农业远程监测与预警

1/1农业远程监测与预警第一部分农业远程监测技术 2第二部分农业预警系统架构 5第三部分数据采集与传输 10第四部分数据处理与分析 12第五部分预警模型构建 14第六部分预警信息发布与传递 17第七部分预警效果评估 20第八部分应用案例分析 23

第一部分农业远程监测技术关键词关键要点传感器技术

1.无线传感器网络（WSN）：互联的小型低功耗传感器，实时收集数据，监测环境参数。

2.光学传感器：使用光纤、光学成像和光谱技术监测作物健康、病害和营养状况。

3.超声波传感器：监测土壤水分、养分水平和作物生长。

图像技术

1.卫星遥感：利用多光谱和高光谱数据监测作物产量、生物量和养分需求。

2.无人机遥感：高分辨率图像和视频用于监测作物健康、病虫害和环境压力。

3.地面机器人成像：使用摄像头和传感器在作物旁近距离采集数据，识别病害、杂草和作物损伤。

人工智能（AI）

1.机器学习算法：分析传感器和图像数据，自动识别模式、预测和解决问题。

2.深度学习模型：处理大量图像和传感器数据，提高图像识别和预测的准确性。

3.专家系统：基于规则和知识库，提供决策支持和疾病诊断。

数据管理

1.数据采集和存储：管理来自不同传感器和图像来源的大量数据。

2.数据传输和共享：通过云平台或网络将数据安全有效地传输和共享。

3.数据分析和建模：将数据转化为有意义的信息和预测模型。

通信技术

1.无线通信网络：提供传感器和图像数据从监测区域到云平台或处理中心的安全传输。

2.蜂窝网络：在偏远地区或无互联网连接的情况下提供可靠的通信。

3.低功耗广域网（LPWAN）：适用于传感器数据传输的低功耗、长距离无线技术。

预警系统

1.异常检测算法：实时监测传感器和图像数据，识别与预定义阈值或正常值范围的偏差。

2.预警生成和发送：向农民、研究人员和决策者发送及时和准确的预警，通知潜在问题。

3.应急响应计划：提供指导和建议，帮助农民及时应对预警并采取缓解措施。农业远程监测技术

#定义

农业远程监测是指利用传感器、遥感和通信技术，对农作物、土壤、气候条件和农业环境进行实时或准实时的监测。

#主要技术

传感器技术

*土壤传感器：监测土壤水分、温度、酸碱度、盐分等指标。

*植物传感器：监测叶片面积、光合作用速率、叶绿素含量等指标。

*气候传感器：监测温度、湿度、风速、风向、降水量等气象信息。

*环境传感器：监测空气质量、水质、土壤湿度等环境指标。

遥感技术

*卫星遥感：利用卫星图像获取农作物冠层、植被覆盖度、地表温度等信息。

*无人机航测：利用无人机搭载传感器，对农田进行低空遥感监测。

通信技术

*无线传感器网络：将传感器、数据采集器和网关连接起来，实现数据的无线传输。

*物联网技术：通过物联网平台，将传感器数据与云端、移动终端进行连接和数据交换。

#优势

实时监测：传感器和遥感技术能够实现对农业生产要素的实时监测，及时掌握农作物生长、土壤环境和气候条件的变化。

精准感知：各种传感器可以精准地测量农作物和环境指标，为科学管理提供准确的数据基础。

全面覆盖：遥感技术能够覆盖大面积的农田，实现对不同区域、不同作物的整体监测。

自动化控制：物联网技术可以将监测数据与灌溉系统、施肥系统等执行器连接起来，实现自动化控制，提升农业生产效率。

#应用场景

农作物生长监测：监测作物植株高度、叶面积、光合作用速率等指标，评估作物生长状况。

土壤环境监测：监测土壤水分、温度、盐分、酸碱度等指标，指导灌溉、施肥和土壤改良。

气候条件监测：监测温度、湿度、降水量、风速等气象信息，预警异常天气条件对作物的影响。

病虫害监测：通过遥感图像和传感器数据，识别农作物病虫害发生情况，指导病虫害防治。

产量预估：利用遥感技术和农作物生长数据，建立产量预估模型，为农业生产计划提供参考。

农业预警系统：整合监测数据和预警模型，对异常气候条件、病虫害、土壤肥力变化等风险因素进行预警，指导农民采取应对措施。

#案例

