早在20世紀80年代，我國就開始了農業農村領域的衛星遙感數據應用，2018年長征二號丁運載火箭成功發射并搭載了能有效辨別作物類型的高空間分辨率遙感衛星，并與在軌的高分一號衛星組網運行，有效的大幅提高農業對地監測能力，如今，衛星遙感技術已經成為農業農村領域重要的信息來源。

農田空間信息

農田空間信息包括通過視覺和機器識別獲得的地理坐標信息和作物分類信息。種植面積可以通過無人機識別農田邊界來估計。傳統的農田面積測量方法具有時效性差、農田邊界位置與實際情況差異較大的缺點，不利于準確農業的實施和監測。無人機能夠準確、有效、實時地獲取全面的農田空間信息，具有傳統測量無法比擬的優勢。無人機航空攝影圖像可以識別農田的基本空間信息，作物面積的計算和類型的識別只能通過數碼相機來實現。隨著空間定位技術的快速發展，農田定位信息研究的精度和深度大大提高。隨著無人機圖像空間分辨率、地形、坡度和高程信息的提高，可以實現更準確的農田空間信息監測。

作物生長信息

作物的生長狀況可以通過產量信息、表型參數和營養指標等多種信息來反映。包括植被覆蓋和葉面積指數，各種信息相互關聯，共同代表作物的生長，與最終產量直接相關。它在現場信息監測研究中起著主導作用。

作物生長脅迫因子農田水分監測

熱紅外法是監測農田土壤含水量的常用手段。在植被覆蓋率高的地區，通過關閉葉片孔，可以有效減少蒸騰造成的水分損失，增加地表感熱通量，從而減少地球表面的潛熱通量，導致作物冠層溫度升高。傳感器的熱紅外波段可以有效地獲得作物的冠層溫度，從而有效地反映農田的水分狀況。在植被覆蓋率相對較低的地區，土壤水可以間接表示墊層表面溫度的變化。由于水的加熱溫度變化是一個緩慢的過程，土壤水分的分布可以間接反映白天墊層溫度的空間分布。裸地溫度監測是遙感溫度監測的重要干擾因素。在冠層溫度監測中，更重要的研究人員研究了裸地溫度與作物表面覆蓋之間的關系，確定了裸地溫度監測結果與真實值之間的差距。在實際的農田生產經營中，農田漏水也是人們關注的焦點。利用紅外成像儀監測灌溉渠泄漏，準確率達93%。

監測病蟲害

通過對熱紅外波段的實時監測，可以有效反映作物病蟲害分布的動態變化。在健康條件下，作物的蒸騰作用是通過打開和關閉氣孔來調節的，以保持作物溫度的恒定。當疾病發生時，葉片表面會發生病理變化。病原菌植物對植物蒸騰作用的影響更為明顯，會導致部分感染溫度的升降。一般來說，植物易感會導致氣孔開度紊亂，使致病區蒸騰作用高于健康區蒸騰作用;強蒸騰作用會導致病區溫度下降，病區葉溫差明顯高于正常葉片，直到壞死細胞完全死亡，葉片變黃，葉片蒸騰作用完全喪失。通過健康植物溫差始終低于葉片表面溫度的原理，可以實時監測作物病蟲害的變化趨勢。

我國遙感技術在農業應用中的發展

在我國主要糧食生產區，建立了產量估算信息系統，冬小麥遙感產量估算操作系統是RS與GIS技術相結合的產物。整個產量估算操作環節可集成到計算機系統的操作中，可輸出冬小麥產量估算結果。大量冬小麥產量估算試驗結果表明，遙感產量估算大面積作物產量估算的精度可達95%以上。隨著運行壽命的逐步積累，操作系統的生產精度將逐步提高，運行成本將逐年降低。同時，我國迫切需要了解農業種植結構的變化。針對種植面積計算的要求和監測的增長潛力，建立了單位面積產量模型和遙感監測。

擴大農業遙感的應用范圍和應用領域

物聯網增加數據和遙感觀測、導航和定位，結合其他學科，可以促進農業遙感本身的發展，跨學科的應用也將擴大農業遙感的應用領域。進一步建立空、天、地三位一體的綜合農業管理體系，深入發展智能農業、作物育種表型、農業保險監測評價、綠色農業發展、農業政策效果評價等。

應用人工智能信息提取和大數據挖掘技術

在大數據的支持下，作物類型的分類識別、土地利用模式和類型、作物生長狀況和外部環境因素的定量遙感是一個非常復雜的認知過程。由于遙感數據本身的相關性、遙感衛星設計帶的局限性以及相同光譜和不同光譜的復雜性，遙感信息提取和智能信息挖掘充滿了許多不確定性。在未來的研究中，人工智能和大數據技術的快速發展將為農業資源和環境信息的反復、提取和應用提供一種新的思維方法和技術途徑。