1、作物长势监测指标概述

作物的生长受到光、温、土壤、水、气（CO2）、肥、病虫害、灾害性天气、管理措施等一系列因素的影响，是多因素综合作用的结果。我们既可以从影响作物生长的各因素入手监测、分析，也可以从作物长势的表征来反演，前者显然更加复杂。作物长势是指农作物生长的状况与趋势，作物长势表征可以用个体与群体特征来描述。

• 个体特征

描述单株作物健康情况的系列指标，如株高、叶龄、分蘖数、茎粗、出苗率等。

群体特征

单株长势特征对于田间管理意义不大，我们更加关注作物长势的群体特征。以植被指数、叶面积指数位代表的植被遥感参数是公认的能够反映作物长势的群体指标。

叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。即:叶面积指数=叶片总面积/土地面积。实验发现，叶面积指数是与长势的个体特征和群体特征有关的综合指数。作物的叶面积指数是决定作物光合作用速率的重要因子，叶面积指数越大，光合作用越强，这是用叶面积指数监测长势的基础。

归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）与作物的LAI叶面积指数有很好的相关性，在作物的长势监测中，已被作为反映作物生长状况的良好指标。

2、NDVI指数与遥感监测分析

NDVI是基于作物如何反射不同光波进而反映作物健康状况的指标。例如，对于人眼，植物是绿色的，因为其中的叶绿素反射绿色波，同时吸收红波，因此发生光合作用，也就是生长发育。作物的细胞结构反射近红外波，因此生长健康的作物（具有大量的叶绿素和良好的细胞结构），会主动吸收红光并反射近红外光，而长势较差的植物则情况正好相反。

因此，为了了解作物的健康状况，我们可以比较红光和近红外光的吸收和反射值，这就是NDVI的计算逻辑

作物的NDVI取值范围从0到1，是对作物生长健康情况的暗示：

在种植季初期，NDVI指数有助于了解植物如何在冬季生存。

• 低于0.15，很可能出苗不好，这个数值一般对应为裸土；
• 0.15~0.2，可能表明作物在分蘖之前的在较早的物候期开始越冬；
• 0.2~0.3，可能作物进入了分蘖阶段并恢复了植被；
• 0.3~0.5，可能作物在分蘖之后的较为后期的物候期越冬；
• 高于0.5，时越冬后期的异常值，最好检查一下这个区域；

在种植季中期，NDVI指数有助于了解作物如何生长和发育。

如果NDVI在0.5~0.85之间，较为正常，如果NDVI值较低，则可能预示着作物的长势出现问题，比如缺少水分或营养，需要巡田检查这个区域。我们还可以依据NDVI的值的分布来对氮素的施用进行调整：

• 如果NDVI值很高，可以尝试减少肥料剂量；
• 如果NDVI值平均，可以尝试增加肥料剂量；
• 如果NDVI值较低，需要尽快确定其原因；

到了种植季末期，进入收获季节，NDVI将有助于帮助我们确定哪些地块已准备好收获。

指数越低，越接近成熟，在这种情况下，NDVI一般低于0.25。

NDVI也有受背景影响和易饱和的缺陷：

• 在高植被覆盖区（如种植季中期），NDVI对植被的敏感程度降低，无法做到线性增加。
• 在低覆盖度时（如种植季早期，出苗期）受背景土壤的影响，无法很好的反应植被生物量。

3、常用的遥感监测分析模型与方法

根据监测作物长势的用途和场景，遥感监测分析模型可以分为评估模型和诊断模型两种。

• 评估模型

评估模型，就是利用遥感监测指标对作物的长势健康情况进行评估，这种方法无法分析出造成长势差异的具体原因，只能辨识出作物长势健康的差异情况。常用的方法实时监测分析和过程监测分析。

实时监测主要利用当前的NDVI影像，通过其与去年或多年平均，以及指定某一年的对比，反映实时的作物生长差异，可以对差异值进行分级，统计和显示区域的作物生长状况。

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