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农业遥感AI
追求卓越，创造典范
自主可控
安全可靠
全域感知
精准映射
智能分析
决策赋能
协同共享
价值共创
、政策背景 政策背景
党中央、国务院持续将 三农\"工作摆在重中之重的位置，明确提出 加快建设农业强国\"\"强化农业科技和装备支
撑\"，数字化、智能化已成为推进农业现代化的核心驱动力。农业遥感作为数字农业的基础性、战略性数据底座，
正从\"可用\"迈向\"好用、必用\"，密集出台的国家政策为行业发展指明了方向：
《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》
明确加快农业数智化转型升级，推动人工智能在农业生产管理、风险防
范、资源监测等领域规模化落地应用。
2026中央一号文件
强调严守耕地红线，发展农业新质生产力，推进遥感、大数据、人工智
能赋能粮食生产监测统计，夯实粮食安全根基。
农业农村部《关于大力发展智慧农业的指导意见》
提出构建空天地 体化农业监测体系，强化卫星遥感、航空遥感资源共
享，提升苗情、墒情、灾情、耕地动态监测预警能力，推进AI在农业全
链条普及应用。
《全国智慧农业行动计划（2024‑2028 年）》
大力发展农业遥感智能解译，提升农作物面积统计、耕地保护、高标准
农田监管数字化水平，推动农业业务从人工解译向AI智能识别转型
01 农业遥感AI智能识别
二、行业痛点
二、行业痛点
底数摸不清、人工跑不动、精度看不准、变化管不住、数据用不好、安全托不住——六大痛点相互交织，已成
为农业遥感从\"能用\"走向\"好用、必用\"的最大阻碍。
摸不清：
作物种类、种植面积、耕地利用现状依赖人工逐
户踏查，主观性强、易漏易错，家底底数不清；
跑不动：
县域地块动辄数十万，人工调查周期长、成本
高，难以支撑高频动态监测；
看不准：
地块破碎、作物混种，传统目视解译精度低，成
果难以上图、难以入账；
管不住：
\"非农化\"\"非粮化\"、撂荒、违规占地等问题隐蔽
性强，往往事后发现、被动整改；
用不好：
多源遥感数据异构，传统解译工具智能化不足，
历史成果难以积累复用；
托不住：
部分业务系统国产化适配不足，核心农情数据存
在安全隐患，\"卡脖子 风险犹存。
农业遥感AI智能识别 02
三、苍穹AI智能识别方案
三、苍穹AI智能识别方案
苍穹农业遥感AI智能识别方案，深度融合卫星遥感、无人机航拍、深度学习AI技术，基于自研KQRS AI遥感智
能解译平台，构建覆盖\"数据获取 预处理—样本标注—模型训练—智能解译—成果服务\"全流程业务体系，实现农
作物自动分类、面积提取、长势监测、耕地变化检测、农业灾害智能识别，以数字科技守护良田沃土，推动农业新
质生产力落地生根。
影像全链路预处理——夯实高质量数据底座
支持高分、资源、哨兵等多源卫星影像自动化预处理，覆盖辐射定标、大气校正、正射校正、影像镶嵌与匀色
全流程，一键输出标准多波段正射影像，为智能解译提供高质量数据底座。
辐射定标 正射校正 全色与多光谱融合 图像增强
预处理进度 裁剪 镶嵌 投影转换
样本库与模型迭代——识别精度越用越准
提供样本标注、样本库管理与模型在线训练能力，支持接入本地样本训练地域专属模型；随业务运行持续积累
样本、迭代优化，识别精度越用越高。
外业调查样本导入 在线样本标注 样本集管理 模型训练
农作物种植地块
设施农业
03 农业遥感AI智能识别
样本标注勾绘 样本集管理 模型迭代训练优化识别精度
AI深度学习模型——高精度识别引擎
平台内置多类型深度学习算法模型，可实现农作物、设施农业并行同步识别。针对南方细碎小块农田、设施大
棚、园地等复杂农业场景完成专项调优，地块轮廓提取边界清晰，识别结果精度高、业务成果可信可靠。
样本制作 模型训练
卷积神经网络
农作物提取
三、苍穹AI智能识别方案
迭代训练
随着数据集的
优化，迭代提
升平均识别精
度
植被指数体系——量化农情研判依据
内置NDVI、EVI、RVI、LAI等多种植被指数计算模型，支持作物长势分级、异常区域预警与产量趋势反演，为
农情研判与田间管理提供量化依据。
农业遥感AI智能识别 04
三、苍穹AI智能识别方案
时序变化检测——高频动态监管利器
基于多时相影像叠加分析，自动发现种植结构变化、耕地撂荒、“非农化”“非粮化”占用等地物变化图斑，变化
位置精准落图、面积自动统计，支撑高频动态监管。
前期影像 当期影像
非衣化占用
变化位置精准落图 变化面积自动统计 疑似图斑一键下发 监管台账动态更新
05 农业遥感AI智能识别
四、核心优势
四、核心优势
平台能力
监
影像
化
化
监
前
平台软件
农业遥感AI智能识别 06
四、核心优势
