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前几天，朋友和我分享了一些东西，总结了下，分享给大家。
他和一家行业ISV（独立软件开发商）客户对接，客户演示了之前做过的一些案例，非常有意思，越聊越兴奋。
因为他看到了，利用遥感+AI，在农业场景可以做这么多有价值的事情。
遥感+AI，在农业场景可以做些什么呢？大概有下面这些：
地块识别、农作物识别、农作物长势、作物估产、病虫害识别、农作物苗情监测、农作物灾害监测等。
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1、地块识别
利用高分辨率的遥感影像及图像分割技术，对耕地区域内的地块边界提取，实现对耕地内地块数量、面积等信息提取；同时，通过融合作物监测数据，还可以得到地块级的作物分布数据，达到“地块级”的作物种植管理。
2、农作物识别
监测不同作物的空间分布和种植面积信息，提供农业基础空间信息。
3、作物长势分析
基于覆盖全作物生命周期的多时相遥感图像，分析长时间序列的作物反射光谱特征，结合作物生理特性数据，建立作物遥感长势监测模型，能够客观地反映出植被生长发育状况，进行动态作物长势监测分析。
4、农作物估产
遥感卫星在收集分析各种农作物不同生育期、不同光谱特征的基础上，通过平台上的传感器记录的地表信息，辨别作物类型，监测作物长势，并在作物收获前，预测农作物的产量。
5、农作物病虫害监测
基于亚米级高分辨率卫星影像或无人机影像与高光谱信息解译技术，结合作物受害后生理特性数据，构建病虫害识别快速识别作物病虫害种类，能够及时地监测作物感染病虫害种类、程度、染病面积，进行病虫害防控效果动态作物监测。
6、农作物苗情监测
基于亚米级高分辨率卫星影像或无人机影像与高光谱信息解译技术，结合作物受害后生理特性数据，构建病虫害识别快速识别作物病虫害种类，能够及时地监测作物感染病虫害种类、程度、染病面积，进行病虫害防控效果动态作物监测。
7、农作物灾害监测
结合多重尺度的遥感数据、GIS数据、地面数据等，完成灾害评估与监测、辅助查勘定损提升农田灾害定损效率，有效解决农业保险经营过程中所面临的信息不对称、道德风险等问题。
数千年来，内地历来是农业大国，幅员辽阔、气候多变，自然灾害频繁发生，农业生产分布广泛，农作物的类别、品种复杂且耕作制度差异较大，仅靠传统方法难以准确获取相关数据。
而未来的农业必然向大规模、标准化、低人力的方向发展，在生产种植过程中对动态、大范围、快速及时的空间信息数据需求非常迫切。
而遥感+AI，面向农业生产提供高性价比的农作物种类精准识别及其生长过程持续性监控的数据产品。
在广域种植管理、农村金融风控、农业保险等领域，开展种植资源数据化、常态化的农作物长势监测、气象监测、灾害分析等业务，无需遥感专业人员即可及时掌握农业资源与作物生长状况，使农业生产更加可控。
相信遥感AI在农业场景的应用会越来越多，也越来越有价值。这次分享的仅仅是一部分，抛砖引玉，欢迎大家补充交流，谢谢~
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