唐華俊

（中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院，北京100081）

0 引言

中國(guó)農(nóng)業(yè)遙感經(jīng)歷了20世紀(jì)70年代的引進(jìn)學(xué)習(xí)階段[1]，80—90年代中期的技術(shù)攻關(guān)階段[2]，90年代后期—2010年監(jiān)測(cè)應(yīng)用階段以及2010年至今全面深化研究與應(yīng)用階段[3]。40余年來(lái)，國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)遙感科學(xué)家緊密結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際需求，不斷攻克技術(shù)難關(guān)，使得農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)研究和應(yīng)用從深度和廣度上都得到長(zhǎng)足發(fā)展，取得眾多成果。筆者旨在回顧農(nóng)業(yè)遙感研究的百年發(fā)展歷程，分析農(nóng)業(yè)遙感發(fā)展不同階段的特點(diǎn)，歸納總結(jié)一批近年來(lái)國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)遙感研究取得的成就及重要成果、重要人物以及農(nóng)業(yè)遙感發(fā)展的國(guó)際前沿情況，展望未來(lái)發(fā)展前景和趨勢(shì)。

1 回顧農(nóng)業(yè)遙感研究的發(fā)展歷程

現(xiàn)代遙感技術(shù)可以從1915年世界上第一臺(tái)航空攝影相機(jī)的出現(xiàn)作為開(kāi)始。第二次世界大戰(zhàn)期間，彩色攝影、紅外攝影、雷達(dá)技術(shù)、多光譜攝影、掃描技術(shù)，以及運(yùn)載工具和判讀成圖設(shè)備等被廣泛應(yīng)用于軍事目標(biāo)探測(cè)，隨后逐步擴(kuò)展應(yīng)用到測(cè)繪、土地、林業(yè)和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域[4]。20世紀(jì)中期，隨著無(wú)線電電子技術(shù)、光學(xué)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，遙感技術(shù)迅速發(fā)展。遙感器的搭載平臺(tái)從飛機(jī)發(fā)展為衛(wèi)星、宇宙飛船和航天飛機(jī)等，遙感從航空攝影技術(shù)為主的遙感進(jìn)入到衛(wèi)星遙感時(shí)代。遙感譜段從可見(jiàn)光發(fā)展到紅外、微波，遙感信息的記錄和傳輸從膠片成像、圖像直接傳送發(fā)展到非圖像的無(wú)線傳輸，探測(cè)地物的能力和應(yīng)用范圍得到了極大地拓展[5-6]。遙感技術(shù)的不斷發(fā)展為其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用奠定了強(qiáng)大基礎(chǔ)。

作為遙感科學(xué)的重要分支，農(nóng)業(yè)遙感伴隨著遙感技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展。農(nóng)業(yè)遙感指利用裝載在航天、航空及地面等不同遙感平臺(tái)上的傳感器，獲取農(nóng)業(yè)對(duì)象目標(biāo)的電磁波波譜信號(hào)，利用計(jì)算機(jī)、地理學(xué)、農(nóng)學(xué)等多學(xué)科的理論和技術(shù)方法，揭示農(nóng)業(yè)地物、生態(tài)環(huán)境和生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)量、屬性及其時(shí)空變化特征。1972年，美國(guó)成功發(fā)射第一顆陸地資源衛(wèi)星對(duì)農(nóng)業(yè)遙感發(fā)展意義重大，為農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用提供了持續(xù)穩(wěn)定的遙感數(shù)據(jù)源。1974年，美國(guó)開(kāi)始采用衛(wèi)星遙感技術(shù)建立大范圍的農(nóng)作物面積監(jiān)測(cè)和估產(chǎn)系統(tǒng)(LACIE)，隨后開(kāi)展的AgRISTARS計(jì)劃成為美國(guó)農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，不但服務(wù)于美國(guó)國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)，同時(shí)也開(kāi)展了全球糧食生產(chǎn)信息監(jiān)測(cè)[7-8]。1988年，歐盟利用遙感技術(shù)建立了農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)MARS，監(jiān)測(cè)歐盟成員國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況，核查補(bǔ)貼發(fā)放。MARS系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)范圍后來(lái)擴(kuò)展到全球主要農(nóng)業(yè)區(qū)，監(jiān)測(cè)信息服務(wù)于歐盟的農(nóng)業(yè)對(duì)外援助與國(guó)際合作[9]。20世紀(jì)90年代開(kāi)始，很多國(guó)家或國(guó)際組織紛紛建立農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，服務(wù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、防災(zāi)減災(zāi)、糧食安全以及國(guó)際合作[10-11]。2011年，20國(guó)集團(tuán)(G20)成員發(fā)起全球農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)計(jì)劃(GeoGLAM)，整合多個(gè)國(guó)家與國(guó)際組織的區(qū)域以及全球農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)據(jù)與信息共享，實(shí)現(xiàn)對(duì)全球農(nóng)業(yè)的遙感監(jiān)測(cè)。這一階段的主要發(fā)展特點(diǎn)是利用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息，監(jiān)測(cè)范圍從單個(gè)國(guó)家、局部區(qū)域不斷擴(kuò)展到全球范圍。