*美国农业部农业研究服务处（USDA-ARS）：利用传感器网络和无人机航测技术，对玉米田进行自动化监测和产量预估。

*欧盟地平线2020项目：开发基于传感器网络和机器学习的农业预警系统，提高作物对旱涝灾害的适应性。

*中国农业科学院农业信息研究所：研制了基于卫星遥感和无人机航测的农业远程监测平台，为全国农业生产提供监测和预报服务。

发展趋势

*传感器技术的革新：微型化、低功耗、高精度传感器的发展将推动远程监测技术的普及。

*遥感技术的进步：高分辨率卫星图像和无人机航测技术将提供更丰富的作物和环境信息。

*人工智能的应用：机器学习和深度学习算法将用于数据分析、预警建模和自动化控制。

*集成化平台的构建：整合不同传感器、遥感数据和预警模型，构建一站式的农业远程监测和预警平台。

*数据的开放共享：建立农业数据共享平台，促进农业监测和预警数据的互通和应用。第二部分农业预警系统架构关键词关键要点综合数据平台

1.汇集各类农业数据，包括气象、土壤、水质、病虫害等；

2.利用大数据和人工智能技术，融合分析农业数据，生成准确的预警信息；

3.提供开放式的接口，便于与其他系统共享和交换数据。

预警模型与算法

1.采用先进的机器学习和深度学习算法，构建精准的预警模型；

2.针对不同作物、病虫害和自然灾害，建立针对性的预警模型；

3.不断更新和优化预警模型，以提高预警的准确率和时效性。

信息发布与传播渠道

1.利用互联网、移动通信、卫星通信等多种渠道，发布预警信息；

2.探索物联网技术，实现预警信息的实时推送和接收；

3.确保预警信息及时准确地到达农户和相关部门。

监测设备与传感器

1.采用先进的传感器技术，采集准确的农业数据；

2.利用无人机、卫星遥感等遥感技术，实现大范围监测；

3.研发低成本、高精度、易于部署的监测设备，满足不同场景需求。

预警信息管理与溯源

1.实施预警信息的统一管理，确保预警信息的完整性和可追溯性；

2.建立预警信息责任体系，明确预警信息发布、传播、响应的责任主体；

3.利用区块链技术，保障预警信息的安全性和可靠性。

评估与反馈机制

1.建立预警信息的评估机制，定期评估预警信息的准确率、时效性等指标；

2.收集农户和相关部门的反馈意见，持续改进预警系统；

3.根据评估结果和反馈意见，不断优化预警系统架构和性能。农业预警系统架构

概述

农业预警系统架构是一个综合性框架，旨在实时监测农业环境和作物生长条件，并及时发出预警信息，以帮助农民减轻自然灾害、疾病和市场波动等风险。

系统架构

农业预警系统架构通常包括以下主要组件：

*数据采集模块：收集来自各种传感器的实时数据，包括：

*气象数据（温度、湿度、降水量、风速）

*作物数据（叶面积指数、作物高度、植被指数）

*土壤数据（水分含量、养分水平、温度）

*病虫害数据（病原体检测、害虫数量）

*数据传输模块：将数据从现场传感器安全可靠地传输到中央服务器。

*数据处理模块：对采集到的数据进行处理，包括：

*数据清理和验证

*数据融合和分析

*特征提取和建模

*预警模型模块：使用已建立的预警模型，基于实时数据和历史数据，预测特定风险事件的发生概率。

*预警信息生成模块：生成清晰、简洁的预警信息，包括风险事件的类型、严重程度和时间。

*预警信息分发模块：通过多种渠道向利益相关者分发预警信息，包括：

*短信

*电子邮件

*移动应用程序

*网站

系统组件

传感器：各种类型的传感器用于收集有关农业环境和作物生长条件的数据，包括：

*气象站（温度、湿度、降水量、风速）

*土壤水分传感器

*叶面积指数传感器

*病原体检测仪

*害虫监视系统

数据传输网络：数据传输网络负责将数据从现场传感器安全可靠地传输到中央服务器。通常使用的技术包括：

*无线传感器网络

*蜂窝网络

*物联网（IoT）平台

中央服务器：中央服务器负责存储、处理和分析数据，以及生成和分发预警信息。必须具有强大的计算能力、存储容量和数据安全措施。

