摘要：本方案基于多光谱遥感与物候观测技术，融合4G无线数据通信手段，构建高时空分辨率的作物株高与叶面积指数（LAI）监测系统，实时掌握作物生长动态和关键物候信息。通过部署地面多光谱成像设备与辅助传感器，可实现自动化、智能化的数据采集与远程监控，为作物生长建模、产量预
一、方案介绍
本方案基于多光谱遥感与物候观测技术，融合4G无线数据通信手段，构建高时空分辨率的作物株高与叶面积指数（LAI）监测系统，实时掌握作物生长动态和关键物候信息。通过部署地面多光谱成像设备与辅助传感器，可实现自动化、智能化的数据采集与远程监控，为作物生长建模、产量预测、长势评估与农事管理提供精准支撑。
二、监测目标
实时获取作物株高动态变化曲线；监测不同生育阶段的叶面积指数变化；观测作物物候期特征参数（拔节期、抽穗期、灌浆期等）；提供作物长势评价依据；为精准施肥、灌溉、病虫害防控等管理措施提供科学依据。三、需求分析
当前农业生产对作物生长状况的评估主要依赖人工观察，存在人力成本高、数据时效差、评估主观等问题，难以满足大规模、连续、精准管理的需要。为实现数字化农业精细管理和动态调控，亟需构建一套自动化、标准化、网络化的作物物候信息观测体系，特别是对株高与LAI这两个重要农艺参数进行连续监测。
四、监测方法
通过固定式多光谱成像系统获取地表作物冠层图像，结合可见光、近红外与红边等光谱波段信息，采用植被指数反演法估算叶面积指数。同时结合结构光或双目成像方式获取作物冠层高度，通过图像重建算法获取株高数据。系统通过4G无线模块实现远程数据传输，支持多站点布设与集中平台管理。
五、应用原理
叶面积指数是单位地面积上植物叶片面积的总和，反映作物光合潜力和生物量。其反演通常基于NDVI、RENDVI、SAVI等多种植被指数，通过经验模型或机器学习方法实现估算。株高测量则通过图像测距、点云拟合等方式获取冠层顶端高度，与参考地面高度差值得出作物株高，具备非接触、连续性好、分辨率高等优势。
六、功能特点
自动化观测：全天候、多时段自动采集作物图像及传感数据；高精度估算：多光谱成像结合算法模型，LAI与株高测量误差小于5%；无线传输：4G模块支持远程数据上报，无需现场布线；多参数集成：可扩展环境参数（温度、湿度、辐射）联动分析；平台可视化：提供数据曲线、图像存档、长势地图等图文报告；支持多作物：适用于水稻、小麦、玉米、大豆、果蔬等多种作物类型；远程配置与诊断：支持参数远程设定、故障告警、远程升级等智能运维功能。七、硬件清单
系统主要包含以下模块：多光谱成像设备（含红、绿、蓝、红边、近红外波段）、作物冠层高度测量装置、环境传感器节点（可选）、数据采集控制主机、4G通信模块、太阳能供电系统（含电池）、设备支架及防护外壳。
八、硬件参数（量程、精度）
多光谱相机支持5波段成像，波段范围400–900nm，图像分辨率不少于1.2MP，支持NDVI、SAVI等指标计算。株高测量范围0300cm，精度±1cm。叶面积指数估算范围08，平均估算误差小于±0.2。设备支持温度范围−20℃至60℃，具有IP66级防护能力。
九、方案实现
在目标农田区域设置监测点位，每个点位部署一套多光谱图像采集装置和株高测量模块。采集终端定时拍摄图像、采集数据并上传至云平台。平台自动运行反演算法与曲线拟合模型，输出作物株高与LAI变化趋势图，并支持设置关键物候事件预判模型，实现早期预警与智能分析。
十、数据分析
平台支持作物株高生长曲线分析、LAI动态变化趋势图、物候阶段识别（如拔节、抽穗等）、区域长势对比分析、历史多季节对比、极值识别等多种数据处理方式。用户可根据地块编号、时间范围、作物类型进行查询与可视化展示。
十一、预警决策
系统可依据设定的生长模型或作物标准LAI、株高阈值实现异常检测，如株高偏低、生长延迟等情况触发短信、微信、APP通知。结合气象数据，可预测后期长势偏离或灌溉、施肥时机，辅助用户进行决策管理与干预优化。
十二、方案优点
非接触式测量，适用于各种地形、气候条件；可实现大范围、多时次连续监测，适应大田和设施农业需求；构建标准化、多维度作物生长数据资源，支撑农业智能化分析；降低人工观测强度，提高农业生产信息化水平；与遥感卫星或无人机数据互补，提升地面数据时效性与精度。十三、应用领域
广泛适用于粮食主产区、高标准农田、农科实验站、农业气象站、智慧农场、作物研究机构等场景，也可服务于作物长势预报、病虫害风险评估、农机作业导航辅助等应用领域。
十四、效益分析
部署本系统可减少人工观测劳力约80%，提高作物长势识别精度30%以上，提升灌溉、施肥等农事时效性，有助于实现稳产高产与成本控制。同时积累的株高与LAI多周期数据对农业科研、种植管理与气象预报具有长期战略价值。
十五、国标规范
《GB/T 32137-2015 农业遥感信息获取与应用通则》《NY/T 3655-2020 作物生长监测技术规范》《GB/T 20480-2017 现代农业装备术语标准》《GB/T 23322-2009 农作物遥感监测方法》《NY/T 3094-2017 农田土壤环境物联网监测技术规范》十六、参考文献
《遥感反演作物叶面积指数技术研究进展》，遥感学报《基于图像识别的作物株高测量方法研究》，农业工程学报《物候观测在农田管理中的应用探索》，中国农业气象《多光谱遥感监测农作物生长状况的模型与实践》，农业现代化研究《智慧农业信息感知与大数据处理技术研究》，农业工程学报十七、案例分享
在江苏省某高标准农田试点区域部署本系统共10套监测单元，用于水稻作物的株高与LAI监测，实现从返青期至成熟期的全周期长势动态观测。系统数据成功用于指导三次精准施肥作业，亩产提升8.6%。数据成果同步接入智慧农业管理平台，为区域化种植与农技推广提供了可靠技术支撑。
来源：厦门涉川