近10年來(lái)，隨著各類高空間、時(shí)間、光譜分辨率民用衛(wèi)星的出現(xiàn)，定量遙感技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，農(nóng)業(yè)遙感與地理信息系統(tǒng)、全球?qū)Ш郊夹g(shù)及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)不斷融合，遙感在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用廣度和深度不斷擴(kuò)展，在農(nóng)業(yè)資源調(diào)查、生物產(chǎn)量估計(jì)、農(nóng)業(yè)災(zāi)害監(jiān)測(cè)等方面發(fā)揮了重要作用。農(nóng)業(yè)遙感發(fā)展特點(diǎn)從獲取傳統(tǒng)的總產(chǎn)、面積、單產(chǎn)三要素向更多監(jiān)測(cè)要素深入，如土壤濕度、作物健康、作物品質(zhì)、物候、病蟲(chóng)害等。在農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用的學(xué)科領(lǐng)域，也從傳統(tǒng)的資源、環(huán)境向植保、農(nóng)學(xué)等方向擴(kuò)展，農(nóng)業(yè)遙感正逐步成為農(nóng)業(yè)科學(xué)的基礎(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)[3,12-13]。

2 中國(guó)農(nóng)業(yè)遙感研究取得的成就及重要成果

2.1 農(nóng)情遙感領(lǐng)域

從20世紀(jì)90年代開(kāi)始，國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)遙感研究?jī)?yōu)勢(shì)單位圍繞“農(nóng)作物空間信息獲取—信息分析—信息應(yīng)用與服務(wù)”的主線，創(chuàng)建了適合于農(nóng)作物遙感監(jiān)測(cè)的理論、方法和技術(shù)體系。中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所建立的國(guó)家農(nóng)作物遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(CHARMS)穩(wěn)定運(yùn)行超過(guò)10年，成為國(guó)際地球觀測(cè)組織(GEO)向全球推廣的農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)之一。中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所建立的全球農(nóng)情遙感速報(bào)系統(tǒng)(Crop Watch)在全球尺度提供農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)信息[14]。中國(guó)氣象局研制了氣象衛(wèi)星農(nóng)業(yè)遙感估產(chǎn)信息的提取、加工和處理技術(shù)，開(kāi)創(chuàng)了國(guó)內(nèi)以應(yīng)用氣象衛(wèi)星為主的大面積遙感綜合估產(chǎn)的先例。這期間，先后涌現(xiàn)出了孫九林、童慶禧、李小文、唐華俊、郭德友、吳炳方、顧行發(fā)、李召良、王長(zhǎng)耀、周清波、毛留喜等一批農(nóng)情遙感領(lǐng)域的著名專家。

