随着全球气候变化加剧、资源约束趋紧，传统农业生产模式正面临前所未有的挑战。向智能化、精准化与可持续化转型，已成为保障粮食安全与农业高质量发展的必然路径。在此背景下，融合了遥感技术与人工智能(AI)的智能农业监测与管理体系，正展现出巨大的变革潜力。通过卫星、无人机、地面设备等多源遥感手段，我们能够以前所未有的时空分辨率，获取农田作物的生长状态、土壤特性及环境胁迫信息；而AI技术，特别是深度学习算法，则赋予了我们从海量数据中智能提取关键农情、构建预测模型并辅助科学决策的强大能力。

为系统性地培养能够驾驭这一前沿交叉技术的专业人才，我们精心设计了涵盖全链条的综合性内容体系。旨在通过99个紧密联系实际生产的核心案例，引导学习者从零开始，逐步掌握从多源遥感数据获取与预处理，到作物表型信息智能提取、生化参数定量反演、生物与非生物胁迫精准识别，再到最终产量与品质预测的完整技术流程。最终，升华至综合项目实践与科研论文撰写，助力学习者具备独立构建农业智能监测平台与开展高水平学术研究的能力，为解决真实世界的复杂农业问题提供坚实的技术支持与创新思路。

专题一 遥感数据预处理基础

案例1 无人机高光谱原始数据的辐射定标与反射率转换

案例2 多架次航拍高光谱影像的批量条带拼接与亮度匹配

案例3 地面白板与暗电流联合校正的自动化流程构建

案例4 基于 POS/IMU 的高光谱正射纠正与几何精配准

案例5 农田场景中云与阴影自动识别与掩膜生成

案例6 条带噪声与条纹干扰的去除与质量评估

案例7 高光谱波段筛选与坏波段（噪声波段）自动剔除

案例8 多时相高光谱影像的辐射归一化与时序对齐

案例9 高光谱–RGB–多光谱多源数据标准化与重采样融合

夯实基石——精通多源遥感数据预处理。 一切智能分析的起点是高质量的数据。在 “专题一” 中将通过9个案例，系统掌握无人机高光谱、RGB、多光谱等数据的辐射定标、几何校正、条带拼接、云阴影剔除、波段筛选与多源融合等核心预处理技能。这是确保后续所有分析结果准确可靠的根本，也是从业者必须跨越的第一道技术门槛。

专题二 表型信息智能提取

案例10 基于高光谱和 RGB 的作物冠层覆盖度自动提取

案例11 行距与株距的自动测量与密植度评价

案例12 植株高度的三维重建与表型高度估算（高光谱+DEM）

案例13 LAI（叶面积指数）快速估算：从光谱指数到深度学习回归

案例14 作物长势等级（弱/中/强）的智能分级识别

案例15 田间作物品种识别与小区自动分区（试验田场景）

案例16 不同作物类型的自动分类与地块边界提取

案例17 作物叶片倾角与冠层结构表型的间接估算

案例18 杂草–作物分离与地头杂草分布图自动生成

案例19 倒伏区域检测与倒伏严重程度表型量化

案例20 苗期缺苗漏播识别与缺株率统计

案例21 作物行内植株目标检测与单株计数

案例22 树木冠幅大小与树高联合估算（果园/林地场景）

案例23 树木行列结构与间作格局的自动识别

案例24 多时相数据驱动的作物生长阶段（返青/拔节/抽穗）智能识别

案例25 空间–光谱特征联合的农田微地形与微环境分区表型分析

案例26 叶色与叶片纹理特征提取用于优良品种筛选

案例27 林分郁闭度与林下可见度的表型估算（林业场景）

案例28 不同株型（紧凑/松散）群体表型聚类分析

案例29 基于对比学习的表型特征通用表示构建

洞悉表象——实现作物表型信息智能提取。 作物的外在形态是其内在健康状况与环境响应的直接体现。在 “专题二” 中通过20个案例，教会您如何利用AI从遥感影像中自动提取冠层覆盖度、植株高度、叶面积指数(LAI)、行株距、品种识别、杂草分布、倒伏检测、单株计数等关键表型参数。这些信息是进行精准田间管理、品种筛选和长势评估的直接依据。

专题三 生化参数智能反演

案例30 叶绿素含量（SPAD 值）的高光谱反演与可视化映射

案例31 叶片氮含量的反演模型构建与不同品种泛化测试

案例32 叶片磷、钾等营养元素的多任务联合反演

案例33 叶片水分含量（LWC）的高光谱估算与干旱指数对比

案例34 可溶性糖含量与品质相关指标的光谱估算

案例35 蛋白含量/油分含量（如大豆、油菜）的高光谱预测

案例36 类胡萝卜素与花青素含量的联合反演与颜色表型关联

案例37 土壤有机质含量的地–空一体化光谱反演

案例38 土壤盐分含量与电导率的高光谱反演与分布制图

案例39 叶片与土壤 pH 值间接估算的可行性分析与模型构建

案例40 多平台（地面/无人机/卫星）联合的生化参数尺度转换

案例41 光谱指数组合自动搜索（DeepSeek 提示生成+AutoML）用于生化反演优化

案例42 不同光照条件下生化模型的稳健性与校正策略

案例43 跨地区/跨年份生化模型的迁移学习与小样本适配

案例44 多源数据（高光谱+气象+土壤）的生化参数融合反演

案例45 生化参数不确定性定量与置信区间可视化

案例46 利用深度神经网络实现‘从光谱到多生化指标’的端到端反演

案例47 基于注意力机制的生化关键波段选择与机理解释

案例48 林业树种树干/树皮光谱与木材品质指标关联分析

案例49 面向育种试验的小区级生化性状高通量测量系统设计

探究内在——驱动生化参数无损定量反演。 仅仅看到外表还不够，我们需要洞察作物的内在生理状态。“专题三” 聚焦于利用高光谱等数据，通过20个案例详解如何构建AI模型，来反演叶绿素、氮磷钾含量、水分、蛋白质、油分、类胡萝卜素等生化参数，甚至延伸到土壤有机质与盐分。这相当于为作物进行“血液检测”，是实现精准施肥、灌溉和品质调控的科学基础。

