基于遥感的作物生长监测与诊断技术研究与应用对于农业生产过程管理的精确化和数字化具有重要的理论与实践意义。本研究运用系统分析原理和组件化设计思想,基于地面遥感数据与航天遥感图像,结合作物生长监测模型与作物管理知识模型,建立了基于遥感的作物生长监测与诊断系统。该系统基于航天遥感数字图像的预处理,可以实现单点与区域性作物生长和生理指标的反演及品质、产量指标的预测,并进行作物生长的实时诊断与调控,为农作物生长实时监测与诊断调控的定量化和数字化奠定了基础。针对遥感数字图像的特点,通过研究遥感数字图像预处理、反射率定量反演等方法,设计、开发出遥感数字图像的几何纠正、辐射校正、反射率反演等数字图像预处理功能,克服了传统遥感数字图像处理依赖商业软件、工作程序繁琐等缺点,使处理过程简单化、系统化,更加适合作物生长监测与诊断的业务化运行要求。在综合分析已有作物长势遥感监测方法的基础上,开发出了适用化和运行化的作物长势遥感监测模型和功能模块,可直接监测作物(小麦、水稻)的生长特征、生理参数、产量与品质指标。进一步将遥感监测技术与作物管理知识模型相耦合,实现了作物生长过程的实时诊断与动态调控功能,为作物生长的信息获取及精确管理提供了技术基础。以IDL语言为开发平台,以航天、地面遥感数据为信息源,研制了具有实用化和业务化的基于遥感信息的作物生长监测与诊断系统。该系统具有文件管理、图像处理、地物分类与识别、植被指数、生长指标计算、生理参数估算、产量与品质指标预测、地面遥感监测、生长诊断与动态调控、工具管理及系统帮助等综合功能。利用江苏省部分县市小麦、水稻作物的航天遥感数字图像资料,对系统进行了测试检验和实例分析。结果表明,系统的设计思想和结构框架符合作物长势监测与诊断系统的运行化要求,系统操作简便,结果显示直观,测试结果与田间实际具有较高的符合度,实现了作物长势监测与诊断技术的精确化和数字化。