作物长势遥感监测指标的改进与比较分析_赵虎
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析
遥感技术可以通过获取地面反射的电磁波信息来监测作物生长情况。
作物的生长过程中，其反射的光谱特征会随着不同的生长阶段而变化。
遥感技术可以通过获取不同波段反
射率的影像数据，并结合作物生长模型进行分析，以实现对作物生长情况的监测。
通过这
种方法，可以及时发现作物的生长异常状况，提供农民在决策制定和管理上的科学依据。
遥感技术可以通过计算作物的植被指数来估算作物的产量。
植被指数是通过利用遥感
技术获取的红外和可见光波段的数据计算得出的，它可以反映作物的生长状况。
当作物生
长状况良好时，植被指数值相对较高，而当作物生长状况不佳时，则植被指数值相对较低。
通过对植被指数的监测与分析，可以估算出作物的产量，并提供作物种植者在农业生产管
理中的决策依据。
遥感技术还可以在作物生长监测与估产中提供空间分布信息。
通过遥感技术获取的影
像数据可以提供作物生长的空间分布图，从而为农民提供作物种植的合理布局和管理建议。
基于遥感技术的空间分析，可以找出作物种植中的问题点和瓶颈，为作物种植者提供优化
决策的空间分布图。
遥感技术在作物生长监测与估产中具有广泛的应用前景。
它可以通过对作物反射的电
磁波信息的获取来监测作物的生长情况，通过计算植被指数来估算作物的产量，并提供作
物生长的空间分布信息。
在未来的发展中，遥感技术将会继续改进和完善，为作物生长监
测与估产提供更精确、更高效的信息支持。
利用遥感技术识别农作物生长状态的方法研究
利用遥感技术识别农作物生长状态的方法研究遥感技术在农业领域中的应用非常广泛，其中一项核心技术就是利用遥感图像来识别农作物的生长状态。
这一技术可以帮助农民快速地了解田间作物的生长情况，从而更好地进行农事管理和决策，提高农作物的产量和质量。
下面我来介绍一下利用遥感技术识别农作物生长状态的方法研究。
一、利用遥感图像进行农作物覆盖度监测覆盖度是反映农作物生长状态的重要指标之一。
在遥感图像中，可以通过计算像素点的亮度值来确定每个位置的覆盖度。
一般来说，绿色植被的反射率比较高，因此在绿化指数（NDVI）图像中，农作物覆盖度越高，对应像素点的亮度值就越高。
通过分析NDVI 图像，可以实现对农作物生长状态的监测和分析。
二、利用农田归一化指数进行农作物生长状态监测除了NDVI之外，还有农田归一化指数（TCI）可以用于农作物生长状态监测。
TCI与NDVI类似，也是用来反映植物绿叶面积指数（LAI）和植被覆盖度的。
TCI和NDVI相比，更能反映出不同生长阶段农作物的特点。
例如，在主要生长期内，作物的绿度增加时，TCI会急速上升，而在成熟期后，TCI则会逐渐降低。
因此，根据TCI的变化趋势，可以较为准确地分析出农作物的生长状态。
三、利用遥感图像进行植被指数（VI）分析在遥感图像中，除NDVI和TCI之外，还有多种植被指数可以用来分析农作物的生长状态。
例如，归一化差值植被指数（NDWI）可以用来分析土壤水分情况，而归一化生产者植被指数（NBVI）则可以用来反映植物的生长势头。
通过对不同的植被指数进行分析，可以综合评估农作物的生长状态，并及时进行调整和管理。
四、利用多源遥感数据进行生长状态分析利用一种遥感数据来进行农作物生长状态分析可能会出现数据不准确的情况。
为了更加精确地分析农作物的生长状态，可以结合多种遥感数据进行分析。
例如，可以同时引用卫星遥感图像、无人机图像和机载LiDAR等多种遥感数据，从多个角度来获取不同层面的信息，从而更好地分析农作物的生长状态。
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析随着遥感技术的发展，其在作物生长监测与估产方面的应用越来越广泛。
在作物生长监测方面，遥感技术主要利用卫星、航空、无人机等平台获取的高分辨率遥感数据进行分析，可以实现对农田的高效、快速、连续、无缝地监测。
在作物估产方面，遥感技术能够利用高光谱、多光谱等多种遥感数据，通过数学模型和算法，对农田作物进行定量分析，快速提高作物估产的精度和准确性。
本文将分析遥感技术在作物生长监测与估产中的应用。
1.监测农田土地利用状况遥感技术可以通过获取的多源遥感数据来分析、判读土地利用类型，包括农田耕地、森林林地、水域、建筑、道路等，为农户和政府制定农业规划提供依据。
同时，遥感技术还可以监测、评价农田土地利用状况的变化，快速掌握农地流转状况，为政府提供农业调整和土地流转的支持。
2.监测作物生长情况利用高分辨率遥感数据，可以获取农田的空间分布信息并得出农田空间结构和变化情况，较好地反映农田单位面积的产量和品质情况，同时还可提供日、周、月的动态反演信息。
对于庄稼成长过程中信息众多的检查，通过遥感技术可以建立起对植被生长状态的监测和分析，进一步分析得到作物的各项指标，如绿度、生长时间、镰刀宽等，与其他数据形成整合分析，为农业生产提供实时、准确、快速的空间信息服务。
3.监测灾害情况遥感技术在灾害监测方面的应用广泛。
对于农业生产中常出现的自然灾害，如干旱、水灾、虫害、病害等，遥感技术可以基于遥感数据，通过遥感影像分析和多种图像分析手段，实现灾害情况的快速监测和判读，从而为政府及时制定防御和抢救措施，保障农业生产提供技术支持和数据支撑。
1.基于植被指数的作物估产植被指数是遥感技术中常用的指数之一。
利用多光谱遥感图像数据，可以计算出植被指数的数值，可以准确表征作物的生长状态。
根据多年的农业遥感数据，可以建立遥感数学模型和计算算法，通过遥感数据提取的植被指数等关键参数进一步推算，实现对作物产量和品质的精确估计。
农作物长势综合遥感监测方法
农作物长势综合遥感监测方法随着科技的不断进步，遥感技术已经成为现代农业中不可或缺的一部分。
农作物长势综合遥感监测方法能够快速、准确地获取农作物的生长状况，为农业生产的管理和决策提供了强有力的支持。
本文将详细介绍农作物长势综合遥感监测的原理、方法、优缺点及未来发展趋势。
遥感技术是一种利用卫星、飞机、无人机等遥感平台，通过传感器获取地球表面物体反射或辐射的电磁波信息，从而实现对物体进行远距离感知和识别的一种技术。
在农业领域中，遥感技术主要应用于土地资源调查、作物生长监测、农业灾害预警等方面。
其中，遥感图像处理技术是实现农作物长势综合遥感监测的关键手段。
