农作物遥感估产是指根据生物学原理，在收集分析各种农作物不同生育期不同光谱特征的基础上，通过平台上的传感器记录的地表信息，辨别作物类型，监测作物长势，并在作物收获前，预测作物的产量的一系列方法。

任何物体都具有吸收和反射不同波长电磁波的特性，这是物体的基本特性，它包括作物识别和播种面积提取、长势监测和产量预报两项重要内容。

（1）农作物识别——不同物体的波谱特性不同，利用卫星照片可以区分出农田和非农田、同种作物和非同种作物。用可见光和近红外波段的差值可区分农作物与土壤和水体。识别作物类型，一方面可以根据近红外波段反射率的差别，主要是因为不同作物叶片的内部结构不同；另一方面是利用多时相遥感。不同作物的播种、生长、收割的时间不同，利用遥感信息的季节、年度变化规律，结合区域背景资料，可以有效地识别作物。

（2）农作物长势及灾害监测——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，可以作为表征作物长势的参数。利用红波段和近红外波段的遥感信息，得到的归一化植被指数(NDVI)与作物的叶面积指数(LAI)和生物量呈正相关，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）作物种植面积的提取——方法主要有以下四种：

1）航天遥感方法。包括卫星影像磁带数字图象处理方（一般精度较高）和绿度---面积模式。

2)航空遥感方法。可进行总面积的测量、作物分类及测算分类面积。

3)遥感与统计相结合的方法。此方法是由美国农业部统计局在原面积抽样统计估产的基础上发展起来的,其原理是利用遥感影像分层，再实行统计学方法抽样。

4)地理信息系统(GIS)与遥感相结合方法。此方法是在地理信息系统的支持下，利用遥感信息，对不同农作物的种植面积进行获取。

（4）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LAI、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。在实际工作中，常用植被指数(由多光谱数据经线性或非线性组合而成的能反映作物生长信息的数学指数)作为评价作物生长状况的标准。