| ①课题来源与背景；
近年来, 随着卫星遥感技术的迅速发展, 国内外已在借助遥感手段来反演许多生态环境参数, 例如植被指数、农田温度、土壤水分等。农业生态指数遥感监测方法的优势在于它能利用遥感的空间信息获取特征, 快速地掌握整个地区农田地表特征的面状信息。与传统的以定性判断为依据的农业生态评价相比, 建立我国农业生态指数遥感监测评价, 将能够为决策提供科学依据。该研究分析现有的农业生态评价指标和方法, 建立我国农业工程监控的体系, 研究提出可用于监测我国不同地区农业生态系统健康程度的，农业生态指数及其监测评价方法, 为开展我国农业生态监测评价提供技术支撑。但是，目前的农业工程采用遥控检测的方法准确度较低，还仅仅用于试验阶段，尤其是采用反射光谱来监测农业中的农作物生长状态过程中，反射光谱的不合理比较与利用，大大降低了监测的精度，制约着遥感技术在农业工程的应用。因此, 研究提出一种能够提高精度的农业遥感工程状态的监测方法, 是新时期我国社会主义新农村建设的迫切需要, 也是确保实现农业可持续发展的需要。
②技术原理及性能指标；
本发明的目的是提供一种结构和使用简单、合理，精度高，性能稳定的一种农业工程遥感监测方法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种农业工程遥感监测方法，其特征在于，其包括以下步骤：
（1）、分析农作物在正常生长的各个时期农作物的红外波段反射光的光谱特性，并将该分析得到的光谱特性存储于标准数据库；
（2）、利用遥感无人机上安装的机载光谱成像仪来采集此刻农作物的红外波段反射光谱；
（3）、基于所采集的农作物的红外波段反射光谱，过滤排除掉来自特殊区域部位的红外波段反射光谱；
（4）、将过滤之后的红外波段反射光谱与所述标准数据库中的光谱特性进行比较，利用统计学方法构建遥感光谱指数监控模型，分析得出此刻农作物的生长情况；
（5）、如果农作物生长情况高于设定的阈值，则表明农作物生长良好；
（6）、如果分析得出的农作物的生长情况低于设定的阈值，则卫星气象站点获取农作物所在区域的温度、湿度和植被覆盖度，并将获得的温度、湿度和植被覆盖度与存储于比较数据库中的蝗虫种群发育温度、湿度和植被覆盖度进行比较，采用蝗虫发育预警模型进行预测，得出蝗虫风险预测结果；
（7）、根据预测的结果，将农作物的蝗虫风险预测结果发送给监控点。
进一步，作为优选，所述步骤（3）中过滤排除掉来自特殊区域部位的红外波段反射光谱所采用的方法是基于光谱的反射率、波峰和发射陡坡进行判断的，其中，将不满足以下条件的反射光谱特性的区域的反射光谱均过滤掉：所采集的反射的红外波段的反射率为13-18%，且在0.88μm-0.95μm间有一个反射的陡坡,且在1.05-1.08μm处有一峰值。
③技术的创造性与先进性；
一种农业工程遥感监测方法，其通过对农作物红外反射光谱的研究，为了提高监测精度，对发射的红外光谱进行合理筛选，去掉了一部分不适用的、无可比性的光谱，大大提高了农业工程的监控精度，确保了农作物良好生长的环境，一旦农作物生长出现异常，高监测方法就可以将异常发送给监测点，提高了农业工程监控的智能型和准确性，大大提高了农业可持续发展，促进了遥感技术在农业工程中的应用。
④技术的成熟程度，适用范围和安全性；
目前技术处于中期阶段，适用于设施农业无土栽培，环境安全性可靠。
⑤应用情况及存在的问题；
目前还未应用。
⑥历年获奖情况；
无
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