我國作為農(nóng)業(yè)大國，人口眾多，糧食需求大，由此決定了農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)。衛(wèi)星遙感技術(shù)具有高時效、大范圍獲取地表信息的能力，已應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，而農(nóng)業(yè)正是遙感應(yīng)用中最重要和最廣泛的領(lǐng)域之一。
目前，遙感技術(shù)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)作物遙感識別與面積估算、農(nóng)作物分類、農(nóng)作物產(chǎn)量估算、農(nóng)作物長勢監(jiān)測、農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測、農(nóng)業(yè)保險幾個方面，涵蓋了多層次和多方面的研究與應(yīng)用。
本文選取長春市農(nóng)安縣為示范區(qū)，分析當(dāng)?shù)剞r(nóng)作物分布情況。
利用農(nóng)安縣衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，基于人機(jī)交互的方法，提取農(nóng)安縣主要農(nóng)作物種植位置和面積，為下一步農(nóng)作物估產(chǎn)提供基礎(chǔ)，服務(wù)于吉林省農(nóng)業(yè)信息普查、糧食財政補(bǔ)貼等，為相關(guān)業(yè)務(wù)工作提供客觀準(zhǔn)確、快速實時的數(shù)據(jù)支持。
NDVI
歸一化植被指數(shù)（NDVI），又稱標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù)，是近幾年較為常用的一種監(jiān)測植被的遙感指數(shù)，用于大區(qū)域的植被檢測。綠色植被反射光譜的突出特點是對紅光（b3）的高吸收率和對近紅外（b4）的高反射率，因此NDVI定義為近紅外波段（b4）與可見光紅波（b3）數(shù)值之差和這兩個波段數(shù)值之和的比值，即公式：
NDVI=(b4-b3)/(b4+b3)
其中數(shù)值越大代表植被覆蓋度越高。
首先根據(jù)像元的同質(zhì)性自下而上合并形成影像對象；然后，利用對象的空間特征和光譜特征通過隸屬函數(shù)或最鄰近分類器，實現(xiàn)信息自動提取的目的。其中影像分割是基礎(chǔ)，首先科學(xué)合理的確定遙感影像分割的尺度，然后選擇和提取訓(xùn)練區(qū)樣本對象或像元特征，并利用這些特征或特征組合結(jié)合經(jīng)驗、知識進(jìn)行分類，提取遙感信息。
通過理論支持與參數(shù)計算可以得到的結(jié)論為：農(nóng)安縣農(nóng)田主要以旱地為主，這里的旱地主要以玉米種植為主，面積占農(nóng)作物總面積的約90 %以上；水田較少，所占面積不足10%。
2016年農(nóng)安縣農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)分布圖
進(jìn)一步，建立 NDVI 與植被覆蓋度之間的關(guān)系來計算植被覆蓋度?？梢钥闯?，農(nóng)安縣植被覆蓋度較高。其中白色部分為水體和建筑；顏色越綠，表示植被覆蓋程度越大，這時的植被覆蓋度與理論上該區(qū)域植被覆蓋度值相近。
2016年8月農(nóng)安縣植被覆蓋度
