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多源遥感数据驱动的数字孪生作物长势监测模型1

多源遥感数据驱动的数字孪生作物长势监测模型

摘要

本报告系统阐述了多源遥感数据驱动的数字孪生作物长势监测模型的构建方案。随

着全球粮食安全形势日益严峻和气候变化影响加剧，精准农业已成为保障粮食生产的

重要途径。数字孪生技术与遥感监测的结合，为作物长势实时监测提供了创新解决方

案。本报告基于多源遥感数据（包括光学、雷达、高光谱等），结合物联网地面观测数

据，构建了作物生长全生命周期的数字孪生模型。报告详细分析了当前农业遥感监测的

技术瓶颈，提出了融合多源数据的技术路线，设计了从数据采集、处理、分析到应用的

全链条实施方案。研究结果表明，该模型能够实现厘米级空间分辨率和小时级时间分辨

率的作物长势监测，预测精度达到92%以上，较传统方法提升1520个百分点。本方案

的实施将显著提高农业生产效率，减少资源浪费，为农业现代化提供科技支撑。报告还

全面评估了项目的经济效益、社会效益和生态效益，提出了风险防控措施和保障机制，

为项目落地实施提供了完整框架。

引言与背景

全球粮食安全形势分析

当前全球粮食安全面临严峻挑战。根据联合国粮农组织(FAO)必威体育精装版报告，2022年

全球仍有约8.28亿人面临饥饿，较疫情前增加约1.5亿人。气候变化导致的极端天气

事件频发，对农业生产造成严重影响。世界银行数据显示年间，全球因气候

灾害导致的农业损失超过1200亿美元。在此背景下，提高农业生产效率、增强农业系

统韧性成为国际社会的共同关切。精准农业技术作为应对粮食安全挑战的重要手段，已

获得各国政府的高度重视。欧盟”共同农业政策”明确将数字农业列为重点支持领域；美

国农业部2023年预算中，农业科技研发投入较上年增长18%；中国”十四五”规划也将

智慧农业列为现代农业发展重点方向。

中国农业现代化进程

中国作为世界最大的农业生产国和消费国，农业现代化进程备受关注。国家统计局

数据显示，2022年中国粮食总产量达到6.87亿吨，连续8年稳定在6.5亿吨以上。然

而，农业生产仍面临资源约束趋紧、生态环境压力增大等挑战。农业农村部《数字农业

农村发展规划年)》明确提出，到2025年，农业生产数字化率达到25%以

上。当前，中国农业数字化水平与发达国家仍有差距，主要表现在数据采集能力不足、

分析模型精度不高、应用场景有限等方面。数字孪生技术作为物理世界与数字世界的桥

多源遥感数据驱动的数字孪生作物长势监测模型2

梁，为农业精准管理提供了全新范式。通过构建作物生长的数字孪生体，可实现从”靠

经验”到”靠数据”的生产方式转变，大幅提升农业资源利用效率。

遥感技术发展现状

遥感技术经过半个多世纪的发展，已形成空、天、地一体化的观测体系。在农业

领域，遥感技术已广泛应用于作物识别、面积统计、产量预测等方面。美国NASA的

MODIS数据提供全球每日植被指数监测，欧洲航天局的Sentinel系列卫星实现10米

分辨率全球覆盖。中国高分专项的实施，使国产遥感数据在农业监测中的应用比例超过

60%。然而，单一遥感数据源存在明显局限：光学数据易受云雨影响，雷达数据解析复

杂，高光谱数据处理成本高。多源数据融合成为突破这些局限的关键途径。根据《中国

遥感产业发展白皮书(2023)》，多源遥感数据融合技术的市场需求年增长率达35%，远

高于行业平均水平。

数字孪生技术演进

数字孪生概念由美国密歇根大学教授MichaelGrieves于2002年首次提出，最初应

用于航天领域。随着物联网、大数据、人工智能等技术发展，数字孪生已扩展到制造、

医疗、城市管理等众多领域。在农业领域，数字孪生技术起步较晚但发展迅速。荷兰瓦

赫宁根大学开发的作物生长数字孪生系统，实现了番茄全生命周期模拟；中国农业科学

院构建的数字孪生农田平台，在东北黑土区示范应用中节水15%、减肥10%。数字孪生

技术的核心价值在于虚实交互与预测优化，通过实时数据驱动模型更新，实现对物理世

界的精准映射和未来趋势预测。国际数据公司(IDC)预测，到2026年，全球30%的大

型农场将部署作物生长数字孪生系统。

研究意义与创新点

本研究旨在构建多源遥感数据驱动的数字孪生作物长势监