为研究倒伏胁迫下不同生育期LAI高光谱响应模型，提高LAI高光谱响应模型精度，获取不同生育期倒伏玉米LAI与冠层光谱反射率，采用6种传统变换方式对高光谱反射率进行处理，构建不同生育期倒伏玉米LAI分期与统一响应模型。研究结果表明：LAI能够直接反映玉米受倒伏胁迫程度及自身恢复能力；传统光谱变换有利于提高光谱同LAI的敏感性及模型响应精度；不同生育期倒伏玉米LAI分期响应模型优于统一响应模型。该结果可有效诊断倒伏胁迫下的玉米叶面积指数，为实现不同生育期倒伏玉米长势精确监测提供理论依据和技术支撑，对玉米倒伏胁迫灾情监测可提供必要的先验知识。

耕地地块破碎区水稻遥感提取是作物监测研究的热点问题之一。以苏州市高新区为例，通过挖掘关键物候期水稻与下垫面水体光谱特征组合差异，基于分蘖期与齐穗期两景16 m分辨率的GF-1 WFV数据，构建归一化差值植被指数（NDVI）差值法、归一化水体指数和比值植被指数（NDWI-RVI）差值法提取水稻分布，并深入探究了水稻面积提取精度及空间重合度影响因素。结果显示：与非监督分类和监督分类方法相比，植被指数差值法水稻识别精度贡献率可提升30%以上，NDVI差值法提取水稻种植面积的精度、空间重合度、制图总体精度和Kappa系数分别为86.2%、66.1%、92.2%和0.72；NDWI-RVI差值法上述指标分别高达95.5%、78.4%、93.5%和0.846，实现了利用少量中高分辨率遥感影像精确提取耕地地块破碎区水稻分布的目的，可实际服务于太湖地区农业生产及相关决策支持。

无人机高光谱遥感是低成本、高精度获取精细尺度农作物生物物理参数和生物化学参数的新型手段，以此快速反演叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）对作物长势评价、产量预测具有重要意义。以山东禹城市玉米为研究对象，利用PROSAIL辐射传输模型模拟玉米冠层反射率获取LAI特征响应波段结合相关性定量分析获取对LAI变化最为敏感的波段，并以此计算6种植被指数（Vegetation Index,VI），利用6种回归模型分别对单一特征波段和VI进行反演建模，以实测LAI评定模型精度。研究表明，光谱反射率中516、636、702、760和867 nm等波段对LAI变化最为敏感，以此建立的单一特征波段反演模型预测LAI精度R2为0.44~0.58；RMSE为0.16~0.18，其中636 nm建立的模型(LAI=21.86exp(-29.47R₆₃₆))相比其他反演模型预测精度较高（R2=0.58，RMSE=0.16）；6种植被指数与LAI高度相关，相关性系数R ²为0.85~0.86，以此建立的反演模型相比单一特征波段反演模型精度有所提高，R2为0.66~0.72，RMSE为0.12~0.14；其中mNDVI构建的LAI估算模型（LAI=exp(2.76~1.77/mNDVI))精度最高（R2=0.72，RMSE=0.13）。无人机高光谱遥感是快速、无损监测农作物生长信息的有效手段，为指导精细化尺度作物管理提供依据。

遥感技术是高效、客观监测农作物生长状态的重要手段，对农业生产管理具有重要意义。以安徽龙亢农场为研究区，收集了中高分辨率多源卫星遥感数据并进行了定量化处理，构建了冬小麦叶绿素密度、叶面积指数的遥感反演模型，生产了长时序冬小麦植被参数卫星遥感产品。通过监测冬小麦叶绿素密度、叶面积指数的时序变化规律，分析了不同品种冬小麦的长势情况，发现高产量小麦在越冬期长势显著优于低产量小麦。在此基础上，构建了基于归一化植被指数（NDVI）的冬小麦估产模型，结果表明：利用小麦抽穗期和乳熟期的累计NDVI值可以实现产量的精确估算，据此绘制了龙亢农场2017年冬小麦产量遥感估算地图，产量分布与实际种植情况吻合良好。实现了基于时序卫星定量遥感数据的冬小麦长势监测和产量预测，为区域范围内农作物长势监测提供了一种有效途径。