预警模型：预警模型是一种数学或统计模型，用于基于实时数据和历史数据预测特定风险事件的发生概率。常用的模型类型包括：

*统计模型（回归分析、时间序列分析）

*机器学习模型（决策树、随机森林）

*专家系统

预警信息分发渠道：预警信息分发渠道用于向利益相关者分发预警信息。这些渠道包括：

*短信网关

*电子邮件服务

*移动应用程序

*农业信息网站

系统实施

农业预警系统架构的实施涉及以下步骤：

*定义系统目标和范围

*选择和部署传感器

*建立数据传输网络

*开发和部署预警模型

*整合预警信息分发渠道

*培训用户和利益相关者

*系统监测和评估

系统优势

农业预警系统架构具有以下主要优势：

*及时预警：提供及时准确的预警信息，使农民能够采取预防措施来减轻风险。

*风险管理：帮助农民制定风险管理策略，以减少自然灾害、疾病和市场波动的影响。

*作物产量优化：提供与作物生长和发育相关的实时信息，使农民能够做出明智的决策，优化产量。

*环境保护：监测农业环境，识别潜在的污染源和生态系统退化，从而促进可持续农业实践。

*数据驱动决策：利用历史数据和实时数据，支持基于证据的数据驱动决策。第三部分数据采集与传输关键词关键要点传感器技术

1.传感器类型多样化：包括温度、湿度、光照、土壤水分等各类传感器，满足不同农业环境监测需求。

2.传感器性能升级：低功耗、高精度、抗干扰能力强，延长电池寿命，提高监测数据准确性。

3.安装方式优化：无线传感器网络普及，实现大范围数据采集，降低维护成本。

图像采集

1.多光谱技术应用：使用不同波段的相机，获取作物冠层、土壤等信息，用于病害、杂草识别。

2.无人机航拍优势：快速高效采集大面积数据，实现作物长势动态监测和灾害评估。

3.图像数据挖掘：利用机器学习和计算机视觉技术，从图像中提取关键信息，如作物产量、病害程度。数据采集与传输

一、数据采集

农业远程监测系统中，数据采集是获取田间作物、土壤、环境等要素信息的关键环节。数据采集方法主要包括：

1.点位式传感器

通过在田间部署点位式传感器，实时采集作物生长、土壤墒情、病虫害等数据。传感器类型包括：

*作物传感器：测量作物叶面积指数、光合速率、水分势等参数。

*土壤传感器：测量土壤水分、温度、电导率、pH值等参数。

*环境传感器：测量温度、湿度、光照、风速等环境参数。

2.成像技术

利用多光谱相机、高光谱相机、无人机航拍等成像技术，获取田间作物群体覆盖、病虫害发生、水分胁迫等空间分布信息。

3.体感设备

穿戴式体感设备（如腕带、监测服等）可采集作业人员心率、体温、位置等数据，辅助作业管理和人员安全监测。

二、数据传输

数据采集后，需要及时传输到监测中心进行存储、分析和预警处理。数据传输方式主要有：

1.无线网络

*物联网（IoT）技术：通过窄带物联网（NB-IoT）、LoRaWAN等技术，实现传感器数据低功耗、广域覆盖的无线传输。

*蜂窝网络：利用3G、4G或5G网络，在信号覆盖良好的区域实现高带宽、低延时的数据传输。

2.卫星通信

*卫星传输：在没有无线网络覆盖的偏远地区，可利用卫星传输技术实现数据回传。卫星传输具有覆盖范围广、传输稳定等特点。

3.有线网络

*网关连接：传感器数据收集后，通过网关设备连接到有线网络，再传输到监测中心。

数据传输技术选取原则：

*覆盖范围：考虑田间监测区域的网络覆盖情况。

*传输速率：根据数据量和实时性要求，确定所需的传输速率。

*功耗：对于电池供电的传感器，需考虑传输技术的功耗影响。

*成本：综合评估不同传输方式的成本效益。

数据传输保障措施：

*加密措施：采用数据加密技术，防止数据传输过程中被窃取或篡改。

*冗余机制：建立多条传输通道，保障数据传输可靠性。

*数据安全策略：制定数据安全策略，明确数据访问权限和使用范围。第四部分数据处理与分析关键词关键要点数据预处理

1.数据清洗：去除异常值、处理缺失数据，确保数据质量。

2.数据标准化：将不同单位和尺度的数据转换为统一的格式，便于分析。

