效性。例如針對高分一號（GF-1）衛(wèi)星的寬視場（WFV）相機(jī)進(jìn)行輻射定標(biāo)，構(gòu)建基于Landsat-8衛(wèi)星陸地成像儀（OLI）數(shù)據(jù)的交叉定標(biāo)方法，提高農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)的一致性。通過該交叉定標(biāo)技術(shù)的實施，高分一號WFV相機(jī)的反射率數(shù)據(jù)在重新定標(biāo)后Landsat-8OLI數(shù)據(jù)的對比顯示，誤差顯著降低，尤其是在低反射率區(qū)間，數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升尤為顯著。定標(biāo)系數(shù)的優(yōu)化使得農(nóng)田區(qū)域NDVI結(jié)果與OLI數(shù)據(jù)的一致性也得到明顯改善（見圖2），增強(qiáng)了遙感數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)監(jiān)測中的應(yīng)用潛力。通過精確的定標(biāo)處理，農(nóng)作物的生長狀況、產(chǎn)量預(yù)測以及環(huán)境變化監(jiān)測等任務(wù)得以更加準(zhǔn)確地執(zhí)行，推動了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用。農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)的綜合處理，尤其是通過交叉定標(biāo)方法進(jìn)行的輻射定標(biāo)，為遙感數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性提供了保障，從而有效支持了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和環(huán)境監(jiān)測的需求。

圖2  農(nóng)田區(qū)域 WFV 和 OLI的 NDVI 統(tǒng)計數(shù)據(jù)比較

3．作物參量的遙感反演

隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，作物生長狀況的定量化監(jiān)測和關(guān)鍵參數(shù)的精準(zhǔn)提取已成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的重要研究方向。傳統(tǒng)方法在作物生物量監(jiān)測中存在成本高、效率低以及時空分辨率不足的局限，而多光譜遙感技術(shù)特別是無人機(jī)平臺的應(yīng)用，為解決上述問題提供了全新的技術(shù)手段。例如，基于無人機(jī)搭載多光譜相機(jī)，可以獲取稻田區(qū)域的多時序多光譜影像數(shù)據(jù)，結(jié)合光譜信息、三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)及氣象信息，從而構(gòu)建多參數(shù)綜合模型以高精度反演水稻生物量。在海南雜交水稻全國重點(diǎn)實驗室試驗田，應(yīng)用該方法進(jìn)行研究，結(jié)果表明，綜合利用多維信息的生物量估算模型具有顯著的優(yōu)勢，其中決定系數(shù)R2達(dá)到0.86，均方根誤差（RMSE）為178.37g/m2，明顯優(yōu)于基于單一光譜或幾何信息的模型（見圖3）。對比分析不同光譜植被指數(shù)以及幾何和氣象信息的融合模型，驗證了近紅外與紅邊波段在稻田生物量估算中的核心作用，充分體現(xiàn)了多光譜遙感技術(shù)在作物參數(shù)反演中的關(guān)鍵地位。無人機(jī)影像反演作物參量不僅為作物參數(shù)的高效提取提供了新方法，還可在農(nóng)業(yè)資源管理和作物生長診斷方面具有廣泛的應(yīng)用潛力，為農(nóng)業(yè)數(shù)字化和智能化發(fā)展提供了重要技術(shù)支撐和科學(xué)依據(jù)。

