1. 农作物精细分类

利用时间序列遥感影像，构建判别性空谱特征空间，结合机器学习方法，对不同农作物分布进行制图。

                                      

水稻种植信息提取

由于具有高效、经济、实时等优势，遥感卫星技术被广泛应用于大尺度水稻种植信息提取。基于遥感的水稻提取方法，本质上是：利用水稻独有的灌溉信息，深度挖掘由遥感影像到水稻空间分布的函数映射关系。

                                                            
                                      

冬小麦种植信息提取

利用多时相遥感影像互补信息,结合冬小麦物候学先验知识，设计突出表征冬小麦的物候特征，实现冬小麦早期自动化种植信息提取

                                      

提取结果：

                                     

大蒜种植信息提取

中国是世界上最大的大蒜生产国，其产量超过了全球产量的70%。大蒜的产量跟它的价格密切相关，使用随机森林分类器结合多期NDVI以及GCVI数据可以有效地提取大蒜的种植信息

                                      

提取结果：

                                           

2. 农作物病虫害监测

基于时间序列遥感影像，利用光谱信息和机器学习等方法，对农作物病虫害展开监测，指导农情。

                                   

小麦黄锈病监测

                                      

小麦白粉病监测

                                      

3. 农业旱情监测

利用气象信息、植被土壤信息、水文信息对干旱实行综合监测，揭示旱情发生发展状况，指导抗旱工作。

                                   

案例研究——江西省2018年气象干旱、农业干旱和水文干旱的周尺度快速监测研究：

                              

监测结果：