遥感技术作为一种空间大数据手段，能够从多时、多维、多地等角度，获取大量的农情数据。数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势，是智慧农业必须采用的重要技术之一。本次内容梳理了我国目前无人机遥感在智慧农业信息提取的综合态势，对无人机平台的性能、机载传感器指标、地面传感器应用、农林遥感光谱指数、农林光谱建模方法进行了大量的分析。在此基础上，按照形态、生理生化、胁迫、估产等四大类信息提取目标，从理论和实践两方面进行了详细的分析。
围绕着四大类信息，划分为十四个子专题：株数和株高、冠层覆盖度、作物倒伏、不同生育期状况、叶面积指数、作物系数、叶绿素含量、营养元素含量、异常因素胁迫、病虫害、作物衰老、净同化率、蛋白质含量、生物量。对每一个子信息都有相应的数据，涵盖三波段真彩色、多光谱和高光谱无人机数据，进行智慧信息提取的学习。
专题一 综合态势分析
1.研究区及作物品种分析
①形态指标分析②生理生化指标分析③胁迫指标分析④产量指标分析⑤综合分析
2.分析目前常用于农林行业的无人机平台
3.分析目前常用于农林行业的无人机机载传感器
4.分析目前常用于农林行业的地面应用传感器
5.农林遥感光谱指数分析
6.农林业建模方法分析
专题二 农作物形态信息提取
1.株数和株高------阈值分割技术
①理论与方法②加载影像③波段指数计算④阈值分割⑤后处理⑥植株数统计、查询和制图
2.冠层覆盖度------属性计算技术
①理论与方法②加载影像③导出面积数据④计算冠层覆盖度
3.作物倒伏------数字表面模型技术
①理论与方法②加载影像③对齐照片④建立密集点云⑤生成网格⑥生成纹理⑦生成数字表面模型⑧导出DEM数据和正射数据⑨分析株高和作物倒伏
4.不同生育期状况------变化检测技术
①理论和方法②加载影像③变化检测工作流④不同生育期结果分析
专题三 农作物生理生化信息提取
1.叶面积指数------多元线性回归技术
①理论与方法②加载影像③地面实测数据④假设条件⑤植被指数提取⑥数据整理⑦建立反演模型⑧数字制图
2.作物系数------多项式回归技术
①理论与方法②加载影像③地面实测数据④假设条件⑤归一化水分指数提取⑥数据整理⑦建立反演模型⑧数字制图
3.叶绿素含量------相关性分析技术
①理论与方法②加载影像③地面实测数据④假设条件⑤数据采集与整理⑥相关性分析⑦建立回归方程⑧数字制图
4.营养元素含量------间接提取技术
①理论与方法②加载影像③地面实测数据④假设条件⑤回归分析⑥数字制图
专题四 农作物胁迫信息提取
1.异常因素胁迫------异常信息提取技术
①理论与方法②加载影像③建立遮掩层④异常信息提取流程⑤数字制图
2.病虫害------农作物胁迫信息提取技术
①理论与方法②加载影像③胁迫提取④数字制图
3.作物衰老------森林健康提取技术
①理论与方法②加载影像③衰老信息提取④数字制图
专题五 农作物产量信息提取
1.净同化率------面向对象图谱合一提取技术
①理论与方法②加载数据③地面实测数据④建立基于样本的规则⑤农田分割与合并⑥特征提取⑦数字制图
2.蛋白质含量------多指数决策树技术
①理论与方法②加载数据③地面实测数据④作物多种指数计算⑤采集指数数据⑥建立决策树⑦运行决策树
3.生物量------人工智能信息提取技术
①理论与方法②数据集说明③上传数据④图片标注⑤模型训练⑥校验模型⑦识别未知生物量图片
专题六 遥感提取结果的空间表达------GIS制图流程
1.地理信息系统的基本概念
2.ArcGIS应用
①创建新地图文档②地图与图层操作③ToolBox内容简介
3.遥感结果数据的采集与组织
①创建shapefile文件②创建Geodatabase数据库③数据编辑④遥感结果数据投影变换⑤数据翻转、移动与扭曲⑥数据裁切、拼接、提取
4.空间数据综合制图
①数据符号化②编制一景高质量的专题地图
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随着全球农业面临气候变化、资源短缺和环境污染等挑战，传统农业生产模式亟需转型，向智能化、精准化和可持续化方向发展。遥感技术和人工智能（AI）为农业管理提供了强大的数据支持和决策工具。特别是多源遥感数据的采集与分析，结合AI技术，能够实现对农田作物生长、土壤状态、气候变化等多个维度的精确监控与分析。通过智能化技术，农业生产不仅可以提高效率、降低成本，还能提升作物的产量和质量，实现环境保护与资源优化。
本内容深入探索DeepSeek赋能表型、生化、胁迫与产量智能提取这一主旨，通过99个实际案例，结合卫星、无人机、地面等多源遥感数据，探讨农业中的智能监测、决策支持系统的构建与应用。覆盖从数据采集、处理到模型构建、监测平台开发的全流程，特别注重实践性和前沿技术的应用。通过案例驱动的方式，帮助学者解决农业生产中的实际问题，如作物长势监测、胁迫识别、产量预测等，在学习过程中通过解决真实农业问题，提升其解决复杂农业问题的能力。还结合前沿的科研论文写作指导，提升学术研究能力和项目落地能力。
【目标】：
①掌握多源遥感数据处理与分析能力：能够熟练使用多种遥感数据源，进行高效的数据预处理和质量控制，包括辐射定标、几何校正、波段筛选等，为后续的农情监测和分析奠定数据基础。
②提升农业智能监测和决策能力：能够构建作物分类、长势监测、干旱与病害预警等智能模型，为精准农业提供科学依据。同时，将掌握如何将遥感数据与地面数据结合，进行农情实时监测和预测。
③掌握遥感算法与AI模型的应用：能够开发基于高光谱遥感数据的作物生长监测、胁迫诊断等智能算法，并利用深度学习等技术，提升模型的准确性和鲁棒性，推动农业管理智能化。
④实现农业监测平台的开发与部署：掌握如何开发农业监测WebGIS平台，整合多源数据和农情监测结果，提供可视化决策支持系统，帮助农业管理者实时跟踪和评估农情。
⑤掌握科研论文的撰写与学术研究方法：能够根据实际农业研究问题，撰写高质量的科研论文，掌握从文献综述、数据处理、模型构建到结果分析和论文写作的全过程，为未来的科研工作提供方法和思路。
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