圖3  綜合利用多維信息的生物量估算結(jié)果

4．農(nóng)作物覆蓋信息提取

農(nóng)作物覆蓋信息（VF）的精準(zhǔn)提取是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)監(jiān)測和生態(tài)評估的重要內(nèi)容，尤其是對于開花顯著的作物（如油菜），傳統(tǒng)基于植被指數(shù)的方法在開花期作物監(jiān)測上面臨嚴(yán)重挑戰(zhàn)。在湖北省48個施用不同氮肥處理的油菜樣地，利用無人機(jī)獲取6波段（490～900nm）高分辨率多光譜影像，并結(jié)合地面觀測，采用支持向量機(jī)（SVM）分類提取花、葉及土壤像素。研究結(jié)果顯示，油菜開花會導(dǎo)致冠層反射率在可見光和近紅外全波段顯著增加，但其幅度在波段間存在差異；在花期，基于比值的植被指數(shù)（如NDVI、VARIgreen）的值因分母增大而顯著降低?；跓o人機(jī)搭載的多光譜相機(jī)數(shù)據(jù)，結(jié)合花期植被光譜特性分析，開發(fā)了一種油菜植被覆蓋度和花覆蓋度（FF）提取的改進(jìn)模型。通過對不同時期數(shù)據(jù)的分組建模，提出了分別適用于生長階段（無花期）和花期的VF估算算法，獲取了不同時期FF、VF空間分布結(jié)果（見圖4）。在無花樣本中，VARIgreen表現(xiàn)最佳（R2=0.98，RMSE=3.56%）；而在含花樣本中，增強(qiáng)型植被指數(shù)2（EVI2）表現(xiàn)最優(yōu)（R2=0.84，RMSE=5.65%）。對于花覆蓋度的提取，當(dāng)土壤背景較少（VF≥85%）時，550nm波段反射率與FF呈顯著正相關(guān)（R2>0.6）?；跓o人機(jī)的高分辨率多光譜影像可在不同生長期實現(xiàn)油菜VF和FF的高精度遙感提取，為含顯著非葉片成分作物的覆蓋信息遙感監(jiān)測提供了新的解決方案。

5．GPP與作物產(chǎn)量遙感估算

作物總初級生產(chǎn)力的準(zhǔn)確估算對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力評價、生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)研究至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)基于地面觀測的GPP測量方法存在空間覆蓋有限的局限性，而遙感技術(shù)通過多時空尺度提供了全面的觀測手段。例如，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）、多元線性回歸（MLR）和植被指數(shù)方法，結(jié)合多種遙感數(shù)據(jù)（包括地面高光譜反射率數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)），開發(fā)適用于玉米和大豆的GPP估算模型。在美國內(nèi)布拉斯加研究與推廣中心的三個通量站點(diǎn)區(qū)域的應(yīng)用研究發(fā)現(xiàn)，最優(yōu)的GPP估算算法主要基于紅邊和近紅外波段數(shù)據(jù)，可以顯著提高估算精度。在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模時，地面反射率數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（NRMSE）小于14%，而衛(wèi)星反射率數(shù)據(jù)的NRMSE小于18.7%。此外，VI方法也表現(xiàn)出較好的性能，其中基于紅邊和近紅外波段的VI模型在玉米和大豆上的NRMSE分別為15.6%和20.4%。研究進(jìn)一步表明，遙感估算GPP的關(guān)鍵在于作物冠層的總?cè)~綠素含量，其可以通過紅邊和近紅外反射率高效反演。相比傳統(tǒng)基于入射光合有效輻射（PARin）的GPP模型，采用潛在光合有效輻射（PARpotential）替代PARin，可有效減少天氣條件變化對模型的不確定性?；谶b感數(shù)據(jù)的GPP估算，不僅為農(nóng)業(yè)碳循環(huán)監(jiān)測和生態(tài)系統(tǒng)建模提供了重要數(shù)據(jù)支撐，還拓展了遙感技術(shù)在作物生產(chǎn)力評估中的應(yīng)用，為未來的跨作物、跨區(qū)域精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理提供理論基礎(chǔ)和實踐依據(jù)。