农作物长势综合遥感监测需要采集多种来源的数据，包括卫星遥感数据、传统遥感数据、气象数据、土壤数据等。
其中，卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel等卫星数据的接收和处理，传统遥感数据则包括高光谱、多光谱和近红外等数据。
这些数据经过采集、预处理和标准化等步骤后，将为后续的数据分析和处理提供重要的数据支持。
对于采集到的遥感数据，需要进行一系列的处理和分析，以提取出与农作物长势相关的信息。
这些处理和分析方法包括：图像处理：对原始遥感图像进行辐射定标、大气校正、地形校正等处理，以消除图像中的噪声和误差。
归一化：将不同来源、不同波段的遥感数据进行归一化处理，以减小数据之间的差异，提高数据的质量和精度。
降噪：采用滤波算法对遥感图像进行降噪处理，以消除图像中的噪声和干扰，提高图像的清晰度和质量。
特征提取：从经过处理的遥感图像中提取出与农作物长势相关的特征信息，如叶面积指数、生物量等参数。
模式识别：利用提取的特征信息，结合机器学习和深度学习等技术，实现对农作物长势的分类和识别。
实际案例中，可以通过对农作物长势的综合遥感监测，预测作物的产量和生长状况，从而为农业管理和决策提供科学依据。
例如，美国农业部利用卫星遥感数据成功预测了玉米、大豆等作物的产量，为农业生产提供了重要的参考。
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析引言随着全球人口的不断增长和气候变化的影响，农业生产面临着越来越大的压力。
作为农业生产领域的重要工具，遥感技术在作物生长监测与估产中发挥着越来越重要的作用。
本文将对遥感技术在作物生长监测与估产中的应用进行分析，并探讨其在农业生产中的意义和前景。
1.1 遥感技术概述遥感技术是通过对地面物体进行观测和测量，获取其信息并进行分析和应用的一种技术手段。
遥感技术包括了卫星遥感、航空摄影遥感和地面观测遥感等多种形式，其中卫星遥感是应用最为广泛的一种形式。
1.2 遥感技术在作物生长监测中的作用遥感技术可以通过对农田的观测和监测，获取作物生长的相关信息，如植被覆盖度、叶面积指数、植被生长势等，从而实现对作物生长过程的实时监测和分析。
这种信息可以为农业生产提供精准的数据支持，帮助农民及时调整种植管理措施，提高农作物的产量和质量。
1.3 遥感技术在作物生长监测中的应用案例近年来，国内外学者和科研机构对遥感技术在作物生长监测中的应用进行了大量研究。
中国农业科学院利用卫星遥感数据和地面观测数据，开展了玉米生长监测和预测研究，为玉米种植区的农民提供了科学的种植管理建议。
美国宇航局（NASA）利用卫星遥感数据对全球范围内的作物生长情况进行监测，为全球粮食安全提供了重要的数据支持。
二、遥感技术在作物估产中的应用2.1 遥感技术在作物估产中的意义作物估产是指利用不同的方法和技术对作物的产量进行评估和预测。
传统的作物估产方法通常需要大量的人力和物力投入，且存在时间成本高、空间覆盖范围小等问题。
而遥感技术则可以通过对农田的遥感观测，获取大规模、高分辨率的作物信息，为作物估产提供了新的技术手段。
2.2 遥感技术在作物估产中的应用方法遥感技术在作物估产中的应用方法主要包括遥感数据获取、作物信息提取和作物产量模型构建等步骤。
利用卫星遥感数据可以获取大范围的作物生长信息，如植被覆盖度、叶面积指数等，从而为作物估产提供了丰富的数据来源。
农作物长势的定义与遥感监测
农作物长势的定义与遥感监测一、本文概述随着遥感技术的快速发展，其在农业领域的应用越来越广泛，尤其是在农作物长势监测方面发挥着重要作用。
本文旨在探讨农作物长势的定义及其遥感监测方法。
我们将明确农作物长势的定义，阐述其重要性及影响因素。
接着，我们将详细介绍遥感监测在农作物长势评估中的应用，包括遥感数据的获取、处理与分析方法，以及长势监测的具体流程。
文章还将探讨遥感监测的优势与局限性，并对未来发展趋势进行展望。
通过本文的阐述，读者将能够更深入地了解农作物长势遥感监测的基本原理和实践应用，为农业生产的精准管理和决策提供有力支持。
二、农作物长势定义农作物长势是指农作物在生长发育过程中，其生理状态、生长速度和生物量的累积情况。
农作物长势的好坏直接反映了农作物的健康状况和产量潜力，是农业生产中重要的监测指标。
农作物长势的评估通常包括株高、叶面积、叶绿素含量、生物量等多个方面。
株高是农作物长势的直观表现，反映了作物地上部分的生长情况。
叶面积则反映了作物叶片的数量和大小，是评估作物光合能力和光能利用效率的重要指标。
叶绿素含量是评估作物叶片绿色程度和光合能力的关键参数，叶绿素含量越高，说明作物叶片的光合作用能力越强。
生物量则是指作物地上部分和地下部分的总重量，是评估作物生长速度和产量的重要依据。
农作物长势的监测对于农业生产具有重要意义。
通过对农作物长势的监测，可以及时发现作物生长过程中的问题，采取相应的管理措施，促进作物健康生长，提高产量和品质。
长势监测还可以为农业生产的决策提供支持，如调整种植密度、施肥量、灌溉量等，实现科学种植和精准管理。
随着遥感技术的发展，遥感监测已成为农作物长势监测的重要手段。
遥感技术具有覆盖范围广、监测效率高、数据连续性强等优点，可以实现对农作物长势的快速、准确监测。
通过遥感技术，可以获取作物生长过程中的多源遥感数据，结合地面观测数据，对作物长势进行综合评价和分析，为农业生产提供更加全面、准确的信息支持。
遥感技术在农作物生长监测中的应用与改进
遥感技术在农作物生长监测中的应用与改进随着科技的进步和创新的不断涌现，农业领域也迎来了许多变革。
其中，遥感技术在农作物生长监测中扮演着至关重要的角色。
本文将探讨遥感技术在农作物生长监测中的应用，并分析如何改进这一技术的方法。
一、遥感技术在农作物生长监测中的应用1. 地表温度测量遥感技术可以通过红外测温仪等设备来监测农田地表的温度变化。
通过监测地表温度的变化，可以了解农作物的生长状态和需求，及时采取相应的措施。
例如，当作物受到热害时，地表温度会升高，这时可以通过浇水、遮荫等方式来保护作物免受热害。
2. 植被覆盖度测量利用遥感技术，可以测量农田中植被的覆盖度。
植被覆盖度是衡量农作物生长状况的重要指标之一。
通过对植被覆盖度的监测，可以及时发现农田中可能存在的问题，如病虫害侵袭、水分亏缺等，并采取相应的措施，以保障农作物的正常生长。
