1997—1998年，全国农业资源区划办公室组织有关单位，利用美国陆地卫星TM图像，对黑龙江、内蒙古、甘肃和新疆等四省区，监测了近十年(1986 1996)来的土地开发利用状况，并结合有关资料进行了综合评价。结果显示，我国北方地区土地利用类型变化幅度较大，土地利用结构不合理；草地退化严重；土地荒漠化趋势加剧，农业生态环境变坏的趋势日益严重；耕地开垦有一定的盲目性，新开垦的耕地基础设施不足。这一结果为严格禁止毁林开荒、毁草种粮提供了有力的政策依据。
草地遥感监测和预警系统建设是农业部遥感应用中心于2000年立项并开展工作。该项目是利用遥感技术、地理信息系统和全球定位系统等现代空间信息技术手段，建立技术先进、快速准确的中国草地退化和草畜动态平衡遥感监测系统。该项目的主要内容有四个方面。一是完成我国北方草地的生产能力估测工作，配合牲畜饲养量，可以评价我国牧区的草畜平衡情况；二是完成全国草地退化的遥感监测评价工作；三是完成近十几年来农牧交错区的农业资源变化情况；四是完成牧区和农牧交错区农业资源变化遥感监测系统的研究，并形成辅助规划的决策支持系统。该项目完成后，可以从宏观上及时准确地掌握草地资源状况、草地退化和沙漠化状况、草地生产力水平及草畜平衡情况，对草地资源动态变化做出快速反应，为西部开发、生态建设、草地资源管理和草地畜牧业科学决策服务。
1999—2001年，连续3年对长江中下游主产区和黄淮海主产区的棉花种植面积变化量进行了遥感监测，棉花种植面积变化的遥感监测工作主要是在主产区进行的。2001年，对新疆棉花主产区的面积变化量进行了遥感监测，并建立了新疆棉区遥感监测的空间外推模型2001年底，形成了全国棉花种植面积遥感监测系统利用陆地卫星图像和中巴资源一号卫星图像，采用遥感抽样与地面典型调查相结合的办法，得到遥感监测样区的棉花面积变化量(率)，然后通过空间外推模型来完成全国的估测工作。
3.2 遥感技术在农作物遥感估产方面的应用
农作物生长状况和产最是一个国家或地区的重要经济信息。在收获前准确地估产，有助于国家制定合理的粮食收购政策及进出口价格，有利于制定收获、运输和储存计划。最初，是用农学方法抽样估产，后来又用统计和气象模式进行宏观估产，但这两种估产方法受人为因素影响较大，准确率很难提高。通过卫星遥感，对地面上每一个象元都获得了一套数据。对各象元数据进行有效分析，可了解这一地区土壤、地形、地下水和排水等条件；这一地区的气象条件；作物的种类和品种；当地农业技术措施和水平等等。近而通过建立好的数学模型计算出作物的产量。由于卫星遥感估产考虑了每个象元的情况和各种环境条件的影响，预测精度明显得到提高。利用卫星进行某一作物的生态分区，收集每一生态分区内历年该作物的产量以及有关的气象资料，建立产量模式。同时进行与卫星同步的高空、低空和地面光谱观测，然后根据卫星影像所提供的信息进行某一作物的产量估测。卫星遥感给作物产量预测和农业宏观管理提供了便捷的高科技手段。
在全国冬小麦长势监测和估产方面，从1999年开始，农业部遥感应用中心就组织各有关农业遥感技术单位，对我国冬小麦种植面积变化、长势状况、旱情、单产和总产进行了监测和评价。在冬小麦种植面积变化量的遥感调查方面，主要是利用美国陆地卫星TM，ETM图像和中巴资源一号卫星图像， 在完成遥感样区的调查后，通过空间外推模型得到全国的年际变化量；在冬小麦长势和旱情的遥感监测方面，主要是利用气象卫星的NDVI数据，每隔10～15天监测一次长势变化和旱情状况；在冬小麦单产评估方面，主要是利用长势和旱情遥感监测结果、农学模型和气象模型估测结果，以及地面样方实地调查结果综合评定后得出。
