遥感技术是一种获取地表物体几何和物理性质的技术。早期的遥感图像的解译，通常通过目视判读方法，随着计算机的加速发展，解译方法得到了快速发展，一种使用计算机对原始遥感影像进行图像增强、图像变化、辐射校正、几何校正等一系列的预处理，然后通过相应的遥感处理软件进行进一步精处理，对结果进行处理，最终通过专业技术人员的经验进行解译，直接对解译结果进行处理，生成具有处理特征的遥感影像[1]。目前，遥感可分为高光谱遥感和多光谱遥感。高光谱遥感不仅可以探测到被遮盖的地物，而且可以准确地估计植物生态系统的物理和化学参数的变化，包括土壤水分、土壤特性、植被干物质、土壤生物化学参数、土地利用动态监测变化等。多光谱遥感是利用具有2个及2个以上光谱通道，采用多种传感器对地物进行同步成像的一种遥感技术;将地物反射的电磁波信息划分为若干个光谱波段，用于接收和记录地物信息[2，3]。当前遥感技术的发展使得遥感应用领域逐渐扩大，有林业遥感、资源遥感、遥感地质、气象遥感、灾害遥感、军事遥感、农业遥感等，尤其在农业遥感领域得到了广泛的应用，从早期的农业墒情监测和农作物面积变化监测，再到农业资源利用监测，以及利用无人机对区域水资源和农业干旱的监测与评价等。
1遥感在农业领域的应用
遥感可以获得大量的信息，多平台和多分辨率，快速、覆盖范围广等，是遥感数据的一个重要的优势。农业遥感技术是遥感技术和农业科学技术相结合形成的，是可以及时掌握农业资源、作物生长以及农业灾害信息等的最佳方式，在调查和评估，以及农业生产的监测和管理中具有独特的作用[4，5]。现代农业遥感发展的新兴技术，可以实时监测湖泊和水库水面的高度以及评价区域水资源和农业干旱，包括作物品种质量监控和鉴定[6-9]。
2农业遥感技术在我国的起步与发展
农业遥感的发展是遥感技术的重要应用领域，中国自20世纪70年代末以来，就已经进行了农业遥感的初步应用。原北京农业大学(中国农业大学的前身)根据国家土壤调查的要求，在中国国家计划委员会的支持下，由中国科教委和农业农村部组织聘请外国专家培训了专门的遥感应用人才队伍，在1983年5月成立了中国国家农业遥感培训中心。此后，我国将遥感技术广泛应用于农作物产量估算、农业气象、土地资源调查与监测和生态环境变化等领域。目前，遥感技术的应用进入了大量的实际应用化的阶段。我国大力开展国际合作与研究，积极探索遥感领域的前沿技术，使得中国成为世界上遥感领域技术先进的国家之一[10，11]。进入20世纪90年代中后期，出现了大量比较成熟的农业遥感软件，包括农业资源调查与监测的软件，由中国科学院农业遥感实验室组织开发的遥感处理软件———土地利用调查与数据处理系统软件;中国农业科学院草原研究所开发的北方草原产量动态监测系统软件等，新的遥感处理软件大大提高了人们的工作效率。近年来，各部门逐渐建立了地方的遥感中心，为国民经济建设提供了大量支持。随着遥感技术的逐渐成熟、数据来源的大量增加，以及计算机软硬件性能的快速提高，使得遥感应用逐渐普及[12]。
3遥感在当前农业应用中的进展
当今农业发展的趋势是精准农业，具有高质量、安全、低耗、高效的特点，精准农业的大量信息采集，如农作物长势监测、作物害虫监测、作物产量预测，土壤水分预报等农业精准信息，为精准农业的农业信息管理提供了依据。虽然国内的遥感在农业方面做了一些工作，但仍处于起步阶段[13-16]。农业遥感在未来应加强应用的深度和广度研究。通过3S技术的结合，在农业生产管理、农业资源、农业工程监理和其它现代农业建设领域，为农业部门的科学决策提供了详实的支持数据。高光谱遥感技术和无人机技术已经成为农业遥感新的研究热点[14]。
3.1高光谱遥感在农业遥感中的应用
