农情监测_农作物识别_长势监测_产量预估

立足自身优势，联合生态伙伴，构筑更加繁荣的全场景生态，不断探索创新，为我国商业航天高质量发展贡献力量。

农作物遥感识别是通过多源卫星影像的光谱、时序及空间特征，基于高分辨率卫星多光谱数据，提取NDVI、NDRE等植被指数构建作物生长曲线，利用红边/近红外波段增强物候期差异识别，结合星图云农作物识别算法实现精准分类。

农作物种植面积提取是基于农作物分类识别，利用高分辨卫星影像数据，结合星图云先进的地块分割算法，将农田以地块为单位精准区分农作物类型，根据分类结果进行GIS空间统计，提取各类作物种植分布及面积。

农作物长势监测是通过多时相卫星影像的光谱特征反演作物生理状态，基于植被近红外波段反射特性差异，计算NDVI、EVI等，通过星图云算法模型反演生物物理参数，结合时序分析方法构建生长曲线，实现地块尺度的长势分析。

农作物灾害监测是通过多源卫星的光谱、纹理及时空特征，星图云农作物灾害监测模型，可以对如旱灾、洪涝等自然灾害进行动态监测，监测其发生情况、影响范围、受灾面积、受灾程度，形成科学、合理、准确灾害鉴定报告，帮助相关部门采取相应的灾害应对和减灾措施。

农作物病虫害监测是通过高光谱数据，基于病虫害引发的作物冠状结构和色素含量变化，通过NDVI时序分析检测作物生长速率，结合星图云农作物病虫害监测模型，监测作物病虫害的发生和发展，及时采取防治措施，减少损失。

农作物估产以高分辨率时序影像，基于星图云遥感估产模型算法，构建植被指数与产量间的敏感性，通过遥感数据提取农作物NDVI、RVI等植被指数，配合地面调查点采样数据设定不同阈值，精准化估算出农作物产量。

耕地变化检测是通过多时相影像的时序分析与特征提取，采用高分辨率光学影像，结合地块分割算法提取耕地范围，利用变化检测算法对比不同时相影像，识别耕地面积、类型和利用情况变化（如耕地→建设用地/撂荒等）。

非农化监测是通过多源、多时相遥感影像，利用星图云智能识别技术对耕地利用变化图斑提取和分析，并与基本农田矢量数据进行套合分析，快速输出监测成果；非粮化监测是基于农作物识别，构建粮食作物非粮食作物监测模型，快速提取非粮分布。

农业遥感监测