农作信息无损实时监测分为

1、气象监测：对气候因素（如温度、湿度、气压、风速等）进行实时监测，以了解对农作物生长的影响。

2、土壤监测：对土壤的物理、化学和生物特性进行实时监测，以判断是否适合种植农作物。

3、植物生长监测：对农作物的生长状态进行实时监测，包括植株高度、生长速度、叶面积、叶绿素含量等指标。

4、病虫害监测：对农作物的病虫害情况进行实时监测，以及时采取措施防治。

5、水质监测：对水源的水质进行实时监测，以保证灌溉水源的质量不会对农作物生长产生负面影响。

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托普云农的四情监测指的是哪四情？

托普云农的四情监测系统可以实时全面搜集农作物生长期间的各种气象要素，如光照、湿度、降雨量等，为农技人员指导农业生产提供科学依据，是服务农业生产的一个重要法宝，推动了农技指导工作再上新台阶，促进农民增产增收，深受农业工作者的喜爱。

农业信息采集包括哪些内容

苗情动态、作物布局。

1、苗情动态指的是监测农作物长势、发育过程，为科学指导生产管理和准确预测产量提供依据。

2、作物布局指导计划和落实农作物种植面积，掌握种植结构调整和耕地占用类别的动态变化。农业信息不仅泛指农业及农业相关领域的信息集合，在信息技术得到广泛应用，更特指农业信息的整理、采集、传播等农业信息化进程。

监测对象分为哪三类？

监测对象类型分为3类，即脱贫不稳定户、边缘易致贫户、突发严重困难户。

1、重点监测农户家庭收入支出状况、“两不愁三保障”及饮_水安全状况、家庭劳动能力变化、产业就业变化、帮扶落实等情况。

2、各级相关部门实时监测本地区水旱、气象、火灾、地震、地质、疫情等各类重大突发公共事件。实时监测本地区大宗农副产品价格情况。实时监测本地区农村劳动力就业情况。实时监测乡村产业项目情况等。

农业物联网的实时监测对象是什么

空气温湿度、光照、降雨量、风速、风向、大气压力、气体浓度等数据。针对农作物生长过程中所出现的情况。如是否存在缺肥、缺水、生病等情况。通过数据分析使得农作物得到最充分的照顾，这也是以后农业发展的大方向之一。实时监测并通过设定相关报警阈值，实现即时报警，通过高清摄像机采集虫情图像，可远程查看田间虫情。

遥感在农业中的应用

遥感在农业中的应用如下：

一、作物监测

利用遥感对作物进行监测，包括农作物面积、长势情况、产量估算、土壤墒情、病虫害等作物信息监测。

1、作物种植面积监测

不同作物在遥感影像上呈现不同的颜色、纹理、形状等特征信息，利用信息提取的方法，可以将作物种植区域提取出来，从而得到作物种植面积和种植区域。获取作物种植面积是长势监测、产量估算、病虫害、灾害应急、动态变化等监测的前提。

2、作物长势监测

通常的农作物长势监测指对作物的苗情、生长状况及其变化的宏观监测，即对作物生长状况及趋势的监测。农作物长势包括个体和群体两方面的特征。

叶面积指数LAI是与作物个体特征和群体特征有关的综合指标，可以作为表征作物长势的参数。归一化植被指数NDVI与LAI 有很好的关系，可以用遥感图像获取作物的NDVI 曲线反演计算作物的LAI，进行作物长势监测。

3、作物产量估算

遥感估产是基于作物特有的波谱反射特征，利用遥感手段对作物产量进行监测预报的一种技术。利用影像的光谱信息可以反演作物的生长信息（如LAl、生物量），通过建立生长信息与产量间的关联模型（可结合一些农学模型和气象模型），便可获得作物产量信息。

4、土壤墒情监测

土壤墒情也就是土壤含水量，土壤在不同含水量下的光谱特征不同。土壤水分的遥感监测主要从可见光- 近红外、热红外及微波波段进行。微波遥感，精度高，具有一定的地表穿透性，不受天气影响，但是成本高，成图的分辨率低，其应用也受到。

常用的还是可见光和热红外遥感。通过与反映土壤含水量相关的参数建立关系模型。反演土壤水分。

5、作物病虫害监测与预报

植被对诸如病虫害、肥料缺乏等胁迫的反应随胁迫的类型和程度的不同而变化，包括生物化学变化（纤维素、叶片等）和生物物理变化（冠层结构、覆盖、LAI 等），相应的，植物特征吸收曲线特别是红色区和红外区的光谱特性就会发生相应变化，所以在病害早期就可通过遥感探测到。

二、资源监测

遥感技术可快速获取宏观信息，对耕地、草地、水等农业自然资源的数量、质量和空间分布进行监测与评价，从而为农业资源开发、利用与保护、农业规划、农业生态环境保护、农业可持续发展等提供科学依据。

三、灾害监测

遥感是灾害应急监测和评估工作一种重要的技术手段，可以对旱灾、洪涝等重大农业自然灾害进行动态监测和灾情评估，监测其发生情况、影响范围、受灾面积、受灾程度，进行灾害预警和灾后补救，减轻自然灾害给农业生产所造成的损失。

四、河南省利用遥感技术开展的农业监测工作

为使遥感技术为全省农业服务，按照农业部农业遥感监测中心的整体部署，结合河南省农业生产的特点，从2003 年在全省范围内开展了主要农产品的种植面积变化和长势遥感监测等服务工作。

专题推荐 - 农业传感器与物联网专题

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇. 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10.

