数字地球开放平台农作物长势监测解决方案

EVI（增强型植被指数）： 类似于NDVI，EVI对大气影响更小，尤其在测算高植被覆盖区域的生长状态更为准确。

1. 多光谱和高光谱遥感：

利用多波段的光学传感器获取植被的光谱信息，通过分析不同波段的反射率，可以更精确地了解植被的类型、生理状况和生长阶段。

1. 热红外遥感：

植被在不同生长阶段有不同的热特性。通过测量植被的热辐射，可以了解植被的温度，进而推断植被的生长状况。

1. 土壤湿度监测：

利用遥感技术监测土壤湿度，特别是微波遥感可以穿透云层和植被，提供全天候的土壤湿度信息。湿度状况直接关系到植物的水分供应，从而影响产量。

1. 气象数据融合：

将遥感数据与气象数据融合，可以更全面地了解环境条件对植物生长的影响，包括温度、降水量等。

1. 机器学习和人工智能：

利用机器学习算法，通过大量的历史遥感数据和实际产量数据进行训练，建立产量预测模型。这些模型可以逐渐学习和优化，提高预测的准确性。

1. 时序遥感数据分析：

利用一系列时序遥感数据，观察植被的变化趋势，根据历史数据的演变推断未来植被生长状态，从而预测产量。

农情监测_农作物识别_长势监测_产量预估_灾后定损-数字地球开放平台 (geovisearth.com)

以上这些方法的综合应用，可以提供全面而及时的信息，帮助农业决策者更好地理解农田的状况，及时调整农业管理策略，最终提高农田的产量