由于高光谱遥感不会对农作物造成损害，因而被广泛应用于监测农作物的叶片面积。这弥补了传统遥感技术获取农作物叶面积指数时间过长的缺点，从而获得最准确、损害最小的遥感监测数据。通过高光谱的观测和分析，可以得到更为精确的农作物叶面积指数，形成不同的遥感反演模型。如，使用地物光谱仪测量冬小麦在特定波段范围内的反射率和透射率，使用冠层分析仪对冬小麦进行分析，形成光谱曲线;经过观测，形成遥感反演模型，并将模型估计值与实际观测值进行对比，结果显示，明显提高了遥感反演模型的整体精度。现阶段，我国农业现代化发展的主要方向和目标是精细农业，在农业监测中高光谱遥感技术具有快速高效、准确、无损的特点，已经成为了农业遥感监测中被广泛应用的手段。精细农业可以通过科学、系统的管理方法对农业资源利用进行合理规划，在不污染环境的前提下，通过遥感技术提高农产品产量和质量。考虑到精细农业对数据和信息的需求，传统的分析方法已不能满足现代农业发展的需要。因此，3S技术的综合被应用到农业监测中。高光谱遥感在精准农业的发展中得到了广泛的应用。利用高光谱技术获得更完整和更准确的农作物参数，为农作物的种植与管理提供了有利的保障[18-20]。高光谱遥感技术除了上述内容，在全面的农作物质量监测，通过获取农作物在不同生长时期的数据特征进行全面的预测以及最后的生产，目前主要集中在不同农作物的种植面积和产量以及质量监测过程中的数据访问与存储。虽然高光谱技术已经全面、准确应用于农业中，但还需要进一步的研究。如何将高光谱遥感技术应用于作物机理和农业信息的监测以及完善农业光谱信息数据库，为进一步提高农业信息监测模型的适用性和准确性提供支持[22-26]。
3.2无人机遥感在农业中的研究进展
3.2.1农田空间信息农田空间信息包括地理坐标信息、通过视觉和机器识别获得的农作物分类信息。通过无人机可以识别农田边界来预估种植面积。传统方法进行农田的面积测量，具有时效性差和农田边界位置与实际情况差异大的缺点，不利于精准农业的实施监测。无人机可以准确、有效并且实时获取全面的农田空间信息，具有传统的测量无法比拟的优势。无人机航拍图像可以实现农田基本空间信息的识别，农作物区域面积的计算和种类的识别仅通过数码相机就可以实现。空间定位技术的快速发展，大大提高了农田定位信息研究的精度和深度，随着无人机影像空间分辨率的提高，地形、坡度和高程信息的引入，可以实现较为准确的农田空间信息监测。张宏明等利用无人机DEM数据提取农田灌溉渠道系统，对于灌溉渠道提取完整性达到85.61%[19]。
3.2.2作物生长信息农作物的生长状况可以通过多种信息反映，如产量信息、表型参数以及营养指标来表示。包括植被覆盖度和叶面积指数等，多种信息相互关联，共同代表了作物的生长，与最终产量直接相关[21]。在野外信息监测研究中起着主导作用。
3.2.3作物生长胁迫因子农田墒情监测热红外法是农田土壤含水量监测的常用手段。在高植被覆盖度的地区，通过叶片气孔的关闭，可以有效减少蒸腾引起的水分损失，增加地表感热通量，从而减少地球表面的潜热通量，导致作物冠层温度上升。水分胁迫指数能够反映农作物的水分含量与作物冠层温度的关系。通过传感器的热红外波段可以有效地获得作物冠层温度，进而有效反映农田水分状况。在植被覆盖度比较低的地区，土壤水分可以间接表示下垫面的地表温度变化，由于水的加热温度变化是一个缓慢的过程，因此土壤水分的分布可以间接反映白天下垫面温度的空间分布。裸地对遥感的温度监测是一个重要的干扰因子，在冠层温度监测中较为重要。研究者研究了裸地温度与作物表面覆盖度的关系，确定了裸地引起的冠层温度测量值与真值之间的差距。将修正结果应用于农田水分监测，提高了监测结果的准确性。在实际农田生产经营中，农田漏水也是人们关注的焦点。利用红外成像仪对灌溉渠的渗漏进行监测，准确率达93%[27-29]。