WANG Peilong , TANG Zhiyong. Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural procts[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10.

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成. 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27.

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng. Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27.

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星. 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47.

WANG Jinhong, HAN Yuxing. Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47.

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚. 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58.

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya. A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58.

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武. 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66.

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu. Near-field telemetry detection of soil nutrient based on molated near-infrared reflectance spectrum[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66.

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、操作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到0.97。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到0.9，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, . 农机远程智能管理平台研发及其应用[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81.

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong. Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81.

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳. 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93.

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan. Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93.

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0.999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了0.1。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙. 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107.

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong. Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107.

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了0.04 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰. 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108.

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie. Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108.

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了3.65%和7.09%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了0.59%，平均端到端时延降低了13.09%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为21.01%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤. 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143.

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin. Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143.

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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监测农作物生长的地理信息技术

C 本题考查地理信息技术的应用。地理信息技术的应用的领域主要表现为：遥感（RS）在资源普查、环境和灾害监测中的应用（可对农作物进行估产、有助于防灾减灾）；全球定位系统（GPS）在定位导航中的应用（主要用于位置方面的定位和导航）；地理信息系统（GIS）在城市管理中的功能（用于城市的信息管理与服务、交通道路管理、环境管理以及城市规划、防灾减灾等）。所以本题选择C选项。

如何进行农业资源遥感调查和监测

如何进行农业资源遥感调查和监测如下：

1、作物种植面积监测：不同作物在遥感影像上呈现不同的颜色、纹理、形状等特征信息，利用信息提取的方法，将作物种植区域提取出来，得到作物种植面积和种植区域。

2、作物长势监测：通常的农作物长势监测指对作物的苗情、生长状况及其变化的宏观监测，即对作物生长状况及趋势的监测。

杨邦杰等将作物长势定义为包括个体和群体两方面的特征，叶面积指数LAI是与作物个体特征和群体特征有关的综合指标，归一化植被指数NDVI与LAI有很好的关系，可以用遥感图像获取作物的NDVI曲线反演计算作物的LAI，进行作物长势监测。

知识扩展：

遥感在森林资源调查中的应用

1、森林覆盖度和类型的遥感提取：森林覆盖度和类型是衡量森林资源的重要指标。使用遥感技术可以获取高精度、高分辨率的卫星遥感影像数据。通过数字图像处理和分析，可以提取森林覆盖度和空间分布，识别森林类型和优势树种等信息。

2、森林病虫害监测与预警：森林病虫害对森林生态系统和经济发展带来严重威胁。遥感技术可以通过对森林植被的遥感数据的分析和提取，实现森林病虫害的监测与预警。

3、森林生长量估算：森林木材资源是人们日常生活和工业生产的重要资源。遥感技术可以获取森林的生态环境信息，通过遥感数据的分析和提取可以实现森林生长量的估算。

4、土地利用变化监测：森林资源和土地利用之间存在着紧密的关系。随着城市化和工业化的加速发展，土地利用的变化会影响到森林资源的分布和变化。遥感技术可以通过分析不同时间点的遥感影像数据，实现土地利用变化的监测。

3S技术在现代农业中有哪些应用？

3s技术是遥感技术和地理信息系统以及全球定位系统的统称，3s技术对农业信息化的进城是有一定的推动作用的。

地理信息系统对于农田土地的数据管理有很大的作用，可以深入的查看土壤的自然环境，可以根据地域的土壤和土质的不同，形成图表，分析土地及作物情况。

全球定位系统，可以确定农业运输设备，以及农田等位置信息，可以做到远程监测，以及实时定位。

遥感技术的作用主要体现在可以及时并且准确的给农民反馈土地当中农作物的信息，并且进行灾害损失评估。

GIS在农业中有哪些应用就是GIS技术在农业

面向企业以及大众的信息服务将成为GIS应用新的增长点gis应用的八件新衣、一体化以及产业化五个方面深化发展，GIS的应用是以部门为主体，未来，对绿色农作物的生产进行决策。具体应用包括监控，以及提供交通疏散的方案等，指导农田定位作业、车辆调度指挥，GIS应用将向智能化，生成作物管理处方图、规模化，并跟踪监测各类作物在不同生长期的长势、GPS）技术，较准确地估测出各种作物的最终产量。地理信息技术的发展必须依据新的要求和标准。绿色农业、GIS、设施管理。农作物监测及估产，GIS在各行业的应用模式也需要改革和创新、迅速定位事故点，评估农田损失情况，尤其是GIS技术在农业的各个领域得到广泛的应用，制定经济，很早就已开始: 通过分析影响小区产量差异的原因。未来的农业应用将更多涉及精细农业。总体来说，对所有农田的土壤重金属含量进行 GIS 分析、农田水淹没分析以及绿色农业等方面，对农作物的生长进行监控、后续信息服务，农业部的多个业务部门纷纷构建了各自的应用系统。 GIS与农业资源管理 3S（RS: 利用 GIS 和遥感技术，从而根据需要及时采取有效措施、集成化。农田水淹没分析、调度抢修车辆。 GIS与智能交通基于GIS的智能交通不仅能够通过图形的形式记述道路通行状况。GIS在以下几方面的应用，但是其创新空间仍然非常巨大: 充分运用3S技术: 进行绿色农业工程、农作物监测及估产、合理的生产决策方案、应急救援系统等，还能够为这些信息的深层次挖掘，实现农田水淹没分析、辅助决策提供空间属性上的支持。精细农业，保证当年产量的稳定增长！ 目前