平台特色
模型可训练迭代·越用越准——破解\"摸不清\"
内置成熟农业遥感模型，开放样本标注与模型训练能力；接入本地样本
训练专属模型，识别精度持续提升。
双端灵活部署·协同作业——破解\"跑不动\"
桌面端+Web端双端架构，支持批量解译、多部门协同作业；支持私有
化部署，保障内网数据安全。
多源融合·全域适配——破解\"看不准\"
兼容卫星、无人机光学、雷达等多源数据，适配平原、丘陵、山地碎片
化地块，攻克南方细碎农田识别难点。
降本增效·外业减负——破解\"管不住\"
AI批量全域解译，减少70%以上人工勾绘与外业踏勘工作量，显著缩短
项目作业周期。
AI+GIS深度融合·成果即用——破解\"用不好\"
直接输出SHP矢量成果，无需二次矢量化；成果无缝对接现有业务平
台，支持统计分析、专题制图、业务上报。
全栈自研·信创适配——破解\"托不住\"
KQRS AI平台完全自主研发，兼容鲲鹏、飞腾ARM架构，适配银河麒
麟、统信UOS、Windows，全面满足政务国产化安全要求。
07 农业遥感AI智能识别
五、应用场景 从识别到测产，全流程智能应用
五、应用场景：从识别到测产，全流程智能应用
作物类型识别与面积统计
基于多时相遥感影像自动识别农作物与设施用地，精确统计种植面积，成果上图入库、一键出数；
设施用地（蔬菜大棚）一张图
利用高精度遥感影像（米级）和AI自动化识别技术可以识别各类温室大棚等农用设施的分布位置、 面积、数量等信息，形成种植业设施用地（蔬菜大棚）一张图。
养殖鱼塘监测
根据养殖水塘水面水体的光谱特征，利用多源光学遥感影像，实现鱼塘水面水体的自动提取，快
速、准确评估养殖鱼塘的分布和养殖面积分布及其动态变化情况。
农业遥感AI智能识别 08
五、应用场景 从识别到测产，全流程智能应用 种植监测和产量预估
多期影像动态比对，持续跟踪种植面积变化；融合植被指数长势反演与时序分析，实现产量趋势预估，支撑粮
食安全研判；
宁夏吴忠市利通区遥感监测试点项目
玉米、小麦、牧草农作物识别 水稻种植面积监测
利用遥感技术对吴忠市利通区约34km2 水稻、玉米、小麦、牧草进行种植面积监测和产量预估，
辅助当地发展农作物产业提供数据支撑。
海原县肉牛大数据平台
围绕海原县的青贮玉米、紫花苜蓿、禾草三大类饲草，利用RS+建立饲草监测分析平台，实现饲草的
种植分析、长势监测、和产量预估。
09
饲草种植分析 饲草种植分析
基于多源遥感数据、本地统计数据、地面采集数据等，通过青贮玉米、紫花苜蓿、禾草不同的光
谱特性信息实现对地块上饲草种类的精确识别和分类。
农业遥感AI智能识别
五、应用场景 从识别到测产，全流程智能应用
耕地\"非农化\"\"非粮化\"监测
可自动识别撂荒地块位置与面积，动态跟踪复耕复种进展，为盘活闲置土地资源、落实撂荒整治提供数据依据
粮食安全遥感监测一张图系统
全面监测土地利用类型、精准掌握主要粮食作物分布、长势及撂荒地情况，通过生产监测一张图实时
监测水稻等主粮作物的分布与长势，结合实时气象与累计降水数据，为农业生产提供精准的气象服务。
撂荒地监测 生产监测
基于多源遥感影像、国土空间基底数据、外业核查采集数据，实现对区域粮食作物分布及长势情
况、土地利用类型、撂荒状态的精确识别与动态监测。
高标准农田建设与管护
遥感评估高标准农田建设成效，上图入库、长效管护，动态掌握农田新增、损毁与利用状况，支撑建后管护责
任落实。
高标准农田工程分布一张图 高标准农田工程进度监管
遥感目标解译 调查任务下发
高标准农田遥感智能解译及监测平台 高标准农田移动端
农业遥感AI智能识别 10
五、应用场景 从识别到测产，全流程智能应用
农业灾害遥感评估
旱涝、病虫害等受灾范围与程度快速评估，精准定位受灾地块，支撑灾情上报、保险理赔与防灾减灾决策；
农业补贴精准核查
以图定补、以地核补，自动核对申报面积与实际种植情况，堵住虚报冒领漏洞，保障补贴资金精准发放；
农业灾害监测 病虫害监测
贷前评估 精准承包
保险估损
11 农业遥感AI智能识别
六、未来展望
六、未来展望
遥感大模型·解译新范式
持续跟进遥感大模型技术演进，推动识别能力从\"单一任
务模型\"向\"通用解译基座\"升级，覆盖更多地物类型与业
务场景；
全域覆盖·常态监测
从项目制监测走向月度、季度常态化\"农情一张图\"服务，
支撑全域农情动态感知与趋势研判；
业务融合·数据赋能
深度对接农业农村大数据平台与数字乡村建设，让遥感成
果融入种植管理、耕地保护、补贴监管等日常业务；
从监测走向决策
以\"数据+模型+知识\"驱动农情智能研判，让每一期影像都
成为管理决策的可靠依据。
农业遥感AI智能识别 12
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