农作物产量预估系统是利用各种技术和数据来预测农作物在收获时可能达到的产量的系统。

基于多源数据构建估产模型（模型建立精度高于85%），利用影像的光谱信息可以反演农作物的生长信息，通过建立生长信息与产量间的关联模型，实时监测作物的生长情况，包括叶面积指数、植被覆盖度、生物量等指标，从而提前预测农作物的产量，根据模型输出结果生成详细的产量评估报告，进而为农业生产调整、粮食管理提供决策。

监测方式

卫星星源：GF-1、GF-6、HJ-1、LANDSAT系列、MODIS、Sentinel-2等
数据类型：中高空间分辨率，包含红、绿、蓝、近红外波段多光谱影像数据

监测周期：按需定制

其主要特点包括：

1. 数据驱动：依赖大量的农业相关数据，如气象数据、土壤信息、作物生长阶段数据、种植管理措施等。

2. 动态更新：随着农作物生长过程中不断获取新的数据，能够实时调整和优化预估结果。

3. 多模型融合：通常结合多种预测模型和方法，以提高预估的准确性和可靠性。

常见的农作物产量预估系统的构成和工作流程如下：

1. 数据采集模块

收集来自气象站的气象数据（温度、降水、光照等）。

采集土壤传感器获取的土壤肥力、湿度等信息。

记录作物品种、种植时间、施肥灌溉等农事操作数据。

2. 数据分析模块

运用统计分析、机器学习算法等对数据进行处理和挖掘。

建立作物生长模型，模拟作物在不同环境条件下的生长发育过程。

3. 产量预估模块

根据数据分析结果和生长模型输出，结合历史产量数据进行对比和修正，得出预估产量。

4. 结果展示与决策支持模块

以图表、报告等形式向用户展示预估产量结果。

为农业生产者、政府部门、农产品市场等提供决策依据，如调整种植计划、制定收购策略等。

例如，某地区的农作物产量预估系统在小麦生长期间，综合了当地的气象数据、土壤墒情以及小麦生长阶段的监测数据。通过模型分析，早期预估产量较高，但在生长后期遭遇了连续阴雨天气，系统根据新的数据及时调整预估结果，为相关部门和农户提供了较为准确的产量信息，以便提前做好销售和储备的准备。

再如，另一个地区的系统通过对玉米种植过程中的各项数据进行分析，提前预估出当年玉米可能因病虫害导致一定程度的减产，并建议农户及时采取防治措施，降低了损失。农作物产量预估系统对于保障粮食安全、优化农业资源配置、稳定农产品市场等方面都发挥着重要作用。