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)通過結(jié)合先進(jìn)的遙感技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供精確、高效的管理手段，而作物產(chǎn)量遙感估算是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的重要組成部分。它不僅有助于優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源的配置，還在全球糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。然而，受到模型參數(shù)數(shù)量和模型適應(yīng)性的限制，傳統(tǒng)作物生長模型難以滿足跨區(qū)域、高精度的估算需求。結(jié)合WOFOST作物生長模型與深度學(xué)習(xí)Transformer網(wǎng)絡(luò)，在黑龍江墾區(qū)農(nóng)場的玉米和大豆估產(chǎn)表明，利用WOFOST作物生長模型生成模擬產(chǎn)量數(shù)據(jù)，通過該模型引導(dǎo)PVT網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并結(jié)合遙感影像數(shù)據(jù)（Sentinel-2）和氣象數(shù)據(jù)（ERA5）對模型進(jìn)行微調(diào)，可以大幅提升模型對實際環(huán)境變化的適應(yīng)能力。研究發(fā)現(xiàn)通過多頭注意力機(jī)制整合遙感影像的空間信息與氣象數(shù)據(jù)的時間動態(tài)，能夠顯著改善模型對復(fù)雜作物生長環(huán)境的理解。與傳統(tǒng)方法（如隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）相比，WOFOST-Transformer模型在產(chǎn)量估算精度上得到提升。融合基于過程的作物生長模型與基于數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建具有跨區(qū)域適用性的產(chǎn)量估算框架，為遙感數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測中的應(yīng)用開辟了新路徑，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理和糧食安全保障提供了有力支持。

6．精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)挖掘

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)挖掘是通過分析和提取遙感數(shù)據(jù)中的信息，輔助農(nóng)業(yè)決策和管理的重要技術(shù)。隨著遙感技術(shù)和數(shù)據(jù)處理能力的不斷提升，特別是高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘變得更加精細(xì)化。然而，如何有效地從大量復(fù)雜的遙感數(shù)據(jù)中提取與作物生長和環(huán)境變化密切相關(guān)的信息，仍然是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的一大挑戰(zhàn)。研究人員結(jié)合地面高光譜數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，融合光譜特征提取與遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，在河南淇縣的冬小麥試驗田，實現(xiàn)小麥籽粒含水率估算。利用連續(xù)去除方法和雙波段歸一化指數(shù)，從高光譜反射數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵光譜特征，并通過隨機(jī)森林回歸方法建立估算模型，在試驗區(qū)域，小麥籽粒含水率估算結(jié)果R2值超過0.85。為解決大范圍田間監(jiān)測的精度問題，研究人員引入了遷移學(xué)習(xí)算法，將地面高光譜數(shù)據(jù)與衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)（如Sentinel-2和PlanetScope衛(wèi)星數(shù)據(jù)）進(jìn)行整合，通過雙階段Tradaboost.R2算法，成功提高了多平臺數(shù)據(jù)的整合能力，模型的泛化性能顯著提升，尤其是在衛(wèi)星數(shù)據(jù)上的應(yīng)用精度大幅提高。同時，基于時間序列，分析揭示了小麥籽粒含水率從生理成熟階段到最終收獲階段的動態(tài)變化規(guī)律（圖5），為優(yōu)化農(nóng)田管理和精準(zhǔn)收割提供了科學(xué)依據(jù)。對遙感數(shù)據(jù)光譜信息、時序信息等的深入挖掘，不僅提升了遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值，還為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的跨尺度數(shù)據(jù)挖掘和智能管理提供了技術(shù)支持。

7．農(nóng)作物遙感表型信息學(xué)