3. 无人机监测随着无人机技术的发展，人们发现无人机在农作物生长监测方面的巨大潜力。
无人机配备了高清相机和红外传感器等设备，可以对农田进行高精度的监测和图像捕捉。
通过无人机监测，可以实时获取农田的生长状况，并进行精确评估和分析。
同时，无人机还可以进行植保作业，喷洒农药、施肥等，提高作物的产量和质量。
二、遥感技术在农作物生长监测中的改进方法1. 提高遥感数据的精度遥感数据的精度对于农作物生长监测至关重要。
为了提高精度，可以采用多源数据的融合技术，结合卫星遥感和无人机遥感数据，以及地面观测数据，建立更为准确的农作物生长监测模型。
此外，还可以使用高精度的传感设备，提高对农田环境的监测精度。
2. 引入机器学习和人工智能技术机器学习和人工智能技术在农作物生长监测中的应用也是一种重要的改进方法。
通过对大量的遥感数据进行分析和处理，利用机器学习算法和人工智能模型，可以实现对农田生长环境的自动识别和预测。
这样可以提前发现植物病虫害的迹象，判断作物的需水需肥情况，提高农作物的产量和质量。
3. 发展农业云平台和移动应用为了方便农民和农作物生长监测专业人员获取遥感数据和监测结果，可以发展农业云平台和移动应用。
作物长势遥感监测指标的改进与比较分析_赵虎
第27卷第1期农业工程学报V ol.27 No.1 243 2011年1月Transactions of the CSAE Jan. 2011作物长势遥感监测指标的改进与比较分析赵虎1，杨正伟2，李霖3，狄黎平4（1. 农业部规划设计研究院农业资源监测站，北京 100125； 2. National Agricultural Statistics Service, USDA, V A 22030；3. 武汉大学资源与环境科学学院，武汉 430079；4. Center for Spatial Information Science and Systems, GMU, MD 20770）摘要：为改善归一化植被指数（NDVI）作为遥感监测作物长势指标的性能，该文分析了归一化植被指数的内在设计缺陷，在不增加额外波段的情况下，以近红外波段和红色波段为基础引入一种新的作物长势遥感监测指标——GRNDVI。
通过在像素和区域层次上同其他4种指数进行比较发现：GRNDVI能够改善归一化植被指数在低植被覆盖度时期/地区容易受到作物冠层土壤背景的影响，而在高植被覆盖度时期/地区又容易发生饱和现象的设计缺陷，可以作为遥感监测作物长势过程中替代归一化植被指数的指标。
关键词：作物，遥感，监测，指标，NDVI，GRNDVIdoi：10.3969/j.issn.1002-6819.2011.01.039中图分类号：S127 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2011)-01-0243-07赵 虎，杨正伟，李 霖，等. 作物长势遥感监测指标的改进与比较分析[J]. 农业工程学报，2011，27(1)：243－249.Zhao Hu, Yang Zhengwei, Li Lin, et al. Improvement and comparative analysis of indices of crop growth condition monitoring by remote sensing [J]. Transactions of the CSAE, 2011, 27(1): 243－249. (in Chinese with English abstract)0 引 言作物长势即作物生长的状况与趋势[1]，长势监测可以为田间管理、早期产量估算提供快速、宏观的信息，具有十分重要意义[2]。
中国农作物长势遥感监测研究综述
基本内容
中国农作物长势遥感监测技术主要基于卫星遥感数据，结合地物光谱特征、 农学知识和计算机技术等多学科知识进行综合分析。其中，常用的技术方法包括 遥感图像处理、模式识别、地物光谱分析、机器学习等。遥感图像处理主要包括 图像预处理、图像增强和图像分类等步骤，目的是提取出与农作物长势相关的信 息。模式识别和地物光谱分析等技术则主要用于识别和区分不同农作物类型，以 及分析农作物的生长状况和产量预测等。
未来展望
未来展望
随着科技的不断进步和发展，农作物长势综合遥感监测方法将进一步完善和 提高。未来，可以加强以下方面的研究和发展：
未来展望
1、提高遥感数据的分辨率和覆盖范围，以满足更加精细的农业管理和决策需 求。
2、加强遥感技术的智能化和自动化水平，减少对人工的依赖，提高监测效率 和精度。
未来展望
基本内容
2、技术手段日益丰富：农作物长势遥感监测技术不断推陈出新，包括高光谱 遥感、多角度遥感、时间序列遥感等多种技术手段的应用，使得监测结果更加准 确和精细。
基本内容
3、智能化和自动化水平提高：随着人工智能和机器学习等技术的不断发展， 农作物长势遥感监测的智能化和自动化水平也在不断提高。通过数据挖掘和模式 识别等技术手段，能够实现农作物的自动分类和长势预测等功能。
基本内容
3、作物生长周期监测：利用遥感监测技术，可以监测作物的生长周期，从而 掌握作物的生长动态，为农业生产提供指导。
基本内容
总之，遥感监测在农作物长势评价中具有重要的作用。它不仅可以实现大范 围、高效的监测，而且可以提高监测的准确性和精度。通过遥感监测技术，我们 可以更好地了解作物的生长状况，为农业生产提供更为精确的指导，有助于提高 农作物的产量和品质，为保障粮食安全和农业可持续发展做出贡献。
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析引言：遥感技术是指利用航天飞机、卫星和飞行器等远距离感知的技术，获取地球表面特征的信息。
这项技术具有高时空分辨率和遥感数据可视化等优势，被广泛应用于农业领域。
本文将分析遥感技术在作物生长监测与估产中的应用，并讨论其带来的效益和挑战。
一、遥感技术在作物生长监测中的应用1. 遥感数据获取：遥感技术可以获取农田的地理信息、植被指数、土壤水分、环境温度等数据，为作物生长监测提供了基础数据支持。
2. 植被指数分析：通过植被指数的计算，可以了解作物的生长状况、光合作用强度和叶绿素含量等指标，从而判断作物的健康程度。
3. 土壤水分监测：遥感技术可以通过热红外遥感和微波遥感等手段，实时监测作物的土壤水分状况，并提供土壤水分的分布图，帮助农民调整灌溉策略。
