如何科学有效地利用遥感监测以达到农业防灾减灾的目标，是目前国内外研究的热点和难点问题。本文将结合数字地球开放平台所提供的农业生产遥感监测系列产品，介绍农业灾害遥感监测的相关内容。

　　遥感技术监测农业病虫害，主要依据是基于植物受到病虫侵扰时生理变化所引起的绿叶中细胞活性、含水量、叶绿素含量等的变化表现为农作物在反射光谱特性上的差异,特别是红色区和红外区的光谱特性差异。这样,农作物在遭受病虫危害早期就可以通过遥感技术探测到这一光谱特性差异，从而解决了农作物病虫害早期发现和早期防治问题。

　　对植物生长造成的影响包括植物外部形态的变化及植物内部的生理变化。其中，植物外部形态的变化包括落叶\卷叶、叶片幼芽被吞噬、枝条枯萎和冠层形变；植物内部的生理变化包括叶绿素组织遭受破坏，光合作用，养分水分吸收、运输、转化等机能衰退。

　　植物害虫活动行为遥感监测通常使用雷达遥感，优点是个体小且便于夜间活动，地面雷达探测距离有限，机载雷达有助于跟踪昆虫飞行。

　　健康的绿色植物具有典型的光谱特征。当植物生长状况发生变化时，其波谱曲线的形态也会随之改变。如植物因受到病虫害，农作物因缺乏营养和水分而生长不良时，海绵组织受到破坏叶子的色素比例也发生变化，使得可见光区的两个吸收谷不明显，0.55微米处的反射峰按植物叶子被损伤的程度而变低、变平。近红外光区的变化更为明显，峰值被削低，甚至消失，整个反射光谱曲线的波状特征被拉平。因此，根据受损植物与健康植物光谱曲线的比较，可以确定植物受伤害的程度。

　　病虫害初期，在可见光波长域 (0.4~0.7μm)中受病虫害的作物与正常作物的光谱反射率有一定差异；在近红外波长域 (0.7~1.3μm)中受病虫害的作物的光谱反射率明显低于正常作物的光谱反射率。病虫害后期，在可见光波长域 (0.4~0.7μm)中受害作物的光谱反射率比正常作物要高；在近红外波长域 (0.7~1.3μm)中受害作物的光谱反射率要比正常作物光谱反射率为低。

　　l 遥感指数法：由于植被长势与土壤水分关系密切，而干旱直接影响到作物生物量的积累、叶面积指数及覆盖度的增长，因此，根据植物的光谱反射特征，进行波段组合，得到各种植被指数，由此实现对土壤旱情的监测。常见指数: 归一化植被指数NDVI。NDVI反映植被覆盖度和作物长势，NDVI值越高，表明植被覆盖度越高，作物长势越好。

　　l 热惯量法：热惯量是物质热特性的一种综合量度，反映了物质与周围环境能量交换的能力。

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　　l 作物缺水指数法：作物缺水指数是土壤水分的一个指标，是由作物冠层温度转化而来的。作物缺水指数法通过反演作物冠层温度得到作物根层土壤水分信息比较适用于植被表面全覆盖的情况。

　　l 第一，单波段法：主要选取遥感影像中的近红外波段(如MODIS CH1、CH5、CH6)并辅以阈值来提取水体

　　l 第二，多波段法：①多波段组合，②差值模型，③比值模型，④归一化植被指数模型

　　l 第三，水体指数法：①归一化差异水体指数 NDWI，②改进的归一化差异水体指数模型MNDIWI，③混合水体指数模型CIWI

　　数字地球开放平台所提供的农业生产遥感监测系列产品，其中包括的农作物灾害遥感监测产品利用遥感影像高精度、大范围的优势，可以对如旱灾、洪涝等重大农业自然灾害进行动态监测和灾情评估，监测其发生情况、影响范围、受灾面积、受灾程度，通过对作物长势情况、灾害损失情况，灾害类型、灾害数据等综合分析，形成科学、合理、准确灾害鉴定报告，在最大程度上减少损失，指导农民进行灾后恢复生产和灾区重建，帮助保险公司快速理赔。

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