研究意义
可持续农业作为实现可持续发展目标SDG2"零饥饿"与生态保护的关键路径，正经历从"观测分析"向"智能决策"的重大转型。地球大数据已成为驱动农业监测、决策支持和技术创新的基础引擎。
数据驱动转型
从传统经验驱动向数据-模型结合转变
智能化发展
AI与多源数据融合推动精准农业
关键数据
48%
SDGs目标偏离预期轨迹
SDG2
"零饥饿"退步显著
10年
地球大数据发展历程
技术演进三大阶段
2015年前
初级阶段
中低分辨率遥感主导
传统统计与经验方法
MODIS、Landsat系列
2015-2019
集成期
多源数据融合
云计算平台应用
机器学习兴起
2020至今
深化期
深度学习与AI
数字孪生技术
边云协同架构
核心应用领域
农业资源监测
土地资源监测
利用高分辨率卫星数据实现耕地动态监测
水资源管理
多源数据融合的灌溉水资源优化配置
气候资源分析
基于再分析数据的农业气候风险评估
多尺度农情评估
作物长势监测
植被指数与深度学习结合的长势评估
农业灾害预警
多源数据驱动的干旱、洪涝预警系统
产量估算
作物模型与遥感数据同化的产量预测
中美欧发展比较
中国
优势
卫星观测能力突出，无人机应用规模全球领先
挑战
数据开放度低，缺乏国家级一体化云平台
333颗地球观测卫星
25.1万架植保无人机
美国
优势
成熟开放的全球数据生态系统，商业化程度高
特色
基础理论研究领先，拥有开放科研社区
512颗地球观测卫星
68%大型农场采用精准农业
欧盟
优势
完全开放政策引领，跨国数据互操作平台
特色
技术研发绿色导向鲜明，环保目标明确
104颗地球观测卫星(27国)
Sentinel系列全面开放