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前幾天，朋友和我分享了一些東西，總結(jié)了下，分享給大家。

他和一家行業(yè)ISV（獨立軟件開發(fā)商）客戶對接，客戶演示了之前做過的一些案例，非常有意思，越聊越興奮。

因為他看到了，利用遙感+AI，在農(nóng)業(yè)場景可以做這么多有價值的事情。

遙感+AI，在農(nóng)業(yè)場景可以做些什么呢？大概有下面這些：

地塊識別、農(nóng)作物識別、農(nóng)作物長勢、作物估產(chǎn)、病蟲害識別、農(nóng)作物苗情監(jiān)測、農(nóng)作物災害監(jiān)測等。

1、地塊識別

利用高分辨率的遙感影像及圖像分割技術(shù)，對耕地區(qū)域內(nèi)的地塊邊界提取，實現(xiàn)對耕地內(nèi)地塊數(shù)量、面積等信息提取；同時，通過融合作物監(jiān)測數(shù)據(jù)，還可以得到地塊級的作物分布數(shù)據(jù)，達到“地塊級”的作物種植管理。

2、農(nóng)作物識別

監(jiān)測不同作物的空間分布和種植面積信息，提供農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)空間信息。

3、作物長勢分析

基于覆蓋全作物生命周期的多時相遙感圖像，分析長時間序列的作物反射光譜特征，結(jié)合作物生理特性數(shù)據(jù)，建立作物遙感長勢監(jiān)測模型，能夠客觀地反映出植被生長發(fā)育狀況，進行動態(tài)作物長勢監(jiān)測分析。

4、農(nóng)作物估產(chǎn)

遙感衛(wèi)星在收集分析各種農(nóng)作物不同生育期、不同光譜特征的基礎(chǔ)上，通過平臺上的傳感器記錄的地表信息，辨別作物類型，監(jiān)測作物長勢，并在作物收獲前，預測農(nóng)作物的產(chǎn)量。

5、農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測

基于亞米級高分辨率衛(wèi)星影像或無人機影像與高光譜信息解譯技術(shù)，結(jié)合作物受害后生理特性數(shù)據(jù)，構(gòu)建病蟲害識別快速識別作物病蟲害種類，能夠及時地監(jiān)測作物感染病蟲害種類、程度、染病面積，進行病蟲害防控效果動態(tài)作物監(jiān)測。

聊一聊遙感+AI在農(nóng)業(yè)場景中的應用

6、農(nóng)作物苗情監(jiān)測

7、農(nóng)作物災害監(jiān)測

結(jié)合多重尺度的遙感數(shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)、地面數(shù)據(jù)等，完成災害評估與監(jiān)測、輔助查勘定損提升農(nóng)田災害定損效率，有效解決農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營過程中所面臨的信息不對稱、道德風險等問題。

數(shù)千年來，中國歷來是農(nóng)業(yè)大國，幅員遼闊、氣候多變，自然災害頻繁發(fā)生，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)分布廣泛，農(nóng)作物的類別、品種復雜且耕作制度差異較大，僅靠傳統(tǒng)方法難以準確獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。

而未來的農(nóng)業(yè)必然向大規(guī)模、標準化、低人力的方向發(fā)展，在生產(chǎn)種植過程中對動態(tài)、大范圍、快速及時的空間信息數(shù)據(jù)需求非常迫切。

而遙感+AI，面向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供高性價比的農(nóng)作物種類精準識別及其生長過程持續(xù)性監(jiān)控的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

在廣域種植管理、農(nóng)村金融風控、農(nóng)業(yè)保險等領(lǐng)域，開展種植資源數(shù)據(jù)化、常態(tài)化的農(nóng)作物長勢監(jiān)測、氣象監(jiān)測、災害分析等業(yè)務，無需遙感專業(yè)人員即可及時掌握農(nóng)業(yè)資源與作物生長狀況，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更加可控。

相信遙感AI在農(nóng)業(yè)場景的應用會越來越多，也越來越有價值。這次分享的僅僅是一部分，拋磚引玉，歡迎大家補充交流，謝謝~

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