3.2.4病虫害监测通过热红外波段的实时监测，可以有效反映作物病虫害分布的动态变化情况。作物在健康的条件下，蒸腾作用是通过气孔的开闭来调节的，以保持农作物温度的恒定。当发生病害后，叶面会发生病理变化。病原菌植物对植物蒸腾作用的影响比较明显，会造成侵染部分温度的升降。一般情况下，植物易感会导致气孔开度失调，使致病区域的蒸腾作用高于健康区的蒸腾作用;旺盛的蒸腾作用会导致致病区域温度的下降，致病区域的叶片温差明显高于正常叶片的温差，直到坏死部位的细胞完全死亡，叶片会变得枯黄，叶片的蒸腾作用完全丧失。通过健康植株温差始终低于叶片表面的温度的原理[30-33]，可以实时监测作物病虫害的变化趋势。
4总结
4.1我国遥感技术在农业应用中的发展
在我国主要粮食主产区，建立了产量估算信息系统，冬小麦遥感产量估算操作系统是RS与GIS技术相结合的产物。可以将整个产量估算的操作环节集成到计算机系统的操作中，具有完整的数字化操作能力，可以输出各种产量估算结果。大量冬小麦产量估算试验结果表明，利用冬小麦遥感产量估算操作系统进行大面积作物产量估算的精度可达95%以上，随着运行年限的逐渐积累，操作系统的生产精度将逐步提高，运行成本将逐年降低。同时，我国迫切需要了解农业种植结构的变化，针对于种植面积计算的要求、监控的增长潜力、建立单位面积产量模型和遥感监测，中国科学院农业研究实验室在GIS技术的支持下开发了一种作物产量估算的实用操作系统。并且，东北的三江平原，南方的太湖平原也相继建立了遥感监测系统，取得了良好的应用效果。
4.2遥感在农业发展中的前景
中国国家科教委将“RS、GIS和GPS综合应用研究”列为国家科技攻关重点项目。到目前为止，遥感信息技术已连续7个“五年规划”被列为国家重点项目，体现了国家对遥感的重视。可以预见，遥感可以有效地应用于农业发展中，使其走上产业化发展的道路[35]。
5结语
随着国家空间基础设施建设的持续推进以及“高分辨率对地观测系统”的深入实施，中国将拥有更多的国产资源调查监测卫星。物联网与大数据、人工智能等技术的发展以及现代农业发展的需要，将使得我国农业遥感技术的研究和应用进一步发展。
5.1农业遥感的应用范围和应用领域的拓宽
物联网加大数据与遥感观测、导航与定位，结合其它学科领域，可以促进农业遥感自身的发展，跨学科的应用也将扩大农业遥感的应用领域。需要进一步建立“空、天、地”三位一体的农业综合管理系统，深入发展遥感观测精度的智能农业、农作物育种表型、农业保险的监测和评价、绿色农业发展、农业政策的效果评价等方面。
5.2人工智能信息提取和大数据挖掘技术应用
农作物类型的分类识别，土地利用方式和类型，农作物长势状况以及外部环境因子的定量遥感，在大数据的支持下都是非常复杂的认知过程。因为遥感数据本身之间的关联性，遥感卫星设计波段的局限性以及同一光谱和不同光谱的光谱复杂性，使得遥感信息提取、智能信息的挖掘充满着许多不确定性。今后的研究中，人工智能和大数据技术的快速发展，将为农业资源和环境信息的反演、提取和应用提供一种全新的思维方法和技术途径。
参考文献
[1]梅安新，彭望琭，秦其明，等.遥感导论[M].北京：高等教育出版社，2001.
[2]马冬来，张文静，王晶.遥感技术在农业生产中的应用研究[J].河北软件职业技术学院学报，2013，15(02)：53-55.
[3]罗红霞，曹建华，王玲玲，方纪华，戴声佩，李海亮.遥感技术在农业田间信息获取中的应用[J].农业机械，2012(26)：233-236.
《遥感技术在农业中的应用》来源：《农业与技术》，作者：李金帅