「观澜」多光谱遥感作物表型分析平台

项目背景

县域尺度的农田管理长期依赖人工巡田与抽样调查，数据颗粒度粗、滞后严重。观澜的目标是把遥感影像从「事后存档」变成「逐日预警」：让每一田块的长势偏离都能在 48 小时内被发现并推送给管理者。

关键技术

星地协同数据融合

• 卫星多光谱影像（10m 分辨率，5 日重访）与地面光谱传感器交叉校准
• 云污染影像的时序重建，缺失帧补全准确率 > 91%

表型性状反演模型

基于时序 Transformer 的株高、叶面积指数与生物量联合反演，相比单时相方法误差降低 28%。

预期应用

1. 高标准农田监管 — 逐日长势偏离预警
2. 农业保险定损 — 灾损面积的客观量化
3. 品种选育 — 大规模田间表型数据采集

当前进展

平台已完成三个试点县的部署，正在接入第二批地面传感器网络，并开展越冬作物的跨季节模型泛化验证。