雜交稻育種在保障糧食安全和提升作物產(chǎn)量方面具有重要意義，但傳統(tǒng)育種方法在親本篩選和F1代性能評價上存在效率低和成本高的問題。利用遙感表型技術(shù)輔助雜交稻育種的方法，依托多光譜遙感影像和表型關(guān)鍵特征的提取，分析父系母系和F1代的生長規(guī)律，可為雜交稻育種提供精準(zhǔn)的決策支持。實驗在海南陵水和三亞的試驗田中開展，基于無人機(jī)搭載多光譜傳感器獲取12通道和6通道的高分辨率影像，覆蓋不同飛行高度（50m、70m、130m、200m）下的稻田全景，并結(jié)合地面表型數(shù)據(jù)（如葉片光譜、干生物量、株高、分蘗數(shù)、LAI等），對雜交稻不同品種的生物量參數(shù)進(jìn)行定量化評估。遙感表型技術(shù)能夠快速提取雜交稻的冠層光譜特征和生物量參數(shù)，不同親本和F1代在光譜特征與表型參數(shù)上的差異為優(yōu)良組合的篩選提供了科學(xué)依據(jù)。同時，高分辨率無人機(jī)影像能夠全面反映稻田內(nèi)部的空間異質(zhì)性，精準(zhǔn)識別各育種組合在不同時期的生長表現(xiàn)和生理狀態(tài)。通過將遙感表型與傳統(tǒng)育種方法相結(jié)合，實現(xiàn)了雜交稻親本篩選和F1代評價的高效化和智能化，為雜交稻育種體系的現(xiàn)代化提供了技術(shù)支撐。

在推動中國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的進(jìn)程中，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)展現(xiàn)出巨大的潛力。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的核心在于實現(xiàn)定位、定時、定量的信息獲取與分析。目前，空天地一體化的多尺度遙感技術(shù)與北斗導(dǎo)航系統(tǒng)的深度融合，為我國遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。衛(wèi)星遙感能夠提供宏觀層面的大面積土地覆蓋變化監(jiān)測，無人機(jī)低空遙感則可以針對特定區(qū)域進(jìn)行高分辨率的數(shù)據(jù)采集，而地面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)實時監(jiān)測局部環(huán)境參數(shù)。這些不同尺度的遙感數(shù)據(jù)融合，不僅豐富了農(nóng)業(yè)信息的維度，也為作物生長模型的建立提供了多元化的數(shù)據(jù)支持。

盡管遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大，但要充分發(fā)揮其效能，仍需解決一系列理論和技術(shù)問題。首先，在數(shù)據(jù)處理方面，如何提高遙感影像的解譯速度和精度是一個亟待解決的問題。其次，由于農(nóng)作物的生長周期和環(huán)境因素的影響，構(gòu)建動態(tài)的作物生長模型并實現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測是一項復(fù)雜的工作。再者，遙感數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制，特別是云層遮擋和大氣效應(yīng)的校正，也是影響數(shù)據(jù)可靠性的重要因素。最后，遙感技術(shù)與其他信息技術(shù)（如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能）的集成，需要跨學(xué)科的合作研究，以形成一套完整的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)解決方案。

隨著國家大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，以及無人機(jī)遙感和智能農(nóng)用機(jī)械裝置的廣泛推廣，新型農(nóng)業(yè)科技公司作為技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的關(guān)鍵橋梁，應(yīng)充分發(fā)揮其在多源數(shù)據(jù)集成、智能化決策支持和場景化服務(wù)中的作用，推動技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化落地。在這一過程中，通過發(fā)展更精確的農(nóng)田信息獲取與分析方法、創(chuàng)新遙感應(yīng)用模式，可進(jìn)一步深化對農(nóng)田生產(chǎn)過程的精細(xì)化管理，助力實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化、智能化和綠色化目標(biāo)。

在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，遙感技術(shù)的應(yīng)用不僅是中國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢，更是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和高質(zhì)量發(fā)展的核心途徑。展望未來，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中遙感技術(shù)的發(fā)展將基于需求導(dǎo)向，專注于利用遙感影像還原地表真實信息，將遙感觀測與農(nóng)業(yè)需求的深度精準(zhǔn)結(jié)合，開展多尺度遙感和平臺的系統(tǒng)合作，并通過加強(qiáng)多學(xué)科交叉融合，推動遙感技術(shù)與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深度整合，構(gòu)建出適應(yīng)復(fù)雜農(nóng)業(yè)環(huán)境的高效遙感農(nóng)業(yè)技術(shù)體系，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程和糧食安全提供堅實的技術(shù)支撐。