3.数据降维：通过主成分分析、因子分析等方法，减少数据维度，降低计算复杂度。

数据挖掘

数据处理与分析

农业远程监测与预警系统收集了来自各种传感器、图像和环境数据的庞大数据集。有效地处理和分析这些数据对于提取有意义的见解和做出明智的决策至关重要。

数据预处理

数据预处理是数据处理的第一步，涉及以下步骤：

*数据清理：删除缺失值、异常值和重复数据。

*数据格式化：将数据转换为一致的格式，以便于分析。

*特征提取：识别与预测感兴趣变量（如作物产量或病害风险）相关的相关特征。

*数据增强：应用转换、标准化和其他技术增强数据质量和信息内容。

数据分析

数据分析的目的是从预处理数据中提取有意义的见解。农业远程监测与预警系统中常用的数据分析方法包括：

*统计分析：计算描述性统计、进行假设检验和拟合回归模型，以识别数据中的趋势和模式。

*机器学习：利用监督式或非监督式机器学习算法构建预测模型，以预测作物产量、病害风险和其他感兴趣变量。

*图像分析：使用图像处理和计算机视觉技术从遥感图像中提取信息，例如作物覆盖、植被健康状况和杂草的存在。

*空间分析：探索数据在空间上的分布，以识别作物生长模式、病害热点和环境影响。

农业遥感与预警中的数据处理与分析案例

*作物产量预测：使用机器学习模型分析作物生长遥感数据，以预测不同地区的作物产量。这使农民能够优化投入并为市场波动做好准备。

*病害预警：分析多光谱图像和环境数据，以建立病害预测模型。这些模型可以发出及早预警，使农民能够采取预防措施，例如喷洒杀菌剂或隔离受感染作物。

*土壤水分监测：利用土壤传感器和卫星图像数据，监测土壤水分含量和灌溉需求。这有助于农民优化水资源使用并防止作物水分胁迫。

*气候预警：收集和分析气象数据，以预测极端天气事件，例如干旱、洪水和霜冻。这使农民能够采取措施保护作物和牲畜。

未来发展方向

农业远程监测与预警中的数据处理与分析领域正在不断发展。未来的发展方向包括：

*大数据分析：处理和分析大规模数据集，以获得更深入的见解。

*边缘计算：在传感器或设备上进行数据分析，以实现实时决策制定。

*云计算：利用云基础设施存储、处理和分析数据，以提高可扩展性和成本效益。

*人工智能：集成人工智能技术，以自动化数据分析、优化决策并提高预警系统的准确性。第五部分预警模型构建关键词关键要点【主题名称】数据采集与预处理

1.确定预警所需的农业数据，包括气象数据、作物长势数据、土壤墒情数据等。

2.采用传感技术、遥感技术、图像识别技术等手段采集数据。

3.对采集的数据进行清洗、转换和缩放等预处理，保证数据的可用性和准确性。

【主题名称】特征工程

预警模型构建

1.模型类型

预警模型可分为：

*统计模型：基于历史数据和统计分析，如时间序列模型、回归模型。

*物理模型：基于作物生长模型和环境因子影响，如作物生长模型、气候模型。

*专家系统模型：融入专家知识，通过规则和推论进行预警，如模糊逻辑模型、贝叶斯网络模型。

2.模型选取原则

*模型适应性：模型应适合特定作物、区域和环境条件。

*数据可用性：构建模型所需数据应容易获取。

*预警时效性：模型应能及时提供预警信息。

*模型复杂度：模型复杂度应与预警精度和可解释性之间取得平衡。

3.模型构建步骤

#3.1数据收集和预处理

收集历史产量、气象、农事管理等相关数据，并进行数据清洗、归一化和特征提取。

#3.2模型选择和训练

根据模型选取原则选择合适的模型，并利用训练数据集对其进行训练。

#3.3模型优化

通过调参、交叉验证等方法优化模型参数和超参数，提高模型性能。

#3.4模型验证

使用验证数据集评估模型的预测精度和鲁棒性。

#3.5模型评估和改进

定量和定性评估模型性能，并根据评估结果持续改进模型。

4.预警指标和阈值设定

预警指标应反映作物生长状态或环境风险，如产量下降幅度、病虫害发生率。阈值设定应结合历史数据、专家知识和实际情况确定。

5.预警信息发布

预警信息应及时通过短信、APP等渠道发布给相关人员，并提供应对措施和建议。