专题四 胁迫状态智能识别

案例50 水分胁迫早期识别：区分‘轻度缺水’与‘正常波动’

案例51 高温热胁迫监测与极端高温事件前后植被响应分析

案例52 低温冻害胁迫识别与受害等级划分

案例53 盐碱胁迫等级划分及耐盐品种筛选应用

案例54 氮素胁迫（氮缺/氮过量）光谱诊断与施肥建议分区

案例55 病害斑块自动检测：区分病斑、虫咬和机械损伤

案例56 病虫害类型识别（例如锈病、白粉病等）的多分类模型构建

案例57 复合胁迫（干旱+高温）光谱响应分解与识别

案例58 重金属污染胁迫下植物光谱异常识别

案例59 农药药害与营养失衡光谱特征区分

案例60 林业火烧迹地胁迫监测与恢复过程分析

案例61 风害与倒伏风险的表型–胁迫联合分析

案例62 胁迫早期信号捕获：从‘肉眼不可见’到光谱预警

案例63 多时相高光谱驱动的胁迫发生时间点与持续时间反演

案例64 胁迫区与非胁迫区的精细边界检测与精准管理单元划分

案例65 多源数据（高光谱+热红外+气象）融合的综合胁迫指数构建

案例66 复杂背景（杂草、残膜、裸土）下胁迫识别鲁棒性提升

案例67 跨地块、跨作物胁迫识别模型的迁移与重训练策略

案例68 胁迫诊断结果的可视化决策报告自动生成（面向农技人员）

案例69 基于时序深度学习（RNN/Transformer）的胁迫发展轨迹预测

预警风险——完成生物与非生物胁迫精准识别。 农业生产时刻面临各种威胁。“专题四” 通过20个案例，专注于利用光谱和时序特征，早期、准确地识别干旱、高温、冻害、盐碱、病害、虫害、药害等单一或复合胁迫。您将学会构建诊断模型，划分胁迫等级，并实现从“肉眼不可见”到“光谱可预警”的突破，为防灾减损赢得宝贵时间。

专题五 产量与品质智能预测

案例70 小麦单产空间分布预测：从高光谱到产量格网图

案例71 玉米产量预测中‘表型–生化–胁迫’多源特征融合建模

案例72 稻田多季作物的季节性产量估算与轮作结构分析

案例73 果园单株果树产量估算（树冠表型+光谱+历史产量）

案例74 经济作物（如棉花、油菜）籽实产量与品质同步预测

案例75 基于多时相数据的生育期分段预测策略（苗期/拔节期/抽穗期）

案例76 气象情景驱动的减产风险模拟与预警（干旱年份 vs 正常年份）

案例77 光谱与作物管理历史数据联合的产量回归建模

案例78 多作物混栽系统中的物种间竞争与总产量评估

案例79 农机作业轨迹与遥感信息融合的‘实测产量图’对比校验

案例80 气候变化情景下的长期产量趋势预测与适应性分析

案例81 产量预测模型的不确定性度量与保险/订单农业应用

案例82 产量–投入产出比分析：为精准投入（肥、水、药）提供决策

案例83 产量预测的实时更新与在线决策支持系统建设

案例84 遥感数据与地面采样数据联合的产量地图制作与应用

案例85 基于多模态深度学习的作物产量预测与区域优化

案例86 大田作物与果树联合种植的产量预测与效益评估

案例87 产量预测中的数据驱动与专家知识融合策略

案例88 小程序端产量预测工具开发与部署（模型压缩与实时预测）

案例89 从试验田到大区推广：产量模型扩展与再校准流程设计

预测未来——构建产量与品质智能预测模型。 所有管理的最终目标是丰收与优质。“专题五” 的20个案例，将指导您如何整合表型、生化、胁迫等多维度特征，结合气象与农事数据，构建小麦、玉米、水稻、果树等作物的产量与品质预测模型。掌握制作产量分布图、评估减产风险、优化投入产出比的核心技术，直接服务于生产决策与经营管理。

专题六 前沿综合与科研实践

项目主题：《基于多源遥感数据的县域农情智能监测平台建设》

案例90 需求分析与系统总体设计

案例91 数据获取、预处理与数据仓库构建

案例92 作物分类与长势监测模型构建

案例93 干旱/病害等农情指标遥感算法构建

案例94 农情监测 WebGIS 平台开发与成果发布

论文主题：《多源遥感融合的作物长势监测与干旱评估研究》

案例95 背景、文献综述与研究问题构建（Introduction）

案例96 数据来源、研究区、理论基础（Data & Theory）

案例97 模型方法构建与算法流程（Method）

案例98 实验设计、结果展示与对比分析（Result）

案例99 讨论、局限性与结论（Discussion & Conclusion）

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