4. 作物面积估计：利用遥感技术获取的多时相影像数据，结合机器学习算法，可以对作物面积进行估计，精确监测农田的变化情况。
三、遥感技术应用的效益和挑战1. 效益：（1）提高农田资源管理的精度和效率，减少浪费和损失。
（2）优化农民的农业生产管理，降低农业风险。
（3）提高农业生产的产品质量和产量，增加农民的收入。
2. 挑战：（1）数据处理的复杂性：遥感技术产生的海量数据需要进行处理和分析，需要专业的技术人员和强大的计算能力。
（2）数据的时效性：因为遥感数据的获取有一定的周期，所以无法实现实时监测和预测。
（3）技术应用的普及度：目前，农民对遥感技术的了解和运用仍然较少，需要加强宣传和培训。
结论：遥感技术在作物生长监测与估产中具有重要的应用价值，可以提供农民科学决策的依据，提高农田资源的利用效率和农业生产的产量和质量。
仍然需要解决数据处理的复杂性、数据时效性和技术应用的普及度等挑战。
需要政府、农业科研机构和企业等多方合作，共同推动遥感技术在农业领域的发展和应用。
卫星遥感监测农作物养分需求量方法改进与适用性验证
卫星遥感监测农作物养分需求量方法改进与适用性验证摘要：卫星遥感技术已经成为农业领域中重要的监测手段之一。
本文将介绍一种针对农作物养分需求量的卫星遥感方法，并对方法进行改进和验证。
通过该方法，可以准确监测农作物的养分需求量，为农业生产提供科学依据。
1. 引言：农作物养分需求量是农业生产中的重要参数之一。
传统的方法通常是通过采样和实验室分析农田中的土壤和植物样本，从而确定农作物的养分需求量。
然而，这种方法通常耗时耗力，难以覆盖大范围的农田。
而卫星遥感技术则可以通过遥感图像来获取农田的光谱信息，并通过相关模型分析来推断作物的养分需求量。
2. 卫星遥感监测养分需求量的方法：卫星遥感监测养分需求量的方法主要有以下几个步骤：（1）获取遥感图像：利用卫星遥感仪器获取农田的高分辨率遥感图像。
这些图像可以提供农田的光反射率和植被指数等信息。
（2）光谱特征提取：从遥感图像中提取农田的光谱特征，例如植被指数（如NDVI）等。
（3）养分需求量模型建立：利用历史数据和实测样本，建立农田养分需求量与光谱特征之间的关系模型。
该模型可以通过机器学习算法（如支持向量机或人工神经网络）来构建。
（4）养分需求量推断：利用已经建立的模型，将农田的光谱特征输入其中，推断农作物的养分需求量。
可以使用遥感图像数据进行批量处理，以实现对大范围农田的养分需求量监测。
3. 方法改进：为了提高卫星遥感监测养分需求量的准确性和适用性，有以下几点改进措施：（1）数据源多元化：结合多源遥感数据，如多种卫星的图像数据或无人机遥感数据，以获取更多维度的农田信息。
不同的数据源可以互相验证，提高结果的可靠性。
（2）模型优化：对养分需求量模型进行优化，采用更加复杂的算法和模型参数调整，以提高模型的适应性和准确性。
同时，引入地面实测数据来验证模型的可靠性。
（3）实时监测：结合现代信息技术，使得卫星遥感监测的养分需求量可以实时更新和分析。
例如，通过云计算和大数据技术，可以对海量遥感图像数据进行实时处理和分析，提供即时的农作物养分需求量监测结果。
作物的长势和环境的检测方法并描述及优缺点
作物的长势和环境的检测方法并描述及优缺点（原创版3篇）目录（篇1）I.作物长势和环境检测的必要性II.常见的检测方法和优缺点III.检测方法的应用场景和效果正文（篇1）一、作物长势和环境检测的必要性随着农业科技的发展，对作物的生长环境和长势进行实时监测已成为农业生产的重要环节。
通过对作物的生长数据进行监测和分析，可以及时发现和解决作物生长过程中的问题，提高作物的产量和质量。
二、常见的检测方法和优缺点1.人工巡查：优点是可以全面、细致地了解作物生长情况，缺点是工作量大、周期长、成本高。
2.遥感技术：优点是可以大面积、快速地监测作物长势，缺点是受天气和地形影响较大。
3.环境传感器：优点是可以实时、准确地监测环境参数，缺点是设备成本和维护成本较高。
三、检测方法的应用场景和效果1.人工巡查适用于小面积、局部地区的作物长势监测，可以及时发现和解决作物生长中的问题。
2.遥感技术适用于大面积、快速地监测作物长势，可以及时发现和解决作物生长中的问题。
目录（篇2）II.常见的检测方法和优缺点III.检测方法的应用和未来发展趋势正文（篇2）一、作物长势和环境检测的必要性作物长势和环境状态是影响农业生产的重要因素。
通过有效的检测方法，可以及时了解作物的生长情况，为农业生产提供科学依据。
同时，环境检测也可以为农业生产提供最佳的种植条件，提高作物的产量和质量。
二、常见的检测方法和优缺点1.人工巡查：人工巡查是一种传统的检测方法，具有简单易行的优点。
但是，这种方法需要大量的人力物力，且无法实时监测，存在一定的滞后性。
2.遥感技术：遥感技术具有覆盖面广、实时性强等优点，但成本较高且需要专业的技术人员进行操作。
3.传感器技术：传感器技术可以实现实时、精准的环境监测，但设备成本较高且安装和维护较为复杂。
三、检测方法的应用和未来发展趋势1.传感器技术的应用已经越来越广泛，未来将继续发展并应用于农业生产的其他领域，提高农业生产的效率和质量。
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析一、作物生长监测1.1 土地利用分类遥感技术通过获取大面积的影像数据，可以对土地进行分类，分辨出不同的植被类型和植被覆盖度。
这为农业生产提供了重要的信息支持，可以帮助农户了解土地资源的利用情况，有针对性地进行土地管理和作物种植。
以农田为例，利用遥感技术可以对农田进行分类，如水田、旱田、果园和菜地等。
通过这些分类信息，农户可以根据不同类型的农田，采取合适的种植措施，提高种植效率，降低生产成本。
1.2 生长状况监测遥感技术可以实现定期对作物生长情况的监测，通过获取植被指数和植被覆盖度等参数，可以了解作物的生长状况和生长趋势。
这为农户提供了科学的决策依据，可以及时调整农事活动，确保作物长势良好。
以小麦田为例，遥感技术可以监测小麦的生长情况，了解小麦的叶绿素含量、叶面积指数等参数，从而及时发现小麦生长中可能存在的问题，并采取相应的措施，保障小麦的产量和质量。
1.3 病虫害监测利用遥感技术可以对农田进行病虫害的监测，通过获取红外遥感图像，可以发现植被的异常变化，及时掌握农田的病虫害情况。