6.模型案例

案例1：水稻赤霉病预警模型

*模型类型：时间序列模型

*数据：水稻赤霉病发生率、气象数据、农事管理数据

*预警指标：水稻赤霉病发生率超过阈值

*预警时效：发病前5-7天

案例2：小麦干旱预警模型

*模型类型：物理模型

*数据：小麦生长模型参数、气候数据

*预警指标：作物水分胁迫指数超过阈值

*预警时效：干旱发生前2-3周

案例3：专家系统作物病害预警模型

*模型类型：专家系统模型

*数据：作物病害症状、环境条件、农事管理数据

*预警指标：作物病害风险等级超过阈值

*预警时效：发病前期第六部分预警信息发布与传递预警信息发布与传递

农业远程监测与预警系统中，预警信息的发布与传递是至关重要的一环，其目的是及时、准确、高效地向相关人员和部门传递预警信息，为防灾减灾和生产决策提供依据。

1.预警信息发布途径

预警信息发布途径主要包括：

*短信平台：向预警对象发送预警信息，支持一对一或一对多群发。

*微信公众号/小程序：建立专用公众号或小程序，推送预警信息和相关内容。

*网站平台：在网站上公布预警信息，提供查询和下载服务。

*广播电台/电视台：通过广播或电视播报预警信息，扩大覆盖范围。

*信息亭/电子显示屏：在公共场所設置電子顯示屏或信息亭，滚动播放預警信息。

*人工电话通知：对于重要的或紧急的预警信息，可以安排专人电话通知相关人员。

2.预警信息传递技术

为了确保预警信息的及时和可靠传递，需要采用适当的技术手段：

*短信网关：采用短信网关向预警对象发送短信，支持大并发和高可靠性。

*微信推送接口：利用微信开放平台提供的推送接口，将预警信息推送到微信公众号或小程序中。

*网站接口：开发网站接口，允许用户实时查询和下载预警信息。

*数据传输协议：采用MQTT、UDP或TCP等数据传输协议，确保预警信息快速、稳定地传递。

*卫星通信：在偏远或通信不畅通的地区，可以采用卫星通信技术，保证预警信息的传递。

3.预警信息接收与反馈

预警信息的接收与反馈对于评估预警系统的有效性和改进服务质量至关重要。

*接收确认：系统应提供接收确认机制，确保预警信息已成功发送至预警对象。

*意见反馈渠道：建立意见反馈渠道，如热线电话、邮件或在线表单，收集用户的意见和建议。

*跟踪和统计：监测和统计预警信息的接收情况，分析预警系统的效率和覆盖范围。

4.应急响应与处置

收到预警信息后，相关人员和部门应及时启动应急响应程序：

*联动机制：建立跨部门联动机制，协调各部门的应急行动，提高效率。

*预案制定：针对不同类型的预警信息，制定预案，明确各部门的职责和行动准则。

*物资储备：储备必要的防灾物资和设备，保障应急响应的及时性和充分性。

*人员培训：定期开展应急演练和培训，提升人员应急处置能力。

5.典型案例

案例1：2021年7月，河南省出现极端强降雨，农业远程监测与预警系统及时发布预警信息，向农民发送短信和微信推送，指导农民提前转移农作物和牲畜，有效减少了损失。

案例2：2022年1月，xxx石河子地区出现低温冻害，预警系统通过广播电台和信息亭发布预警信息，提醒果农采取防冻措施，保障了果树安全过冬。

6.发展趋势

*精准预警：利用大数据、人工智能等技术，提高预警信息的精准度和针对性。

*个性化服务：根据用户的需求和偏好，提供个性化的预警信息服务。

*智能化预警：利用物联网、传感技术，实现预警信息的自动化监测和发布。

*全方位覆盖：拓展预警信息发布途径，实现全方位覆盖，不漏掉任何一个预警对象。

*应急联动：加强与应急管理部门的合作，实现预警信息与应急响应的无缝对接。第七部分预警效果评估关键词关键要点预警敏感性评价

1.错误警报率（FAR）：评估预警系统发出警报时实际无风险事件发生的概率。FAR越低，预警系统越敏感，更能避免不必要的损失。

2.命中率（HR）：评估预警系统在风险事件发生时发出警报的概率。HR越高，预警系统越能及时发现风险，保障农业生产安全。

