科学通报 | 遥感+AI深度融合助力作物非生物胁迫监测——北京科技大学现代农学院发表评述文章赋能智慧农业防灾减灾|农学院|科学|遥感

近日，北京科技大学现代农学院万向元教授团队在《科学通报》生物与信息技术赋能现代农业绿色发展专辑发表题为“遥感和人工智能融合技术赋能作物非生物胁迫监测的研究”的评述文章，系统梳理了“天空地”一体化监测体系、人工智能（artificial intelligence，AI）的算法演进前沿进展，剖析我国农业防灾减灾的产业需求与现实瓶颈，为构建全国作物非生物胁迫智能监测预警体系、推动前沿技术转化为农业新质生产力提供重要理论依据与实践路径。

全球气候变化背景下，干旱、高温、洪涝及盐碱等非生物胁迫已成为制约全球粮食生产的关键因素。相关数据显示，非生物胁迫造成的作物减产占总损失的一半以上。传统监测主要依赖田间人工巡查、台站预报与专家经验，存在覆盖范围窄、响应滞后、主观性强等短板，难以捕捉作物早期生理响应，往往当能观察到明显症状时已造成不可逆损伤，错过最佳调控时机。卫星遥感、无人机遥感与近地面传感网络的快速发展，为大范围、快速、无损监测提供了技术可能，但多源、异构、高维遥感数据的智能解析仍是行业核心挑战。在此背景下，遥感技术与人工智能深度融合成为破局关键，推动农业监测从经验驱动迈向数据与智能双驱动新阶段，为保障国家粮食安全与农业可持续发展提供关键技术支撑。

文章构建了面向不同应用场景的“天空地”一体化监测框架（图1），系统阐明卫星、无人机、近地面传感网络三大平台的协同应用价值。卫星平台凭借广域覆盖、高频重访优势，承担区域尺度灾害评估与宏观预警，多光谱、高光谱、合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）及静止气象卫星协同，实现受灾识别、等级划分、产量预估与空间制图；无人机平台以高空间分辨率与灵活机动性，成为田间尺度胁迫诊断核心，热红外、高光谱及激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）可精准获取冠层温度、生化组分与株高结构信息，支撑干旱、热害及营养亏缺等灾害的精细化诊断；近地面传感网络实现高频实时采集，为遥感反演提供地面真值，同时支撑作物抗逆表型高通量鉴定，弥补宏观遥感在细节表征上的不足。三大平台时空互补、数据互通，多源遥感信息的协同融合，形成“区域—田间—植株”全尺度立体监测网络，为非生物胁迫全周期动态监测奠定数据基础。

图1面向不同应用场景的“天空地”一体化监测框架

在技术创新层面，文章系统总结了AI算法从机器学习向深度学习、从单一模态向多模态融合、从“黑箱”预测向可解释性演进的完整路径。传统支持向量机、随机森林等机器学习方法，依赖特征工程，在复杂田间环境下泛化能力有限；以卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）为代表的深度学习实现自动特征提取，显著提升微弱胁迫信号感知能力；Transformer架构则面向长时序遥感数据，实现干旱、高温及冷害等渐变胁迫的动态追踪。多模态数据融合方面，前沿算法有解决光学、SAR、热红外、LiDAR等数据在成像原理、时空分辨率上的差异，通过生成对抗网络（generative adversarial networks，GANs）、时空融合与超分辨率重建等技术，实现全天候、全要素信息提取。可解释性AI通过可视化解释技术与物理感知神经网络（physics-informed neural networks，PINNs）等技术，破解模型“黑箱”困境，将农学机理与数据驱动结合，提升模型可信度与时空迁移性，为机理解析提供新手段。

在“藏粮于地、藏粮于技”国家战略指引下，面对耕地趋紧、水资源短缺及极端天气频发的压力，构建智能高效的作物非生物胁迫监测体系，是保障粮食安全、推动农业现代化的关键。当前我国农业向智慧转型阶段，科研成果向农业新质生产力转化仍面临诸多现实挑战：高质量通用地面验证数据匮乏，标准化数据库缺失，制约模型规模化训练；AI模型鲁棒性与时空迁移能力不足，难以适配全国业务化运行需求；科研与产业需求脱节，软硬件成本及专业门槛较高，导致先进技术难以落地推广。针对上述瓶颈，文章提出四大发展路径：一是打破数据壁垒，构建国家级“天空地”多源共享样本库，提升模型泛化能力；二是融合农学先验知识与物理机理，深化可解释性AI研究，构建可信任智能系统；三是打通“感知—诊断—决策—管控”闭环，将监测结果转化为精准灌溉、施肥、减灾的可操作方案；四是研发边缘计算、机载智能设备与轻量化模型，降低应用门槛，推动前沿技术服务农业规模化生产与基层管理，助力“遥感+AI”转化为农业新质生产力。

北京科技大学现代农学院万向元教授为本文通讯作者，宋扬副研究员为本文第一作者，在读硕士研究生生张玉婉、田喜副研究员、张超教授、贺勇教授、邹尧教授为评述梳理、构思及文章校对工作提供了帮助。相关研究得到了国家自然科学基金（32301395）和国家农业生物育种重大项目（2023ZD0407602）的资助。该评述文章系统呈现了遥感与AI融合监测作物非生物胁迫前沿进展，立足国家需求、直面痛点，为农业灾害智能预警体系建设提供了清晰的技术路线。

文章信息

宋扬，张玉婉，田喜，等.遥感和人工智能融合技术赋能作物非生物胁迫监测的研究. 科学通报, 2026.

https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2026-0213

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