这为农户提供了快速精准的病虫害监测手段，可以帮助农户及时采取预防控制措施，减少病虫害带来的损失。
以水稻为例，利用遥感技术可以监测水稻的病虫害情况，了解水稻田的病虫害发生规律和分布情况，从而及时采取农业防治措施，减少病虫害对水稻产量和质量的影响。
二、作物估产2.1 作物生长参数提取遥感技术通过获取植被指数、地形特征等参数，可以提取作物生长的相关信息，如作物的面积、生长情况、生长趋势，为作物估产提供数据支持。
以玉米田为例，利用遥感技术可以提取玉米的生长参数，如玉米的叶面积指数、植被覆盖度等指标，根据这些数据可以对玉米的生长情况进行评估，为玉米的产量预测提供依据。
2.2 作物生长模型建立以大豆田为例，利用遥感技术和地理信息系统技术，可以建立大豆的生长模型，通过收集大豆的生长参数和环境因素，可以对大豆的生长情况进行预测，为大豆的产量估计提供依据。
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析
遥感技术可以提供作物生长状况的监测。
通过获取作物生长期间的遥感影像数据，可
以实时观测并记录作物的生长情况。
利用遥感数据，可以对作物的冠层结构、生长情况、
叶面积指数等进行定量测量和分析，从而准确把握作物的生长态势和生长速度，及时发现
和解决作物生长过程中的问题。
遥感技术可以用于作物估产。
通过对作物生长过程的遥感监测数据进行分析，可以建
立作物生长模型，利用模型对作物产量进行估计。
遥感数据可以提供作物生长期间的多维
信息，包括气象因素、土壤条件、水分状况等影响作物产量的要素，通过分析这些因素与
作物产量之间的相关关系，可以准确预测作物的产量情况。
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用也具有一定的局限性。
遥感技术获取到的数
据虽然全面且快速，但对于一些表观特征难以直接获取，比如农作物内部生长情况、产量
分布的不均匀性等。
遥感技术也受限于数据的精度和分辨率等因素，对于一些细微的变化
和小范围的信息无法准确捕捉和反映。
遥感技术在作物生长监测与估产中具有重要的应用价值。
通过遥感技术可以及时监测
作物的生长状况、预测作物的产量，为农业生产提供科学依据；同时可以实时监测农业灾害，提前预警和采取防控措施。
遥感技术在作物生长监测与估产中仍然存在一定的局限性，需要进一步完善和发展。
农作物长势遥感监测需求、系统框架及业务应用
农作物长势遥感监测需求、系统框架及业务应用王利民;刘佳;唐鹏钦;姚保民;刘荣高【摘要】[目的]农作物长势是农业生产管理的重要依据,也是农情遥感监测业务的重要组成部分.[方法]在当前农作物长势遥感监测研究及业务状况扼要回顾基础上,文章从农作物长势遥感监测需求、系统框架等方面进行了系统总结,并以全球冬小麦长势遥感监测应用为例进行了说明.[结果]农作物长势遥感监测需求可以归纳为服务对象、作物类型、空间范围、地面尺度、监测周期等5个方面,系统框架至少包括数据层、方法层、结果层和服务层4个层次.[结论]针对农作物长势遥感监测技术研究及业务应用的现状,研究提出了以下3个观点:(1)农作物长势遥感监测业务方案是成熟的,但是关键技术研究有待加强;(2)农作物长势概念的深入解析,将有利提高长势遥感监测的业务化能力与精度;(3)针对全球、国家、省级以及县级尺度农作物长势遥感监测,采用不同空间分辨率遥感数据开展监测业务,是今后较长一个时期内农作物长势遥感监测的客观现状.上述研究结果给农作物长势遥感监测业务的建设提供了依据,也明确地指明了系统的服务目标.【期刊名称】《中国农业信息》【年(卷),期】2019(031)002【总页数】10页(P1-10)【关键词】农作物;长势;监测需求;系统设计;遥感应用【作者】王利民;刘佳;唐鹏钦;姚保民;刘荣高【作者单位】中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081;中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101【正文语种】中文0 引言农作物长势是指导农业生产管理，评估产量最为重要的农情要素之一。
农作物长势即作物生长的状况与趋势［1］，长势监测可以为田间管理、早期产量估算提供快速、宏观的信息，具有十分重要的意义［2］。
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析随着科技的不断发展和进步，遥感技术已经成为农业领域中一种重要的监测和评估手段。
在农业生产中，作物的生长情况和产量是农民和政府部门关注的重点，而遥感技术能够通过获取大范围、高时空分辨率的数据，为作物生长监测和产量估计提供了全新的可能性。
本文将从遥感技术在作物生长监测和产量估计中的应用角度进行分析和探讨。
一、遥感技术在作物生长监测中的应用1.面积估算：利用遥感技术可以获取农田的高分辨率影像数据，通过图像解译和分类算法对不同类型的农田进行面积估算。
这种方法可以实现对不同农田类型的精确面积统计，为农业管理和生产决策提供科学依据。
2.生长监测：通过获取作物的光谱信息和植被指数等数据，可以实现对作物生长过程的动态监测和评估。
利用NDVI（归一化植被指数）指标可以实现对不同作物类型的生长状态进行监测，及时发现可能存在的问题并采取相应的措施加以调整和改进。
3.病虫害监测：遥感技术还可以用于病虫害的监测和预警。
通过获取农田的高分辨率影像数据和多光谱数据，可以实现对异常植被和病虫害区域的识别和监测，为农民提供及时的病虫害防治建议和措施，有效降低因病虫害造成的损失。
三、遥感技术在作物生长监测与估产中的应用案例1.美国农业部（USDA）通过利用卫星遥感技术，对美国农田的耕作面积、作物种植面积和生长情况进行监测和评估，为美国农业政策和市场分析提供重要数据支持。
2.欧盟农业署（EAR）利用卫星遥感数据，实现对欧盟不同地区的作物产量和质量进行监测和评估，为欧盟农业政策和粮食安全提供科学依据。
3.中国农业科学院利用高分辨率遥感数据，对中国不同作物类型的生长状况和产量进行监测和分析，为中国农业生产和资源配置提供科学依据。
农作物长势遥感监测汇总
农作物长势遥感监测汇总农作物长势遥感监测是利用遥感技术对农田进行定期观察和测量，提供农作物的生长情况和长势评估数据。