總的來(lái)說(shuō)，取得的創(chuàng)新性突破為：（1）創(chuàng)建了多源多尺度農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)體系。突破了國(guó)內(nèi)獨(dú)特復(fù)雜種植條件下農(nóng)作物精細(xì)識(shí)別、農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)和土壤墑情多源遙感協(xié)同監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量多模型估測(cè)等技術(shù)瓶頸；建立了業(yè)務(wù)化運(yùn)行的全國(guó)農(nóng)作物種植面積、長(zhǎng)勢(shì)、土壤墑情及產(chǎn)量的遙感監(jiān)測(cè)。（2）創(chuàng)建了天（遙感）地（地面）網(wǎng)（無(wú)線傳感網(wǎng)）一體化的農(nóng)情信息獲取技術(shù)。解決了以往基于單一遙感信息的農(nóng)作物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)空不連續(xù)的關(guān)鍵難點(diǎn)，大范圍農(nóng)田信息獲取成本較傳統(tǒng)人工地面采集方式節(jié)約了90%以上；發(fā)展了多源遙感數(shù)據(jù)組網(wǎng)、空間尺度轉(zhuǎn)換、海量農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)，大大提高了國(guó)內(nèi)農(nóng)情信息快速、高效、經(jīng)濟(jì)獲取的能力。（3）研制了面向農(nóng)作物遙感監(jiān)測(cè)的光譜響應(yīng)診斷技術(shù)，研發(fā)了全面覆蓋農(nóng)作物和農(nóng)田環(huán)境參數(shù)的定量反演算法和模型。作物生化參數(shù)高光譜反演的研究，開(kāi)辟了無(wú)損條件下獲取田間農(nóng)作物品質(zhì)及養(yǎng)分等診斷信息的新途徑；研發(fā)了作物物候期、葉面積指數(shù)、光合有效輻射等關(guān)鍵參數(shù)的遙感定量反演算法和模型，提高了區(qū)域農(nóng)作物和農(nóng)田環(huán)境參數(shù)遙感反演精度。

2.2 農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感領(lǐng)域

21世紀(jì)以來(lái)，中國(guó)農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害發(fā)生頻率加快、范圍加大、危害加重。及時(shí)、準(zhǔn)確獲取多尺度農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害信息成為農(nóng)業(yè)主管部門的迫切需求。中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所緊扣“理論創(chuàng)新—技術(shù)突破—應(yīng)用服務(wù)”的研究主線，創(chuàng)建了國(guó)內(nèi)首個(gè)精度高、尺度大和周期短的國(guó)家農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用所建立了主要農(nóng)作物病蟲(chóng)害遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，開(kāi)展了業(yè)務(wù)化運(yùn)行。這些農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)部、國(guó)家防汛抗旱總指揮部、中國(guó)氣象局和國(guó)家減災(zāi)中心等部門的全國(guó)農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)工作。先后涌現(xiàn)出了陳述彭、徐冠華、徐希孺、周成虎、唐華俊、李召良、黃詩(shī)峰、趙春江、黃文江、黃敬峰等一批農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感領(lǐng)域做出突出貢獻(xiàn)的專家。