3.3 遥感技术在灾情监测与预报方面的应用
卫星、航空遥感可以根据农业生产的需要，对农田、森林、草场植被指数、农业早涝以及森林草原火灾等进行动态监测，还可以对土壤的侵蚀、草场的退化、沙化、沙尘暴等影响环境的因素进行定期监测。卫星云图是卫星遥感资料中的一部分，是监视热带风暴、冰雹和暴雨等灾害性天气的重要手段。在中央气象台每天通过电视发布的气象信息中，我们可以看到大范围的云图和天气系统的变化。这种通过卫星遥感连续观察到的云图，可使我们更准确地预测天气。此外，卫星遥感还可以用于病虫害和野生动物活动情况的监测。
气象卫星是利用光谱分类法来判识沙尘暴的。当很强的扬沙或沙尘暴出现时，沙尘云会表现出特殊的光谱特征，利用这些特征就可以有效地识别沙尘云。对某些地区的暴雨和可能造成的灾情，可以利用当时的卫星影像与经年二E!星影像进行对比，可以获得有关洪水泛滥面积和灾情程度的较准确的结果。通过监测地温、土壤湿度，可以对旱灾的面积和危害程度进行准确监测和预报。在自然灾害监测方面，开展了北方地区土地沙漠化监测、黄淮海平原盐碱地调查及监测、北方冬小麦旱情监测等。草原火灾、雪灾等监测系统已投入运行。从1995年开始，开展了利用NOAA卫星等资料进行黄淮海平原地区旱灾监测的业务化运行工作，经过几年的努力，1999年在全国农业资源区划办公室的领导和组织下，旱灾监测也由监测黄淮海平原地区扩展到全国冬小麦的主产区。
（1）旱灾。农业旱灾是我国最常见、影响最大的气候灾害，每年因干旱造成粮食减产和经济损失约占气象灾害造成经济总损失的50％[7]。农业旱灾的发生常伴有作物根部土壤水分的匮乏，造成作物蒸腾作用受到抑制，作物叶片气孔关闭、温度升高，作物叶片的叶绿素含量下降甚至枯萎。因此，地表温度、植被指数可以作为农业干旱的指示因子用来监测作物干旱情况。
在光学遥感中，热惯量法(thermal inertia，TI) 和作物水分胁迫指数法(crop water stress index，VTCI)是应用较为广泛的农业干旱监测方法。热惯量法基于土壤水分对于土壤温度变化的阻抗，采用遥感图像反演的研究区昼夜温差反映农业旱情，只适应于裸露地以及作物稀疏的农田；作物水分胁迫指数法利用作物冠层与冠层上空大气的温度差来反映作物的水分胁迫状况，只适用于作物覆盖较好的地区。植被光谱的红和近红外波段包含了绝大部分的植被信息，两波段的不同组合称为植被指数。NDVI(归一化差值植被指数)是应用最广泛的植被指数之一，表示为：NDVI= (NIR—R)／(NIR+R) 该式中：NIR和R分别为遥感图像中近红外和红波段的反射率。植被条件指数(vegetation condition index，VCI)采用某年研究区的植被指数和该地区多年的植被指数的最大值、最小值进行标准化处理来反映作物干旱情况。植被条件指数对农业旱情监测具有操作简单的特点，但是需要长期的、能代表正常年份的历史遥感数据，由于天气状况对遥感数据的影响以及遥感资料的存档问题使之在实施上往往较为困难。温度植被指数(temperature vegetation index，TVI)和植被供水指数(vegetation supply water index，VSWI)[8]采用地表温度和植被指数相互比值进行农业旱情监测，两指数同时考虑了地表温度和植被指数，具有操作简单、物理意义明显的优点，是我国当前广为采用的农业干旱遥感监测的方法。
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