农情信息是各级政府、市场等人员非常关注的信息,遥感技术为提供这些信息做出了巨大的贡献。各国科学家利用遥感技术开展农作物长势、面积和产量估算取得了较多的研究成果。中国风云1C、1D卫星的成功发射,为农作物的遥感监测提供了一种新的数据源。我国独立自主研制、发射和运行的高性能风云系列极轨气象卫星1C、1D上搭载的高分辨率红外和可见光扫描辐射计是目前世界上极轨气象卫星成像遥感仪器中通道最多、性能最好的仪器。通过星上高分辨率图像传输（HRPT）和全球延时图像传输（GDPT）,可以得到覆盖中国及周边地区1公里分辨率10个通道和覆盖全球4公里分辨率4个通道的遥感数据。风云极轨卫星GDPT数据的取得,标志着我国成为继美国之后,又一个具有实时全球探测能力的国家。GDPT数据的系统存储和实时接收为全球粮食主产国农作物长势监测和产量预报创造了基础条件。常用的长势监测方法基本上可以概括为3种类型,第一是研究植被指数与传统苗情分级之间的关系,根据苗情分级判断农作物长势;第二是寻找植被指数与农学参数之间的关系,通过农学参数反映农作物的长势;第三是前后两年植被指数比较,然后分级确定长势。事实上,采用第一、第二种方法很难实现运行化农作物长势监测。本文以风云1C和1D数据生成的旬合成植被指数作为主要的数据源,结合研究区土地利用数据、物候历数据以及气象数据,分析研究区耕地上农作物的植被指数动态, 基于农业区划单元建立农作物长势监测模型,并研究每旬一次的农作物长势监测流程,为业务化运行奠定基础。我国各地的自然环境条件、种植结构、轮作规律和产量水平存在着明显而复杂的地区差异。作物长势遥感监测需要在空间上对全国范围进行区划,区划单元内的种植结构、作物历和产量水平应该是均质的,在每个区划单元内可以采用相同的长势监测方法。由于用于长势监测的4km的NDVI值包含大量的非作物信息,严重的影响了作物信息的提取和监测。所以需要与土地覆盖数据相结合,从中尽可能地分离出作物的NDVI 信息,去掉非耕地区对NDVI值的影响。这样大大的提高遥感信息的可靠性,真实的体现了作物的生长状况。长势监测在IDL语言环境下进行基本的数据处理与准备,在ArcGIS 环境下实现图像的可视化与制图。主要技术流程包括:NDVI图层转换,使之可在ArcGIS 中操作;非耕地的去除,使作物长势监测只在耕地的范围内进行,而非耕地上数据的分析相对而言是无意义的,所以首先去除非耕地;各个区域各种作物前后两年同期数据的相减、归类和显示;区域内作物前后两年的CNDVI数据比较,可以轻松地将该作物前后两年的长势情况进行比较;作物长势监测图制作,根据长势分级标准,添加地图修饰元素,制作生成电子版式的文件。