取得的創(chuàng)新性突破為：（1）創(chuàng)新了面向農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)的理論體系。構(gòu)建了以地表蒸散發(fā)參數(shù)為核心的農(nóng)業(yè)干旱遙感定量反演理論和農(nóng)業(yè)干旱參數(shù)遙感反演的空間尺度效應(yīng)解析理論體系，實(shí)現(xiàn)了全國(guó)尺度地表蒸散發(fā)等干旱核心參數(shù)的全遙感反演。提出農(nóng)業(yè)洪澇災(zāi)害全過(guò)程數(shù)值解析理論，精確解析了農(nóng)業(yè)洪澇災(zāi)害發(fā)生的全過(guò)程及其對(duì)作物生長(zhǎng)過(guò)程的影響機(jī)理，奠定洪澇災(zāi)害作物災(zāi)損定量評(píng)估的理論基礎(chǔ)。（2）突破了農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)精度低、時(shí)效差的技術(shù)難題，實(shí)現(xiàn)了高精度、短周期和多尺度的農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)信息服務(wù)與決策支持。建立了“星—機(jī)—地”多平臺(tái)一體化的農(nóng)業(yè)災(zāi)害信息快速獲取技術(shù)，實(shí)現(xiàn)不同尺度旱澇災(zāi)情信息獲取時(shí)間縮短到24 h以內(nèi)。創(chuàng)建了多模型整合的土壤墑情監(jiān)測(cè)技術(shù)，建立了全波段和主被動(dòng)遙感協(xié)同的微波全天候水體識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)保證率90%以上。研制了面向作物全生育期的旱澇災(zāi)害損失遙感評(píng)估技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)不同農(nóng)作物和發(fā)育期的受損面積和受損程度快速評(píng)估。實(shí)現(xiàn)了信息采集、數(shù)據(jù)處理、災(zāi)情解析、災(zāi)損評(píng)估和信息發(fā)布等農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)規(guī)范化和流程化。（3）建立了全國(guó)尺度作物病蟲(chóng)害遙感監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)系統(tǒng)。明確了小麥、水稻、玉米等主要作物病蟲(chóng)害光譜特征和敏感波段，實(shí)現(xiàn)了不同病蟲(chóng)害脅迫類型及病蟲(chóng)害脅迫與養(yǎng)分、水分等脅迫的區(qū)分；建立了“作物病蟲(chóng)害遙感監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)系統(tǒng)”，實(shí)現(xiàn)了作物長(zhǎng)勢(shì)及生境參量反演、病蟲(chóng)害發(fā)生發(fā)展?fàn)顩r的高效遙感監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)。

2.3 農(nóng)業(yè)資源環(huán)境遙感領(lǐng)域

先后搭建了農(nóng)業(yè)環(huán)境要素監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，形成了耕地、草原、漁業(yè)等農(nóng)業(yè)資源遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)體系，突破了信息提取、參數(shù)反演、模型構(gòu)建和精度檢驗(yàn)等一系列技術(shù)難題。取得的重要成果包括：（1）中國(guó)1:100000比例尺耕地資源現(xiàn)狀遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)及基于國(guó)產(chǎn)高分?jǐn)?shù)據(jù)的作物一張圖數(shù)據(jù)。以遙感影像為主要數(shù)據(jù)源，經(jīng)過(guò)多年的積累建立了從20世紀(jì)80年代末期開(kāi)始，每5年一期的覆蓋全國(guó)陸地區(qū)域的多時(shí)相1:100000比例尺土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫(kù)。其中的耕地資源包括熟耕地、新開(kāi)荒地、休閑地、輪歇地、草田輪作物地，種植農(nóng)作物為主的農(nóng)果、農(nóng)桑、農(nóng)林用地，及耕種3年以上的灘地和海涂等[15]。近年來(lái)，攻克了基于國(guó)產(chǎn)高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)的冬小麥自動(dòng)識(shí)別的技術(shù)瓶頸，獲得了全國(guó)第一張16 m空間分辨率冬小麥種植區(qū)空間分布圖[16]。葉嘉安、楊士中、劉紀(jì)遠(yuǎn)、劉明亮、張?jiān)鱿椤⑶f大方等在耕地資源遙感監(jiān)測(cè)領(lǐng)域貢獻(xiàn)突出。（2）創(chuàng)建了草原產(chǎn)草量、草畜平衡狀況遙感監(jiān)測(cè)的新方法和模型庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了全國(guó)天然草原產(chǎn)草量的動(dòng)態(tài)定量監(jiān)測(cè)。提出了像元尺度閾值參數(shù)和判定準(zhǔn)則，實(shí)現(xiàn)了對(duì)中國(guó)牧區(qū)和半牧區(qū)268個(gè)縣（旗）草畜平衡的每年定期監(jiān)測(cè)和優(yōu)化管理，建成了高效穩(wěn)定的草原植被遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了中國(guó)草原植被快速遙感監(jiān)測(cè)、草畜平衡動(dòng)態(tài)評(píng)估和草原資源數(shù)字化的高效管理。李博、史培軍、李建龍、方精云、辛?xí)云?、徐斌、陶偉?guó)等科學(xué)家在中國(guó)北方草地資源遙感監(jiān)測(cè)及草畜平衡評(píng)估遙感監(jiān)測(cè)方面貢獻(xiàn)突出。（3）構(gòu)建了水產(chǎn)養(yǎng)殖遙感監(jiān)測(cè)及漁場(chǎng)漁情分析預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)化應(yīng)用體系。遙感在漁場(chǎng)漁情信息服務(wù)、水產(chǎn)養(yǎng)殖規(guī)劃及評(píng)估、漁業(yè)資源管理、漁船監(jiān)控與管理等方面形成特色[17]，開(kāi)發(fā)了一系列具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的海洋漁業(yè)應(yīng)用軟件系統(tǒng)（北太平洋魷魚漁場(chǎng)漁情預(yù)測(cè)系統(tǒng)、大洋金槍魚漁場(chǎng)漁情分析速預(yù)報(bào)系統(tǒng)等），能為國(guó)內(nèi)遠(yuǎn)洋主要作業(yè)漁場(chǎng)提供海洋遙感環(huán)境參數(shù)信息、歷史作業(yè)漁場(chǎng)查詢和漁場(chǎng)預(yù)報(bào)等信息。潘德?tīng)t、陳雪忠、陳新軍、程家驊等在漁業(yè)遙感領(lǐng)域貢獻(xiàn)突出。