这种方法可以帮助农民和农业管理者及时了解农作物的健康状况，从而采取有效的措施来提高农作物的产量和质量。
本文将对农作物长势遥感监测进行汇总，主要涉及其原理、方法和应用。
农作物长势遥感监测的原理是通过遥感传感器对农田的光谱特征进行观测和分析，从而获取有关农作物长势的信息。
农作物的长势可以通过参数如植被指数（Vegetation Index，简称VI）进行评估，其中最常用的是归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简称NDVI）。
NDVI是光谱反射率的比值，可用于反映农作物的绿茂程度，即植被覆盖度和生长活力。
光谱数据可以通过遥感卫星或无人机获取，然后进行数字图像处理和计算。
农作物长势遥感监测的方法包括光谱反射率测量、图像处理和定量分析。
遥感技术通过测量农田的光谱反射率，可以获取农作物的NDVI数据。
这些数据可以通过图像处理技术来提取农作物的特征，并对其进行分类和分析。
定量分析可以通过与地面实测数据进行比对来验证遥感监测的准确性，并利用数学模型建立农作物长势与环境因素的关系，例如气温、降水量和土壤水分等。
农作物长势遥感监测在农业生产管理中具有重要的应用价值。
首先，它可以帮助农民监测农作物的健康状况，及时发现病虫害和其他灾害，从而采取相应的防治措施。
其次，遥感监测还可以帮助农业管理者进行农作物的生长预测和产量估计，以便制订合理的农业政策和经营计划。
此外，农作物长势遥感监测还可以用于监测农田的土壤水分情况，为农民提供准确的灌溉指导，从而节约用水和提高水资源利用效率。
农作物长势遥感监测的应用也面临一些挑战和限制。
首先，由于农田的特殊性，遥感数据的获取和处理相对复杂，需要专业的技术支持。
其次，农作物的生长过程受多种因素的影响，例如气候条件、土壤质量和种植管理等，因此需要综合多源数据进行分析和判断。
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析
遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析随着遥感技术的不断发展和应用，在农业生产方面已经得到了广泛的应用。
遥感技术在农业方面应用最为显著的就是农作物的生长监测与估产。
通过遥感技术可以实时地获取大面积农田的植被指数、叶面积指数，进而进行农田作物播种面积、生长状况、估产等方面的研究。
因此，本文将探讨遥感技术在农业生产中的应用，尤其是在作物生长监测与估产方面的分析。
1.植被指数的获取植被指数（Vegetation Index，VI）是反映农田植被覆盖度的指标之一，它可以反映出植被的繁茂程度以及生长状况。
在遥感技术中，植被指数可以通过计算多光谱卫星图像中的不同波段反射率之间的比值，例如NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）等公式来得出，以实现对植被覆盖度进行监测。
3.作物生长状态判断通过对植被指数、叶面积指数等参数的监测，可以判断农田作物当前的生长状态。
例如，在NDVI图像中，可以通过不同的颜色区域来判断出不同作物的生长状况，还可以判断出是自然灾害等情况导致的植被退化情况等。
通过监测植被指数的变化，可以对农田作物的生长状况和生长速度进行预测，进而根据已有的农作物生长和产量数据，进行相关的数学建模和分析，推算出农田作物的产量。
2.基于遥感图像分割的农作物估产遥感图像分割是指将遥感图像进行图像处理，将图像分割成多个相似块的过程。
通过对农田遥感图像进行分割，可以将不同农作物的生长情况进行区分，并计算各种农作物的估产量。
多光谱遥感可以通过获取多个波段的正射影像，来对农作物进行光谱分析，分析出光谱特征，进而推算出农作物的估产量。
这种方法最大的优点是可以更准确地获得农田作物的信息，而且还可以根据多个光谱波段的信息推算出某种特定作物的产量。
总之，遥感技术在农业生产中，特别是在作物生长监测与估产方面的应用有着不可替代的重要作用，可以提高农业生产效率、降低生产成本，同时也能够帮助农民科学地管理农田，提高农作物产量和品质。
面向农业监测的遥感影像数据处理与分析
面向农业监测的遥感影像数据处理与分析遥感影像数据处理与分析在农业监测中的应用引言：随着科技的发展，遥感技术在农业监测中发挥了越来越重要的作用。
遥感影像数据处理与分析能够提供大规模、高时空分辨率的数据，为农业生产提供了全面、及时、准确的信息。
本文将重点介绍面向农业监测的遥感影像数据处理与分析的应用，包括作物生长监测、土壤质量评估、病虫害预警等方面，并探讨未来的发展趋势。
一、作物生长监测遥感影像数据处理与分析在作物生长监测中能够提供全面的信息，帮助农业从业者更好地了解作物的生长状况。
通过遥感影像数据，可以获取作物的植被指数、叶面积指数等信息，从而对作物的生长状态进行评估。
结合历史影像数据和实地调查，还可以进行长期监测和分析，为作物生长的时间和状况提供参考。
二、土壤质量评估遥感影像数据处理与分析可以辅助进行土壤质量评估，包括土地类型分类、土壤水分和养分状况分析等。
通过利用遥感影像数据，可以获得土地覆盖、地形、地貌等信息，从而对土壤质量进行评估。
此外，结合地理信息系统（GIS）等技术，还可以制作土壤质量分布图、土壤养分含量图等，为农业生产提供科学依据。
三、病虫害预警病虫害是农业生产中的重要问题，对农作物产量和质量造成影响。
遥感影像数据处理与分析可以帮助进行病虫害的预警和监测。
通过分析遥感影像数据中的植被指数、纹理特征等信息，可以及早发现农田中存在的病虫害问题，并据此制定相应的防治措施。
同时，结合历史数据和实时监测，可以对病虫害的发展趋势进行预测，提前做好防治工作。
未来发展趋势：面向农业监测的遥感影像数据处理与分析还有很大的发展空间。
随着遥感技术的进一步发展和数据获取的增加，遥感影像数据的分辨率将进一步提高，时空分布将更加广泛和精细。
未来，还可以结合人工智能和机器学习等技术，对遥感影像数据进行自动化处理和分析，提高数据的利用价值和决策支持能力。
同时，加强对遥感影像数据的标准化处理和共享，促进跨区域、跨部门的数据共享和交流，进一步提升农业监测的效率和精度。
农业领域中基于遥感数据的作物生长监测技术研究
农业领域中基于遥感数据的作物生长监测技术研究摘要：随着农业生产的现代化进程，基于遥感数据的作物生长监测技术在农业领域中的应用越来越受到关注。
