1.课题来源与背景： （1）课题来源： 项目名称：中泰农业环境高分辨率遥感监测与示范，项目编号：2014A050503060，属于广东省科技计划项目，计划类别是国际科技合作领域，项目经费：50万元（全部来源于广东省科技厅经费），承担单位：华南农业大学、中国科学院遥感与数字地球研究所（现为中国科学院空天信息创新研究院）、泰国农业大学，负责人是刘振华，起止时间是2016年1月1日至 2017年12月31日。 （2）项目背景 农业环境情况直接影响农业生产效益，关系到我国农业的可持续发展。遥感技术是进行精细化农业应用和资源管理的有效手段，随着我国高分一号、环境星、资源三号等国产遥感卫星的发射与运行，极大提升了多时相、高空间分辨率、多光谱数据获取能力，为形成时空序列影像资源提供了有效保障，但由于在农业环境监测方面的应用能力尚未成熟，亟待开展分类提取、动态监测与综合评价等关键技术研发。

     2.技术原理及性能指标： （1）农作物生理生态参量定量反演与真实性检验 以高分辨率数据为主要数据源，结合先验知识及地面观测数据，开展生理生态参量反演算法研究，估算农作物生态参量的空间分布，并进行真实性检验，有效评价农作物生理生态参量定量反演的精度及有效性。 （2）基于光学红外数据反演农作物覆盖区农田环境参数 利用HJ-1卫星免费，易获取、快速的优势，结合示范区实地观测数据，对当地主要农田环境参数的反演模型进行研究，并进行必要的实地验证。 （3）基于高分辨率数据的农作物精细分类研究 针对不同类型农作物存在异物同谱的现象，研究农作物精细分类技术。随着我国遥感卫星不断发射，尤其是高分辨率卫星的增加，为长时序数据的构建提供了可能，本项目将以我国自主高空间分辨率卫星（GF-1、HJ-1、ZY-3）为主要数据源，建立基于自主高分辨率数据的农作物类型精细分类算法模型。

     3.技术的创造性与先进性： （1）基于国产自主信息源的农业生理生态参量和农田环境参数反演模型 国产数据集具有高分辨率、高光谱、易获取等优点，而已有反演农业生理生态参量和农田环境参数的成熟模型往往只针对国外卫星的数据源。本项目中针对国产自主的信息源的优点和东南亚农业特色，改进已有成熟反演模型，使之更加适应国产卫星数据，可以提高国产数据的反演精度。 （2）基于多尺度、不同谱段多源遥感数据融合的农作物精细分类技术 综合不同数据特点，将高空间与多光谱数据与光学数据融合，基于多特征关联与融合方法，可以提高信息提取精度。将各种融合方法进行组合，发挥各方法特长，实现信息的融合，从而高精度的识别农作物类型，提高传统单一数据源得到的分类精度，支持精细化农业应用。 （3）国产多源卫星数据在东南亚地区农业环境监测的综合示范应用 通过与参与单位2 的合作研究，可以将大量的基础研究与应用成果进行移植转化，在东南亚地区形成国际一流的技术示范能力，促进示范区域资源、环境、灾害及信息化等领域深入推进，推进我国的自主卫星数据产品走向国际应用。

     4.技术的成熟程度，适用范围和安全性：本项目的成果为高效、快速监测叶面积指数及叶绿素含量等地表植被结构参数提供了有效途径，有助于及时了解农业环境的退化程度并逐步引导其向健康良性的方向发展，可以产生巨大的间接经济效益。项目成果助于加强珠三角地区的农业安全和生态稳定。从技术进步角度，高新技术成果对于两国农业环境监测技术领域是有效的促进，大幅度提升两国农业领域经济发展水平。从领域发展角度，研究成果对农作物长势分析、农业环境保护等起到重要作用，为农情速报、农业规划与管理提供辅助决策，是现代化农业健康良性发展的有效支撑。

     5.应用情况及存在的问题： 本项目的成果为高效、快速监测叶面积指数及叶绿素含量等地表植被结构参数提供了有效途径，有助于及时了解农业环境的退化程度并逐步引导其向健康良性的方向发展，对农作物长势分析、农业环境保护等起到重要作用，为农情速报、农业规划与管理提供辅助决策，是现代化农业健康良性发展的有效支撑，有助于加强中泰两国的合作，促进遥感技术和农业生态方面的交流，推动国内自主卫星遥感数据的信息产品推广和真实性检验，提高卫星的利用效率和适应性。

     6.历年获奖情况： 无。