3 農(nóng)業(yè)遙感研究發(fā)展的國(guó)際前沿

3.1 農(nóng)業(yè)定量遙感

農(nóng)業(yè)定量遙感是農(nóng)業(yè)遙感的理論基礎(chǔ)。過(guò)去由于數(shù)據(jù)和技術(shù)的限制，遙感和農(nóng)業(yè)遙感的定量化程度不高，以類型判別（如作物遙感識(shí)別與分類、土地利用與覆蓋變化遙感監(jiān)測(cè)）或指數(shù)分析占主導(dǎo)，限制了遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)科研與生產(chǎn)上發(fā)揮更大作用。近年來(lái)由于傳感器技術(shù)不斷提升，越來(lái)越多高質(zhì)量的遙感數(shù)據(jù)獲取成為可能，如高光譜遙感、多角度遙感、微波遙感、熱紅外遙感、激光雷達(dá)遙感等[18]，同時(shí)定量遙感理論也不斷進(jìn)步，遙感反演模型精度不斷提高，遙感獲取參數(shù)種類也不斷增加。特別是人工智能與數(shù)據(jù)同化技術(shù)的發(fā)展[19-20]，也為農(nóng)業(yè)定量遙感技術(shù)發(fā)展提供了新的生長(zhǎng)點(diǎn)[21-22]。

3.2 無(wú)人機(jī)遙感

農(nóng)業(yè)由于較強(qiáng)的季節(jié)性、地域性特征，對(duì)遙感數(shù)據(jù)的時(shí)效要求較高。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)受天氣、軌道周期、分辨率等的影響，往往很難及時(shí)獲取滿足監(jiān)測(cè)條件的高質(zhì)量衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，無(wú)人機(jī)航空遙感正在成為農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)獲取的重要組成部分，目前國(guó)內(nèi)外無(wú)人機(jī)遙感呈現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展，在農(nóng)田地塊邊界和作物面積等農(nóng)情遙感，在農(nóng)業(yè)災(zāi)害的動(dòng)態(tài)連續(xù)監(jiān)測(cè)及農(nóng)業(yè)災(zāi)后快速評(píng)估方面，在土壤污染、農(nóng)業(yè)設(shè)施、漁場(chǎng)漁情資源調(diào)查方面正發(fā)揮其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

