1)农作物生长监测和产量预估：
农作物在其生长发育的各个阶段，由于外部因素的不同，其内部组成及外部形态等都会存在一定的差别，最主要的差别是叶面积指数。叶面积指数是反映农作物长势的个体特征与群体特征的综合指数。
2)农作物病虫害防治：
遥感技术能够监测病虫害对农作物生长发育的影响，并跟踪农作物的生长发育状况，分析估算灾情损失，同时能够监测害虫的分布及活动习性，进而能够预防虫害的发生。
3)农作物旱情监测：
遥感技术通过农作物植被指数及冠层参数进而监测农作物旱情。
4)土壤水分含量和分布监测：
在热惯量条件不同的情况下，遥感光谱间的区别非常明显，故可以通过建立热惯量与土壤水分含量之间的数学模型，遥感技术利用该模型，进行分析土壤水分含量及分布
5)农作物养分监测：
遥感技术监测到农作物中氮元素含量的精度比监测其它营养元素含量的精度高利用～nm范围内单波段和任意两个波段构建归一化光谱指数（normalizeddifferencespectralindex，NDSI），比值光谱指数（ratiospectralindex，RSI）和简单光谱指数（simplespectralindex，SSI），计算CGI与光谱指数的相关性，筛选出相关性好的光谱指数，结合偏最小二乘回归（partialleastsquaresregression，PLSR）建立反演模型。以CGI为指标，运用无人机高光谱影像对年小麦多生育期的长势监测。无人机高光谱影像反演CGI精度较高，能够判断出小麦总体的长势差异，可为监测小麦长势提供参考。
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