3.预测时间（LT）：评估预警系统发出警报与风险事件发生时间间隔的长度。LT越短，预警系统越灵敏，为采取应对措施留有更多的时间。

预警准确性评价

1.精准率（P）：评估预警系统发出警报时，实际风险事件发生的概率。P越高，预警系统越准确，避免盲目决策和资源浪费。

2.召回率（R）：评估预警系统在风险事件发生时发出警报的概率。R越高，预警系统越能覆盖风险事件，确保农业生产安全。

3.F1-Score：综合考虑精准率和召回率，衡量预警系统的整体准确性。F1-Score越高，预警系统越能兼顾灵敏性和准确性。

预警时间性评价

1.预警提前时间（LAT）：评估预警系统发出警报与风险事件发生时间间隔的长度。LAT越长，预警系统越能提前发现风险，及时采取应对措施。

2.预警反应时间（RRT）：评估从发出警报到采取应对措施的时间间隔。RRT越短，预警系统越能有效保障农业生产安全，避免或减轻损失。

3.有效预警时间（EWT）：综合考虑LAT和RRT，衡量预警系统在提供足够预警时间和及时采取措施之间的平衡。预警效果评估

预警效果评估是农业远程监测与预警系统中至关重要的一环，用于验证预警模型的准确性和实用性，为后续改进和优化提供依据。

评估指标

预警效果评估通常采用以下指标：

*预测准确率：反映了预警模型正确预测灾害发生或不发生的概率。

*预测灵敏度：衡量预警模型检测出实际发生灾害的比例。

*预测特异度：衡量预警模型排除非灾害事件的比例。

*预警提前期：预警发出与实际灾害发生时间之间的间隔。

*预警响应度：反映了政府部门和公众对预警信息的反应程度。

评估方法

预警效果评估主要采用以下方法：

*历史事件比对：将预警模型的预测结果与历史记录中实际发生的灾害事件进行比对。

*模拟测试：利用历史数据或模拟数据模拟灾害情景，检验预警模型在不同场景下的准确性和可靠性。

*专家评议：邀请行业专家对预警模型的预测结果进行评估，给出反馈意见。

*公众调查：通过问卷调查或其他方式收集公众对预警信息的接受度和响应度。

评估步骤

预警效果评估通常遵循以下步骤：

1.明确评估目标：确定需要评估预警模型的哪些方面，例如准确性、可靠性或实用性。

2.选择评估方法：根据评估目标选择合适的评估方法，例如历史事件比对、模拟测试或专家评议。

3.收集数据：获取用于评估的数据，包括历史灾害记录、模拟数据或公众反馈。

4.分析数据：使用统计方法或其他分析技术分析数据，计算预警效果评估指标。

5.撰写评估报告：总结评估结果，包括预警模型的准确性、可靠性和实用性，并提出改进建议。

案例研究

以下是一些有关农业远程监测与预警系统预警效果评估的案例研究：

*中国小麦锈病预警系统：该系统采用历史事件比对和模拟测试相结合的方法进行评估，结果表明预测准确率超过90%，灵敏度和特异度分别为80%和95%。

*美国干旱监测系统：该系统使用历史记录与卫星数据相结合的方法进行评估，结果表明预警提前期可达60天，预警响应度较高。

*澳大利亚山火预警系统：该系统采用模拟测试和专家评议相结合的方法进行评估，结果表明预警准确率超过80%，提前期可达3小时，预警响应度较高。

结论

预警效果评估是农业远程监测与预警系统中至关重要的一步，可以帮助验证预警模型的准确性和实用性，为后续优化和改进提供依据。通过采用合适的评估方法和步骤，可以有效评估预警效果，并为农业灾害管理的决策提供科学支持。第八部分应用案例分析关键词关键要点【精准农业应用】，

1.实时监控作物生长状况，及时发现病虫害，大幅提高作物产量和质量；

2.根据监测数据，合理施肥、浇水、用药，降低生产成本，提升农业可持续性；

3.优化农业生产管理，提高农业生产效率，实现农业现代化转型。

【病虫害预警】，

应用案例分析

1.作物长势监测与预警

*利用卫星遥感、无人机等技术获取作物冠层参数，如叶面积指数、归一化植被指数等。

*建立作物长势模型，分析作物需水、需肥等需求，并预测未来趋势。

*及早识别作物异常，发出预警，指导农民及时采取补救措施，如灌溉施肥、病虫害防治等。

2.