我国作为农业大国，人口众多，粮食需求大，由此决定了农业是国民经济的重要基础。卫星遥感技术具有高时效、大范围获取地表信息的能力，已应用于众多领域，而农业正是遥感应用中最重要和最广泛的领域之一。

目前，遥感技术已广泛应用于农作物遥感识别与面积估算、农作物分类、农作物产量估算、农作物长势监测、农作物病虫害监测、农业保险几个方面，涵盖了多层次和多方面的研究与应用。

本文选取长春市农安县为示范区，分析当地农作物分布情况。

利用农安县卫星遥感数据，基于人机交互的方法，提取农安县主要农作物种植位置和面积，为下一步农作物估产提供基础，服务于吉林省农业信息普查、粮食财政补贴等，为相关业务工作提供客观准确、快速实时的数据支持。

NDVI

归一化植被指数（NDVI），又称标准化植被指数，是近几年较为常用的一种监测植被的遥感指数，用于大区域的植被检测。绿色植被反射光谱的突出特点是对红光（b3）的高吸收率和对近红外（b4）的高反射率，因此NDVI定义为近红外波段（b4）与可见光红波（b3）数值之差和这两个波段数值之和的比值，即公式：

NDVI=(b4-b3)/(b4+b3)

其中数值越大代表植被覆盖度越高。

首先根据像元的同质性自下而上合并形成影像对象；然后，利用对象的空间特征和光谱特征通过隶属函数或最邻近分类器，实现信息自动提取的目的。其中影像分割是基础，首先科学合理的确定遥感影像分割的尺度，然后选择和提取训练区样本对象或像元特征，并利用这些特征或特征组合结合经验、知识进行分类，提取遥感信息。

通过理论支持与参数计算可以得到的结论为：农安县农田主要以旱地为主，这里的旱地主要以玉米种植为主，面积占农作物总面积的约90 %以上；水田较少，所占面积不足10%。

2016年农安县农业种植结构分布图

进一步，建立 NDVI 与植被覆盖度之间的关系来计算植被覆盖度。可以看出，农安县植被覆盖度较高。其中白色部分为水体和建筑；颜色越绿，表示植被覆盖程度越大，这时的植被覆盖度与理论上该区域植被覆盖度值相近。

2016年8月农安县植被覆盖度