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1.遥感2.农业遥感应用领域3.图像分割摄影胸透生活中。。。。。。遥感发展三阶段19世纪末第一次世界大战20世纪60年代至今农业林业国土水利城乡规划环境地矿测绘交通气象海洋地球科学地震救援………..元数据购买遥感影像需要5个方面的注意：数据格式Geotif,hdf,intf……买药：一次吃几颗？药物的成分？副作用？遥感数据的选择区域地块的大小？合适的波段？遥感数据价格免费？收费？数据处理级别0级，1级，2级……遥感影像处理方式和结果的表现形式：图像图像……图像图像图像……数字遥感在农业中的应用作物监测资源监测灾害监测作物种植面积监测作物长势监测作物产量估算土壤墒情监测病虫害监测……耕地、园地、草地、渔业等农业自然资源的数量、质量、空间分布状况旱灾洪涝火灾雪灾……0.40.60.81.01.21.41.61.82.02.22.42.6波长λ/μm10203040506070800%反射率叶绿素吸收水分吸收叶子色素细胞结构含水量控制叶面反射率的主要因素1.植被的反射光谱特征5432011年7月5432.作物种植面积监测每种作物由于其叶片结构不同，在影像上呈现不同的光谱、纹理特征，利用信息提取的方法可将不同作物区分出来信息提取方法人工目视解译计算机监督分类计算机非监督分类面向对象信息提取3.作物长势监测图2：2008年山东-河南冬小麦长势分布图(5月中旬)作物苗情作物生长状况作物生长变化及趋势作物长势长势监测个体特征群体特征叶面积指数LAI植被指数NDVI……遥感图1.不同麦苗情况在遥感图像上有不同表征4.作物产量估产遥感数据选择与预处理监测作物面积提取田间实测数据与图像建模作物总产、单产估算制图输出5.土壤墒情信息监测沙土在不同含水量下的光谱反射曲线土壤水分的遥感监测-可见光-近红外-热红外-微波波段•土壤水分含量与其反射率成反比，土壤水分含量与反射率之间在一定范围内呈现一种线性关系5.土壤墒情信息监测含水量图（百分比）Wordview2数据近红外波段土壤含水量信息含水量图的精度网点县墒情监测6.土壤肥力信息提取土壤有机质反演模型波段运算1.有机质含量的不同土壤在可见光至近红外区域有独特的光谱响应特性；2.根据土壤有机质高光谱响应规律，确定其高相关性敏感波段；3.通过数理统计方法建立土壤有机质含量预测模型，从而实现土壤肥力的精确估测7.农作物病虫害信息提取枯萎和衰老植物的在可见光波段所反射的能量要大大高于健康植物的反射值，而在近红外波段所反射的能量则要低于健康植物的反射值。可见光范围近红外范围7.农作物病虫害信息提取7.农作物病虫害信息提取受害作物和正常生长作物比较，在光谱反射率和温度方面都会发生异常现象。不同的作物病虫害，其危害部位也不完全相同，最终会引起作物的生长受到影响，使得叶片在可见光和近红外波段的吸收和反射特征发生变化，所以根据光谱反射率的差异和结构异常在遥感图像上的记录，通过图像增强处理和信息提取技术，可以进行对作物病虫害的监测。红色区域为识别出的受到病虫侵蚀的作物8.农业资源监测遥感技术可快速获取宏观信息，对耕地、草地、水等农业自然资源的数量、质量和空间分布进行监测与评价，从而为农业资源开发、利用与保护、农业规划、农业生态环境保护、农业可持续发展等提供科学依据。马苏利用MODIS数据的植被指数和陆地表面温度及TRMM数据的降雨因子，建立了干旱状态指数(DCI)模型，提出了适用于南方湿润地区的遥感干旱监测模型。曾广伟选择BP神经网络算法作为遥感图像的分类方法，从而大大提高了分类的效果和精度。结合ENVI+IDL开发模式，开发出神经网络分类器，促进了遥感领域行业软件的发展。胡秋霞针对植物病斑彩色图像噪声大和边缘模糊等特点，提出了一种基于水平集和加权颜色信息的改进C-V模型，比传统C-V模型分割效果好，性能明显提高，抗噪性和可扩展性好。石永华等提出基于Contourlet变换的农业图像增强方法，将CycleSpinning引入到Contourlet中，以克服由于Contourlet变换的滤波器结构缺乏平移不变性而引起的伪Gibbs失真。可以很好的增强重要特征和细节分量，便于后期的分级与检测工作。李志臣等采用二维熵阈值法对在自然光照条件下拍摄的图像进行目标分割，其分割质量很高，能够达到满足实际需要的效果。所查文献农情遥感监测基于土壤热惯量模型的土壤表层含水量的反演基于植被指数与土地表面温度的旱情监测基于微波遥感数据的土壤水分反演水灾监测农情遥感监测精确农业植物不同营养状态的反射光谱特性曲线数据分析高光谱遥感遥感技术与其他信息获取技术的集成精确农业中“3S”技术的综合应用基于边缘检测的分割原图cannyprewittsobellog梯度算子基于区域生长的分割原图分割结果1分割结果2基于阈值的分割分割结果原图直方图基于分数布朗运动的分割原图分割结果