本文主要介绍了基于遥感数据的作物生长监测技术的原理及应用。
首先，分析了遥感数据在农业领域中的优势和局限性。
然后，探讨了作物生长监测技术的基本原理和方法。
最后，总结了该技术在农业生产中的应用前景。
1. 引言作物生长监测是农业生产管理的重要组成部分，它可以提供作物生长状况的实时动态信息，从而为农业生产决策提供科学依据。
传统的作物生长监测方法往往需要大量的人力物力，而且无法实时获取数据，限制了农业生产管理的精确性和效率。
因此，基于遥感数据的作物生长监测技术应运而生，并在农业领域中广泛应用。
2. 遥感数据在农业领域中的优势遥感数据具有广覆盖、高分辨率、连续性和实时性等优势，对于农业领域的作物生长监测具有重要意义。
首先，遥感数据可以实时获取大范围的农田信息，帮助农业生产管理者及时了解作物生长状况。
其次，遥感数据具有高分辨率，可以提供精细的作物生长监测信息，帮助农业生产管理者进行精准农业生产管理。
此外，遥感数据可以连续地获取作物生长的动态信息，为农业生产管理者提供长时间序列的数据支持。
3. 基于遥感数据的作物生长监测技术原理及方法基于遥感数据的作物生长监测技术主要包括预处理、特征提取和生长监测三个步骤。
首先，对遥感图像进行预处理，包括大气校正、几何校正和辐射校正等，以提高数据的精度和准确性。
其次，通过特征提取方法获取作物的生长特征参数，包括NDVI（归一化植被指数）、LAI（叶面积指数）等，以反映作物的生长状况。
最后，通过数据分析和模型建立来监测作物的生长状态，包括生长速率、干旱程度等指标。
4. 基于遥感数据的作物生长监测技术的应用基于遥感数据的作物生长监测技术已经在农业领域中得到广泛应用。
首先，它可以提供作物生长状况的实时信息，帮助农业生产管理者及时采取措施，提高农作物的产量和品质。
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第27卷第1期农业工程学报V ol.27 No.1 243 2011年1月Transactions of the CSAE Jan. 2011作物长势遥感监测指标的改进与比较分析赵虎1，杨正伟2，李霖3，狄黎平4（1. 农业部规划设计研究院农业资源监测站，北京 100125； 2. National Agricultural Statistics Service, USDA, V A 22030；3. 武汉大学资源与环境科学学院，武汉 430079；4. Center for Spatial Information Science and Systems, GMU, MD 20770）摘要：为改善归一化植被指数（NDVI）作为遥感监测作物长势指标的性能，该文分析了归一化植被指数的内在设计缺陷，在不增加额外波段的情况下，以近红外波段和红色波段为基础引入一种新的作物长势遥感监测指标——GRNDVI。
通过在像素和区域层次上同其他4种指数进行比较发现：GRNDVI能够改善归一化植被指数在低植被覆盖度时期/地区容易受到作物冠层土壤背景的影响，而在高植被覆盖度时期/地区又容易发生饱和现象的设计缺陷，可以作为遥感监测作物长势过程中替代归一化植被指数的指标。
关键词：作物，遥感，监测，指标，NDVI，GRNDVIdoi：10.3969/j.issn.1002-6819.2011.01.039中图分类号：S127 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2011)-01-0243-07赵 虎，杨正伟，李 霖，等. 作物长势遥感监测指标的改进与比较分析[J]. 农业工程学报，2011，27(1)：243－249.Zhao Hu, Yang Zhengwei, Li Lin, et al. Improvement and comparative analysis of indices of crop growth condition monitoring by remote sensing [J]. Transactions of the CSAE, 2011, 27(1): 243－249. (in Chinese with English abstract)0 引 言作物长势即作物生长的状况与趋势[1]，长势监测可以为田间管理、早期产量估算提供快速、宏观的信息，具有十分重要意义[2]。
自90年代农业遥感的监测重点从遥感估产转向农业生产过程监测以来，长势监测就成为农业遥感研究的重要内容[3]。
欧美等发达国家利用早期的技术优势对全球作物进行监测，在世界粮食交易市场获取了巨大的经济利益[4]。
中国自上世纪70年代开始农业遥感监测的相关研究，进入90年代开始重视作物长势遥感监测，目前已经形成稳定的业务运行系统[2,5]。
从国家战略上讲，作物长势监测无论对发达国家还是发展中国家都显得极为重要。
长势遥感监测方法以客观、快速、经济的特点取代地面监测方法成为当前作物长势信息的主要来源[4]。
作物长势监测的主要原理是使用不同波段的数学组合形成植被指数，然后用植被指数估算叶面积指数（LAI）的情况，结合地面监测的结果、农学模型和LAI的估算结果综合得出作物的长势信息[1,4]。
在这个过程中，监测模型实际上是专家决策过程和人们习惯认知的抽象表达，而监测指标则是监测模型生成长势信息最终结论的主要甚至是唯一依据。
因此，发展准确、方便的监测指标是作物长势遥感监测的重要研究内容[6]。
本文在分析现有长势监测指标的基础上，提出一种新指标——GRNDVI用于长势收稿日期：2010-04-20 修订日期：2010-08-17基金项目：NASA资助项目“A National Crop Progress Monitoring System Based on NASA Earth Science Result”作者简介：赵虎（1981－），男，湖北房县人，工程师，理学博士，2008年赴美国乔治梅森大学空间信息科学与系统研究中心交流访问，主要从事遥感与地理信息系统在农业中的研究与应用工作。
Email: jhaohu@ 监测，以期克服现有指标的不足。
1 现有的长势监测指标可以反映作物长势的变量有很多，如单株作物的根、茎、叶、穗发育情况，作物群体的密度、布局和动态等[1]。
