旨在通过99个紧密联系实际生产的核心案例，从零开始，逐步掌握从多源遥感数据获取与预处理，到作物表型信息智能提取、生化参数定量反演、生物与非生物胁迫精准识别，再到最终产量与品质预测的完整技术流程。最终，升华至综合项目实践与科研论文撰写，助力学习者具备独立构建农业智能监测平台与开展高水平学术研究的能力，为解决真实世界的复杂农业问题提供坚实的技术支持与创新思路。
专题一 遥感数据预处理基础
夯实基石------精通多源遥感数据预处理。 一切智能分析的起点是高质量的数据。在 "专题一" 中将通过9个案例，系统掌握无人机高光谱、RGB、多光谱等数据的辐射定标、几何校正、条带拼接、云阴影剔除、波段筛选与多源融合等核心预处理技能。这是确保后续所有分析结果准确可靠的根本，也是从业者必须跨越的第一道技术门槛。
专题二 表型信息智能提取
洞悉表象------实现作物表型信息智能提取。 作物的外在形态是其内在健康状况与环境响应的直接体现。在 "专题二" 中通过20个案例，如何利用AI从遥感影像中自动提取冠层覆盖度、植株高度、叶面积指数(LAI)、行株距、品种识别、杂草分布、倒伏检测、单株计数等关键表型参数。这些信息是进行精准田间管理、品种筛选和长势评估的直接依据。
专题三 生化参数智能反演
探究内在------驱动生化参数无损定量反演。 仅仅看到外表还不够，我们需要洞察作物的内在生理状态。"专题三" 聚焦于利用高光谱等数据，通过20个案例详解如何构建AI模型，来反演叶绿素、氮磷钾含量、水分、蛋白质、油分、类胡萝卜素等生化参数，甚至延伸到土壤有机质与盐分。这相当于为作物进行"血液检测"，是实现精准施肥、灌溉和品质调控的科学基础。
专题四 胁迫状态智能识别
预警风险------完成生物与非生物胁迫精准识别。 农业生产时刻面临各种威胁。"专题四" 通过20个案例，专注于利用光谱和时序特征，早期、准确地识别干旱、高温、冻害、盐碱、病害、虫害、药害等单一或复合胁迫。学会构建诊断模型，划分胁迫等级，并实现从"肉眼不可见"到"光谱可预警"的突破，为防灾减损赢得宝贵时间。
专题五 产量与品质智能预测
预测未来------构建产量与品质智能预测模型。 所有管理的最终目标是丰收与优质。"专题五" 的20个案例，指导如何整合表型、生化、胁迫等多维度特征，结合气象与农事数据，构建小麦、玉米、水稻、果树等作物的产量与品质预测模型。掌握制作产量分布图、评估减产风险、优化投入产出比的核心技术，直接服务于生产决策与经营管理。
专题六 前沿综合与科研实践
项目主题：《基于多源遥感数据的县域农情智能监测平台建设》
案例90 需求分析与系统总体设计
案例91 数据获取、预处理与数据仓库构建
案例92 作物分类与长势监测模型构建
案例93 干旱/病害等农情指标遥感算法构建
案例94 农情监测 WebGIS 平台开发与成果发布
论文主题：《多源遥感融合的作物长势监测与干旱评估研究》
案例95 背景、文献综述与研究问题构建（Introduction）
案例96 数据来源、研究区、理论基础（Data & Theory）
案例97 模型方法构建与算法流程（Method）
案例98 实验设计、结果展示与对比分析（Result）
案例99 讨论、局限性与结论（Discussion & Conclusion）
★ 点 击 下 方 关 注，获取海量教程和资源！
↓↓↓