我们来谈谈数码相片和卫星影像的联系。我们每天都在使用手机拍照，而陆地卫星的主要任务之一也是获取地球的照片。陆地卫星搭载着传感器，通过传感器对地面进行扫描，获取卫星影像。这些影像通常覆盖广泛的区域，一景卫星影像的幅宽可能达到几十甚至几千公里。卫星影像还能获取地球表面物体在近、短波、微波等波谱区间的反射能量，因此包含更多信息。
接下来，我们深入探讨作物识别的原理。哪里种植了作物？种植了什么类型的作物？种植的作物面积有多少？这些都是备受关注的问题。通过卫星影像可以回答这些问题。关键在于如何从卫星影像上精确识别各类地物和作物。从本质上讲，手机相片和卫星影像都是通过颜色、形状等特征来区分不同的物体。在卫星影像中，由于不同地物与电磁波的相互作用不同，导致遥感影像中不同地物在各光谱区间的颜色存在差异，也就是反射率差异。这种差异反映了不同地物的光谱特性，我们可以根据这些差异来识别各种地物。除了反射率差异外，不同地物的粗糙度等特征也有所不同。综合特征可以更好地识别不同的地物。
至于作物识别和种植面积测算的方法，虽然理论上不同作物的反射率有所不同，但在某些地区，某些作物的反射率差异可能并不明显。高精度的作物识别并非易事。目前常用的方法有机器学习方法物候阈值法等。机器学习方法是通过预先获取真实作物信息的标签样本进行训练机器学习模型来识别作物的方法。而物候阈值法则是根据不同作物的生长规律来识别作物的方法。通过这些方法我们可以在遥感影像上识别不同作物并进行种植面积的测算。与逐户调查逐级上报等传统统计方法相比基于卫星遥感技术的测算方法更加省时省力客观性和可信度更高。随着技术的发展卫星遥感技术在农情监测领域的应用前景广阔大有可为。通过本文我们希望能为读者提供一个了解如何通过陆地卫星识别作物的初步概念也为那些在农情监测或地理信息系统领域工作的专业人员提供有价值的参考信息本文稿经过南京农业大学智慧农业系教授博士生导师审核确保科学性和准确性。（来源：光明网-科普）