遥感监测属于宏观监测，研究表明，与作物个体和群体特征都有关的叶面积指数（leaf area index, LAI）可以作为遥感监测的综合指标[4]。
有2种方法可以对LAI进行测量：直接法和间接法。
直接法是指使用仪器实地测量叶面积指数，这种方法测量结果准确但是费时费力，并会造成叶片组织的损伤，因此，仅仅适用于部分地区的验证性测量。
间接法是指采用遥感手段进行大范围的植被指数估算，主要是通过植被指数与LAI之间的关系进行LAI的估算。
归一化植被指数（normalized differential vegetation index，NDVI）作为过去30 a来使用最为广泛的植被指数，也是用于LAI估算的常用指标，在作物长势监测研究中也得到了广泛的应用。
班显秀等[7]利用AVHRR第一、二通道的反射率计算得到的NDVI监测中国沈阳地区一季混栽作物的长势情况。
裴志远等[8]提出利用多时相的NDVI数据库研究作物长势的时空特征。
江东等[9]研究了时序NDVI曲线特征与作物长势的互动关系，并认为NDVI 曲线积分与作物产量有较好的相关关系。
刘爱霞等[10]运用逐年比较模型比较了不同年份NDVI的值，然后将比较结果和棉花种植区域在GIS中叠加得到新疆石河子地区棉花的长势情况。
吴炳方等[5]利用AVHRR和SPOT的NDVI产品并结合农业气象数据建立起运行化的全国作物长势遥感监测系统。
罗宇翔等[11]利用MODIS NDVI数据和农业气象观测资料分析了贵州中部主要秋粮作物的长势情况，认为时序NDVI与秋粮作物长势之间存在良农业工程学报 2011年 244 好的相关性。
可以看出，NDVI 是进行作物长势遥感监测最常使用的指标。
除了NDVI 本身，以NDVI 为基础进行数学组合得到的指标在长势监测中也有应用。
Kogan F [12]提出的植被状态指数（Vegetation Condition Index, VCI ）即为其中的一例。
其计算公示如下min max min100%NDVI NDVI VCI NDVI NDVI −=×− （1） 式中，max NDVI 和min NDVI 分别为研究所用的图像中出现的NDVI 最大值和最小值。
虽然VCI 的最初设计目的是为了评估天气对植被的影响和描述植被的时空变化，但研究发现它在干旱监测[6,13]、产量预估[14]、植被状态定量分析[15]等方面也有较好的应用效果。
同VCI 类似，将式（1）中的NDVI 替换为地表往温度T ，即可得到温度条件指数（Temperature Condition Index, TCI ）[13]。
实际应用中，VCI 和TCI 通常一起使用，主要用于干旱和水分胁迫情况监测[14,16]。
用于作物含水量遥感监测更为直接的指标是归一化差值水体指数（normalized differential water index, NDWI ）。
McFeeters S [17]提出用绿色波段替换红色波段计算NDWI ，专门用于从土壤背景和植被中区分露天水体。
当然，NDWI 的主要应用也是进行干旱监测[18]。
蒙继华在其博士论文中对上述指标在作物不同生长阶段的长势监测中的表现进行了详细的比较，并给出了建议指标集[19]。
NDVI 的广泛引用并不能掩盖其固有缺陷：大气噪声、土壤背景和饱和问题[20]。
增强植被指数（EnhancedVegetation Index, EVI ）就是以消除NDVI 的缺陷为目的而设计的最为成功的植被指数之一[21]。
由于增加了蓝色波段的作用，EVI 在消除大气和土壤背景影响方面表现好于NDVI ，因此，EVI 与LAI 的线性关系要好于NDVI [20]。
应用方面，Sakamoto T 等比较了基于不同母小波基的拟合方法对EVI 数据进行拟合后反演水稻生育期的差异[22]，Wardlow BD 等[23]分析了NDVI 和EVI 在作物生育期反演方面的不同表现。
张明伟等[24]探讨了MODIS EVI 数据在冬小麦长势监测中的应用。
同样以消除NDVI 的大气影响为目的植被指数还有变换差值植被指数（transformeddifference vegetation index ，TDVI ）[25]。
与EVI 增加蓝色波段的方法不同，TDVI 只是改变了RED 和NIR 之间的组合关系（式（2）），也达到了改善NDVI 与LAI 之间线性关系的目的。
1.5TDVI = （2） 式中，NIR ρ和RED ρ分别为近红外波段和红色波段的反射率。
2 一种新作物长势监测指标 NDVI 与LAI 之间的关系是由其本身的设计决定的。
将NDVI 的计算式进行变换可以得到11NIR RED NIR RED NDVI ρρρρ−=+ （3） 式（3）中NIR RED ρρ与NDVI 之间的关系并非是线性的，而是如图1所示的非线性关系。
植被覆盖率不断上升时，RED 波段的吸收逐渐饱和，对NIR 波段的反射继续加强，因此NIR RED ρρ不断变大。
由图1可以看出，NDVI 会随着NIR RED ρρ的变大逐渐接近于1。
NDVI 公式的内在缺陷会导致低植被覆盖情况下NDVI 被夸大，而高植被覆盖度情况下NDVI 被压缩的现象[20]。
图1 ρNIR /ρRED 与NDVI 的关系 Fig.1 Relationship between ρNIR /ρRED and NDVI ρNIR /ρRED 实际上是简单比值植被指数（simple ratio vegetation index ，SR ）。
Baret F 等[26]对SR 进行了详细的分析，得出它和NDVI 、LAI 之间的关系是：当LAI 值较小时，RED 吸收少、反射多，进入传感器的反射值ρRED 较大，而NIR 被反射少，进入传感器的反射值ρNIR 较小，此时ρRED 一个较小的变化对NDVI 带来的影响比对SR 带来的影响大[27]；当LAI 值较大时，ρNIR 较高而ρRED 由于被吸收变得较低，ρNIR 的一个较小变化对SR 带来的影响比对NDVI 带来的影响大。
通过以上分析，可以提出这样一种植被指数来平衡SR 和NDVI 之间的变化，纠正它们与叶面积指数的关系[27]。
可以基于这样一种简单的设想：既然在ρNIR /ρRED 较小时，NDVI 增长过快，而ρNIR /ρRED 变大时，NDVI 又显得增长变缓，那么在现有NDVI 的基础上乘以ρNIR /ρRED 则会在一定程度上缓解这种变化不一致的现象。