3.3 作物表型遙感

作物表型遙感是近年來(lái)農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)與作物遺傳育種學(xué)科交叉產(chǎn)生的新興研究領(lǐng)域。在作物遺傳育種作物表型傳統(tǒng)研究中一般采用人工取樣，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且對(duì)樣品具有損傷。近年來(lái)農(nóng)業(yè)遙感傳感技術(shù)與數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，可以使用搭載在近地平臺(tái)或低空遙感平臺(tái)的遙感器快速準(zhǔn)確獲取與分析作物表型參數(shù)、測(cè)試環(huán)境參數(shù)，大大提高了效率。作物表型遙感是農(nóng)業(yè)遙感的研究熱點(diǎn)，具有旺盛的生命力和良好的發(fā)展前景[23-24]。

4 未來(lái)發(fā)展前景與趨勢(shì)

“十三五”及未來(lái)10年，隨著“高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)”重大專項(xiàng)的進(jìn)一步深入實(shí)施以及國(guó)家空間基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的推進(jìn)，中國(guó)將擁有更多的國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星。隨著傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，以及現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求，國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)的研究與應(yīng)用將進(jìn)一步深入發(fā)展。

4.1 天空地一體化的農(nóng)業(yè)遙感大數(shù)據(jù)獲取

目前天空地協(xié)同觀測(cè)對(duì)農(nóng)業(yè)資源環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用的滿足度還不高，衛(wèi)星和傳感器參數(shù)設(shè)計(jì)沒(méi)有充分體現(xiàn)農(nóng)業(yè)特有需求。關(guān)鍵作物生長(zhǎng)期與關(guān)鍵農(nóng)事管理節(jié)點(diǎn)需要微波遙感全天候遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)的獲??；土壤定量遙感、作物品種與品質(zhì)監(jiān)測(cè)、病蟲(chóng)害遙感監(jiān)測(cè)等需要高光譜遙感數(shù)據(jù)；作物生理與生長(zhǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)需要熒光遙感、偏振遙感等新型遙感器應(yīng)用；天空地多源觀測(cè)數(shù)據(jù)的融合與同化理論和技術(shù)方法需要加強(qiáng)[24]。

4.2 人工智能與大數(shù)據(jù)等的信息智能提取和挖掘技術(shù)應(yīng)用

無(wú)論是土地利用類型、作物種類的分類識(shí)別，還是作物生長(zhǎng)狀態(tài)和環(huán)境要素的定量遙感，都是非常復(fù)雜的認(rèn)知過(guò)程。由于遙感數(shù)據(jù)本身波段間的相關(guān)性，遙感器設(shè)計(jì)波段的有限性，以及地物同物異譜、異物同譜的光譜復(fù)雜性，遙感信息提取和智能挖掘具有病態(tài)問(wèn)題，存在很多不確定性。人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，為農(nóng)業(yè)資源環(huán)境信息反演、提取與應(yīng)用提供了嶄新的技術(shù)途徑。

4.3 農(nóng)業(yè)遙感的應(yīng)用范圍和應(yīng)用領(lǐng)域的拓寬

遙感觀測(cè)與導(dǎo)航定位、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的融合，與農(nóng)學(xué)領(lǐng)域的其他學(xué)科交叉結(jié)合，可以從方法學(xué)上推動(dòng)自身學(xué)科發(fā)展，同時(shí)跨學(xué)科應(yīng)用也將拓展應(yīng)用領(lǐng)域。需要進(jìn)一步建立天空地一體化的農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)，推進(jìn)天空地協(xié)同遙感觀測(cè)在精準(zhǔn)/智慧農(nóng)業(yè)、作物育種表型、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與評(píng)估、農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展、農(nóng)業(yè)政策效果評(píng)估等方面的應(yīng)用深度發(fā)展。

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